動態感知算法+ioT，這家企業技術再“升維”

中國企業能夠遙遙領先於同行的原因，背後必然有着遙遙領先的技術。這點在商用服務機器人領域同樣適用。

隨着商用服務機器人得到了越來越大的關注和普及，或者說人們當前在越來越多的領域能夠“遇見”商用服務機器人這個“新物種”，一些人機交互場景就成了繞不開的話題。

例如：

1、機器人如何在通道與人相對而行

2、如何避免突然橫穿的行人

3、在直行時，人從後面“變道加塞”機器人

4、在轉彎時，人從後面“彎道超車”機器人

5、突然飄逸掉頭的人

這些細節一眼看去和我們的道路駕駛情況非常類似。實際上作爲一種低速無人駕駛方案，場景的複雜化和細分化是商用服務機器人必然需要解決的難題。在人與人的交通行爲中，這種情況往往已經有着約定俗成的規則，但對於封閉或者半開放環境中的人機交互，卻意味着非常多的新問題。

本文以中國服務機器人行業頭部企業【普渡科技】爲例，對普渡近年來所展示的技術和解決方案進行了詳細分析。可以看到，隨着普渡服務機器人進入越來越多的場景，開始展現出了越來越強的技術實力，諸多複雜的細節性技術難題正逐一被普渡解決，複雜的環境使得普渡機器人“更聰明”、“更穩定”，多個產品綜合解決方案更是多維度引領着全球服務機器人行業的技術潮流，代表了該領域最新的技術突破方向，這也幫助普渡實現了市場領先。

▍感知算法動態化升級

就核心技術而言，許多人機交互難題，所涉及的最大難題是動態感知算法。

以一個場景舉例，商業服務機器人在擁擠、複雜的商用環境中行駛，導航和避障就需要考慮到多變的動態環境，確保機器人能夠快速地檢測物體，以合適的方式避開行人、寵物、孩子，這對於人機安全至關重要。同時，部分環境還提出需要確保顧客和餐廳工作人員能夠輕鬆使用機器人並與之互動等新要求，互動性也需要機器人能夠更“懂事”。

需要複雜交互的動態環境，對於動態物體的處理難度毫無疑問遠高於處理靜態物體的難度。因爲靜態障礙物感知大多能夠僅藉助激光雷達或者rgbd等傳感器來實現，通過這些傳感器，機器人可以檢測到障礙物的存在，只需要知道障礙物與機器人的相對位置，即可實現簡單的路徑規劃。

在靜態障礙物的情況下，機器人的避障能力取決於傳感器的能力，只要傳感器沒有盲區，或者能檢測到物體，及時停頓等待，大概率就不會發生碰撞。但當機器人進入人流量較大的環境，面對複雜動態障礙物時，機器人如果仍然當成靜態環境處理，在進行路徑規劃時並沒有對未來障礙物的速度和位置進行計算，就非常容易碰撞。

就實際場景而言，這種高動態環境卻很難再通過等待的方式實現通行，而是需要機器人能夠首先識別障礙物的語義信息，例如判斷礙物的類別：椅子，行人，或者桌子等。

其次，如果知道這個障礙物是動態障礙物，就可以通過連續多幀的跟蹤來獲取此動態障礙物的速度和運動方向，來預測未來一段時間此動態障礙物的運動軌跡。

最後，機器人在進行路徑規劃時針對此動態障礙物未來的運動軌跡，提前進行避讓，讓道，停止等操作，經過這樣一個複雜的處理過程，纔可以更好避免機器人與動態障礙物的碰撞。

▍普渡動態感知算法方案解析

普渡科技目前的產品中，就展現出了兩種動態感知算法的實現方式。

例如普渡巧樂送機器人，就採取了一種RGBD DL的實現方式，該方案主要使用深度學習算法，如卷積神經網絡（CNN）來訓練模型，使其能夠檢測和分類不同的物體，並通過在圖像中檢測到物體的位置和邊界框，可以實現物體識別。這種技術方案對於算力的要求較高，因此成本也相對較高。

而例如普渡貝拉機器人，則主要採用了單線雷達+RGBD的技術方案，該方案主要使用隨機森林的方法篩選出跟人腿類似的雷達點雲聚類，rgbd點雲聚類，根據雷達點雲聚類和rgbd點雲聚類的置信度，來進行後融合處理，提取出行人，再用卡爾曼濾波對多幀行人進行跟蹤，來計算行人運動的方向和速度，進而預測出行人未來一段時間的運動軌跡，這種方式硬件限制低，普及性更高，也是普渡推出後，目前市場上較爲主流的技術方案。

作爲兩類算法最早的使用者和推廣者，普渡機器人的動態感知算法相對而言依然具有顯著優勢，例如在預判障礙物的運動軌跡的預測準確性上，以及後續根據預測做出避讓等動作的決策魯棒性上，普渡機器人領先於同行。

動態感知算法對終端的價值點不言而喻。其不僅提高了場景運動的安全性，還能夠減少因發生碰撞而帶來的衝突和麻煩，強化了機器人複雜場景的處理能力，在難以解決的場景，普渡機器人已經根據對環境的和場地的感知識別，來做到對相應場地更合適運行速度：比如在十字路口可以減速通過等。

據機器人大講堂瞭解，普渡實現了兩種動態算法後，又對機器人進行了嚴格的環境測試和驗證，這些測試涉及對每種環境條件進行的50 次試驗。在這些實驗室環境的評估中，機器人展示了令人印象深刻的能力，可以同時檢測最多8 名行人。

此外，在該實驗室測試中，機器人還通過識別距其所在位置最大距離 5 米內的物體來展示其強大能力，當遇到移動速度從每秒0.2米到每秒2米的動態障礙物時，機器人更是表現出100%的驚人避免碰撞成功率。這一卓越性能凸顯了集成到這些機器人中的動態感知功能有效性。*

▍ioT技術賦能更大場景

不僅是高可靠性和魯棒性的動態感知算法，隨着機器人品類不斷擴展，機器人覆蓋更大面積，機器人可能涉及到更多跨空間樓層的狀況。那麼，與現有餐廳和配送系統等既有環境的無縫集成對於流暢的用戶體驗至關重要。

這是由於目前在許多場景下，缺乏明確的規則來管理在公共空間運行的商用服務機器人，因此如何讓機器人能夠更好通過自動門、實現梯控，或者完成遠程傳呼，解決環境的不可預測性，確保機器人能夠有效地通行，傳達其意圖並應對複雜的社交情況，是動態感知算法之外機器人能夠進一步實現環境和場景升維的可拓展方向。

由於服務機器人品類較新，且缺乏專業的集成商，爲此，不少商業服務機器人企業都自主在技術上實現了很多的集成延展，ioT技術就是普渡更進一步實現一體化產品解決方案的重要方式，這些ioT細分技術也讓普渡擁有了更完善的整體解決方案提供能力。

例如在自動門/門禁領域，普渡開發出了純軟件對接、硬件對接兩種方案，從技術上而言，純軟件對接普渡主要通過讓機器人請求自動門門禁系統的“開關門服務”，機器人通過MQTT發送指令給到門禁系統，門禁系統控制門打開。而在硬件技術上，普渡則主要通過新增與門禁和機器人的通訊系統，讓機器人通過藍牙與普渡自研門禁模塊通信，門禁模塊控制門禁主機開關門。

在梯控領域，普渡機器人能夠完成自主呼叫電梯，自動進梯和按下目標樓層按鍵，抵達樓層自動離開。其整套系統通過模擬人的行爲完成機器人乘梯流程，不控制不破壞不參與電梯的一切內部系統，屬於獨立且安全的電梯物聯方案，這也非常符合當下國內外對於電梯改造安規方面的要求。

普渡機器人針對不同的場景有着不同梯控技術，如針對弱網甚至無網場景下的普渡自研梯控模塊改造技術，兼容多個電梯品牌廠商的雲梯控技術、三方雲技術，能夠更好完成機器人乘梯。在前不久，普渡已經與奧的斯合作，“閃電匣”在日本成功打通梯控技術，成功實現與電梯無縫集成。

▍結語與未來

當下，非常多的服務場景已經非常願意接受使用商業服務機器人以完成數字化升級改造。隨着機器人進入越來越多的場景，爲了擴大商用機器人服務範圍，往往也開始需要對基礎設施和運營進行重大改變，以滿足不斷增長的需求。

這對於機器人企業不單單是提出了某項技術的要求，而是需要具備整體解決方案的能力。從中也不難發現，服務機器人體系下所涉及的技術難題並不算少，高動態複雜人機交互場景開始對於產品的技術能力提出了更多要求，技術開始彰顯出更大的場景價值。

但儘管存在這些挑戰，普渡科技的研究人員正在積極努力克服這些困難，不斷提高服務機器人的能力上限，擴大服務機器人的可應用範圍，普渡科技的做法更是展現出，具備核心技術的頭部企業，正通過技術迭代，深挖技術細節，持續優化了場景服務能力，開始得到越來越多的市場青睞，這進一步助推企業對於核心技術的重視度越來越強，形成了“技術-市場-技術”的閉環。

該方式也一定程度上展現了當前機器人等中國新興戰略性產業在市場與技術上的邏輯關係，爲中國企業走向世界展示了新的技術樣板。