（文章來源：電子工程世界）

目前常用的視覺傳感器主要有：攝像頭、ToF 鏡頭和激光雷達(dá)技術(shù)。機(jī)器視覺相機(jī) 。機(jī)器視覺相機(jī)的目的是將通過鏡頭投影到傳感器的圖像傳送到能夠儲存、分析和（或者）顯示的機(jī)器設(shè)備上。可以用一個簡單的終端顯示圖像，例如利用計算機(jī)系統(tǒng)顯示、存儲以及分析圖像。

激光雷達(dá)技術(shù) 。激光雷達(dá)是一種采用非接觸激光測距技術(shù)的掃描式傳感器，其工作原理與一般的雷達(dá)系統(tǒng)類似，通過發(fā)射激光光束來探測目標(biāo)，并通過搜集反射回來的光束來形成點(diǎn)云和獲取數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)經(jīng)光電處理后可生成為精確的三維立體圖像。采用這項(xiàng)技術(shù)，可以準(zhǔn)確的獲取高精度的物理空間環(huán)境信息，測距精度可達(dá)厘米級。

ToF 攝像頭技術(shù) 。TOF 是飛行時間（Time of Flight）技術(shù)的縮寫，即傳感器發(fā)出經(jīng)調(diào)制的近紅外光，遇物體后反射，傳感器通過計算光線發(fā)射和反射時間差或相位差，來換算被拍攝景物的距離，以產(chǎn)生深度信息，此外再結(jié)合傳統(tǒng)的相機(jī)拍攝，就能將物體的三維輪廓以不同顏色代表不同距離的地形圖方式呈現(xiàn)出來。

視覺技術(shù)包括：人臉技術(shù)、物體檢測、視覺問答、圖像描述、視覺嵌入式技術(shù)等。

人臉技術(shù)：人臉檢測能快速檢測人臉并返回人臉框位置，準(zhǔn)確識別多種人臉屬性；人臉比對通過提取人臉的特征，計算兩張人臉的相似度并給出相似度百分比；人臉查找是在一個指定人臉庫中查找相似的人臉；給定一張照片，與指定人臉庫中的 N 個人臉進(jìn)行比對，找出最相似的一張臉或多張人臉。根據(jù)待識別人臉與現(xiàn)有人臉庫中的人臉匹配程度，返回用戶信息和匹配度，即 1：N 人臉檢索。

物體檢測：基于深度學(xué)習(xí)及大規(guī)模圖像訓(xùn)練的物體檢測技術(shù)，可準(zhǔn)確識別圖片中的物體類別、位置、置信度等綜合信息。視覺問答：視覺問答（VQA）系統(tǒng)可將圖片和問題作為輸入，產(chǎn)生一條人類語言作為輸出。圖像描述：需要能夠抓住圖像的語義信息，并生成人類可讀的句子。視覺嵌入式技術(shù)：包括人體檢測跟蹤、場景識別等。

SLAM，全稱叫做 Simultaneous Localization and Mapping，中文叫做同時定位與建圖。在SLAM 理論中，第一個問題稱為定位（Localization），第二個稱為建圖（Mapping），第三個則是隨后的路徑規(guī)劃。通過機(jī)器視覺的映射，機(jī)器人可以通過復(fù)雜的算法同時定位并繪制出位置環(huán)境的地圖，通過 SLAM 技術(shù)可以有效解決規(guī)劃不合理，路徑規(guī)劃無法覆蓋所有地區(qū)，導(dǎo)致清潔效果一般的問題。

當(dāng)完全不含 SLAM 的時候，由于沒有地圖沒有路徑規(guī)劃，掃地機(jī)器人每次碰到障礙物會沿著隨機(jī)方向折返，無法覆蓋到每一個區(qū)域。當(dāng)有 SLAM 的時候，可覆蓋至任意區(qū)域。此外，掃地機(jī)器人還配備攝像頭，用來識別鞋、襪子、動物糞便等物品，達(dá)到智能規(guī)避。

機(jī)器人中，基于 ToF 技術(shù)，主要可用來進(jìn)行高精度測距與定位，目前常用的就是超寬帶定位技術(shù)。UWB（超寬帶）是一種無線通信技術(shù)，可用于高精度測距與定位。UWB 傳感器精簡設(shè)備分為標(biāo)簽和基站兩種。其基本工作方式是采用 TOF（Time of flight）的方式來進(jìn)行無線測距，根據(jù)測距值快速準(zhǔn)確計算出位置。

人類獲取信息的手段中 90％依靠視覺，但表達(dá)自己的方式 90％依靠語言。語言是人機(jī)交互中最自然的方式。但是自然語言處理 NLP 的難度很大，在語法、語義、文化中均存在差異，還有方言等非標(biāo)準(zhǔn)的語言產(chǎn)生。隨著 NLP 的成熟，人類與機(jī)器的語音交互越來越便捷，也將推動機(jī)器人向更“智能化”發(fā)展。

機(jī)器人的陣列式麥克風(fēng)和揚(yáng)聲器技術(shù)已經(jīng)比較成熟，隨著近年智能音箱＋語音助手的快速發(fā)展，麥克風(fēng)陣列和微型揚(yáng)聲器被廣泛使用。 在鋼鐵俠陪伴機(jī)器人中，與用戶的語音交互都依靠麥克風(fēng)陣列和揚(yáng)聲器，此類陪伴機(jī)器人就如同會動的“智能音箱”，拓展了邊界形態(tài)。目前對話機(jī)器人可分為通用對話機(jī)器人和專業(yè)領(lǐng)域?qū)υ挋C(jī)器人。自然語言處理的技術(shù)發(fā)展，將提升機(jī)器人與人類的交互體驗(yàn)，讓機(jī)器人顯得更為“智能”。

硬件：AI 芯片技術(shù)的發(fā)展，使機(jī)器人擁有更高算力。 由于摩爾定律的發(fā)展，單位面積芯片容納的晶體管個數(shù)不斷增長，推動芯片小型化和 AI算力的提升。此外，異構(gòu)芯片如 RISC－V 架構(gòu)芯片的產(chǎn)生，也為 AI 芯片的算力提升提供了硬件支持。

算法：AI 深度學(xué)習(xí)算法是機(jī)器人的未來 。AI 深度學(xué)習(xí)算法給予機(jī)器人通過輸入變量學(xué)習(xí)的能力。未來的機(jī)器人能否擁有自主意識，需要 AI 技術(shù)的不斷發(fā)展。 深度學(xué)習(xí)算法給機(jī)器人獲得自我意識提出了一種可能性。通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練，一些算法已經(jīng)可以在單點(diǎn)的領(lǐng)域超越人類，Alpha Go 的成功，讓我們看到人類在 AI 技術(shù)中，已可實(shí)現(xiàn)單類別的自我學(xué)習(xí)能力，并在一些領(lǐng)域，如“圍棋、德州撲克、知識競賽”等單個領(lǐng)域已經(jīng)可以媲美甚至打敗人類。

AI 深度學(xué)習(xí)算法，使機(jī)器人擁有了智能決策的能力，擺脫了之前單一輸入對應(yīng)單一輸出的編程邏輯，也讓機(jī)器人更加“智能”。 但是，機(jī)器人在“多模態(tài)”領(lǐng)域，仍無法與人類媲美。特別是如嗅覺、味覺、觸覺、心理學(xué)等無法量化的信號，仍未能找到合理的量化方式。

4G 時代，移動機(jī)器人的四大痛點(diǎn) ：1）工作范圍受限：只能在固定的范圍內(nèi)執(zhí)行任務(wù)，構(gòu)建的地圖不便于共享，難以在大尺度環(huán)境下工作。2） 業(yè)務(wù)覆蓋受限：運(yùn)算有限，識別性能仍需提升；能力有限，僅能發(fā)現(xiàn)問題，難以快速批量部署。3） 提供服務(wù)受限：復(fù)雜業(yè)務(wù)能力差，交互能力有待提高，特種業(yè)務(wù)部署效率低。4） 運(yùn)維成本高：部署效率低，每個場景都需構(gòu)建地圖，規(guī)劃路徑；，配備巡檢任務(wù)等。

這四大痛點(diǎn)，制約了移動機(jī)器人在 4G 時代的滲透。總體來說，就是機(jī)器人仍需要更多的存儲空間和更強(qiáng)的運(yùn)算能力。5G 的低延時、高速率、廣連接將能夠解決目前的這些痛點(diǎn)。

5G 對于移動機(jī)器人的賦能：1）拓展機(jī)器人的工作范圍 。5G 對于機(jī)器人的最大賦能就是拓展了機(jī)器人的物理邊界，5G 對于 TSN（時間敏感網(wǎng)絡(luò)）的支持，使機(jī)器人的活動邊界從家庭走向社會的方方面面。我們大可以想象未來人類與機(jī)器人共同生活的場景。在物流、零售、巡檢、安保、消防、指揮交通、醫(yī)療等方面，5G 和 AI 都能夠賦能機(jī)器人，幫助人類實(shí)現(xiàn)智慧城市。

2） 為機(jī)器人提供更大算力和更多存儲空間，形成知識共享。5G 對云機(jī)器人的推動，為機(jī)器人提供更大算力和更多存儲空間：彈性分配計算資源：滿足復(fù)雜環(huán)境中的同步定位和制圖。訪問大量數(shù)據(jù)庫：識別和抓取物體；基于外包地圖的長期定位。形成知識共享 ：多機(jī)器人間形成知識共享。
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