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3D結構光除了做人臉識別外，還能用來做什么？
被各大手機廠商旗艦產品采用的3D結構光的技術，可謂是當下最出圈的黑科技之一，但是大家都以為3D結構光只用作于人臉識別，實際上3D結構光已經被用于包括美顏自拍、AR購物、3D打印等方向。
此外，今年4月，科沃斯最新發布的掃地機器人產品地寶T8也將3D結構光應用到了掃地機器人上。據悉，此次科沃斯將3D結構光技術用到掃地機器人上，是為了解決掃地機器人在家中“自由穿行”的關鍵問題——避障。
如果說今年3月發布的地寶T8 AIVI是科沃斯掃地機在機器視覺領域持續探索的新品，時隔一個月，科沃斯推出的地寶T8則是今年花重金打造的另一款新品，這款產品雖然沒有了AIVI，卻加入了另一項名為3D結構光的技術，以此將自家非視覺版本的掃地機器人主產品線再拉高了一個檔位。
3D結構光最早在普通消費圈層“出名”與蘋果多少也有點關系，蘋果早在2017年9月發布iPhone X時就已經開始在前置攝像頭中用3D結構光方案做3D人臉識別，也就是現在眾人熟知的Face ID。這一方案被蘋果隨后的歷代產品沿用至今，與此同時，國內華米OV也先后將3D結構光方案應用到了自家智能手機攝像頭方案中。
手機人臉識別的原理是通過手機攝像頭獲取的3D面部特征信息進行解鎖。在3D結構光技術之前，安卓手機也有面部解鎖功能，解決方案是通過雙攝，類似人的雙眼看世界，因為雙眼存在一定的距離，視線存在一定的夾角，雙眼看到畫面是不同的，而后在大腦中合成立體的畫面，這就導致雙攝的解決方案雖然能夠拍出不同視角的照片，但差別特別小，不能對面部識別的對比數據產生足夠的影響，所以這種非接觸的生物識別方式下的人臉識別方案，很難用獲取生物活體特征的方式來排除照片欺騙。而3D結構光可謂是獲取人臉立體信息的最佳方案之一，其工作原理類似于可以繪制海底地形圖的聲吶系統，通過反射信息來確定深度，所獲取的數據準確度極高。
相較于智能手機，掃地機器人需要在運動中保持穩定高效的工作，同時需要面對更為復雜的家庭環境，必須精準地測量不同類型、形狀及尺寸的物體。科沃斯則需要考量，如何將運動中的掃地機器人與近距離深度信息采集的3D結構光優勢互補。
當然，T8上所使用的3D結構光，雖然技術原理上與iPhone相同，但使用場景卻截然不同，T8上使用的3D結構光技術，依然保留了可獲取物體3D信息、精度高、環境適應性強等優點。具體而言，3D結構光方案有以下幾個特性：
直接測量深度信息，且精度高，達到毫米級別；
主動發射和接受激光，暗環境下也能正常探測；
3D結構光不識別具體是什么物體，避障應用中也沒有種類的限制。
由于掃地機器人需要在移動過程中處理更多數據信息，所以要盡可能降低功耗，縮短判斷與計算處理時間。結構光因為主動投射編碼光，且技術成熟，投影圖案經過精心設計，深度圖像可以做到相對較高的分辨率，在一定范圍內可以達到較高的測量精度和響應速度，且相對視覺識別的方案不需要復雜的計算過程，再配合dToF補充遠距離深度信息，可達到動態下的物體識別與環境感知。
提及地寶T8上的3D結構光與dToF方案的設計邏輯，科沃斯向雷鋒網解釋稱：
3D結構光與dToF飛行時間測距技術的相互配合，以及在算法上的優化，能夠使掃地機器人更好地應對復雜的家居環境。特別是在室內環境下，3D結構光主動發射與接收激光的特性，能夠讓T8在暗光環境下也能保持正常運行。再加上dToF對強光的抗干擾能力很強，不易發生強光區域的漏掃。
此外，除了避障，采用3D結構光方案，還可以實現更好的規避卡困和跌落能力，有更廣泛的應用場景。在地寶T8實際工作過程中，3D結構光方案可以讓其近距離識別前端4.5cm~30cm范圍內的障礙物，并實現感知，可以說3D結構光是目前單純避障性能里最優的，并且成本最優的方案之一。
今年dToF意外成為被蘋果帶火的又一項老技術，尤其還是被用到iPad Pro上支撐當下頗受關注的AR場景相關功能應用。
dToF的傳統熱門應用其實是車載雷達，dToF的關鍵指標包括測距距離、距離分辨率、2D分辨率以及抗干擾性，由于車載雷達對于測距距離（100m以上）和抗干擾性的要求，相關的ToF傳感器基本是dToF占主導。對于消費電子應用來說，使用dToF的主要優勢是可以同時實現較遠的測距距離和較高的測距精度，因此當把測距距離擴展到10米以上時，dToF會成為更好的選擇，并且由于dToF對于環境光干擾較不敏感，可以讓智能設備的深度傳感工作在不同光照強度的場景下進行。
也正是這項技術，出現在了科沃斯發布的地寶T8 AIVI和地寶T8產品介紹中，成為今年科沃斯推出的「地寶T8 Famliy」的標配技術，科沃斯這兩款產品也成為業內首次將該技術落地到掃地機器人中的產品。
ToF本就是激光雷達中主流測距技術，不過，此前在掃地機器人上應用的ToF主要基于SLAM導航的輔助測距傳感器，用于二維掃描探測，幫助掃地機器人在移動中實現自身的定位。
科沃斯告訴雷鋒網，由于dToF技術視角更寬，在遠距離場景測距定位中有明顯優勢，能夠實時快速的深度信息計算，進行準確的三維探測，是實現掃地機器人室內定位、導航與避障等應用升級的一項關鍵技術。
2019年之前，傳統LDS激光雷達仍是國內掃地機器人用于導航定位的主流方案，對于創建完整的家居地圖和導航規劃等場景應用已經相對成熟，與此同時，據奧維云網統計數據顯示，2018年激光導航產品全面爆發，帶動同期銷量野蠻式增長。
但隨著技術力、產品力的提升，用戶也對掃地機器人提出了更高的應用需求——面對復雜的家居環境，以及多樣化的清潔需求，掃地機器人在技術上也需求繼續提升，形成建圖更精準、識別效率更高的掃地機器人導航系統。
對此，科沃斯認為，dToF技術在激光功耗、抗干擾、遠距離精度等方面有明顯優勢。
dToF技術的誤差在正常工作范圍內不隨距離變化，在不同距離的誤差相較于傳統LDS三角測距更穩定，并且受到多徑等因素的干擾較小，在遠距離、復雜環境的應用有著優勢。具體來說，dToF的有效測距范圍可達10m，可精準探測2mm細小物體，這一性能4倍于傳統LDS方案，可以構建更加精確的家庭清掃地圖，且建圖更快，更加適用于大戶型，同時對于深色物體的識別能力大大提升，在強光環境下的表現更加穩定。
掃地機器人并不是新物種，很多用戶曾經都抱著解放雙手的目的買過掃地機器人，但是結果卻把自己氣的夠嗆，有人吐槽像是養了一條哈士奇，智障和拆家水平了得。這正是反映了早期的掃地機器人導航和避障能力的缺失。
而隨著導航和避障技術的升級，如今的掃地機器人的智能性已經有了翻天覆地的變化。掃地機器人實現避障與導航的必要條件是環境感知，在未知或者是部分未知的環境下需要通過傳感器獲取周圍環境信息，目前市面上常見的中高端掃地機器人避障基本都采用到激光雷達，但如果僅使用激光雷達作為唯一的一種避障傳感器，是無法在一些復雜場所勝任避障工作的，必須要為機器人配備其它的傳感器作為補充，但并不是傳感器越多，越能有效規避障礙物，而是要找到最適合家庭環境的避障傳感器。
這也是為什么包括科沃斯在內的整個行業，今年都把掃地機器人的避障能力作為技術升級的重心，這背后的一個事實是：盡管掃地機器人出貨量已經從2013年的57萬臺發展到2018年的577萬臺，掃地機器人變得越來越聰明，然而用戶對產品也越來越挑剔了。
科沃斯認為，要推動掃地機器人走入更多的家庭，甚至成為每個家庭的必需品，除了作為基礎的清潔能力，避障能力的提升是關鍵因素之一。
畢竟，在全面智能化的時代，人們大概率是沒辦法接受有點“智障”的機器人的。
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