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扫地机器人上机器视觉这一技术已经不是什么秘密，科沃斯终于在年初发布了其首款搭载AIVI视觉技术的DG70扫地机器人，小米的第二代米家扫地机器人（1S）也搞上了视觉导航。厂商亦步亦趋，小心翼翼地配上了这一“新”技术，或者说是“新”概念。
而在机器视觉技术领域中，又有诸多分类，包括近年来在手机上广泛应用的结构光、ToF，在无人机上应用较多的双目视觉，扫地机器人这波机器视觉浪潮的标配究竟是什么？
单目，还是双目？
在机器视觉领域，目前，单目视觉和双目视觉是两类备受关注的定位技术，二者在结构和工作原理上的巨大差异，也导致了不同的市场应用现状。
双目视觉定位是指通过三角测量原理来对目标点的三维空间位置进行定位。双目视觉定位算法流程包括相机标定、双目标定、图像处理、特征检测、立体匹配、三维测量和姿态测量。
双目视觉由于定位精度高、进入门槛低、容易实现3D构图，同时可以实现被动光源定位，因而业内做双目视觉的公司较多，包括图漾科技、纵目科技、云光技术等。
尽管如此，“在实际应用中，双目视觉仍会有一定的局限性，”深圳市欢创科技创始人兼CEO周琨告诉雷锋网。
作为清华大学深圳研究生院硕士生导师，周琨在视觉人机交互技术方面有深入的研究，当下任职CEO的欢创科技主要提供单目视觉空间定位技术。据周琨介绍，此前，其曾创办泰山在线，并对双目视觉技术有过深入研究。对于双目视觉，周琨认为，主要有以下三点缺点：
- 模组体积大。双目视觉定位精度受到基线（两个摄像头之间的距离）影响，基线越长，测量精度越高，因此双目视觉较少应用到诸如手机此类对空间要求较高的产品中做定位；
- 成本较高。相对单目视觉技术，双目视觉技术成本也更高；
- 有效视角小。相对单目视觉技术，双目视觉的有效视角会更小。
相对而言，周琨更看好单目视觉技术的应用前景。
单目视觉仅利用一台摄像机完成定位工作。单目视觉定位的方法主要有两种：基于单帧图像的定位方法和基于两帧或多帧的定位方法。其中应用比较广泛的有基于单帧图像定位方法中的基于特征点定位（PnP原理）方法，以及加入IMU惯性传感器辅助测量法。
随着近年来SLAM技术的逐渐走向成熟，视觉技术应用场景也越来越广泛，尤其在室内场景，单目视觉定位技术应用较为广泛。
在扫地机器人领域，当下应用更多的是单目视觉技术，包括前文提到的科沃斯和小米的新款扫地机器人产品都加入了一颗可见光摄像头进行辅助定位，更好实现避障功能。国外对视觉导航应用较早的iRobot也是以单目摄像头在移动过程中对图像连续跟踪，进行相机姿态和跟物体之间相对位置变化的估计，从而建立起地图。
单目视觉的辅助定位
在消费领域应用中，扫地机器人越来越多地配备上了机器视觉；与此同时，在工业和医疗应用领域，也逐渐有相应厂商开始尝试和探索。
单目视觉技术虽然在体积、成本上有一定优势，但是在关键的定位精度上却不如双目视觉。为了提高单目视觉的定位精度，在实际应用中，辅助定位技术得以被引入。
第一个比较常用的辅助定位技术是：在受控环境中，对被测物体加装标记点。
针对工业检测、医疗等可控环境中，单目视觉基于PnP原理，通过在被测量物体上加装多个标记点，从而提升定位精度。例如在医疗领域的手术导航中，可以通过在医生用到的手术刀加装特定标记点，可以大幅度高定位精度。
第二个辅助定位技术是：引入多传感器融合技术，加入IMU惯性传感器。
通过采集IMU惯性传感器（陀螺仪、加速度计等）的加速度和角速度，从而确定被测物体的运动模式，结合单目摄像头采集的图像，通过诸如基于视觉的特征点匹配、稀疏光流等算法来实现最终定位。此外，引入IMU惯性传感器，也使得通过单目视觉技术进行3D构图成为可能。
单目视觉、辅助定位……，机器视觉如此之火，作为扫地机器人原配的激光雷达真会被逐渐取代？