智慧軟體取代高價感測器 玻璃牆偵測準確率高達96%

韓國大邱慶北科技研究院( DGIST )的研究團隊開發出一套創新演算法，讓平價感測器也能精準偵測玻璃牆等透明障礙物。這項技術可直接應用於現有機器人系統，無需添購昂貴設備，就能達到與高階感測器相當的偵測效能。相關研究成果已發表於《IEEE儀器與測量學報》。

在自動駕駛機器人領域，LiDAR(光學雷達)感測器扮演著「雷射眼」的角色，透過發射光線並測量反射時間來判斷距離與物體結構。然而平價版LiDAR有個致命缺陷——無法辨識玻璃等透明材質，常誤判為開放空間而導致碰撞意外。

雖然高解析度超音波LiDAR或攝影機可以解決這個問題，但這些方案不僅大幅提高系統複雜度，更會讓成本暴增數百萬韓元。由朴慶俊教授領軍的研究團隊另闢蹊徑，從軟體層面突破硬體限制，開發出名為「PINMAP」的機率式增量導航演算法。

這套演算法的精妙之處在於，它能持續累積平價LiDAR偶爾捕捉到的零星數據點，透過機率運算逐步建立玻璃牆存在的可能性模型。PINMAP基於ROS 2生態系中廣為應用的開源工具Cartographer(製圖系統)和Nav2(導航系統)開發，最大優勢是無需改動現有系統架構即可直接部署。

實際測試結果令人驚艷：在DGIST校園環境中，PINMAP達成96.77%的玻璃牆偵測準確率，遠勝傳統方法使用相同平價感測器時近乎0%的表現。朴教授強調：「這項研究顛覆了『硬體性能決定系統極限』的傳統思維，證明透過軟體優化同樣能突破感測器限制。」

這項技術最具吸引力的是其經濟效益——僅需高階LiDAR十分之一的成本，就能達到相近的偵測效能。未來可望大幅降低醫院、機場、購物中心等室內場域中，自動導引機器人碰撞玻璃帷幕或壓克力隔間的意外發生率，加速服務型機器人的普及化進程。

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