避障技术再提升，扫地机器人避障不止于精准
扫地机器人好用与否，避障表现首当其冲，那么评判避障好坏的标准又是什么？
有效避障仅是第一步
时至今日，可以说仍有相当一部分人对于扫地机器人的印象停留在人工“智障”上，由于早期的产品基本不具备避障能力，机器人就像无头苍蝇一样到处乱撞，使用体验极其糟糕。而随着避障技术不断升级，避障功能逐渐成为扫地机器人的标配，但迅速升级的智能化需求，却又对避障提出了新要求。
能够避障仅是第一步，智能避障正在成为新的“必争之地”。
激光雷达避障方案作为目前应用最广泛的技术方案，有着延迟低，效果稳定，准确度高的优点，但本身却并不够“聪明”。在实际场景中，障碍物种类多样，分布杂乱，扫地机器人虽然能有效应对家具、鞋类、电器等常见物体，但面对如数据线、钥匙链、插线板及玻璃制品等多种特殊障碍物时， 常会导致缠绕、卡死、碰撞等情况发生。
这背后的原因在于受限于传感器属性，激光雷达无法识别语义，仅能感知环境的空间几何信息，其次由于空间布局问题，容易产生探测盲区，会对低矮障碍物产生误判，且无法识别玻璃等高反物体。
为了解决这一难题，厂商们默契地为机器人加装了一双“眼睛”。视觉技术可以获取海量的、富于冗杂的纹理信息，拥有强大的场景辨识能力。且采集到的2d环境信息，经过算法处理可生成三维环境地图，拥有丰富的语义信息，不仅可解算出机器与障碍物的距离，还有它的体积以及属性信息，能够为智能避障、作业、交互等功能提供更加充分的底层数据。
智能避障是终点
能够看到，市面上无论是石头、科沃斯、还是云鲸等头部厂商，其高端产品基本都是激光+视觉融合方案，并且基本支持智能避障，表现为机器人可对识别的不同障碍物信息，做出动态调整避障距离，进一步提高安全性和作业覆盖率。
同样，关注视觉技术的不只是厂商，还有行业上游的ai技术供应商们，自2017年起，indemind便始终专注机器人视觉技术研发，并走出了一条纯视觉路线，开发出家用、商用方向一系列产品，赋能产业链上下游机器人企业。
推出的市面上首款真正意义上的纯视觉家用机器人导航方案「家用机器人ai kit」，不仅从产品形态上革新，也延续了indemind高度自研的一贯风格，在功能表现、场景适配都有着质的提升，达到了激光+视觉融合方案同等水平的技术效果，且成本只有其1/3，以提供技术价值取胜的同时，满足行业的多方面需求。
「家用机器人ai kit」以indemind自研的indemind os lite家用机器人agi系统为核心，搭配面向家用小型机器人专门研发的一体化立体视觉模组，可实现家用机器人导航定位、智能避障、路径规划、决策交互等核心功能。
为了让机器人更“聪明”，indemind开发了一套决策交互引擎，基于高精度三维建图能使机器人在语义层次上理解环境信息，模仿人类大脑对环境理解的方式，并进行策略处理。
结合决策交互引擎，在避障上，机器人可做出类人规避动作的精细化操作，能够让机器人有策略地实现智能避障。在实际表现上，基于indemind研发训练的物体识别卷积神经网络模型，可以准确识别家用场景中的低矮障碍物（例如：动物粪便、拖鞋、钥匙串、线材、地插等）、透明玻璃容器类障碍物、动态障碍物（人、宠物）等等，避免扫地机拖行障碍物或障碍物致使机器人被困。同时，可结合物体识别信息根据物体分类进行避障，有效避开动物粪便、拖鞋等特定障碍物，识别策略可根据需求配置，目前精度可达1%，最小尺寸1cm。
indemind家用机器人ai kit【语义识别避障】
indemind家用机器人ai kit【低矮障碍物避障】
indemind家用机器人ai kit【透明物体避障】
在不同光线环境下，indemind还开发了一套系统化环境补光策略，在实际表现中，面对强光直射、无光源、昏暗等特殊光照环境均能无差异工作，满足全天候作业要求。
indemind家用机器人ai kit【黑暗环境避障】
值得一提的是，基于决策交互引擎，在交互上，同样表现优异，用户可通过语音、手势、动作等自然语言指令，命令机器人进行安全、搜寻、跟随、自主寻路、定向清扫等多种智能逻辑。想像一下，以定向清扫为例，简单一句“清扫一下沙发周围”，机器人便能跑到沙发区域进行一次规划清扫，自动处理零食残渣，这才是真正的智能体验。
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能够避障仅是第一步，智能避障正在成为新的“必争之地”。
激光雷达避障方案作为目前应用最广泛的技术方案，有着延迟低，效果稳定，准确度高的优点，但本身却并不够“聪明”。在实际场景中，障碍物种类多样，分布杂乱，扫地机器人虽然能有效应对家具、鞋类、电器等常见物体，但面对如数据线、钥匙链、插线板及玻璃制品等多种特殊障碍物时， 常会导致缠绕、卡死、碰撞等情况发生。
这背后的原因在于受限于传感器属性，激光雷达无法识别语义，仅能感知环境的空间几何信息，其次由于空间布局问题，容易产生探测盲区，会对低矮障碍物产生误判，且无法识别玻璃等高反物体。
为了解决这一难题，厂商们默契地为机器人加装了一双“眼睛”。视觉技术可以获取海量的、富于冗杂的纹理信息，拥有强大的场景辨识能力。且采集到的2d环境信息，经过算法处理可生成三维环境地图，拥有丰富的语义信息，不仅可解算出机器与障碍物的距离，还有它的体积以及属性信息，能够为智能避障、作业、交互等功能提供更加充分的底层数据。
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能够看到，市面上无论是石头、科沃斯、还是云鲸等头部厂商，其高端产品基本都是激光+视觉融合方案，并且基本支持智能避障，表现为机器人可对识别的不同障碍物信息，做出动态调整避障距离，进一步提高安全性和作业覆盖率。
同样，关注视觉技术的不只是厂商，还有行业上游的ai技术供应商们，自2017年起，indemind便始终专注机器人视觉技术研发，并走出了一条纯视觉路线，开发出家用、商用方向一系列产品，赋能产业链上下游机器人企业。
推出的市面上首款真正意义上的纯视觉家用机器人导航方案「家用机器人ai kit」，不仅从产品形态上革新，也延续了indemind高度自研的一贯风格，在功能表现、场景适配都有着质的提升，达到了激光+视觉融合方案同等水平的技术效果，且成本只有其1/3，以提供技术价值取胜的同时，满足行业的多方面需求。
「家用机器人ai kit」以indemind自研的indemind os lite家用机器人agi系统为核心，搭配面向家用小型机器人专门研发的一体化立体视觉模组，可实现家用机器人导航定位、智能避障、路径规划、决策交互等核心功能。
为了让机器人更“聪明”，indemind开发了一套决策交互引擎，基于高精度三维建图能使机器人在语义层次上理解环境信息，模仿人类大脑对环境理解的方式，并进行策略处理。
结合决策交互引擎，在避障上，机器人可做出类人规避动作的精细化操作，能够让机器人有策略地实现智能避障。在实际表现上，基于indemind研发训练的物体识别卷积神经网络模型，可以准确识别家用场景中的低矮障碍物（例如：动物粪便、拖鞋、钥匙串、线材、地插等）、透明玻璃容器类障碍物、动态障碍物（人、宠物）等等，避免扫地机拖行障碍物或障碍物致使机器人被困。同时，可结合物体识别信息根据物体分类进行避障，有效避开动物粪便、拖鞋等特定障碍物，识别策略可根据需求配置，目前精度可达1%，最小尺寸1cm。
indemind家用机器人ai kit【语义识别避障】
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在不同光线环境下，indemind还开发了一套系统化环境补光策略，在实际表现中，面对强光直射、无光源、昏暗等特殊光照环境均能无差异工作，满足全天候作业要求。
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值得一提的是，基于决策交互引擎，在交互上，同样表现优异，用户可通过语音、手势、动作等自然语言指令，命令机器人进行安全、搜寻、跟随、自主寻路、定向清扫等多种智能逻辑。想像一下，以定向清扫为例，简单一句“清扫一下沙发周围”，机器人便能跑到沙发区域进行一次规划清扫，自动处理零食残渣，这才是真正的智能体验。
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