隨著市場需求不斷釋放，機器人的出貨量正持續(xù)增長，然而從概念到實地應(yīng)用，機器人的落地過程卻并不順利，這其中，現(xiàn)場部署環(huán)節(jié)更是一直困擾廠商和終端用戶的共同難題。

現(xiàn)場部署作為機器人場景應(yīng)用的最終環(huán)節(jié)，從直觀來看，似乎并不存在繁復(fù)冗雜的技術(shù)細節(jié)，無非就是現(xiàn)場調(diào)試，不需要太多時間，然而事實真是如此嗎？

以清潔機器人為例：

機器人由廠商送到客戶后，工程師開始進行網(wǎng)絡(luò)部署、電梯梯控部署和程控電話系統(tǒng)部署；

隨后工程師開始推動機器人逐個區(qū)域建圖；

在建圖完成后，工程師會花費一定時間對地圖進行修正；

隨后工程師開始對不同目標點進行一一標注取位和特殊處理，如過道等狹窄區(qū)等待點；坡道、路坎等減速點；玻璃、自動扶梯等危險點；閘機、電梯等特殊點，這期間往往需要大量的時間；

標注完成后，最終進行測試、培訓(xùn)及交付。

以上便是市面上絕大多數(shù)機器人部署的標準流程，即是「基于機器人建圖，基于管理工具進行業(yè)務(wù)管理」的部署方案，由于流程復(fù)雜，通常需要較長的部署時間，從技術(shù)角度來看，這種方案有著多種缺陷：

機器人部署操作流程復(fù)雜困難（如SLAM建圖、目標點標注等），所有部署操作只能由機器人公司特殊培訓(xùn)的現(xiàn)場部署工程師執(zhí)行，使用者難以操作及參與；

需要現(xiàn)場部署工程師執(zhí)行所有變更，用戶無法獨立操作，環(huán)境適應(yīng)性差；

機器人公司需要現(xiàn)場部署工程師現(xiàn)場操作，交通成本較高，甚至很多公司在各個主要城市都建立了部署團隊，這對于公司來講成本極高；

機器人在最終量產(chǎn)前，大多數(shù)廠商會對成本進行多輪削減，使得機器人的性能冗余較低， 一旦面對較復(fù)雜的場景，往往需要多次調(diào)試，重復(fù)建圖，增加部署時間。

在實際現(xiàn)場部署過程中，由于部署效率低下，無論對于廠商還是終端用戶都會導(dǎo)致投入成本和時間成本的增加。因此，隨著市場需求不斷釋放，解決部署效率問題已成為切實任務(wù)。

該如何解決這一難題？部署服務(wù)機器人能否像使用家用掃地機器人一樣簡單快捷呢？

事實上，這一想法已經(jīng)被一家公司實現(xiàn)。依托于對機器人全棧技術(shù)的多年自研經(jīng)驗，INDEMIND開發(fā)了一套全新的機器人部署方案。

不同于市面上「基于機器人建圖，基于管理工具進行業(yè)務(wù)管理」的方案，INDEMIND方案是「基于機器人，直接實現(xiàn)建圖及業(yè)務(wù)管理」的方式，配套自主搭建的仿真驗證平臺和部署流程及管理工具，能夠最大程度減少技術(shù)人員的參與，實現(xiàn)用戶自主部署。

在應(yīng)用上，INDEMIND機器人部署方案擁有5大技術(shù)特點：

實時3D語義地圖構(gòu)建，系統(tǒng)輔助標注

為了簡化部署流程環(huán)節(jié)，INDEMIND基于行業(yè)領(lǐng)先的雙目立體視覺技術(shù)，結(jié)合設(shè)備端的嵌入式深度學習和VSLAM算法，可快速輸出個體性物體語義和區(qū)域性場景語義，能夠?qū)崿F(xiàn)實時構(gòu)建3D語義地圖和高精度定位，在對電梯、閘機、狹窄過道等一些目標點進行標注時，基于物體識別，系統(tǒng)可實時輔助標注，降低操作難度，無需工程師參與，普通用戶即可自主執(zhí)行。

機器操作簡單

INDEMIND開發(fā)了一套簡單化、便捷化操作的可視化部署工具，可以讓用戶基于機器+機器端配置的LCD屏，實現(xiàn)自主化操作，簡單方便。

安全策略穩(wěn)健

基于雙目、Lidar等多個傳感器的融合方式，同時結(jié)合深度學習，INDEMIND開發(fā)了一套決策引擎技術(shù)，大幅提升安全決策水平，實現(xiàn)對自動扶梯、玻璃、跌落等場景的安全管理。

云端狀態(tài)管控

INDEMIND專門搭建了云端智能管控平臺，通過部署在云端的強大算力，為機器人提供實時的全狀態(tài)管控智能服務(wù)，無論家用機器人還是商用機器人，不增加前端硬件成本的前提下大幅提高任務(wù)處理和問題應(yīng)對能力。

仿真驗證平臺

INDEMIND擁有一套自己的機器人部署仿真平臺，機器人在提供給用戶之前，會支持用戶基于該仿真平臺進行部署仿真，以實現(xiàn)在交付前即驗證完全滿足用戶使用需求，大大降低部署難度，提高部署效率。

通過逐一解決現(xiàn)場部署中的過程化難題，INDEMIND機器人部署方案不只是部署效率的提升，同時也是新老技術(shù)的變更迭代，在市場規(guī)模不斷擴張，出貨量不斷增長的背景下，新方案的應(yīng)用，無論對于廠商還是終端用戶，又或是對于機器人行業(yè)的整體發(fā)展無疑都有著實際價值。