陈士凯：让机器人完成自主定位导航到底有多难？
- 来源：雷锋网
- 编辑：沐子飞
- 2017/7/10 9:53:49
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【中国智能制造网 名家论谈】7 月 8 日，CCF-GAIR 人工智能与机器人峰会进入第 2 天。在机器人专场，思岚科技 CEO 陈士凯带来了以《自主定位导航技术的现状和未来应用趋势》为题的主题演讲。
思岚科技CEO陈士凯SLAM是什么？
近一两年，可能“SLAM”这个单词已经被很多人认识。
SLAM 也是我们公司名字(思岚)的音译，叫同步定位与建图，能同时进行自主定位和地图构图。不过它本质上并不是简简单单完成定位和导航，SLAM 在模型上可以保证机器人在完成定位和建图之间没有误差。
换句话说，SLAM 和解决机器人的自主定位导航还有比较大的差距，这个差距就在于还要做另外两件事情——路径规划和运动控制。
路径规划，耳熟能详的是 A STAR 的算法，很多行业都在用，包括即时战略游戏。机器人在目前实际产品中，都会以 A STAR 为主。
除了 A STAR 以外还有随机探测速的方式，是随机的路径探索。这种方式的好处是在一定的概率情况下，可以比 A STAR 更的探索空间。但这两种方式只是解决巡路问题，要自主行走还要控制行为，防止机器人绕行，或躲避障碍物。
现在机器人的避障，叫动态窗口化。它更加像人一样，会在每时每刻判断机器人下一时刻可以展开的行动，避开具体的障碍物。除此以外，导航这件事并不是前面看到的从A点到B点这么简单。
另一个应用的点就是扫地机器人中用到的算法，COVERAGE PROBLEM。它是尽可能让机器人覆盖到所有区域，而路径规划或者 A 点到 B 点的行动是让机器人尽可能到达目的地，这代表不同的行为方式。
在实际使用当中，还会有一些看上去比较次要，但应用中又非常关键的技术。比如这里看到的自主充电对接过程，这些过程也和前面说的路径规划算法有一定的并列性。
目前为止，以国内的情况看，服务机器人的应用分两类。
类，家里都会买到的扫地机器人，以及家庭看护、陪伴型机器人。这类的应用场景，一句话概括，零配置。对于消费者使用来说，要做到尽可能极简，买回来就能使用。第二类，在商业场景下，讲究的是一个预先配置过程，并且对于这种方案，讲究的是高的可靠性和可扩展性。
家庭场景需要解决的问题
个人家庭场景导航定位系统要解决的是三方面的问题——功耗、体积、成本。对于消费级别的产品，更关注的是怎么样把同样的功能以更低的代价，这里指的是价格或者开发周期或者使用难易度，变成一个具体的产品。
思岚科技曾经做过一些努力。比如成本问题上，现在低成本激光雷达已经可以一部分解决导航定位使用成本的问题。
除了成本问题以外，还有很多其他亟待解决的问题。
在机器人实际产业化之前，研究机构的机器，都摆脱不了一个共同的特点：他们头上都装了一个笔记本电脑或者一个工控主机。这里要解决就是功耗问题。
我们知道目前无论 SLAM 的算法还是路径规划系统，复杂度都比较高。拿现在主流的笔记本电脑跑都有点吃力。目前 SLAM 里面的凸优化算法都不可能在线进行运作，必须靠离线式进行运算。把技术使用到实际产品中的时候就会遇到问题。
比如我们这里给出的是上百瓦的级别，但是一个扫地机器人，电池本身的容量可能只有20多瓦时的规模。意思是我现在如果让扫地机器人上装一个笔记本跑 SLAM 算法，可能一个小时不到就没有电了，这是完全不被接受的。
思岚科技的解决方式是通过高度算法优化和集成，把导航定位系统的体积和运算性能负荷上做到小。现在在硬币大的 SLAM WARE 里面可以实现传统信息机和开源算法，在功耗情况下，我们可以在 2 瓦下完成 SLAM 规划所有事情，同时体积和发热情况都可以有很大的改善。
我们做了一些案例。比如现在新发布的一个开源参考平台，基于激光雷达和导航定位系统的。这是目前能实现的小具有激光自主定位导航的机器人，它的特点是只需要干电池就可以供电，并且实现两个小时以上的待机时间。前面功耗的问题就可以达到很大的解决，实际产品中，现在不会让用户使用干电池，很多用户会使用可充电式的锂离子电池，让机器人可以实现 8 小时以上的待机时间。
另一方面，在实际使用场景下，前面说过机器人在家庭情况下要以零配置的使用。对于导航定位问题来说，机器人开机以后对家里的环境构造是完全不知道的，而前面提到的路径规划算法都有一个共同的要求，需要把地图预先绘制出来。
这时候是一个矛盾点，我既希望这个机器人在环境位置的时候展开工作，但一些主流算法还是需要对于地图或者环境有一个预先的构建或者预先的探索，才可以展开一些算法。这里面产业界就需要做一些额外的工作，这是现在 SLAM WARE 系统里支持的路径规划系统，可以在地图甚至完全未知和部分未知就可以展开行动。
这和玩《星际争霸》一样，可以给一个初级的路径规划，随着机器人探索，路径可以逐步进行细化。这个过程在很大程度上可以帮助机器人。除了这个比较基础的功能以外，还需要很快很多的算法进行配合，比如自主环境探索和地图构建，这是目前带有导航定位扫地机器人的标配。因为对于未知环境，必须先把环境进行探索，框定清扫区域。
消费级别机器人还有一个非计算的问题，是心理学上的问题，就是地图怎么呈现。目前使用任何新的技术都会带来成本上升，成本的上升往往伴随着功能溢价，所以厂家必须把新的功能提升到让用户有感知。
如果机器人具备了激光导航和地图构建能力，在使用当中，都会非常希望让用户看到机器人真正的绘制地图。这时候就有一个心理上的问题。一张图是一个人认为机器人绘制的地图效果，但实际上很多时候 SLAM 系统给出的地图虽然不算差，但也称不上很好。如果我展现的是这样的地图，那在用户心理上就会产生很大的障碍。他会觉得这个产品看上去是不是不值这个价格。
在实现导航定位系统的时候，也会关注另外一件事情，这件事情机器人不会考虑，但是对于人来说比较注重，对于构图的精细程度。这是目前思岚在尝试努力的方向。
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