隨著生活水平的提高，我們對于個人生命和財產安全更加重視，也對住宅、小區、和企業等園區的安全防護提出了更高的要求。與此同時，人工智能技術、物聯網技術在安防系統的應用，讓安防系統更加智能化和現代化。而安保巡邏機器人正是人工智能在安防行業應用的成果，它可以通過自身感知與決策的能力和后臺系統可視化的用戶界面，呈現設防區域實時動態、設施狀態等信息，強化態勢感知，提前發現潛在威脅，幫助安保人員做出更好的處置決策，并通過機器人聯動及時對突發事件和應急事件作出反應，從而降低事件的可能性和危害。如今，在社會發展需求和政策推動下，巡邏機器人是當前智能安防產業發展趨勢的必需品。

01 背景介紹

  近年來，國內安防巡邏機器人的發展突飛猛進。尤其是《中國制造2025 》、《機器人產業發展規劃（2016-2020年)》和《國家新一代人工智能標準體系建設指南》等政策和指導文件的發布，對巡邏機器人產業發揮著支撐和引領的作用，也促進巡邏機器人生態鏈的發展。2021年公安部發布《警用機器人系統通用技術要求》，為機器人在警用領域的技術指標及功能配置提供參考標準，技術要求文件以公安的業務類型將警用機器人分為偵察、排爆、打擊、巡邏、安保和服務機器人六大類，其中巡邏機器人除了自主巡邏的基礎功能外，對業務功能的定義包含視頻采集、音頻采集、人臉采集、紅外熱成像、車牌識別、語音播報、語音對講、環境探測和異常告警等功能，將無人駕駛、人工智能、圖像與視頻精準識別、大數據挖掘和智能預警等多種技術融入安防行業，為其發展注入強勁的動力。

  在如火如荼的安防巡邏機器人行業中，機器人技術也在飛速迭代，技術壁壘正在一步步突破，5G+機器人、融合導航技術、視覺識別技術、多系統信息融合技術和云平臺信息交互技術的發展有效支撐巡邏機器人在安防領域的應用。

02 巡邏機器人技術的發展

  巡邏機器人系統一般由執行層、傳輸層、處理層和應用層組成，通過網絡連接和精細化系統部署，實現機器人、服務器和終端設備三者之間實時的數據交互，專業團隊運維管理，與安防業務深度協同融合。從執行層動態感知采集的業務原始數據，通過傳輸層的無線網絡保證原始數據正常上送到處理層的云邊服務平臺進行數據碰撞分析、歸類和存儲，最終形成應用層的終端呈現業務數據。

1.巡邏機器人無線通信的迭代

  無線通信是巡邏機器人系統中的關鍵，主要為終端設備、機器人與服務器進程之間的通信提供服務。作為紐帶連接著執行層、處理層和應用層，由有線通信網絡和無線通信網絡組成，傳輸層相當于人的神經中樞系統，負責將執行層獲取的信息，安全可靠地傳輸到大腦處理，再根據不同的應用需求進行信息呈現。無線通信網絡是實現巡邏機器人與服務器之間通信的載體，可分為自組網絡和運營商網絡，為保障機器人實時數據傳輸的可靠性和實時性，可根據不同的應用場景和應用需求選擇最優的無線組網方案。自組網絡是由一組帶有無線收發裝置的機器人可移動節點和一組帶有無線收發裝置的服務器固定節點所組成的一個可多跳自治的局域網絡系統，它不依賴于網絡運營商預設的網絡設施，具有可迅速組網、網絡質量穩定的特點，且一次性鋪設，但是自組網的覆蓋面積有限、鋪設成本高，不適用與大規模的機器人應用。而以往的采用的運營商4G網絡無需自己架設基站，但是4G網絡的帶寬和穩定性已經無法滿足巡邏機器人的數據流、視頻流、控制流多線程高效可靠的傳輸。運營商4G網絡和自組網絡各自存在弊端，4G的帶寬無法滿足機器人實時性和可靠性，而自組網絡的覆蓋范圍和建設成本限制了巡邏機器人的大規模應用。

  隨著5G技術的發展和逐漸的大規模覆蓋，高速率、大帶寬、低時延的特點恰好符合機器人無線通信的要求，5G為巡邏機器人提供高可靠、安全、海量的連接網絡，使得機器人閉環控制和大規模應用通過運營商網絡連接成為可能。毫秒級低時延技術將實現機器人與服務平臺之間前所未有的互動和協調，提供精確高效的遠程控制和信息交互。5G技術的加持，使機器人本體與服務平臺連為一體，將平臺系統更強的運算能力賦能給巡邏機器人，拓展機器人的工作范圍，為機器人提供更大算力和更多存儲空間，提高遠程處理效率。

2.巡邏機器人自主導航的演進

  自主導航是巡邏機器人的關鍵技術之一，是巡邏機器人自主巡邏的基礎，現在常用的導航方式是激光導航和視覺導航。對于不同的應用環境，兩種導航方式都存在不同程度的局限性。視覺導航相比于激光導航，對環境的依賴性較大，視覺導航不適用于光線較暗的應用場景。激光導航對環境的適應性更強，環境變化率在30%以內并不影響導航效果。激光導航按照激光類型分為2D激光導航和3D激光導航，兩種導航方式的主要區別是激光雷達的激光線束數量不同。2D激光導航數量小，計算速度快，成本也相對較低，但是導航精度和穩定性相對較差。3D激光導航精度相對較高，但是點云數據量大，實時性相對較低，成本較高。激光導航相比于視覺導航，雖然適應能力更強一些，但是在外部環境發生較大變化時，導航效果會受影響，比如在參照物變化大、大面積空曠的特殊區域。自主導航能力會受很大影響。復雜環境下自主導航性能不穩定是巡邏機器人目前存在較突出的問題。

  針對巡邏機器人及其應用場景，實現巡邏機器人的高精度定位導航、環境智能感知、規劃決策并精準控制，采用多傳感器融合SLAM導航，高精度同步融合數據和高精度地圖實現SLAM高精度定位，增強機器人自主巡邏能力。多傳感器融合硬件系統包括集成傳3D激光、IMU、雙目視覺和GPS等，通過核心同步板中實現多傳感器數據的時間與空間同步，并實現數據的融合，為機器人導航系統提供精確的數據來源。緊耦合SLAM高精度定位融合了GPS數據、IMU慣性數據、3D激光LiDAR點云數據和視覺技術，且可在空曠區域加設激光反射板增強點云數據反饋強度，由于采用多樣的傳感器數據，在單一傳感器于特定場景失效的情況下，其他傳感器可彌補該傳感器的不足，仍然可實現高精度定位導航；同時不同傳感器數據在空間上具有一定的相互補充性，提高了定位的穩定性和精度，最終實現復雜環境下的高精度、高可靠性定位導航。

3.云平臺信息交互技術

  采用云平臺信息交互技術搭建巡邏機器人數據云端存儲、異常信息云端分析、巡邏任務管理、信息可視化及機器人信息交互的機器人云平臺。

  巡邏機器人系統采用數據集中管理與算力分散的云邊端系統，用于機器人數據采集、大數據碰撞分析、業務處理和功能呈現。系統由云平臺、邊緣計算平臺和前端計算平臺組成，且均具備獨立的運維管理能力。機器人的實際功能根據功能特性無縫地在前端計算、邊緣計算和云服務之間分布和協同。有高效、實時、安全特性的邊緣計算加持，減少云平臺的計算負荷，降低由于數據爆發造成的網絡帶寬壓力，實現高性價比的多模態感知融合、自適應交互和實時安全的計算。邊緣計算+云服務的組合能夠完成更多關鍵性業務，對機器人的視頻分析創造新的價值鏈，為機器人提供多樣服務的規模化運營平臺。

  巡邏機器人云平臺支持公有云和私有云部署。機器人采集的數據匯聚、傳輸到邊緣計算平臺，數據在邊緣節點進行有效收斂、AI及結構化處理后，關鍵性數據再回傳到云平臺。作為業務管理平臺，為系統提供用戶權限管理、數據管理和機器人業務管理等服務，支持 B/S和C/S 業務訪問。

03 應用案例

  2022年，鹽城市建設有警用巡邏機器人規模化示范應用基地，鹽城的各大交通樞紐、公園景區、重要廣場、熱點商圈、重點社區、重點單位、重大活動等應用場景部署有50臺高新興巡邏機器人，包含巡邏機器人千巡A1、千巡F2等多款型號，后期也將根據警種實戰需求增加應用場景。巡邏機器人具備異常告警、人臉識別、自動巡邏、定點值守、一鍵到達、視頻傳輸、語音功能、溫度告警、車牌識別等功能，如按下機器人的SOS按鈕，機器人將自動上送當前位置和實時視頻，并打開與平臺的語音對講。巡邏機器人可以完成多維度、多警種業務應用，最大限度地充實基層實戰警力，解決一線警力嚴重不足的問題，達到釋放警力、補充警員戰斗力的目的。

04 結語

  社會在不斷進步，安保群體“用工荒”“老齡化”和“文化素質低”等問題成了傳統安保和物業企業頭頂上的“三座大山”。當前，科技發展、技術創新乃至工作模式的改革無不向智能化看齊，巡邏機器人也將服務社會各個領域，巡邏機器人行業勢必會是一片新藍海。

文/柏林  廣州高新興機器人有限公司

來源：《中國安防》  2022.3  NO.192