眸视科技：深度学习+多传感器融合SLAM赋能巡检机器人

近年来，工业场所的有害、易燃易爆等安全风险日益凸显。鉴于这些潜在隐患，巡检机器人的运用在产业转型升级的大潮中变得愈发普遍，其目标在于替代传统的人工巡检方式，以提高安全性和效率。

在产业转型升级的大背景下，巡检机器人的应用愈发广泛，逐步取代了传统的人工巡检方式。然而，当前行业面临的一大挑战和迫切需求在于如何提升巡检机器人的智能化水平，以确保其能够在高危区域安全、高效地执行任务。

北京眸视科技有限公司（以下简称“眸视科技”）成立于2017年，是一家面向工业领域的智能机器人核心算法研究及整机集成的高科技公司，专业从事移动机器人同步定位和成图（SLAM）、路径规划和导航避障、机器视觉处理、图像识别技术研究及产品开发，提供巡检、安防机器人整体解决方案。

不一样的SLAM选择

IMU+视觉+激光雷达

激光雷达的优点是能提供准确的距离信息，同时能够完全地在黑夜的环境中工作。缺点在于采样点比较稀疏，在类似长直的隧道的场景中可能会导致SLAM失败。而视觉传感的摄像头能提供丰富且稠密的环境信息（RGB），缺点是对环境照明条件敏感，在黑暗的环境中无法工作。同时，阴天、地面积雪、全白色的墙等，也会导致基于视觉的SLAM陷入困境。

大多SLAM假设周围环境是静态不变的，这是目前SLAM最明显的局限性。眸视科技CTO张荣强说道，“环境中的物体主要分为三类，静态物体、半静态物体，以及动态物体，常规SLAM、定位算法都是基于静态环境及逆行假设的，但在真实环境中，动态环境才是更多应用场景的实况。”张荣强表示，“我们根据机器人的应用环境，进行了多种SLAM模式的部署。”视觉与IMU（惯性测量单元）的融合，可以借助IMU较高的采样频率，提高系统视觉的输出频率，在提高视觉鲁棒性的同时，有效消除IMU的积分漂移，并校正IMU的Bias。其中，单目、双目、深度摄像头等与IMU的融合可以有效解决单目尺度不可观测的问题，减少在特征少的白墙、沙漠等环境中跟丢的情况发生，减少深度传感器受阳光、墙面反光等要素的影响。

图1 眸视科技轮式巡检机器人

对于机器人的构图而言，初始位置非常关键。张荣强介绍，“IMU作为惯性传感器，可以不依赖于外部参考物体，因此在没有GPS信号或没有外部参考的环境中也可以独立运行，能够很好地解决初始位置的定位问题。”

多传感器融合SLAM，通过平滑和建图实现“激光-视觉-惯性里程计”的紧耦合框架，用于实时状态估计和建图。“多传感器融合，能实现雷达和视觉的能力互补，实现更加鲁棒的SLAM；并且，在单一系统失效的情况下，仍然能够保证SLAM的正常工作。”张荣强说道，“同时，基于深度学习的目标检测和跟踪，能够使机器人快速识别行人和物体并进行跟踪，这可以让机器人更加智能地感知环境，并进行相应的避障及路径规划。”

谈及如何选择激光雷达时，张荣强表示，“在创建SLAM系统时，主要考虑四个维度，第一个是影响稳定工作的因素，第二个是定位和地图创建的精度，第三个是计算量，第四个是传感器的成本。我们选择速腾16线激光雷达而非32线，也是在考虑价格的同时，根据实际的计算量需求进行考量的。”

技术赋能应用场景

将传统的SLAM方案与深度学习相结合，不仅实现机器人的定位问题，还可以同步识别机器人的周围环境，对环境信息做出语义分割，利用分割后得到的物体进行定位，让机器人从几何和内容两个层次感知世界，可实现室内导航、智能服务机器人、物流、巡检类机器人等多种应用。

在工业场景中，巡检机器人会面对环境中有行人、移动的车辆、动物等情况，实时滤除高动态目标，避免高动态目标作为不必要的障碍物出现在地图中。当巡检区域内新增了一个障碍物、原先环境中的某个物体被移走或变换位置，以及巡检区域需要扩展到之前未建图的区域等情况时，进行多次建图，针对低动态目标的出现、消失、移位等情形，自动更新地图，从而反映出当前的低动态目标在地图中的状况。当机器人移入之前未建图的区域时，可以在之前地图的基础上增加新区域的地图。

“我们的核心竞争力在于结合深度学习的图像识别技术与多传感器融合，使移动机器人在室外复杂且大面积的地形环境中能够实现精准成图定位、路径规划和导航。对于工业领域多样化的小样本目标，我们能够进行精确的检测和识别，确保高识别率。”张荣强表示，眸视科技凭借其独特的技术优势，专注于移动机器人的自主定位和导航机器视觉领域，并为化工、油气田、燃气等行业提供全面的巡检机器人解决方案。

图2 眸视科技轮式巡检机器人在中石油乙烯厂区执行巡检任务

“这项技术对于移动机器人而言至关重要，可以说是解决了其‘行走’和‘视觉’的核心问题，使得机器人能够通过视觉检测准确识别目标，如仪表、开关、燃气泄漏等。通过深度学习的应用，我们的巡检机器人拥有了卓越的视觉识别能力。”张荣强进一步解释道，机器人具备设备状态识别能力，能够进行包括指针表识别、数字表识别、指示灯识别、透视识别、开关识别、文本识别在内的多项识别。

图3 眸视科技参与2023世界机器人大会

在工业应用中，能够进行泄露识别、软连接破损检测、抽油机状态识别、液位超限预警、共油位杯液位识别、电机检测等全方位的检测工作；对场景内的不安全隐患，进行防护预警、设备超温预警、火焰识别、工程车辆识别、工作服识别、安全帽识别、人脸识别等。正是基于这种技术优势，眸视科技成功突破了行业的技术壁垒，赋予了巡视机器人强大的环境感知和视觉识别能力。

面向高危场景，实现精准作业

“化工、油气田、燃气等行业均属于高危行业范畴，这些领域存在易燃易爆气体泄露的潜在风险，严重威胁着操作人员的生命安全。针对这一问题，机器人的引入与应用为人员安全生产提供了有效解决方案。通过机器人的精确操作与高效执行，能够降低人为因素导致的安全风险，从而确保工作环境的安全与稳定。”张荣强说。

图4 海外客户现场了解眸视科技巡检机器人

张荣强介绍，眸视科技针对化工、燃气、油气田等高危行业，提供基于巡检机器人的行业解决方案。针对化工园区的特点，以巡检机器人对园区各个监控点的自主巡逻实现表计识别、红外测温、燃气泄漏检测等功能，替代人工完成大部分巡检任务，实现对关键区域、高风险区域的环境检查、火灾隐情排查等。“我们针对油田行业的特点，以巡检机器人实现对井区环境及设备的自主检测，井区关键区域、高风险区域的设备巡检，有效降低设备停摆、漏油、火灾等安全隐患。同时，我们与华为进行合作，以巡检机器人的行业应用优势，结合华为的DICT基础平台优势，基于华为的边缘计算平台、场站ICT平台，打造具有多维数据感知、多业务联动、统一运维的场站智能无人巡检解决方案。”张荣强介绍道。

张荣强表示，下一步，眸视科技将继续坚持“高效、创新、开放”的理念，研发和推广领先的核心技术、产品和服务，力争形成一个具有中国自主知识产权、可持续发展的国际性高科技企业。

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