隨著商用服務機器人的關(guān)注度和應用范圍的不斷擴大，人與機器人的交互場景已成為必須面對的議題。例如，機器人如何在通道中與人相對行走，如何避免突然穿越的行人，如何處理人從后面“插隊”或“超車”的情況，以及如何應對突然改變方向的人。這些問題與我們在道路上駕駛的情況有許多相似之處。

實際上，作為一種低速無人駕駛方案，商用服務機器人必須解決場景的復雜性和細分化。在人與人的交通行為中，大多數(shù)情況已經(jīng)有了約定俗成的規(guī)則，但在封閉或半封閉環(huán)境中的人機交互，卻帶來了許多新的問題。

隨著普渡機器人進入了越來越多的場景，開始展示出了強大的技術(shù)實力。復雜的環(huán)境使普渡機器人變得“更聰明”、“更穩(wěn)定”，多個產(chǎn)品綜合解決方案正在多維度引領(lǐng)全球服務機器人行業(yè)的技術(shù)趨勢，代表了該領(lǐng)域的最新技術(shù)突破方向，這也幫助普渡在市場上取得了領(lǐng)先地位。

▍感知算法動態(tài)化升級

在核心技術(shù)方面，許多人機交互難題的最大挑戰(zhàn)在于動態(tài)感知算法。例如，商用服務機器人在擁擠復雜的商業(yè)環(huán)境中行駛時，導航和避障就需要考慮到動態(tài)環(huán)境的多變性，確保機器人能夠快速地檢測物體，以合適的方式避開行人、寵物、孩子。這對于人機安全非常重要。同時，部分環(huán)境還要求確保客戶和餐廳工作人員能夠輕松使用機器人并與之互動，這需要機器人能夠更“理解”環(huán)境。

需要復雜交互的動態(tài)環(huán)境，對動態(tài)物體的處理難度無疑遠高于處理靜態(tài)物體的難度。因為靜態(tài)障礙物感知大多可以僅依賴激光雷達或者rgbd等傳感器來實現(xiàn)。通過這些傳感器，機器人可以檢測到障礙物的存在，只需要知道障礙物與機器人的相對位置，就可以實現(xiàn)簡單的路徑規(guī)劃。

然而，當機器人進入人流量較大的環(huán)境，面對復雜動態(tài)障礙物時，如果仍然像處理靜態(tài)環(huán)境那樣處理，沒有對未來障礙物的速度和位置進行計算，就非常容易發(fā)生碰撞。

實際上，這種高動態(tài)環(huán)境很難通過等待的方式實現(xiàn)通行，而需要機器人能夠首先識別障礙物的語義信息，例如判斷障礙物的類別：椅子、行人，或者桌子等。其次，如果知道這個障礙物是動態(tài)障礙物，就可以通過連續(xù)多幀的跟蹤來獲取此動態(tài)障礙物的速度和運動方向，以預測未來一段時間此動態(tài)障礙物的運動軌跡。最后，機器人在進行路徑規(guī)劃時針對此動態(tài)障礙物未來的運動軌跡，提前進行避讓，讓道，停止等操作，經(jīng)過這樣一個復雜的處理過程，才能更好地避免機器人與動態(tài)障礙物的碰撞。

目前，普渡科技的產(chǎn)品中已經(jīng)展現(xiàn)出了兩種動態(tài)感知算法的實現(xiàn)方式。例如普渡巧樂送機器人采用了RGBD DL的實現(xiàn)方式，主要使用深度學習算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）來訓練模型，使其能夠檢測和分類不同的物體，并通過在圖像中檢測到物體的位置和邊界框，可以實現(xiàn)物體識別。這種技術(shù)方案對于算力的要求較高，因此成本也相對較高。

普渡貝拉機器人則主要采用了單線雷達+RGBD的技術(shù)方案，該方案主要使用隨機森林的方法篩選出跟人腿類似的雷達點云聚類，rgbd點云聚類，根據(jù)雷達點云聚類和rgbd點云聚類的置信度，來進行后融合處理，提取出行人，再用卡爾曼濾波對多幀行人進行跟蹤，來計算行人運動的方向和速度，進而預測出行人未來一段時間的運動軌跡，這種方式硬件限制低，普及性更高，也是普渡推出后，目前市場上較為主流的技術(shù)方案。

作為這兩類算法最早的使用者和推廣者，普渡機器人的動態(tài)感知算法相對而言依然具有顯著優(yōu)勢。例如在預判障礙物的運動軌跡的預測準確性上，以及后續(xù)根據(jù)預測做出避讓等動作的決策魯棒性上，普渡機器人領(lǐng)先于同行。

動態(tài)感知算法對終端的價值點不言而喻。其不僅提高了場景運動的安全性，還能夠減少因發(fā)生碰撞而帶來的沖突和麻煩，強化了機器人復雜場景的處理能力。在難以解決的場景，普渡機器人已經(jīng)根據(jù)對環(huán)境的和場地的感知識別，來做到對相應場地更合適運行速度：比如在十字路口可以減速通過等。

普渡實現(xiàn)了兩種動態(tài)算法后，又對機器人進行了嚴格的環(huán)境測試和驗證，這些測試涉及對每種環(huán)境條件進行的50次試驗。在這些實驗室環(huán)境的評估中，機器人展示了令人印象深刻的能力，可以同時檢測最多8名行人。

此外，在該實驗室測試中，機器人還通過識別距其所在位置最大距離5米內(nèi)的物體來展示其強大能力，當遇到移動速度從每秒0.2米到每秒2米的動態(tài)障礙物時，機器人更是表現(xiàn)出100%的驚人避免碰撞成功率。這一卓越性能凸顯了集成到這些機器人中的動態(tài)感知功能有效性。

▍ioT技術(shù)賦能更大場景

不僅是高可靠性和魯棒性的動態(tài)感知算法，隨著機器人品類不斷擴展，機器人覆蓋更大面積，機器人可能涉及到更多跨空間樓層的狀況。那么，與現(xiàn)有餐廳和配送系統(tǒng)等既有環(huán)境的無縫集成對于流暢的用戶體驗至關(guān)重要。

這是由于目前在許多場景下，缺乏明確的規(guī)則來管理在公共空間運行的商用服務機器人，因此如何讓機器人能夠更好通過自動門、實現(xiàn)梯控，或者完成遠程傳呼，解決環(huán)境的不可預測性，確保機器人能夠有效地通行，傳達其意圖并應對復雜的社交情況，是動態(tài)感知算法之外機器人能夠進一步實現(xiàn)環(huán)境和場景升維的可拓展方向。

由于服務機器人品類較新，且缺乏專業(yè)的集成商，為此，不少商業(yè)服務機器人企業(yè)都自主在技術(shù)上實現(xiàn)了很多的集成延展，ioT技術(shù)就是普渡更進一步實現(xiàn)一體化產(chǎn)品解決方案的重要方式，這些ioT細分技術(shù)也讓普渡擁有了更完善的整體解決方案提供能力。

例如在自動門/門禁領(lǐng)域，普渡開發(fā)出了純軟件對接、硬件對接兩種方案，從技術(shù)上而言，純軟件對接普渡主要通過讓機器人請求自動門門禁系統(tǒng)的“開關(guān)門服務”，機器人通過MQTT發(fā)送指令給到門禁系統(tǒng)，門禁系統(tǒng)控制門打開。而在硬件技術(shù)上，普渡則主要通過新增與門禁和機器人的通訊系統(tǒng)，讓機器人通過藍牙與普渡自研門禁模塊通信，門禁模塊控制門禁主機開關(guān)門。

在梯控領(lǐng)域，普渡機器人能夠完成自主呼叫電梯，自動進梯和按下目標樓層按鍵，抵達樓層自動離開。其整套系統(tǒng)通過模擬人的行為完成機器人乘梯流程，不控制不破壞不參與電梯的一切內(nèi)部系統(tǒng)，屬于獨立且安全的電梯物聯(lián)方案，這也非常符合當下國內(nèi)外對于電梯改造安規(guī)方面的要求。

普渡機器人針對不同的場景有著不同梯控技術(shù)，如針對弱網(wǎng)甚至無網(wǎng)場景下的普渡自研梯控模塊改造技術(shù)，兼容多個電梯品牌廠商的云梯控技術(shù)、三方云技術(shù)，能夠更好完成機器人乘梯。在前不久，普渡已經(jīng)與奧的斯合作，“閃電匣”在日本成功打通梯控技術(shù)，成功實現(xiàn)與電梯無縫集成。

目前，許多服務場景已經(jīng)愿意接受使用商務服務機器人以完成數(shù)字化升級改造。隨著機器人進入越來越多的場景，為了擴大商用機器人服務范圍，往往也開始需要對基礎(chǔ)設(shè)施和運營進行重大改變，以滿足不斷增長的需求。

這對于機器人企業(yè)不僅提出了某項技術(shù)的要求，而是需要具備整體解決方案的能力。從中也不難發(fā)現(xiàn)，服務機器人體系下所涉及的技術(shù)難題并不算少，高動態(tài)復雜人機交互場景開始對于產(chǎn)品的技術(shù)能力提出了更多要求，技術(shù)開始彰顯出更大的場景價值。

但盡管存在這些挑戰(zhàn)，普渡科技的研究人員正在積極努力克服這些困難，不斷提高服務機器人的能力上限，擴大服務機器人的可應用范圍。普渡科技的做法更是展現(xiàn)出，擁有核心技術(shù)的領(lǐng)頭企業(yè)，正通過技術(shù)迭代，深挖技術(shù)細節(jié)，持續(xù)優(yōu)化了場景服務能力，開始得到越來越多的市場青睞，這進一步助推企業(yè)對于核心技術(shù)的重視度越來越強，形成了“技術(shù)-市場-技術(shù)”的閉環(huán)。

該方式也在一定程度上展現(xiàn)了當前機器人等中國新興戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)在市場與技術(shù)上的邏輯關(guān)系，為中國企業(yè)走向世界展示了新的技術(shù)樣板。