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3D結(jié)構(gòu)光除了做人臉識別外，還能用來做什么？
被各大手機廠商旗艦產(chǎn)品采用的3D結(jié)構(gòu)光的技術(shù)，可謂是當下最出圈的黑科技之一，但是大家都以為3D結(jié)構(gòu)光只用作于人臉識別，實際上3D結(jié)構(gòu)光已經(jīng)被用于包括美顏自拍、AR購物、3D打印等方向。
此外，今年4月，科沃斯最新發(fā)布的掃地機器人產(chǎn)品地寶T8也將3D結(jié)構(gòu)光應用到了掃地機器人上。據(jù)悉，此次科沃斯將3D結(jié)構(gòu)光技術(shù)用到掃地機器人上，是為了解決掃地機器人在家中“自由穿行”的關(guān)鍵問題——避障。
如果說今年3月發(fā)布的地寶T8 AIVI是科沃斯掃地機在機器視覺領(lǐng)域持續(xù)探索的新品，時隔一個月，科沃斯推出的地寶T8則是今年花重金打造的另一款新品，這款產(chǎn)品雖然沒有了AIVI，卻加入了另一項名為3D結(jié)構(gòu)光的技術(shù)，以此將自家非視覺版本的掃地機器人主產(chǎn)品線再拉高了一個檔位。
3D結(jié)構(gòu)光最早在普通消費圈層“出名”與蘋果多少也有點關(guān)系，蘋果早在2017年9月發(fā)布iPhone X時就已經(jīng)開始在前置攝像頭中用3D結(jié)構(gòu)光方案做3D人臉識別，也就是現(xiàn)在眾人熟知的Face ID。這一方案被蘋果隨后的歷代產(chǎn)品沿用至今，與此同時，國內(nèi)華米OV也先后將3D結(jié)構(gòu)光方案應用到了自家智能手機攝像頭方案中。
手機人臉識別的原理是通過手機攝像頭獲取的3D面部特征信息進行解鎖。在3D結(jié)構(gòu)光技術(shù)之前，安卓手機也有面部解鎖功能，解決方案是通過雙攝，類似人的雙眼看世界，因為雙眼存在一定的距離，視線存在一定的夾角，雙眼看到畫面是不同的，而后在大腦中合成立體的畫面，這就導致雙攝的解決方案雖然能夠拍出不同視角的照片，但差別特別小，不能對面部識別的對比數(shù)據(jù)產(chǎn)生足夠的影響，所以這種非接觸的生物識別方式下的人臉識別方案，很難用獲取生物活體特征的方式來排除照片欺騙。而3D結(jié)構(gòu)光可謂是獲取人臉立體信息的最佳方案之一，其工作原理類似于可以繪制海底地形圖的聲吶系統(tǒng)，通過反射信息來確定深度，所獲取的數(shù)據(jù)準確度極高。
相較于智能手機，掃地機器人需要在運動中保持穩(wěn)定高效的工作，同時需要面對更為復雜的家庭環(huán)境，必須精準地測量不同類型、形狀及尺寸的物體。科沃斯則需要考量，如何將運動中的掃地機器人與近距離深度信息采集的3D結(jié)構(gòu)光優(yōu)勢互補。
當然，T8上所使用的3D結(jié)構(gòu)光，雖然技術(shù)原理上與iPhone相同，但使用場景卻截然不同，T8上使用的3D結(jié)構(gòu)光技術(shù)，依然保留了可獲取物體3D信息、精度高、環(huán)境適應性強等優(yōu)點。具體而言，3D結(jié)構(gòu)光方案有以下幾個特性：
直接測量深度信息，且精度高，達到毫米級別；
主動發(fā)射和接受激光，暗環(huán)境下也能正常探測；
3D結(jié)構(gòu)光不識別具體是什么物體，避障應用中也沒有種類的限制。
由于掃地機器人需要在移動過程中處理更多數(shù)據(jù)信息，所以要盡可能降低功耗，縮短判斷與計算處理時間。結(jié)構(gòu)光因為主動投射編碼光，且技術(shù)成熟，投影圖案經(jīng)過精心設(shè)計，深度圖像可以做到相對較高的分辨率，在一定范圍內(nèi)可以達到較高的測量精度和響應速度，且相對視覺識別的方案不需要復雜的計算過程，再配合dToF補充遠距離深度信息，可達到動態(tài)下的物體識別與環(huán)境感知。
提及地寶T8上的3D結(jié)構(gòu)光與dToF方案的設(shè)計邏輯，科沃斯向雷鋒網(wǎng)解釋稱：
3D結(jié)構(gòu)光與dToF飛行時間測距技術(shù)的相互配合，以及在算法上的優(yōu)化，能夠使掃地機器人更好地應對復雜的家居環(huán)境。特別是在室內(nèi)環(huán)境下，3D結(jié)構(gòu)光主動發(fā)射與接收激光的特性，能夠讓T8在暗光環(huán)境下也能保持正常運行。再加上dToF對強光的抗干擾能力很強，不易發(fā)生強光區(qū)域的漏掃。
此外，除了避障，采用3D結(jié)構(gòu)光方案，還可以實現(xiàn)更好的規(guī)避卡困和跌落能力，有更廣泛的應用場景。在地寶T8實際工作過程中，3D結(jié)構(gòu)光方案可以讓其近距離識別前端4.5cm~30cm范圍內(nèi)的障礙物，并實現(xiàn)感知，可以說3D結(jié)構(gòu)光是目前單純避障性能里最優(yōu)的，并且成本最優(yōu)的方案之一。
今年dToF意外成為被蘋果帶火的又一項老技術(shù)，尤其還是被用到iPad Pro上支撐當下頗受關(guān)注的AR場景相關(guān)功能應用。
dToF的傳統(tǒng)熱門應用其實是車載雷達，dToF的關(guān)鍵指標包括測距距離、距離分辨率、2D分辨率以及抗干擾性，由于車載雷達對于測距距離（100m以上）和抗干擾性的要求，相關(guān)的ToF傳感器基本是dToF占主導。對于消費電子應用來說，使用dToF的主要優(yōu)勢是可以同時實現(xiàn)較遠的測距距離和較高的測距精度，因此當把測距距離擴展到10米以上時，dToF會成為更好的選擇，并且由于dToF對于環(huán)境光干擾較不敏感，可以讓智能設(shè)備的深度傳感工作在不同光照強度的場景下進行。
也正是這項技術(shù)，出現(xiàn)在了科沃斯發(fā)布的地寶T8 AIVI和地寶T8產(chǎn)品介紹中，成為今年科沃斯推出的「地寶T8 Famliy」的標配技術(shù)，科沃斯這兩款產(chǎn)品也成為業(yè)內(nèi)首次將該技術(shù)落地到掃地機器人中的產(chǎn)品。
ToF本就是激光雷達中主流測距技術(shù)，不過，此前在掃地機器人上應用的ToF主要基于SLAM導航的輔助測距傳感器，用于二維掃描探測，幫助掃地機器人在移動中實現(xiàn)自身的定位。
科沃斯告訴雷鋒網(wǎng)，由于dToF技術(shù)視角更寬，在遠距離場景測距定位中有明顯優(yōu)勢，能夠?qū)崟r快速的深度信息計算，進行準確的三維探測，是實現(xiàn)掃地機器人室內(nèi)定位、導航與避障等應用升級的一項關(guān)鍵技術(shù)。
2019年之前，傳統(tǒng)LDS激光雷達仍是國內(nèi)掃地機器人用于導航定位的主流方案，對于創(chuàng)建完整的家居地圖和導航規(guī)劃等場景應用已經(jīng)相對成熟，與此同時，據(jù)奧維云網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2018年激光導航產(chǎn)品全面爆發(fā)，帶動同期銷量野蠻式增長。
但隨著技術(shù)力、產(chǎn)品力的提升，用戶也對掃地機器人提出了更高的應用需求——面對復雜的家居環(huán)境，以及多樣化的清潔需求，掃地機器人在技術(shù)上也需求繼續(xù)提升，形成建圖更精準、識別效率更高的掃地機器人導航系統(tǒng)。
對此，科沃斯認為，dToF技術(shù)在激光功耗、抗干擾、遠距離精度等方面有明顯優(yōu)勢。
dToF技術(shù)的誤差在正常工作范圍內(nèi)不隨距離變化，在不同距離的誤差相較于傳統(tǒng)LDS三角測距更穩(wěn)定，并且受到多徑等因素的干擾較小，在遠距離、復雜環(huán)境的應用有著優(yōu)勢。具體來說，dToF的有效測距范圍可達10m，可精準探測2mm細小物體，這一性能4倍于傳統(tǒng)LDS方案，可以構(gòu)建更加精確的家庭清掃地圖，且建圖更快，更加適用于大戶型，同時對于深色物體的識別能力大大提升，在強光環(huán)境下的表現(xiàn)更加穩(wěn)定。
掃地機器人并不是新物種，很多用戶曾經(jīng)都抱著解放雙手的目的買過掃地機器人，但是結(jié)果卻把自己氣的夠嗆，有人吐槽像是養(yǎng)了一條哈士奇，智障和拆家水平了得。這正是反映了早期的掃地機器人導航和避障能力的缺失。
而隨著導航和避障技術(shù)的升級，如今的掃地機器人的智能性已經(jīng)有了翻天覆地的變化。掃地機器人實現(xiàn)避障與導航的必要條件是環(huán)境感知，在未知或者是部分未知的環(huán)境下需要通過傳感器獲取周圍環(huán)境信息，目前市面上常見的中高端掃地機器人避障基本都采用到激光雷達，但如果僅使用激光雷達作為唯一的一種避障傳感器，是無法在一些復雜場所勝任避障工作的，必須要為機器人配備其它的傳感器作為補充，但并不是傳感器越多，越能有效規(guī)避障礙物，而是要找到最適合家庭環(huán)境的避障傳感器。
這也是為什么包括科沃斯在內(nèi)的整個行業(yè)，今年都把掃地機器人的避障能力作為技術(shù)升級的重心，這背后的一個事實是：盡管掃地機器人出貨量已經(jīng)從2013年的57萬臺發(fā)展到2018年的577萬臺，掃地機器人變得越來越聰明，然而用戶對產(chǎn)品也越來越挑剔了。
科沃斯認為，要推動掃地機器人走入更多的家庭，甚至成為每個家庭的必需品，除了作為基礎(chǔ)的清潔能力，避障能力的提升是關(guān)鍵因素之一。
畢竟，在全面智能化的時代，人們大概率是沒辦法接受有點“智障”的機器人的。
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