对于穿梭在人群中的机器人们而言，避障的重要性不言而喻。
随着机器人应用越来越广泛，机器人的作业场景的复杂度在显著增加，与人类的接触也越加密集，这对机器人的避障功能提出了新要求，不仅要更加精准灵敏，还要能够根据场景及障碍物属性的不同，实现智能避障，如根据障碍物的属性信息，进行不同距离的避障动作。
以应用在商超、餐厅等场景下的服务机器人为例，人员密集且流动性大、场景格局复杂是场景的主要特征，机器人作业时不仅要与人频繁交互，还要在密集的流动人群中不断进行动态避障或急停等安全规避动作。要高效完成这些基于环境变化、目标需求产生的实时性任务，现有的避障方案已然左支右绌。
从技术角度来看，目前机器人的避障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”，且传感器也有着多方面缺点：传感器成本高、视场角小（如TOF）、标定参数易受温度等因素影响，长期稳定性不好（如结构光），此外，还缺少智能化交互能力，由于信息量丰富度不足，无法结合深度学习信息进行智能化升级，导致难以实现智能化避障及环境交互。
安全决策，赋予机器人精准避障能力
INDEMIND在开发商用机器人AI Kit的过程中，设计了一套系统化的安全决策体系，不仅实现了智能避障，还拥有主动安全功能。据了解，商用机器人AI Kit是专门面向10—100kg量级的商用机器人自主导航方案，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。
在作业过程中，基于INDEMIND微秒级的安全决策，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），保障机器人在复杂环境下安全运行。
在实际场景中，动态事件频发，机器人的“临机判断”能力至关重要。搭载INDEMIND商用机器人AI Kit的机器人除了能够实时检测抛物、行人、快速移动物体等突破情况外，也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。
商用场景中如商场里常见的高透类障碍物（玻璃护栏、玻璃墙等）、高危场景（自动扶梯、转门等）以及超市中的狭窄通道、货架等类似障碍物或场景，对于机器人往往有着极大挑战，导致避障“失灵”的情况时有发生。而搭载INDEMIND商用机器人AI Kit的机器人可精准稳定地识别这类障碍物，并实施避障、急停等安全策略。
面对不同光线条件，机器人同样能够稳定避障。基于INDEMIND的强光规避策略和硬件上内置的亮度补光、纹理补光两种红外补光设备（均符合人眼安全等级C1等级要求），机器人满足强光直射、无光源、昏暗等特殊光照环境下的无差异工作要求。
和障碍物“零接触”的秘诀
“随心所欲”的背后，离不开技术创新。在技术实现上，INDEMIND通过从传感器、识别算法、语义地图、策略执行4个层面出发，建立了各单元联动机制，充分释放系统硬件潜力，为“随心所欲”提供了底层支持。
- 多传感器融合，提升信息获取能力：传感器采用双目视觉模组、Lidar、TOF、跌落传感器、碰撞传感器；
- AI识别算法，精准识别场景信息：基于TOF 3D数据，基于camera 2D环境图像数据、基于Lidar 2D平面数据等的物体及场景识别及基于跌落、碰撞等传感器的概率判别；
- 3D语义地图，赋予“人眼”感官：基于识别得到的语义信息结合机器人位姿信息，构建环境语义地图；
- 策略执行，模仿“人脑”决策：对构建的语义地图叠加决策属性信息，进行安全决策执行。
值得一提的是，基于视觉技术的独有优势，搭载INDEMIND商用机器人AI Kit的机器人，无需技术人员参与，能够实时自主构建地图，做到了新机器、新场景无需预部署，开箱即用，且变更场景后，机器人也能自主更新地图，也无需技术人员参与，大大提升使用体验。同时，还支持多层地图及全局调度，拥有智能梯控系统，能够实现多楼层灵活作业。
