李昌 远形时空李昌檀：软硬件一体化才是机器视觉的未来 | 机器人创新挑战赛团队专访

随着移动服务机器人的兴起，SLAM技术将变得越来越重要。因此，在机器人领域创业做定位导航技术的公司也呈现出蓬勃发展的趋势。仅在机器人创新生态平台上，就聚集了一大批做SLAM技术的优秀创新团队，如速度传感技术、兰斯技术、北兴光子等。

在这些创新团队中，作为一个成立仅一年半的遥远时间空，凭借其独特的定位和导航技术，逐渐成为行业内的后起之秀。

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从拍照到展示人，从拍照到展示机器

《变形记》的创始人李就是一个典型的技术人。第一次见面，作者带他参观北京海龙大厦二楼的Hard Egg 空，他神奇地从背包里拿出笔记本和他的新产品，和作者一起调试、演示、讲解他们的导航定位技术。

从华中科技大学毕业后，李一直从事与相机相关的工作或职业，包括硬件、软件、图像和算法。2006年加入索尼爱立信，主要负责手机上的超小型集成相机。在索尼爱立信待了六年，去了飞利浦和联想。

电信时代空首席执行官李

在联想，李开发了中国第一款光学防抖手机，而苹果的光学防抖手机则是从iPhone 6plus开始的。可惜技术不等于产品，好的产品不一定有好的销量。这款光学防抖手机还没有在市场上引起轰动。

尽管如此，就像李说的，以前是摄像系统，就是拍照给人看，现在SLAM技术就是拍照给机器看，很多关于图形和图像的算法，比如自动曝光，高动态范围，都是相通的。

2014年，李以VR/AR设备为创始团队，离开创业公司联想，主要负责光学核心技术，包括相机算法交互等。在这次创业中，我认识了一位重要的合作伙伴，黄博士。黄毕业于清华大学计算机系，师从于胡世民教授，研究计算机图形学。目前是teletic Time空的联合创始人和CTO，掌握了计算机图形学中计算视觉的核心算法。

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机器视觉是软硬结合的产物

目前SLAM中使用的传感器主要分为激光雷达和相机，细分为单线激光雷达、多线激光雷达、TOF、单目相机、双目相机和RGBD。每种SLAM技术都有各自的优缺点。可视化SLAM技术具有成本低、灵活、可扩展性强等优点。适用领域更广，将在消费者层面迅速普及。在工业和商业场景上会有一定的渗透，与lidar方案形成融合互补的方案。

服务机器人

室内定位/导航

工业机器人

室内定位/导航

家用机器人

遥测空目前提供单眼和双目vSLAM嵌入式解决方案，包括双目vSLAM和单眼vSLAM，当前精度为厘米级，漂移小于1%。

据李介绍，其实vSLAM技术已经逐渐演变成工程化产品，这需要算法和硬件的完美配合。如何将算法调整的非常简洁准确，硬件稳定可靠，传感器精确标定，软硬件的配合需要经过很多孔。

长焦时间空在vSLAM技术上有两大优势:一是稳定性强，在快速移动的情况下能保持良好的跟踪；其次，算法简化，计算资源要求低。李说，他们做了对比测试，稳定性和准确性可以比开源算法提高三倍。同时，与同类产品相比，所需计算量减少一半以上，最低仅为1/4。这带来的另一个好处是，它具有高度的可移植性，可以将自己的算法和技术放在低端平台上。因此，有更多的领域和产品可供应用。

谈到技术优势，李解释说，Teletime 空通过算法、模块和软件的结合，综合利用常规导航、陀螺仪、加速度计等传感器，优化传感器硬件、惯性辅助图像特征跟踪、损耗重定位等核心技术，提高了vSLAM的稳定性和精度。

李透露，Teletime 空的初衷是为了解决机器视觉感知问题，用视觉系统全面升级现有设备。除了自己的传感器产品，它还欢迎其他合作伙伴的硬件系统，如英特尔RealSense技术。

袁方石空目前拥有10人的核心技术团队，去年8月获得天使投资数百万元。目前正在做PreA一轮，计划募集1000万左右。

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