机器人革命SanKoBot如何用Vslam技巧一举夺取扫地市场的先机
从2001年伊莱克斯推出全世界首款“三叶虫”扫地机器人以来，经过全自动扫地、开环局部规划、激光雷达导航等三个阶段的发展。然而，激光雷达技术虽然能够建立平面的深度图像，但其成本昂贵且难以广泛应用。而随着视觉算法和计算处理器的进步，基于视觉识别技术和AI算法的时代已经到来。
Vslam导航是一种利用摄像头捕捉周围环境，然后结合红外传感器，以数码算法和几何、三角学测绘房间的地图，并根据前后影像中特定标志物位置变化来调整当前移动路线与更新环境模型。
在Dyson和iRobot之后，一些初创企业开始采用Vslam方案，其中SanKoBot作为一个代表，其成立于2016年2月。与竞争对手不同的是，SanKoBot融合了包括Vslam视觉、物体识别、图像处理以及人脸识别等多项创新技术，同时拥有自主研发能力和产业落地实力，为用户提供AI算法服务及整体解决方案。
基于开源Vslam算法，SanKoBot进行了高度优化，使得机器人能够适应弱光、弱纹理、高强光照或快速变换的室内场景，从而打破原有技术依赖于光线条件限制。此外，“SKB HOME AI大脑”模块将图像中的物体进行分类并规划清扫路径实现自动避障提高效率。
去年10月，SanKoBot发布单目视觉模组助力家庭扫地机器人产业升级迭代，而11月他们成为了全球第一家实现室内物体实时检测并与Vslam同时运行。这一方案不需要云辅助或加速芯片，是基于同一摄像头且为单目操作。
12月，全套带有路径规划+Vslam视觉定位模组进入量产，并为TCL等知名企业供货。仅在不到两年的时间里，SanKoBot凭借成熟团队取得显著成绩，如创始人兼CEO李磊曾任国际知名公司负责人，以及联合创始人崔彧玮获得美国AI核心专利等荣誉成员。
据李磊所言，该团队致力于让设备具备人类眼睛部分功能，而这只是起点。在逐渐落地的视觉识别技术中，加上城市智慧大脑合作案例，如海量数据提炼分类储存云端索引，便可提升城市管理效率。去年6月完成1100万天使轮融资后，他们正在筹备新轮次资金用于研发投入产品化商业化过程。
