【钛坦白】速感科技陈震：如何为机器人构建一个“三维世界”？
如何让机器看懂这个世界？如何真正实现全自主移动机器人？三维视觉技术将如何发展？
继“让机器听懂你的声音”，钛坦白又请来六位钛客，探讨如何让机器看懂这个世界。本文根据速感科技创始人、CEO陈震在钛坦白的分享整理。
陈震毕业于清华大学信息交叉学科（计算机方向）信息科学国家实验室，主攻机器人交互技术。是中关村双创服务机器人产业联盟（RFC）成员、2016中关村U30成员、北京市海淀区青年英才、“雏鹰计划”成员、多所国际顶尖学术机构访问学者。曾担任国家重点科研项目负责人，获全国大学生挑战杯金奖，参与多项机器人研究项目合作，个人拥有多项国家科技发明专利及学术论文。速感科技是一家以机器视觉为核心的人工智能创业公司，目前已完成三轮融资。
以下是陈震在钛坦白的分享：
从本科到研究生阶段，再到2014年出来创业以后，这前后大概5年的时间里，我始终聚焦在视觉领域的学习。所以能够比较清晰地看到，在这几年时间里，以视觉为核心的，包括人脸识别、物体识别、空间定位、导航避障等在内的感知层算法正在随着底层人工智能的基础型算法架构（比如我们现在熟知的机器学习、深度学习，以及最近很火的增强学习）和硬件传感器的发展产生着日新月异的变化。
在实验室的时候，我的主要研究方向是为特种机器，包括微小型的无人机、功能性的机器人构建一套以视觉感知为主的机器人视觉系统，而在2011年后发展起来的这一波感知层算法的进步与传感器硬件上面的推陈出新恰恰为这样的研究提供了有利的支持，以至于到今天推动了整个资本市场上对于人工智能项目的大热与追捧。
下面，我将从机器人视觉系统、视觉技术原理和未来发展趋势三个方面，为大家讲述我们是如何为机器人构建起一个“三维世界”的。
机器人视觉系统发展与三维视觉的兴起
我们知道“机器人”这一名词是1920年一位捷克作家在一本科幻剧中提出的，到了1950年前后，另一位美国作家阿西莫夫才系统性的提出了“机器人学”这一概念，并给出了著名的机器人三定律。在那之后，从1970年，随着计算机的兴起，现代控制技术、传感器技术的发展，机器人开始了真正的产品化的进程。也正是从那个时候开始，搭载一颗基于CCD芯片摄像头的机器人，可以为人们提供某一时刻的光学影像信息记录，而这也形成了最早期的机器人视觉系统。值得一提的是，1969年美国的阿波罗登月飞船上搭载的正是基于CCD感光芯片的照相机，为机器人视觉系统的硬件架构提供了系统性的参照。由于具备一定的简单的记忆存储能力，那个时候的机器人可以进行简单的重复作业，但是对周围环境没有任何感知与反馈控制能力，我们称当时的机器人为第一代机器人。
时间推进到80年代，视觉传感器、力触觉传感器、接近传感器和计算机在这一时期进入到了快速发展期，特别是摩尔定律的发现代表着信息技术的发展速度在这一时期确确实实到了顶峰。这一时期的机器人已经具备了一定的感知能力，能够获取作业环境与作业对象的部分信息，并进行一定的实时处理，引导机器人进行作业。比如下图我们看到的当时美国斯坦福研究所开发实现的Shakey移动机器人，拥有电子摄像头、测距仪等感知设备，建立了一套底层到顶层的分层控制机制和当时最先进的视觉系统，用来帮助机器人在非结构化的环境中进行独立的推理、运动规划与实时控制。这是当时人工智能技术应用于移动机器人最为成熟的成果之一，Shakey的诞生自此也揭开了智能移动机器人研究的大幕。
自此以后，世界各国都开始投入到了对移动机器人的研究上，而在这之中，视觉系统更是被公认为是机器人走向智能的核心入口。因为在研究的推进中，人们需要机器人对环境拥有更完善的感知能力、逻辑思维能力、判断决策能力，甚至是根据作业要求与环境信息进行自主的工作。比如美国DARPA在90年代研究的ALV自主车可以选择路标识别实现导航，达到10km/h的移动虚度，还采用了立体视觉、卫星导航等当时的先进技术。2004年NASA研制的火星探测器机遇号与勇气号成功在火星表面登陆，搭载当时最为先进的图像采集与立体视觉技术，帮助探测器在复杂的星球表面完成各项未知任务。而也正是在这样一个时期，三维视觉系统在移动机器人上的重要性被首次提出。
通过上面的介绍，不难发现，从上个世纪六七十年代发展起来的机器人视觉系统，到今天，实际上是建立在不同时期最先进的算法技术和硬件传感器的基础之上的。在视觉系统的算法技术上，通过几十年的发展，形成了用户交互、识别感知、运动决策和数据优化4个层级，分别对应实现体感识别、目标跟随、人眼跟随；地图构建、场景理解、物体识别；定位定姿、自主导航、路径规划；图像优化、深度优化、其他数据优化等诸多今天大家耳熟能详的算法。在硬件传感器上，也主要分为前端传感器表现，集成处理芯片和嵌入式算法三个层级。在今天的钛坦白分享课上，我会主要介绍一下三维视觉的主要实现原理。
在前面的介绍中，我们看到，机器人视觉系统一路走来，和光学传感器的演进密不可分。可以说视觉系统几十年的发展史，就是光学传感器的演进史。今天，我们大体将机器人视觉系统中搭载的视觉传感器分为三类：以单线激光雷达为代表的一维线阵传感器，以嵌入式摄像头为代表的二维面阵传感器和以特殊光源为代表的三维深度传感器。其中，以特殊光源为代表的三维深度传感器是实现机器人三维视觉系统的最主要也是最关键的传感器，三维数据的获取质量直接影响了移动机器人后端的算法结果与决策控制。
目前实现三维深度传感器的主流技术大体在2010年后发展起来，路线有以下几类：基于单目结构光技术路线、基于双目结构光技术路线以及基于飞行时间法技术路线。速感科技在今年的11月份，面向服务机器人厂商推出的M-32三维传感器就是基于其中的双目结构光原理实现的，且集成嵌入式视觉算法的视觉传感器。结构光的原理是利用激光的光学衍射原理，通过传感器投射出特定的图案，用以加速或辅助深度图的获取。其中特定的图案可以分为规则、伪随机或随机点状散斑和特殊图形斑几类，其优势在于精度高，刷新率快，但缺点是不适合在户外强光下的环境进行使用。飞行时间的原理也称TOF原理，是利用调制光源在不同距离接收到的相位不同从而根据光的传播速度反算距离这一原理实现的深度获取，这一原理的优势测量精度不会随着距离递减，但劣势是分辨率低且环境扰动大。
基于视觉的机器人感知技术SLAM
讲到基于视觉的机器人感知算法原理，就不得不提到这两年大火的SLAM技术。 SLAM (simultaneous localization and mapping，即时定位与地图构建。由于其重要的理论与应用价值，被很多学者认为是实现真正全自主移动机器人的关键。
我和我的合伙人2012年开始接触这一技术，到2014年创业的时候，除了国内一些研究机器人自动化技术的实验室和老师，几乎做图形图像的学术圈都没怎么听说过SLAM，更不用说当时的创业公司和资本市场。而今天，几乎整个人工智能领域似乎都对SLAM这一技术报以了极大的关注度与期望，这实际上是和这一技术在今天对于机器人和人工智能的重要地位以及代表性产品的推出是分不开的。我认为SLAM技术在资本市场上获得极大的关注度有很大一部分原因是去年美国明星创业团队Magic Leap在AR领域的技术探索，微软公司在去年推出的Hololens以及今年10月份Google开源了一套SLAM算法密不可分的。由于在这之前，大家都没有听说过SLAM这一技术，更不必说意识到这一技术在2010年后在机器人领域取得突飞猛进的进步。当有代表性的产品或者公司将这一技术运用起来，便一下子引起了大家的关注。
今天我和大家介绍一些2010年后随着三维视觉传感器的兴起，SLAM的进一步演进，也就是今天我们应用在各种移动机器人上的vSLAM（基于视觉的同时定位与构图技术），是如何建立起来并且被应用在机器人的自主导航、路径规划等方案中的。
从2012年开始在实验室的接触研究，再到后来成立速感和同事们推进技术的迭代中，我觉得对于SLAM到今天为止，有三个里程碑式的事件：
2000年左右的国际机器人研讨会上，首次给出了SLAM这一基本框架和收敛性的验证结果，并针对这一理论给出了具体的证明和结论，自此，以MIT、悉尼大学为代表的研究移动机器人地图构建和定位的学术圈前辈才正式开始致力于SLAM技术的研究，补充并完善的给出了SLAM的技术可行性依据。在这之前尽管SLAM这一理论被提出有10年之久，但学术圈普遍认为这一理论得到的地图估计误差是不收敛的，因此不能通过处理一个同时包含机器人定位与特征路标位置的联合状态对模型进行求解从而得到结果；
2011年前后，正好是我进入到实验室，和实验室的师兄师弟开始对无人机视觉系统的定位定姿与地图构建进行系统性的学习与开发的阶段，以Kinect 1为代表的视觉传感器开始在SLAM研究领域兴起，为SLAM的大踏步发展奠定了底层硬件上的基础契机。从整个机器人视觉系统的发展历程来看，任何一个关键技术的应用需要一个较长时间的技术转化周期，而突破性的进展离不开底层关键元器件、计算芯片或传感器的支持。而我认为，三维视觉传感器的兴起正是为SLAM的发展提供了这样的关键一步；
从去年开始到今年的这一波世界范围内的人工智能浪潮。诚然我们需要看清楚的是，在这一次人工智能复兴的浪潮中，存在很多被称为“伪命题”的黑科技，但是也要清楚的看到随着深度学习、增强学习以及迁移学习这样基础性的数据训练与学习方式的变革，带动了一批过去我们看来在实际商业化与产品化并不成熟的行业。比如VR/AR，比如无人驾驶，再比如机器人、无人机。很幸运的是，在目前最热的人工智能涉及到的这三个行业中，我们都看到了SLAM的影子，并且看到了这一技术在这其中所发挥出的巨大价值。
今天广泛被人们讨论和学习的vSLAM，简单来说，是SLAM技术发展到今天结合目前的底层技术实现与硬件，离产品化最近的一种表现形式。针对不同端的应用需求，被分为了sparse（稀疏）和dense（稠密）两大类，前者侧重空间中对位置的感知与描述，后者侧重空间中对环境的构建与理解，但无论是哪一类，其基础性的构造框架对于数据的处理一定是分为前端和后端两部分的。其中前端用来对数据进行实时的特征提取、剔除噪声、帧匹配得到位置转移向量，这一部分又可以单独作为轻量级的视觉定位定姿算法，成为VO，常见的优化包括加入IMU惯性测量单元数据进行计算，也叫VIO。后端主要从全局的角度出发，通过滤波算法、图优化、树优化等方法对前端得到的结果进行闭环检测、循环迭代等方法的二次优化，最终得到最优的计算结果。
在这一点上，我觉得过去这几年，人工智能的研究始终停留在对于感知算法的迭代优化上，包括人脸识别、 语义分析等等，我们追求更高的测试与跑分结果，反倒是忽略了这样的技术应该如何更好地在商业领域、工业领域产生更多的价值。因此我们也发现，从去年开始的这一波人工智能浪潮，正在推动学术界在人工智能的研究从感知向真正的决策与使用转移。比如今天我们看到的VR/AR设备、无人驾驶汽车等等都是将这样的技术在一个具体细分的行业里面加以实践，实践中遇到了棘手的问题，然后寻找解决办法，指导底层硬件进行决策。我觉得这是真正的进步，而在接下来的几年，人工智能最大的增长点应该是如何帮助人们去优化地进行决策。
三维视觉在机器人上的发展方向
机器人自诞生之日起，视觉功能就是其最核心的功能与智能化的入口，三维视觉已经在近10年的发展中逐渐成为机器人的主流与标准配置，用以解决以往移动机器人“看不见”这一难题。但是由于从目前的硬件发展局限性而言，依然存在计算量大、使用环境受限等问题。针对更细分的应用场景，设计实现三维视觉技术的小型化、模块化、前端化将会成为今后两到三年业内主流的发展方向。
小型化：从CCD、CMOS芯片的相机，再到一维、二维激光雷达及三维视觉传感器，数据量在增加的同时，小型化的体积更加利于系统的集成；
模块化：机器人视觉系统功能与定位越来越明确，通用性的接口与标准正在逐步形成，行业进入方向明确化发展阶段；
前端化：GPU、FPGA、DSP等专用处理器飞速发展，通用处理器的计算资源需求正在被简化，将更侧重于交互功能的实现。
在这条道路上，整个机器人行业正在兴起，行业格局也越发清晰，产业链的上下游已经初见成熟，希望速感科技目前在做的事情，能够通过自身在发展中的不断积累，真正的，实实在在的推动正在兴起的机器人产业的进步与发展。（本文独家首发钛媒体，根据速感科技创始人、CEO陈震在钛坦白上的分享整理）
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火箭是目前唯一能使物体达到宇宙速度，克服或摆脱地球引力，进入宇宙空间的运载工具。火箭的速度是由火箭发动机工作获得的。早在1903年齐奥尔科夫斯基就推导出单级火箭的理想速度公式V=ωLnMo/Mk被称为齐奥尔科夫斯基公式。ω为发动机的喷气速度、Mo和Mk。分别是火箭的初始质量和发动机熄火(推进剂用完)时的质量。Mo/Mk被称为火箭的质量比.由这个公式可知，火箭的速度与发动机的喷气速度成正比，同时随火箭的质量比增大而增大。即使使用性能最好液氢液氧推进剂，发动机的喷气速度也只能达到4.3～4.4公里／秒。因此，单级火箭不可能把物体送入太空轨道，必须采用多级火箭，以接力的方式将航天器送入太空轨道。火箭用于运载航天器叫航天运载火箭，用于运载军用炸弹叫火箭武器(无控制)或导弹(有控制)。航天运载火箭一般由动力系统、控制系统和结构系统组成，有的还加遥测、安全自毁和其他附加系统。多级火箭各级之间的联接方式，有串联、并联和串并联几种。串联就是把几枚单级火箭串联在一条直线上；并联就是把一枚较大的单级火箭放在中间，叫芯级，在它的周围捆绑多枚较小的火箭，一般叫助推火箭或助推器，即助推级；串并联式多级火箭的芯级也是一枚多级火箭。多级火箭各级之间、火箭和有效载荷及整流罩之间，通过连接一分离机构(常简称为分离机构)实现连接和分离。分离机构由爆炸螺栓(或爆炸索)和弹射装置(或小火箭)组成。平时，它们由爆炸螺栓或爆炸索连成一个整体；分离时，爆炸螺栓或爆炸索爆炸，使连接解锁，然后由弹射装置或小火箭将两部分分开，也有借助前面一级火箭发动机启动后的强大射流分开的。火箭技术是一项十分复杂的综合性技术，主要包括火箭推进技术、总体设计技术、火箭结构技术、控制和制导技术、计划管理技术、可靠性和质量控制技术、试验技术，对导弹来说还有弹头制导和控制、突防、再入防热、核加固和小型化等弹头技术。
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《星球大战》中，“千年隼”号飞船在接近光速的一瞬间，窗外景观的剧烈变化。虽然是科幻，但是应该可以帮助理解。在物理学上，相对静止的观察者所见的运动中的物体的空间变化，被称作“长度收缩”（length contraction）。图片来源：http://www.techtimes.com/articles/28/nasa-may-have-accidentally-discovered-faster-than-light-travel.htm光速不变，空间和时间就要相对变化，一起因物体的运动而精确调整。可以想象，如果没有这种“保护性”的调整，那么我们每个人眼中的光速都是各不相同的。因此，既然空间和时间一直是一起调整的，也就可以说：空间和时间从来都不是两个独立的事物，而是一同运作，相对变化的一个单体四维结构，称作“时空”（space-time）。这就是“狭义相对论”的根基。* 如果觉得实在难以理解，可以这么来考虑：当一个人与光同向运动时，他无法去“追”光，因为光速必须总是比他快 米/秒，所以他的速度与光速的差距无法缩小；当人跑向一束射向他的光时，这个人眼中的光速也不会像“两军交战”的例子中的手雷一样，相对于他而加快，而是仍然一直保持着 米/秒；在这种情况下，当一个物体运动起来时，光速不可能为他而加快或减慢，唯一能改变的，就只有运动者的时间和空间（时空）。明白了这些，我们可以做出结论：速度低于光速，时间的流速会减慢。当物体处于运动状态时，在相对于这个物体不动的观察者眼里，物体的时间会变慢，这种现象被称作“时间膨胀”（time dilation）。它的成因可以用一个类似的例子来说明：从上海去北京，我们可以一直朝北走，也可以先去新疆，再绕到北京。但是用相同的速度，第二种走法显然会花掉更多的时间，因为我们在去新疆的时候，把向正北方的速度分割给了西方一部分，因此真正朝着北京的速度就不如第一种方法的快；空间和时间也一样，可以把它们想象成正西方和正北方。我们呆立不动时，虽然没有在空间上移动，但是每时每刻都在时间上“移动”。一旦我们（在空间上）动起来，那么我们在时间上的“速度”就必须分割给空间一部分，时间就慢了下来。A相对于B运动，A的速度越快，在B看来，A的时间就越慢。像这样，如果一个低于光速的速度可以让时间减慢的话，那么一个等同于光速的速度会对时间造成什么样的影响呢？最有可能的答案是：速度等于光速，时间会停止。可以想象，如果你此刻正在以光速运动，那么你就会像光一样。以光的角度来看，从一点运动到另一点不会消耗时间，或者说没有时间可以消耗，因为你独立于参考系之外，没有时间和空间的概念，时空不会因你的运动而做出调整；这样一来，以光速运动者的时间，与另一个用来参考的时间之间就没有了可比性（或者说，无法找出差别），因此等同于是停滞的。A以光速运动，它的时间不流逝。现在，似乎终于有充分的理由可以做出假设：速度超过光速，时间将会倒流。如果单个物体的运动速度超过光速，那么在某些观察者看来，它的运动确实有可能是逆向于时间的。通俗地说，物体的一切速度的方向，都被彻底地反转了过来。而且在理论上，运动者自己也有可能会看到反射自较早时候的光，甚至是自己开始超光速运动之前的光。这就是“速度超过光速，时间将会倒流”这种说法的来历和根据。----------然而，这个说法存在着一个根本性的问题：物体的速度可以超过光速吗？* 下面的内容可能需要初中数学知识。
“洛伦兹变换”（Lorentz transformation）是一个物理学术语，它描述了时空因物体的运动，而在不同的观察者眼中显现出来的变化的关系。这种变化的系数，被称作“洛伦兹因子”（Lorentz factor），与物体的速度有关。上面是它的图像。图片来源：https://en.wikipedia.org/wiki/Lorentz_factor* 下面是它的方程：γ（伽马）是“洛伦兹因子”，表示为图上蓝色的曲线。v是物体在惯性参考系（匀速运动）中的相对速度。c是光子在真空中的速度。可以看到，在速度（横轴）达到90%的光速c时，因子（纵轴）为约2.294。它的实际意义在于：当物体达到90%的光速的速度的时候，1. 它的长度比不动时缩短了2.294倍。2. 它的1年时间相当于静止的观察者的2.294年。3. 它的质量变成了原来的2.294倍，再继续加速的难度陡然增加。请注意图像的特点，当速度快要接近光速c的时候（大概在超过90%的光速时），因子（加速的难度）突然大幅度上升，趋近于无穷大，但速度却永远也达不到光速。如果把一个大于或等于光速的速度代入公式，计算出来的因子要么不是一个实数（根号内的数字为负数），要么无法被定义（分母为零）。这意味着：要把一个有质量的物体加速到光速，需要无穷大的能量（来带动它逐渐趋于无穷大的质量），然而“无穷大的能量”是不存在的，所以我们无法将一个有质量的物体以任何方式加速到光速。换句话说：速度无法超过光速，甚至无法达到光速，只能无限趋近。由于在理论上，物体的速度没有办法超过光速，所以“速度超过光速，时间将会倒流（回到过去）”这种说法的前提不能达成，无法再继续讨论结论的对错了。目前，欧洲核子研究组织（CERN）在瑞士日内瓦总部建设的“大型强子对撞机”（LHC）可以用高能把粒子加速到99.999994%光速的速度。这差不多是我们加速的极限了，距离100%光速虽然只差一点儿，但是仍然遥不可及。* 从粒子物理的角度来看，普通物体的速度无法达到或超过光速的原因是：普通物体有质量，光（光子）没有质量。质量的实质是“加速的难度”，因此一列火车要停下来，肯定比一辆小汽车困难得多（也就是，在以前进为正方向的设定下，更难获得负加速度），而要让火车开起来（获得正加速度），耗费的能量也会比汽车大得多；光子没有静止质量，因此可以以理论上宇宙中最快的速度运动。
电子游戏《质量效应》（Mass Effect）系列，提供了一种别出心裁的超光速旅行方案，那就是设法把物体的质量降低到零。截图中，“质量中继”（mass relay）正负责在自身与相距很远的另一座中继之间建立起一个直线式的零质量通道，让飞船可以轻松地在其间进行远距离迁跃。图片来源：http://hqwide.com/video-games-mass-effect-3-ending-relay-2013-wallpaper-51369/值得一提的是，近期推测存在一种运动速度比光子更快的亚原子粒子，称作“快子”（tachyon）。在它加速时，能量反而会降低。除此之外，再也没有其它的例子可以说明有单一物体的运动速度能够被加速到比光快。* 借助“洛伦兹因子”的图像和公式，来解释物体无法被加速到光速的原因，是最直观，也是最容易理解的。不过，很多人认为应该用“因果律”（causality）来说明才更基本，更有说服力。也就是，人们不可能先看到一个事件的影响，后看到起因，除非其中有“超光速”的行为。因为，如果物体的速度超过光速，一些观察者就有可能会看到前后颠倒的事件顺序，违背我们平时习以为常的“因果关系”；客观地说，两种解释方法都是正确的，无所谓哪种更科学一些。最后补充一点。即使我们无法超过光速，也并不意味着“回到过去”是不可能的，只是无法通过加速来实现而已。“虫洞”（worm hole）是“广义相对论”预言的一种连接时空上的两个点的捷径。穿过虫洞可以来到宇宙中处于不同时间和空间上的另一点。总之，虫洞的存在性无法被彻底否定，而且，通过虫洞进行时间旅行在理论上也无懈可击，不过或许实际操作是不可行的，不然为什么我们现在的世界里没有挤满了一大堆来自未来的人呢？
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