广发机械“轻深度”系列之四:扫地机器人感知模块,LDS与VSLAM谁主沉浮?

类别:行业研究 机构:广发证券股份有限公司 研究员:罗立波,代川 日期:2018-06-22

扫地机器人迭代与进化:产品从随机碰撞到自主导航,感知模块的进步是关键 根据德国GFK的统计数据,中国沿海地区的家务机器人渗透率为4%-5%,与美国相比有10个pct的差距,未来增长空间广阔。服务机器人包含三大核心技术模块:人机交互及识别模块、环境感知模块、运动控制模块。其中,感知模块通过对周围环境的感知实现地图建模、定位和导航,依赖于各种传感器、陀螺仪等,是服务机器人的核心。扫地机器人从原始的随机碰撞产品迭代升级为当前的自主导航类产品,产品升级的背后,感知模块的进步是重要推手,让扫地机器人真正进入了智能化时代。

    LDS与VSLAM技术对比,多传感融合是方向 当前的定位与地图构建的主流是SLAM技术。按传感器种类来划分,SLAM技术主要分为两类,一类是基于LDS激光测距传感器的SLAM技术,另一类是基于机器视觉的SLAM。

    LDS运用三角测距原理,能够获得精度较高的距离信息,在测量与人距离这一功能上尚无完美替代。目前阻碍LDS大规模推广的主要还是价格因素,通常线束越高,价格越高。随着终端用户的产品放量,激光雷达的产业化将会带动价格打破瓶颈区域。 VSLAM是一种机器视觉导航定位系统,其技术难点在于两方面:1.特征点提取与匹配;2.匹配点图像坐标与空间坐标是非线性关系。VSLAM精度相对较低,但其优势在于纹理信息的丰富性,相同外形的障碍物VSLAM可以识别出内容上的不同,这带来了场景分类上的优势,适用于动态复杂的环境。

    LDS和VSLAM都具备独特的优势,单独使用均存在局限性。现实中的SLAM系统往往会配备惯性原件、视觉里程计、GPS等辅助定位系统,使得多传感器的融合成为未来趋势。

    投资建议:技术拐点和消费升级成为催化扫地机器人拐点向上的要素,在核心的感知模块领域,我们建议几条主线把握投资机会:(1)选择扫地机器人领域,具备良好产品研发能力和产品迭代能力的企业,重点关注科沃斯*;(2)关注具备激光雷达研发生产等核心能力的企业,随着扫地机器人在我国渗透率的提升,激光雷达企业也将在扫地机器人产业化中受益,重点企业包括巨星科技、思岚科技、雷神智能和北醒光子等;(3)机器视觉在应用场景上逐渐突破工业检测,其应用边界逐步向智能生活领域拓展。在智能化场景中,计算机视觉让更多智能化设备具备感知能力,目前成熟的上市标的较少,建议关注众多创业型企业,例如格林深瞳、商汤科技、驭势科技等。(注:标*为联合覆盖)

    风险提示:服务机器人市场需求低于预期;行业过度竞争;核心技术突破低于预期。

数据推荐

投资评级

更多>>
股票名称最新评级目标价研报
良信电器 持有 9.90 研报
安科生物 持有 -- 研报
泸州老窖 持有 -- 研报
方大特钢 买入 -- 研报
四创电子 持有 -- 研报
上海家化 持有 44.00 研报
天赐材料 中性 -- 研报
盛屯矿业 持有 12.89 研报
利亚德 持有 18.91 研报
中科三环 持有 13.20 研报
三安光电 买入 -- 研报

盈利预测

评级选股>>
股票名称11年EPS12年EPS研报
苏交科 0.45 0.64 研报
洁美科技 0 0 研报
大族激光 0.53 0.57 研报
同有科技 0.76 0.78 研报
三安光电 0.60 0.70 研报
歌尔股份 0.72 1.04 研报
同济堂 0.12 0.15 研报
中航飞机 0.14 0.10 研报
绝味食品 0 0 研报
双汇发展 1.70 2.88 研报
顺鑫农业 0.83 0.55 研报

股票关注度

更多>>
股票名称关注度平均评级最新评级
五粮液 39 持有 持有
泸州老窖 37 持有 持有
洋河股份 36 持有 持有
三一重工 35 持有 持有
烽火通信 35 持有 中性
金风科技 35 买入 买入
上汽集团 34 持有 买入
贵州茅台 34 持有 持有
中国国旅 34 持有 买入
华鲁恒升 33 持有 持有
中信证券 32 持有 买入
保利地产 32 买入 买入
水井坊 32 持有 持有
山西汾酒 32 持有 持有
万科A 32 持有 买入
太阳纸业 32 持有 持有
先导智能 31 持有 买入

行业关注度

更多>>
行业名称关注度关注股票数买入评级数
电子信息 855 107 394
生物制药 524 71 243
汽车制造 518 40 214
金融行业 396 33 110
机械行业 396 59 162
化工行业 364 58 160
电子器件 358 64 181
商业百货 305 44 139
酒店旅游 298 21 140
酿酒行业 298 18 143
建筑建材 281 44 169
食品行业 279 32 123
交通运输 266 33 142
服装鞋类 228 26 134
钢铁行业 223 26 67
房地产 218 31 100
其它行业 187 26 100