随着巡逻机器人等创新应用的兴起，安全和监控技术正在经历显著的变革。配备了高性能摄像头的巡逻机器人，正在将基于边缘的人工智能和分析能力带入日常工作中。

随着具备自动智能决策能力，巡逻机器人在以下应用场景中越来越受欢迎：

仓库：在这些庞大的存储设施中，巡逻机器人有助于确保安全并监控库存。它们可以在过道中导航，监测任何异常活动，并提供实时更新，同时减少了大量人工监控的需求。

医疗设施：安全和隐私是医院等医疗设施的主要问题。巡逻机器人通过监控受限区域并确保在能够应对紧急情况的同时遵守安全协议，增强了这些环境的安全性。

办公大楼：大型办公楼是部署巡逻机器人的理想选择。这些机器人可以进行定期安全检查，监测安全隐患，甚至协助紧急疏散。

工厂：巡逻机器人有助于提高工厂和其他制造设施的安全性和运营效率。它们可以检查机器，监控生产过程，并确保达到安全标准。

此外，建筑工地、石油和天然气场地、门户社区以及大型运动场等地，也都是巡逻机器人适用的场景。

巡逻机器人面临的成像挑战

毋庸置疑，摄像头在巡逻机器人中发挥着重要作用，当然在成像方面也面临着诸多挑战，主要有如下几方面：

环境适应性：摄像头必须能够在不同的环境条件下可靠运行，包括不同的光照水平、天气条件以及障碍物或干扰物的存在。

带宽限制：高级相机系统生成的大量数据，需要大量的处理能力和带宽来进行实时分析。因此，为巡逻机器人配备足够的计算资源，也是一项具有挑战性的任务。

识别精度：获取能够确保物体检测、面部识别和模式分析的高精度图像，可能会很费力。它需要能够学习和适应不同场景的算法和人工智能模型。当这些系统需要在拥挤或复杂的环境中工作时，更难区分物体和个人，这使得挑战更加复杂化。

功耗：需要连续操作和实时数据处理的相机系统，将消耗大量电力。这在平衡对高级成像功能的需求与电池寿命和电源管理的限制方面，提出了严苛挑战。

图片图2：2023年，亚马逊推出了一款面向中小型企业的安全机器人Astro for Business。它可以绘制5000平方英尺的地图，企业主可以使用实时取景、双向通话、Astro的高清潜望镜夜视摄像头和视觉ID，来接收关于未识别出人员的智能警报。

摄像头在巡逻机器人中的作用

嵌入式摄像头作为传感输入端，其获取的图像直接输入到负责自主导航和环境分析等任务的算法去处理。在这些算法的加持下，机器人能够处理复杂的视觉数据，这对于避障、路径规划和监视等操作至关重要。

摄像头在巡逻机器人中的关键作用包括：

深度传感：利用飞行时间、立体视觉和结构光等技术实现准确的深度感知，对SLAM（同时定位和映射）算法至关重要。

实时处理：配备高帧率和高分辨率摄像头，再加上板载处理器（GPU或AI加速器），可以立即进行数据处理和决策。

视野（FOV）：这些摄像头的设计和放置，无论是单个还是多个，都决定了机器人的监控能力。

弱光性能：对于面部识别和夜间工作，具有高动态范围和对弱光条件敏感的相机至关重要。

以下是摄像头在巡逻机器人中扮演的多种角色。

驾驶自动导航

巡逻机器人使用先进的3D深度传感技术，如飞行时间（ToF）相机、立体视觉相机和结构光相机。每一种技术都在深度感知和环境映射方面具有各自优势。例如，ToF相机计算光从对象反射所需的时间，从而创建周围环境的深度图。

立体相机使用两个或多个镜头，模拟人类的双眼视觉来感知深度。相比之下，结构光相机将光的模式投射到场景上，并分析其失真以测量深度。

这些深度信息对于实现SLAM（同步定位和映射）算法、促进实时导航、障碍物检测和规避至关重要。

通过视频分析增强监控

巡逻机器人的视频捕捉功能，通过基于边缘的人工智能分析得到增强。它们利用卷积神经网络（CNN）和其他机器学习模型，实时分析视频信息。对于入侵检测，通过算法处理像素模式，以识别特定距离内的（通常在100~200m）人或其他预定义形状。

机器人的处理单元配有GPU或专门的人工智能加速器，分析这些数据，对潜在威胁做出即时决策。摄像头的视场和分辨率在这里发挥着至关重要的作用，决定了监控区域的质量和范围。

实现基于视频的360°监控

对于需要更宽监控范围的场景，巡逻机器人可以配备360°摄像头。这些摄像头是远程监控等应用不可或缺的一部分，操作员可以从远处控制机器人。捕获的数据用于实时监控和事后分析。

先进的图像处理技术，如物体跟踪算法和模式识别，用于分析捕获的信息，提供对行人运动、车辆交通和其他环境条件的深入了解。

提供面部识别功能

在巡逻机器人中实现面部识别，使用了能够捕捉详细面部特征的高分辨率相机。这些相机需要HDR和出色的微光性能等功能，以确保在不断变化的照明条件下的准确性。面部识别过程包括检测面部特征，对图像进行归一化，然后使用深度学习算法将其与数据库进行匹配。

考虑到处理的复杂性和对高精度的需求，面部识别通常在40~50m左右的较短范围内有效。

小结

在嵌入式视觉技术的推动下，巡逻机器人的发展将继续实现监控和安全的自动化与变革。然而，解决所涉及的挑战，对于实现这些机器人系统在从工业安全到公共安全的各种功能中的全部潜力至关重要。

摄像头技术和人工智能的不断进步，无疑将影响巡逻机器人的未来，并使其更经得起未来的考验。

(文章来源于Maharajan Veerabahu，如有侵权请联系删除）