从平面到立体，光鉴科技以3D 视觉拓展机器人作业边界

当前，扫地机器人已经能够在地面空间高效完成吸尘、拖地，并具备避障、建图和自主导航等能力，已经形成较为成熟的技术体系。但在真实家庭环境中，地面之上的立体空间仍处于机器人清洁能力之外。

在这其中，踢脚线就是一个典型场景。作为墙面与地面的交界区域，踢脚线通常高度较低、空间狭窄，同时存在材质、尺寸和结构差异，而清洁机器人所采用的传统感知方案难以覆盖和精准识别地面之上的立体边界，因此仍需要人工补充清洁。

针对这一场景，光鉴科技基于3D ToF视觉感知技术，探索清洁机器人从二维地面向三维空间延伸的技术路径。通过获取真实环境中的深度和3D点云信息，为机器人感知立体目标、理解空间关系，以及进一步开展目标识别、路径规划和作业执行提供三维数据基础，打通从环境感知到机器人作业的完整链路。

该技术以光鉴自研深度相机为感知基础，通过获取目标区域的深度信息形成3D点云。相较于单一的深度信息，3D点云能够记录大量空间点的三维位置，为机器人理解目标与周围环境之间的空间关系提供更加完整的数据基础。

以踢脚线为例，基于3D点云机器人可以对目标区域进行空间结构分析，通过识别地面、墙面等主要平面，并分析不同平面之间的交界关系，定位踢脚线所在区域。在此基础上，还可以进一步提取踢脚线的位置、延伸方向、表面法向和目标边界等关键几何特征，将原始点云转化为具有明确空间意义的目标信息。

识别墙面和踢脚线效果演示

这意味着，机器人获得的不再只是“前方存在一个目标”的简单信息，而是能够进一步明确目标位于什么位置、沿什么方向延伸，以及与周围环境存在怎样的空间关系。这些三维信息经过进一步算法处理后，可以成为目标定位、空间判断和运动规划的重要输入，并结合机械臂等执行机构，为踢脚线等立体边界区域的自动化清洁提供感知基础。

复杂真实环境下，持续获取有效三维信息

对于真实家庭环境而言，视觉感知面对的并不是标准化目标。踢脚线在不同场景下存在材质、尺寸和距离等差异，也对3D视觉获取有效空间信息提出了更高要求。

以实际效果来看，在不同作业距离和实际环境条件下，光鉴技术方案都能够持续获取有效点云并保持稳定的目标识别效果。

在不同材质条件下，无论是金属亮面、金属哑光、瓷砖、石材还是PVC等不同材质的踢脚线，均能够基于3D点云准确识别目标边界；面对4cm、7cm、10cm等不同高度，以及5mm至2cm不同厚度规格的踢脚线，同样能够持续获取有效三维信息，为后续目标识别和空间作业提供数据支撑。

从感知环境，到机器人任务执行的数据支持

从“感知环境”到“理解空间”，再到“任务执行”，光鉴科技希望通过3D视觉感知推动机器人从基础环境感知向空间理解和作业感知演进。

对机器人而言，3D视觉的价值不仅在于“看见”目标，更在于持续获取可计算、可解析、可用于算法开发的三维空间数据。光鉴科技自研深度相机输出的深度和点云信息，可以作为上层算法的重要输入，机器人厂商可结合自身产品形态、执行机构和任务需求，进一步开展目标识别、空间定位、路径规划等算法开发，将三维感知能力转化为具体的机器人应用能力。

在清洁机器人领域，这意味着作业空间可以从传统的二维地面进一步向三维空间延伸。基于3D点云，可以探索踢脚线清扫、边界清洁、立体表面清洁等应用，让更多过去难以覆盖的区域具备自动化作业的可能。

踢脚线清扫效果演示

而在清洁之外，同样的三维感知能力还可以延伸至抓取、操作、定位等需要精准空间信息的机器人任务。随着算法和执行能力不断结合，3D点云能够成为连接真实环境、机器人算法与实际任务的重要数据基础。

从平面到立体，改变的不只是机器人能够覆盖的作业范围，更是机器人感知和理解真实空间的方式。光鉴科技以3D ToF视觉提供高质量三维空间数据，为机器人厂商开展更多空间感知与作业算法开发提供基础，推动机器人从基础环境感知进一步走向空间理解和作业感知，让立体清洁以及更多三维空间任务成为可能。