• 方寸之间尽显科技 主流扫地机器人避障系统大揭秘_科技

  • 发布日期:2020-09-06 07:36   来源:未知   阅读:

所以就目前来说,最适合扫地机器人的避障方式还是视觉识别技术。根据产品种类的不同,也有单、双目两种配置。有些产品选择了单目避障,通过单摄像头记录障碍物的形状,然后再通过算法来识别当前物体的大小和距离,但是对于数据库内不存在的物体则无法预估距离。而双目避障则不会出现这样的问题,除了拥有视觉识别特有的优势以外,双目避障系统通过双摄像头所记录的信息,利用平行拍摄的方法,识别两个摄像头所记录图像的差异,可以提供更多的数据用于识别障碍物的种类。

综合来说,从实用性和成本的角度来考虑,使用双目识别技术的扫地机器人都能更好地适应工作环境,同时就避障性能来说,也能够识别出更多种类的障碍物,然后再通过数据库和算法选择应对方式。今年由石头科技出品的石头扫地机器人T7 Pro采用的就是这种方式,可以轻松地识别包括线材、地毯、玩具甚至动物的排泄物,获得具体的信息后可以根据AI算法给出避让指令,同时还可以在手机端直接看到物品的图片和识别结果。

以上就是我们今天对市场上扫地机器人常见的避障系统的介绍,相比过去碰撞避障的方式,如今的扫地机器人变得更加智能也更加安全,通过视觉方案所达成的效果相当于为扫地机器人配备了一双“眼睛”,这双眼睛也为扫地机器人带来了更多可能。

石头扫地机器人T7 Pro双目识别障碍物

石头扫地机器人T7

激光雷达也用于自动驾驶(图源来自网络)

3D结构光和ToF技术原理(图源来自网络)

提到3D结构光和dToF技术想必大家都不会太陌生,因为它在手机行业已经得到普及,主要应用于面部识别领域。但是3D结构光相比dToF却有着明显劣势,主要原因是因为3D结构光的可识别范围相对有限,如果用于扫地机器人则会表现为双线结构光空间感知能力差,避障距离有限。dToF相比3D结构光有着明显的提升,因为它主要识别的是物体表面光源的信息,可识别距离也比较远,但是硬件成本居的高不下,也是dToF难以普及的原因。 另外,3D结构光和dToF在扫地机器人应用上最大的问题就在于,智能识别物体存在与否,但是不能够对障碍物进行准确的识别,不能为系统提供有策略性的避障建议。

根据行业内相关数据显示,2020年将成为智能家用电器爆发的一年,越来越多的智能产品走入千家万户,改变了人们的生活方式,在今年618期间,家用电器的总销售额达到了621.45亿元,其中智能家电成为用户新宠,以扫地机器人为首的清洁类智能家电打开了人们对于家用电器的新认知。

当然,对于安全问题也无需担心,石头扫地机器人T7 Pro的双目识别系统不会上传任何图片,在本地进行识别,不会泄露用户家中的任何一条信息,这一点上是完全可以放心的。

石头扫地机器人的T7 Pro双目避障系统

自此,距离第一代扫地机器人诞生已经超过了23年,在这二十余年中,扫地机器人经历了无数次的更新迭代,如今已经能够成为成熟的民用化产品。对于扫地机器人来说,除了清扫和路径规划以外,最重要的就是避障能力,相比前两种能力,避障一直被人所忽略,但实际上避障能力才是最考验硬件和算法的体现。因为避障不仅体现了扫地机器人的智能性,同时也代表着它的工作效率。

除此之外,为了解决暗光环境工作的问题,石头扫地机器人T7 Pro在双目避障系统上添加了红外LED补光灯,通过定制的RGB+IR双通的滤波片判断环境光照条件,白天时补光灯处于关闭状态,摄像头内部的Sensor主要接收可见光。但是当进入如床底、柜子底或者夜晚工作时,补光灯自动打开,Sensor接收的则是红外光,通过这样的设计保证石头扫地机器人T7 Pro在任何光照条件下都能持续工作。

如今,激光雷达几乎成为了各个品牌扫地机器人的标配,因为它除了避障以外还普遍应用于扫地机器人对房间全局扫描,影响到路径规划能力,但是如果依靠激光雷达识别障碍则会有较大的误差。旋转发射和接收的激光光束,并不能快速地识别出障碍物,同时一般激光雷达被安装在扫地机器人的顶部,这也导致了扫地机器人前端地面成为了盲区,往往还未识别出障碍物就已经撞了上去。同时它也只能获得物体的深度,但并不能对物体进行具体的识别。

目前行业内不同品牌使用的避障技术有着相当大的区别,总结起来,主要包括3D结构光、dToF、单双目视觉技术以及激光雷达。