科创中国

行业领域

电子信息技术,新一代信息技术产业,人工智能

需求背景

随着城市现代化发展，原来需要大量人在小区、园区或社区中巡逻，现在越来越多的被自动化设备、视觉设备所代替，室外监控移动机器人是未来的发展方向，其可替代保安实现小区、园区或社区中的巡逻与检查，实现24小时不间断监控，对突发事件可快速到现场并拍摄。

对于室外监控移动机器人来说，避障是非常重要的功能和技术。目前，对于机器人避障技术的研究，大多集中在对于固定障碍物或移动速度较慢障碍物的避障。

比如，孟廷豪的《基于模糊控制的机器人避障研究》论文中，使用超声传感器来检测机器人的环境信息，设计一个由模糊算法和行为控制相结合的自主避障控制系统，在该系统中将移动机器人自主避障行为分为自主避障行为、航向保持行为和紧急停车行为。

又如，陈奕君的《基于多传感器信息融合的机器人避障研究》论文中采用多个传感器共同测量的办法，选取超声波和红外开关作为测距系统的传感器，CCD摄像机作为视觉传感器，设计了一种两级信息融合的结构，能够充分利用传感器获取的外部信息并满足实时避障的要求，通过改进的BP神经网络对测距传感器采集的信息进行融合，并针对BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极值等缺陷，通过附加动量-自适应因子改进BP网络学习算法，实现机器人避障。

再如，徐玉华的《基于激光测距仪的移动机器人避障新方法》基于激光测距仪提出一种通过自适应调节阈值求可行方向的移动机器人实时避障算法，对于给定的一组阈值，用其中的每个阈值求可行方向，在获得的接近目标方向的所有可行方向中，选取最大阈值所对应的方向作为机器人的参考行驶方向，根据当前行驶方向与参考行驶方向之间的偏差和所选阈值的大小对线速度进行限制，实现机器人避障。

上述避障研究或方法主要针对静态物体，或者运动速度较慢的物体，当物体相对于机器人运动速度较快时，无法做到实时检测。室外监控移动机器人在监控时移动速度可以达到1m/s，如果机器人运动前方有移动汽车、快速移动人或动物时，需要有方法快速检测移动的物体，如何引导机器人避开障碍物，实现机器人的快速避障成为筮待解决的问题。

需解决的主要技术难题

本产品是一种用于室外安防巡逻的机器人，需要适应与复杂多变的室外环境，需解决：

对于移动的机动车、非机动车等相对移动速度较快的物体，能够通过激光雷达、视觉SLAM等手段，准确识别定位，确保机器人能够作出准确的预判和行为指令。

机器人在检测到运动车辆时，如何能在相对运动的情况下，准确识别到车牌、车辆的信息等。

机器人在巡逻时，对于过往行人，如何快速准确的捕捉到面部特征进行人脸识别，在短时间内作出人脸匹配。

单目SLAM存在尺度不确定的问题。在机器人快速旋转时，此问题尤其明显，很快会出现闭环误差过大无法纠正的情况。

期望实现的主要技术目标

a.   激光雷达、多传感器降低天气因素对于设备识别的影响：在大气传输性能较差时，精确度衰减不低于晴天的3倍。

b.   能见度为1公里时，1550nm的透过率达为0.80以上。

c.   计算量过大时，在4核处理器占CPU资源降低至50%以下。

d.   机器人检测到物体到作出反应动作，时间间隔不低于：5ms。

捕捉移动过程中的人脸、车牌等图像识别准确度：不低于98%。

需求解析

解析单位：“科创中国”机器视觉与智能产业科技服务团（中国图象图形学学会） 解析时间：2022-10-29

陈胜勇

天津理工大学

教授

综合评价

此技术需求描述了一种用于室外安防巡逻机器人在动态环境下需要解决的环境感知难题。技术聚焦于移动机器人导航定位、动态物体感知和开放环境人脸识别等移动机器人所面临的共性化难点。通过解决这些技术难点，能够推动移动机器人产业的发展，进一步拓展移动机器人的应用领域，提高移动机器人智能和自主能力。需要跨行业专家，包含机器人技术、机器学习、计算机视觉、模式识别等专业技术联合，例如可通过融合动态环境感知和视觉语义SLAM技术框架，部分技术结合国际最前沿的理论成果，可以解决此需求。

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