方寸之間，騰轉自如，這或許是人們對掃地機器人避障功能的理想期待。
誰才是掃地機器人的“最優解”？
評判一款掃地機器人好用與否，避障表現無疑是核心因素。一款能夠準確有效規避家居、行人、動物的產品，不僅能夠保障產品的安全性，也能有效提升清掃效率和清潔效果。然而從市場調查來看，目前市面上大多數產品的避障表現并不理想，究其原因，在于它們采用的避障技術各有差異。
目前幾種比較主流的掃地機器人避障技術主要有機械避障、視覺避障、激光雷達避障、3D ToF避障、紅外光源避障等。
機械避障：早期掃地機器人使用的主流避障技術，目前只應用于低端產品，優點是成本低、原理簡單，缺點是掃地機器人不停碰撞障礙物，不僅效率低，準確度低，同時容易損壞家居。
紅外光源避障：通過發射紅外線、接受反射的光線、用三角測距的原理判斷和障礙物之間的距離。優點是成本低、容易實現。缺點是精度不高，對深色可吸收紅外線的物體比較敏感，影響準確度。
激光雷達避障：目前最為主流的技術方案，通過激光雷達發射和接受反射信號，判斷與障礙物的距離，優點是延遲低，效果穩定，準確度高，成本也較低，缺點是受限于激光雷達布局，有探測盲區，容易對低矮障礙物產生誤判，且無法規避玻璃等高反物體，同時激光雷達無法識別語義的天然缺陷，也導致無法實現智能避障。
3D ToF避障：發射激光到物體后計算反射時間，從而根據不同時間計算可以獲得物體的形狀深度，從而實現避障功能。優點是識別的距離遠，不易受環境影響，缺點是成本高，識別分辨率比較低。
視覺避障：分為雙目和單目，雙目效果優于單目。目前部署量也相對較多，通過攝像頭機器人能夠像人眼一樣對物體進行識別，并利用算法實現避障，優點是能夠根據識別到的不同障礙物信息，做出策略化的避障動作，如不同規避距離，且成本較低，不過缺點不僅算力要求高，精度和穩定性也較差，同時易受光線影響。
總的來說，激光雷達避障仍是現有的主流方案，但從技術發展潛力來看，視覺避障無疑代表著未來的主流方向，能夠看到，市面上的視覺技術正越來越豐富，成熟度也越來越高，視覺技術的缺陷已不再是無法解決的難題。
騰轉自如，正成為現實
作為行業領先的AI技術供應商，JS Game憑借在機器人視覺技術研發的多年積累，針對性解決了視覺算力高、精度低、易受光線影響等多個問題，并通過對自身技術接軌融合推出了一款純視覺的家用機器人導航避障決策交互ALL IN ONE解決方案「家用機器人AI Kit」，在避障方面，已能夠實現低矮障礙物避障、高透障礙物避障，智能語義避障等。
為了解決算力問題，JS Game在算法上實現了VSLAM和深度學習模型輕量化，配合硬件采用的CPU（NEON）、GPU、NPU算法加速技術，有效降低了平臺的計算壓力，目前已能夠在幾美金的計算平臺實現穩定運行建圖、導航、避障等任務邏輯。
在實際運行中，基于JS Game研發訓練的物體識別卷積神經網絡模型，可以準確識別家用場景中的低矮障礙物（例如：動物糞便、拖鞋、鑰匙串、線材、地插等）、透明玻璃容器類障礙物、動態障礙物（人、寵物）等等，避免掃地機拖行障礙物或障礙物致使機器人被困。同時智能避障可結合物體識別信息根據物體分類進行避障，可以有效避開動物糞便、拖鞋等特定障礙物，識別策略可配置，目前精度可達1%，最小尺寸1cm。
JS Game家用機器人AI Kit【低矮障礙物避障】
JS Game家用機器人AI Kit【透明物體避障】
為了應對光線適應問題，JS Game開發了一套系統化環境補光策略，包含主動式環境補光配置和光照變化條件下的建圖策略，在實際表現中，面對強光直射、無光源、昏暗等特殊光照環境均能無差異工作，滿足全天候作業要求。
JS Game家用機器人AI Kit【黑暗環境避障】
此外，作為一款ALL IN ONE的機器人解決方案，「家用機器人AI Kit」可實現家用機器人導航定位、智能避障、路徑規劃、決策交互等各種核心功能的同時，在智能化方面也具有獨有優勢。基于立體視覺技術構建的高精度三維語義地圖能使機器人在語義層次上理解環境信息，結合決策交互引擎技術，機器人能夠模仿人類大腦對環境理解的方式，進行策略處理，顯著提升機器人的“智商”水平，如在交互表現上，可通過語音、手勢、動作等自然語言指令，命令機器人進行安全、搜尋、跟隨、自主尋路、定向清掃等多種智能邏輯。以定向清掃為例，發布語音命令:“清掃一下臥室”可被識別為針對地圖上識別到的臥室區域進行一次規劃清掃。目前，JS Game已和國內多家掃地機器人廠商達成合作。
方寸之間，騰轉自如，對于掃地機器人而言，已不再是幻想。
