随着社会经济发展水平和人们消费观念的变化，具有更多技术属性的智能计划机器人已成为消费者青睐的智能家居产品。数据显示，智能规划扫地机器人的市场份额已从2017年的10％增长到2018年的59％，其中激光导航占76％，视觉导航系统占24％。随着视觉导航系统在iRobot和Dyson等扫地机器人的头阵中不断发酵，单眼和双目视觉导航的技术问题也受到扫地机器人制造商的广泛关注。众所周知，扫地机器人的视觉导航系统连续拍摄并记录机器的周围环境，并根据特征点或标记建造房屋，以实现导航定位或路线规划。单眼和双眼解决方案就是这种情况。区别在于，单眼相机无法确定单幅图像中与物体的真实距离，只能通过相机的运动形成视差以测量物体的相对深度。换句话说，单目视觉导航方案实际上无法映射对象的真实大小。该对象可能是一个很小但很近的对象，也可能是一个很大但很远的对象。此外，在单目SLAM估计的轨迹和地图上，还有一个不同于实际轨迹和地图的重要因素-比例尺。即使结合了里程表和IMU的组合导航，也无法达到两用精度水平。无法确定真实比例，这也就意味着不能大力支持基于距离测量的三维解决方案在单眼传感器上的应用，这会影响到配备了扫地机的扫地机的智能避障，语义图和其他功能。单眼视觉导航系统。另一方面，单眼SLAM比运动型双眼SLAM更容易受到噪声的干扰，稳定性较差，对复杂环境的适应性较弱，并且不能长时间保持定位和计划的准确性。这也是单筒成本较低但市场对此反应平庸的原因。就硬件结构而言，双筒望远镜更接近人眼，并且该距离由左右图像的视差即立体视觉确定。从工作原理上讲，双目是通过三维三维解法将左右眼拍摄的二维环境图像分解为具有深度信息的三维空间结构，更适合扫地机器人实现导航。和定位效果具有出色的精度和稳定性。另外，基于三维空间的三维解，扫地机器人识别障碍物时，可以计算出障碍物的距离，大小和属性，障碍物识别范围更广。与多线激光雷达类似，后续避障也得到了改善。多操作空间。另一方面，双目视觉导航扫地机器人结合语义识别，可以更好地获取语义图，了解房屋的布局和空间结构，使扫地机器人能够实现智能的人机交互，例如人物目标跟踪，执行特定的任务等。语义区域清洁，甚至在没有人的情况下也作为家庭安全工作的一部分。当然，双目镜必须具备先决条件才能实现这些功能。双目视觉导航的困难之一是照相机的同步。如上所述，双目是通过左右图像的视差来测量的。因此，从理论上讲，左眼和右眼摄像机应该完全相同，这需要两个摄像机才能实现同步。如果两个相机在拍摄时无法完全同步，则将导致测距参考对象未对准，从而导致不可逆的联动误差。为了解决这个问题，国内最先进的计算机视觉制造商INDEMIND进行了软件和硬件优化。首先，通过硬件同步和高精度校准算法，摄像机和其他传感器可以实现微秒级的时间同步，从而在硬件方面实现低误差测距。在算法方面，搭载了自主研发的Vi-SLAM算法，通过构建全局的SLAM图，实现了准确稳定的空间定位，进而掌握了清洁路径和未清洁区域，实现了“漏水”。 “诱集”清洁是独立且智能地完成的。而且，基于gl