AI机器人竞选市长了！沙特阿拉伯将成为世界第一个赋予机器人公民身份的国家！波士顿动力发布了新的视频......
近期机器人行业的每一道消息都吸引大家的眼球，把注意力都放在了机器人身上。他们有独立的思考能力，良好的语言表达能力、对外界的感知能力。就如日本一个机器人“松田Michihito”提名为多摩市市长候选人，在竞选中承诺将对所有市民一视同仁，不偏不倚，竞选口号为“为每个人提供公平、均等的机会”。
这是一个如假包换的机器人，机器人候选人“松田Michihito”开通了自己的官方推特宣传账号，还给出了自己竞选的政见：让政治变得更加公平。
“松田Michihito”还列举出了自己的几大竞选优势：
机器人没有情绪也没有欲望，在处理政务时，既不会夹带私人感情也能防止腐败；
机器人不用休息，可以长时间高强度工作；
相对人类随着年龄增长的记忆力退化，机器人可以始终保持大量信息存储......
未来将有越来越多的机器人投入到各行各业中，像已问世的Google Assistant，新西兰“萨姆”公务员机器人、德勤财物财务机器人、Hadrian X建筑机器人、波士顿机器人等。
那么你可知道，机器人是依靠什么来感知外界环境，与我们互动的？“眼睛”，这是机器人很重要的一个“器官”，也就是传感器。本文为大家介绍机器人的“眼睛”——避障传感器。
避障是机器人在未知或部分未知环境中移动和导航的基本要求。不管是工业机器人还是服务机器人，其行走过程中都需要使用传感器感知周围有可能妨碍其通行的物体，然后按一定的策略避开或绕开，以避免被阻挡或发生碰撞。障碍物的位置、尺寸和形状等信息都需要通过传感器来采集，因此避障传感器是移动机器人的眼睛。
实现避障与导航的必要条件是环境感知，在未知或者是部分未知的环境下避障需要通过传感器获取周围环境信息，包括障碍物的尺寸、形状和位置等信息，因此传感器技术在移动机器人避障中起着十分重要的作用。避障使用的传感器主要有超声传感器、视觉传感器、红外传感器、激光传感器等。
移动机器人避障常用的传感器
超声波传感器：利用超声波测量原理，根据发射超声波到接收到超声波的时间差，计算出物体到超声波之间的距离。
红外传感器：大多基于三角测量原理，按照一定的角度发射红外光束，遇到物体后光束反射回来并被CCD检测器检测到，获得一个偏移值，再利用三角关系计算出传感器到物体的距离。
视觉传感器：有多种视觉方案，常见的有双目视觉、结构光深度相机和TOF深度相机几种。其中基于结构光和TOF的方案都需要传感器主动发光，而在户外环境下，主动光源容易受到太阳光等其它光源的影响。
激光传感器：利用激光从发射到接收的飞行时间来测量反射物的距离。比较常用的测量方法是由脉冲激光器发出持续时间极短的脉冲激光，被目标物反射后返回，由光电探测器接收，即可根据主波信号和回波信号之间的间隔计算出激光脉冲的往返时间。另一种方法是发射调频后的连续激光波，通过测量接收到的反射波之间的差频来测量时间。
从原理上来说，每一种传感器都有各自的缺陷。因此在真正应用的过程中，通常需要多种传感器结合，对不同传感器采集到的数据进行一个交叉验证，以及信息的融合，保证机器人能够稳定可靠的工作。而且未来的机器人想要做得更像人，要完成更复杂的任务，多传感器融合技术至关重要，比如日本Pepper机器人就配有1个3D摄像头、2个超声波传感器、6个激光传感器、3个缓冲传感器、5个触摸传感器和2个陀螺仪。因此在设计传感器模组时，必须考虑其易于集成和融合的能力。
避障模组的应用和市场情况
超声波避障模组的一个重要应用领域是服务机器人。
服务机器人是指可独立自主进行室内和室外服务性工作的设备，一般指的是家政机器人，其中包括吸尘机器人、割草机器人、泳池清洁机器人、用于社会和寓教于乐为目的的机器人以及厨房机器人等。随着人工智能技术快速发展，同时受到劳动力不足、人口老龄化等刚性需求的驱动，服务型机器人产业与应用逐步兴起，目前已被广泛应用于包括家政、医疗、餐饮等多个行业。根据IHS的数据，家政服务机器人市场预计将以年复合增长率17%的速度增长，出货量从2015年的500万台增至2020年的超过1200万台。
但总体来说，服务机器人的市场化程度仍然处于起步阶段。这主要是由于服务机器人技术是多学科交叉集成技术，在多样性、随机性、复杂性的环境背景下，其对于环境感知的任务复杂度和实时性要求更高，还有一些技术瓶颈有待突破。预计未来10年至20年服务型机器人将迎来爆发式增长，但过程中需要不断积累技术及培育市场。
与服务机器人市场不同，工业机器人的市场体量较小，但技术相对成熟，需求更加集中，因此同样值得关注。
国际机器人联合会IFR的报告显示，2016年全球工业机器人销量约29万台，同比增长14%，其中我国工业机器人销量9万台，同比增长31%。目前工业机器人的主要产销国集中在日本、韩国和德国，这三国的机器人保有量和年度新增量位居全球前列。
我国工业机器人正处于国家政策红利、工业转型升级需求释放、人口红利减弱、市场需求增长的机遇叠加期，近两年得到了平稳快速的发展。很多国内的机器人企业也通过自身的投入研发、联合攻关，有了很大的技术提升。目前国内已经形成了沈阳新松、广州启帆、安徽埃夫特、南京埃斯顿等一批工业机器人骨干企业。
其中，随着电子商务市场日渐扩大，仓储物流机器人AGV的发展尤其值得关注。众所周知，2014年是仓储机器人的转折点，从亚马逊收购Kiva开始至此拉开了仓储机器人的大幕，市场上开始越来越多机器人企业开始涉足智能物流领域，诸如极智嘉、海康威视等，呈现出了爆发式的增长态势。新战略机器人产业研究所数据统计：2016年电商仓储机器人市场销售量约为2000台左右，至2017年则可望将增长至约为5000台。
2016年三部委联合印发了《机器人产业发展规划（2016-2020年）》。《规划》明确了2020年自主品牌工业机器人年产量达到10万台，平均无故障时间（MTBF）达到8万小时；服务机器人年销售收入超过300亿元，在助老助残、医疗康复等领域实现小批量生产及应用的目标。其中，传感器也被列为需要大力发展的五大关键零部件之一。
超声波传感器多年来已经作为一种成熟的测距/避障方案应用于汽车的泊车辅助系统。其在机器人上的应用要求与汽车应用有一定的相似性，但又有所区别：
1.机器人的避障系统要求传感器一直处于工作状态，因此对产品的寿命要求较高；
2.根据使用场景和移动速度的不同，对传感器探测范围的要求各不相同，部分机器人如AGV小车，要求传感器有较长的探测距离；
3.必须避免多机相遇时超声波相互干扰。
总结
机器人避障传感器主要分为超声波、视觉、红外、激光四种。这几种传感器各有优势，实际应用中通常需要两三种传感器配合工作以保证探测的准确性。因此传感器融合将会是未来的趋势。
机器人市场主要分为服务机器人和工业机器人两大类。服务机器人需要应对较复杂的场景，技术和市场都还有很大的发展空间，但从目前的市场规模和增长速度来看，已经呈现出了很有诱惑力的市场前景。工业机器人在德国、日本、美国等国家经过了多年的发展，已经具备了比较成熟的技术基础。近两年适逢“智能制造”和“工业4.0”的兴起，许多本土企业也在发力，同时随着我国制造业的发展，中国也成为了最大的机器人市场，因此涌现了不少的市场机会。虽然工业机器人总体用量不大，但对产品的可靠性有一定的要求，因此有一定的技术壁垒，可避免陷入低价竞争。
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