提问：高仙清洁机器人在酒店大堂作业，大堂有前台、沙发、扶梯，进进出出的工作人员和客人，机器人是如何及时躲避各种障碍物，做到行走自如的呢？
高博士：我们人类用眼睛来观察周围环境，机器人用的则是传感器。
想象一下，没有传感器，机器人就像一匹脱缰的野马，逮谁撞谁，把沙发撞坏，把人撞翻。
高博士科普第一期，带你了解机器人的感官——传感器。
什么是传感器
传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息转化成可用的信息输出。
在无人驾驶领域，传感器是不可或缺的重点硬件。高仙的清洁机器人配置有激光雷达、视觉传感器、超声波雷达、毫米波雷达、imu、里程计、rfid等30多个传感器。
传感器的分类
按感知对象角度分类，传感器可分为内部（introspective）传感器和外部（extrospective）传感器。
“内”听八方 清洁作业靠内部传感器
内部传感器，感知自身状态，用来检测机器人的方位、行驶里程、水箱水位、尘盒容量等信息。
机器人怎么知道自己在哪里？imu会告诉它。imu即惯性测量单元(inertial measurement unit)，类似陀螺仪，它会告诉机器人当前的姿态和方位。
imu提供的是一个相对的定位信息，作用是测量相对于起点物体所运动的路线，并不能提供机器人所在具体位置的信息，因此常常和gps一起搭配使用。
我们知道，高仙清洁机器人的清洁里程已超过1.5亿公里，这个数据是如何得来的呢？
人类有计步器，机器人有里程计，里程计通过检测车轮一定时间内转过的弧度来测量机器人的行驶里程。
高仙的清洁机器人是可以全过程自主清洁的，那么，在洗地、清扫、吸尘、抛光等过程中，机器人怎么知道自己什么时候该加清水了？该排污水了？该充电了？该倒垃圾了？该退抛光垫了？
靠掐指一算。噢，不，靠的是与清洁相关的传感器。
用于检测清水箱、污水箱的水位高低的是液位传感器。当检测到清水箱空或污水箱满时，机器人自动返回工作站，执行加清水或排污水的操作。
用于检测机器人耗电情况的则是电池电量传感器，当电量低于一定值时，传感器便会提醒机器人自动返回充电桩或工作站充电。
机器人在吸尘作业时，灰尘会通过吸风管道进入尘箱。尘满超声波雷达用于检测尘箱灰尘的满溢，负压传感器则通过检测吸风管道的压力值来防止异物堵塞。尘箱满了，吸风管道超过一定压力值了，机器人会实时提醒操作员处理。
石材养护机器人在结晶抛光作业时，需要不定时更换受磨损的抛光垫。退垫超声波雷达能够识别抛光垫数量，检测是否更换成功，实现机器人的自主退垫功能。
开车前，我们要检查车门是否关好，同理，清洁机器人运行前，也要检查水箱盖、尘箱盖、垃圾盒盖等清洁容器是否盖好。
这时候发挥作用的传感器就是霍尔开关了，若检测到没盖好，会即时反馈给操作员。
“外”观六路 导航避障靠外部传感器
主要的内部传感器介绍好了，接下来该是本文另一个主角——外部传感器上场了。
外部传感器，感知外界状态，检测外部环境中目标物体的类型、位置、速度、状态等信息，常用的有激光雷达、摄像头、超声波雷达、毫米波雷达等，清洁机器人建图定位、自主避障靠的都是它们。
扫描建图、定位导航的头号功臣是激光雷达。激光雷达通过测量激光的飞行时间，探测激光与障碍物之间的距离，具有灵敏度高、分辨率好、分析速度快的特点。激光雷达又分为3d激光雷达和2d激光雷达。
3d激光雷达主要用于扫描地图与定位导航，并辅助避障。相比2d激光雷达，3d可以识别物体的高度信息，立面式扫描，感知范围更广，获取信息更丰富。
2d激光雷达则主要用于避障和辅助扫图定位。它们从不同角度感知环境中的障碍物，比如桌椅、沙发、货架等静态障碍物，车位墩、椅子腿、路沿等低矮障碍物，行人、汽车、购物车等动态障碍物。
我们说，机器人可以通过深度学习自主识别垃圾，深度学习的数据从哪来？从视觉传感器来。
视觉传感器获取外部环境的图像信息，常用的产品有rgb摄像头、深度摄像头和红外摄像头。rgb摄像头也就是彩色摄像头，深度摄像头除了能够获取平面图像以外，还可以获得拍摄对象的深度信息，也就是三维的位置和尺寸信息。
rgb摄像头具备图像语义识别功能，可以识别行人、车辆、一米栏、扶梯、减速带等不同类型的障碍物，以及垃圾、污渍、油污等不同类型的垃圾，搭配补光灯，在夜间也能发挥作用。
深度摄像头擅长识别近距离的障碍物，并用于跌落检测，同时具有补盲的作用。
红外摄像头使用红外线捕捉图像，红外线是肉眼不可见光线。红外摄像头可以识别暗光条件下具有红外高反射率特征的物体，比如二维码和反光贴，用于辅助定位。
比如，高仙机器人自主充电对桩功能，就是通过机器人背部的红外摄像头来识别充电桩上的二维码，从而完成对桩充电。
根据场景复杂度的不同，视觉传感器配置的数量会有所差异。比如，scrubber 50清洁机器人的前后配有深度摄像头，在超市场景，障碍物类型较多且不规则，可在机器人两侧增加摄像头，如有必要，还可安装顶视摄像头。
在写字楼、酒店场景，常见玻璃、镜子、落地窗等反光和透明物体，超声波雷达利用声波，能检测到反光、透明物体的特征，可识别玻璃、镜子、黑色物体等光学失效的障碍物，起到补盲作用。
有一种传感器，被称为“汽车自动驾驶之眼”，广泛应用于adas（高级驾驶辅助系统）、自动驾驶领域，它就是识别移动物体小能手——毫米波雷达。
与摄像头、激光等光学传感器相比，毫米波雷达穿透雾、烟、灰尘的能力强，具有全天候全天时的特点。
在地下停车场的场景中，光线昏暗、来往车辆多，高仙scrubber 75车库款清洁机器人在四侧安装毫米波雷达，全方位识别检测周围车辆并动态避让。
此外，有三款承担安全功能的外部传感器，分别是防碰撞、防压脚、rfid。rfid用于防跌落，在扶梯口贴上rfid标签，机器人通过识别标签提前避让扶梯。
这么多传感器是如何融合的？背后有什么样的技术支撑？敬请期待高仙技术家专栏下一期：多传感器融合。