本文主要是介绍商用机器人，不好用是原罪，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
热潮褪去后，所有的问题都汇总成一个词，不好用。
从炙手可热到“大玩具”
一款产品好用与否，更多时候人们不会关心它先进的技术、工艺、用料，也不会考虑所谓的潮流趋势或前景，只会用最朴素的直观感受告诉你，好用或不好用。而此刻，商用机器人得到的评价是商场、超市中的“大玩具”。
从市场角度出发，商用机器人是被资本催熟的赛道，在市场规模狂飙的同时，没有人去关心其中有多少泡沫，但随着市场回归冷静，被刻意忽略的本质问题重新裸露出来，机器人并没有发挥出期待中的价值，较高的成本和较差的功能表现让它成为了一个鸡肋。
好用的标准是什么？
从商业本质来说，终端客户并不在乎机器人有多先进或有多潮流，他们在乎的是能否带来利益提升，在提升体验的同时做经济转化。因此，围绕这个目标，机器人好用与否的标准也就有了相应维度，如安全性能、使用便捷性、作业稳定性、成本等。而从市场反馈来看，不好用的原因也基本集中在环境适应能力差、部署维护麻烦、安全效果差几方面。
定位效果不稳定，精度低、易丢失，环境适应能力差，稍微变化便不可控。由于应用场景的多样化和复杂度不断提升，且不同场景有着独特性，对于机器人的要求也千差万别，这就需要机器人更加强大的适应性。目前商用机器人的导航方案大多为以激光雷达为核心，在水平方向发生环境变化时，会产生匹配丢失问题，算法的定位精度和稳定性也会受到动态物体的影响，同时这类方案不具备实时地图更新能力，这也是场景发生变化机器人便不可控的主要原因，由此也导致机器人作业效率不稳定。
部署维护麻烦，无法开机即用。机器人部署需要专门的现场部署工程师逐个区域进行SLAM建图、目标点标注、测试等专业操作，加上后续的培训，整个环节较为繁琐，需要花费一定的时间。部署顺利的情况下，商用机器人的部署最快也需要1.5个工作日。不过，由于现实情况更多复杂多样，受限于传统marker定位与激光定位的技术局限性，在空间大、吊顶高、光环境复杂的商场、超市等场景中，存在贴码成本高、高空间难贴码、改造空间布局等情况，且容易发生因环境变化定位失准的问题，从而大大延长部署时间，此外，后续一但场景的空间布局发生改变，机器人却不能实时自主更新地图，依然需要工程师重新部署，无论对于厂商还是终端用户，最终落地成本都较高。
安全性能差。一方面，目前机器人的技术方案主要是借助激光、ToF、结构光、双目等传感器采集场景内障碍物的点云信息，构建场景栅格地图，然后对障碍物进行避障，此类方案虽然能够满足机器人的避障需求，但也仅仅“刚刚能用”， 对传感器依赖严重，成本较高，对动静态、低矮、悬空障碍物不能全部有效检测，尤其最主流的激光雷达方案，由于激光雷达信息量丰富度不足，无法结合深度学习信息进行智能化升级，难以实现智能化避障，基本不具备主动安全能力。
另一方面，大多数机器人不具备缺乏完善的安全策略，整体系统联动性、可拓展性差，仅固定几种安全场景，单独场景单独处理，安全覆盖率低，导致整体安全性能表现不理想。
好用与否，需要解决根本原因
事实上可以看出，这些通病并不是泾渭分明，而是一个茎上开出的几朵花，导航技术是根本原因。作为国内头部机器人AI技术公司，INDEMIND见证并参与了机器人导航技术从弱到强的发展历程，对于这些技术通病有着深刻认知，并为此进行了长达5年的死磕。
与现有方案的技术路线不同，INDEMIND走的是视觉路线。自主研发的商用机器人导航方案「商用机器人AI Kit」，基于独有的立体视觉技术，采用以视觉传感器为主导的标准化、模块化的多传感器融合架构，通过遵循INDEMIND的标准定义接口，可快速加入IMU、里程计、激光雷达、GNSS等多种传感器，实现“积木式”加装，满足商用机器人导航定位、智能避障、路径规划、决策交互等核心功能的开发，能够广泛应用于商用清洁、酒店配送、送餐、巡检等商用服务机器人平台。
在功能表现上，基于视觉的多传感器融合SLAM，机器人支持全场景二维地图、三维地图及语义地图实时自主创建，支持地图动态更新及智能禁区，且建图精度可达厘米级，最大支持60000㎡，同时定位精度也达到厘米级，<5cm（RMS）。在此基础上，机器人不再需要提前预部署，甚至不再需要工程师参与，已能实现实际意义上的无部署开机即用。搭载INDEMIND「商用机器人AI Kit」的机器人无需贴码，新设备，新场景，可开机即用，整体现场部署时间可减少80-90%。
安全方面，INDEMIND针对机器人安全问题开发了一套系统化的安全决策技术体系。在技术实现上，通过从传感器、识别算法、语义地图、策略执行4个层面出发，建立各单元联动机制，充分释放系统硬件潜力，显著提升了机器人的安全表现。
需要提到的是，INDEMIND基于设备端、云端智能决策平台、大数据平台三端专门建立的一套智能决策引擎，能够基于关键数据不断更新算法模型，持续提升场景处理和问题应对能力。借助微秒级的智能决策引擎，机器人能够稳定检测各类障碍物，支持低矮障碍物避障（地插、桌椅底座等）；高反障碍物避障（玻璃、镜面等）；全高障碍物避障（桌面、警戒线等），同时机器人还能够实时进行潜在风险判断（行人等），根据风险分类，提前做出规避策略，实现主动安全，保障机器人在复杂环境下安全运行。
此外，基于超过100个使用场景的海量数据，INDEMIND对于清洁、配送、导览、安防等多种工作场景有着深度理解，并基于此针对各类场景做了整体化策略（如扶梯识别及规避的安全策略、行人识别及规避的安全策略、玻璃场景识别及规避的安全策略、玻璃场景识别及规避的安全策略等），无需再根据不同场景做针对性处理，缩短安全决策流程，大大提升机器人的适应能力及作业效率。
对于任何产品而言，如果难以获得市场的长期认可，没有人会在意你的技术、工艺、用料，也不会在意你一时精心营销的潮流趋势，不好用就是原罪。
这篇关于商用机器人，不好用是原罪的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
