近年来，随着机器人研究不断深入，细分场景的不断挖掘，我国机器人产业正进入加速延展期，物流、电子、环保、智能制造等行业的机器人 “入场” 需求与日俱增。与此同时，机器人导航定位成本高、智慧水平不足以应对复杂任务的行业痛点也愈发凸显。
如何解决这些问题，为机器人提供高精度、低成本的导航定位及高智慧决策智能，成为了摆在行业面前的一大挑战。不过，行业的痛点既是挑战也是机遇，其中，国内计算机视觉厂商 INDEMIND 凭借自主研发的高精度、低成本机器人视觉导航定位解决方案，一举成为了行业 “黑马”。
INDEMIND 是一家专注于计算机视觉技术及嵌入式计算平台研发与应用的人工智能公司，以 AI 视觉为行业赋能为愿景。目前，INDEMIND 已推出了商用机器人视觉导航定位解决方案、扫地机器人视觉导航定位解决方案以及穿戴计算机定位解决方案，已服务于机器人、电力、穿戴计算等多个行业，受到了合作伙伴的一致认可。
INDEMIND 联合创始人姜文认为：“近几年，激光雷达凭借良好的指向性与高度聚焦性成为智能设备自主导航定位的核心传感器，但缺乏有效环境监测手段且成本过高的激光雷达已经成为了机器人产品大规模部署的掣肘因素。而视觉技术具有成本低、信息量丰富等天然优势，是替代激光，解决商用机器人、扫地机器人、工业 AGV 等产品导航定位成本高、环境感知能力不足等痛点的最优解。”
为此，INDEMIND 深度整合高精度 Vi-SLAM、AI 视觉等多项自研技术，推出了面向服务机器人、扫地机器人等不同机器人产品的视觉导航定位解决方案。
据介绍，INDEMIND 视觉导航定位解决方案在技术层面、应用层面都展现出了强劲的技术优势。
首先，INDEMIND 自主研发的高精度 Vi-SLAM 算法在导航定位精度、系统鲁棒性及场景适应性三个维度的综合性能已经超越激光雷达。
导航定位精度：视觉导航定位方案足以媲美激光雷达，达到了定位误差<1%，定位稳定性<0.5mm（RMS)，姿态精度<1°的导航定位精度。
场景适应性：视觉导航定位方案不仅可在激光雷达适用的场景工作，雨雪天气、高粉尘车间、回廊等易导致激光雷达 “位置眩晕” 的场景仍有良好发挥。
鲁棒性：有赖于视觉回环及重定位检测机制，当发生机器人 “绑架”、宕机等情况时，视觉导航定位方案可在 1 秒内实现机器人重定位，大幅降低机器人事故发生率，减少运维成本。
更重要的是，相较于激光雷达，视觉导航定位解决方案在成本控制上具有天然优势。该方案可将扫地机器人导航定位成本控制在 200 元以内，工业 AGV、服务机器人更可降低至十分之一。
其次，INDEMIND 在计算机视觉技术应用层面进行探索与创新，面向机器人行业开发了 AI 智能决策模型，将赋予机器人 “大脑”。通过该模型，机器人根据识别结果，可采取不同策略。未来随着 INDEMIND 对 AI 智能决策模型的丰富和迭代，将进一步提升机器人智慧水平。就此而言，INDEMIND 走在了行业的前沿。
当然，优质的产品离不开强大的技术团队的支持。据了解，INDEMIND 团队目前有 50 余人，80% 来自海内外一流企业或知名高校。其中，有来自于国家重点实验室的计算机视觉领域和惯性导航领域博士、Intel 中国研究院从事多年 VSLAM 技术研究的专家，积累了丰厚计算机视觉技术研发与多场景应用经验。
未来，INDEMIND 将继续强化底层技术，为合作伙伴提供更优质的产品与服务，正积极推进算法芯片化，研发用于视觉感知计算的人工智能芯片，并基于算法框架及软硬件系统，打造感知计算人工智能通用平台，服务于上层人工智能，积极实践 INDEMIND“以 AI 视觉为行业赋能 “愿景。
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