對于一臺激光導航掃地機器人而言，全天候作業并非難事，那么純視覺導航掃地機器人能做到嗎？

無論對于人，還是機器人，光線環境的變化對“眼睛”的影響都是致命的。由于視覺傳感器對于光線十分敏感，在家庭場景中，影響視覺導航效果的不只是黑夜，還有暗光（家居底部）、強光源（太陽光、燈光等）等因素，視覺想要做到洞若觀火并非易事。

從市場反饋來看，雖然視覺也是市面上的主流導航方案之一，但其應用產品大多為中低端產品，由于補光技術的缺失或性能不足，掃地機器人一旦遇到光線環境變化，就會導致導航效率大打折扣，甚至出現迷路和亂撞的情況。與此同時，由于這種狀況長期沒有改觀，也導致人們逐漸形成了視覺“不靠譜”的印象。

事實上，解決掃地機器人的光線適應問題即復雜也簡單，簡單的是提升補光技術即可，復雜的是，提升補光技術并非簡單粗暴的加裝補光硬件，面對復雜的動態環境，掃地機器人需要的是包含軟硬件的整體補光策略。

無懼黑暗強光，全光線自適應

作為國內領先的機器人關鍵AI技術供應商，INDEMIND在機器人視覺導航方面積累了眾多經驗。并在推出的「家用機器人AI Kit」家用機器人導航方案中針對光線適應問題專門開發了一套系統化環境補光策略，包含主動式環境補光配置和光照變化條件下的建圖策略。

「家用機器人AI Kit」采用INDEMIND面向家用小型機器人專門研發的純視覺一體化立體視覺模組，搭載自研的INDEMIND OS Lite家用機器人AGI系統，可為家用機器人導航定位、智能避障、路徑規劃、決策交互等多種核心功能，相較于上一代激光雷達及激光融合方案，在用戶體驗及性價比上擁有明顯提升，可以說是市面上真正意義上的第一款純視覺導航方案。

為了應對光線適應問題，INDEMIND開發的主動式環境補光配置具備亮度補光及紋理補光兩種補光設備（滿足人眼安全等級C1等級要求），兩種補光燈交替照明，并與視覺傳感器曝光時間同步，生成兩種獨特的視覺圖像，分別用于視覺定位及物體識別和立體視覺及建圖避障。

在定位方面，實際過程中，黑暗場景（0.1lx）下的亮度補光燈的照明可在5-10m距離范圍照亮環境特征，確保機器人能夠在黑暗場景下進行有效定位。需要提到的是，「家用機器人AI Kit」已實現了多光線條件下的重定位。

INDEMIND家用機器人AI Kit【重定位】

在黑暗環境避障方面，散斑紋理能夠根據環境光亮度進行算法及照度傳感器自適應亮度調整，將紋理以合理亮度投射到被照射物體上，并基于立體視覺算法精確解算物體深度，可以有效進行各距離段的物體避障。

INDEMIND家用機器人AI Kit【避障】

為了防止曝光不足或過曝，視覺模組中還具有獨立的紅外照度傳感器，可以自主檢測環境光亮度，并據此快速調整兩個補光燈亮度。經過實際測試，機器人可以在光照強度低于0.1lx的環境中穩定、可靠運行。

INDEMIND對建圖策略也做了多項措施。與激光定位方案不同，雙目視覺維護的地圖包括視覺特征點云圖和障礙物地圖（包括類似激光解決方案的環境地圖和運行中的避障地圖）兩種，前者由A幀生成，后者由B幀生成。且為了捕獲更多視覺特征點特征，選用了對角FOV＞150°的超廣角相機，搭配特殊去畸變算法，減少了傳感器完全過曝的可能性。

同時，INDEMIND還設計了自動環境教學策略，機器人可依據用戶設置、自動清掃時間或光照條件自動啟動，將不同光照條件下的特征點補充到特征點云圖中。

在其它方面，為了進一步提升建圖和避障效果，搭載「家用機器人AI Kit」的掃地機器人在建圖和清掃過程中，會運行視覺共識及閉環操作。加上主動補光的策略，可降低光照條件變化對障礙物地圖建立的影響，提升不同光學環境下機器人的避障表現。

最后，機器人在工作過程中，還會實時進行傳感器標定，包括輪速計、雙目相機、IMU等，提升系統精度，同時保證機器人感知空間尺度一致性，以及障礙物地圖尺度統一。

顯然，這種系統化的環境補光策略，大大提升了機器人的光線適應能力，不僅滿足了面對強光直射、無光源、昏暗等特殊光照環境下的無差異工作要求，也為純視覺導航方案的應用提供了現實基礎。

審核編輯黃宇