双目视觉能否推动扫地机器人再次迭代?

2021-03-29 11:23 来源: TechWeb 

  近几年,随着人工智能技术的进步和生活水平的提高,扫地机器人大张旗鼓的进军市场,然而一片火热的背后其口碑却一直争议不断,噱头大于实际是很多消费者购买体验后的直观感受。一款产品的“受欢迎度”不应受过度营销、时尚风气等过多场外因素的影响,而应该回归产品本身。

  扫地机器人虽作为“新兴小家电”,事实上早在1996年便已进入市场,不过受限于早期技术薄弱,算法成熟度不足,实际表现差强人意,一直处于小众市场,随着导航技术的不断升级,口碑才得以改观,然而当前市场需求再次升级倒逼产品力提升,扫地机器人即将面临再次迭代。

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  扫地机器人“痛”与“需”

  扫地机器人发展至今历经20个年头,从小众转向大众,不只是时间的沉淀,背后的关键是技术创新。2010年激光导航技术的出现,是扫地机器人发展阶段的重要转折点,激光导航使扫地机器人摆脱随机碰撞,同时导航系统的精度和稳定性得到显著提升,实现自主导航和全局规划式清扫,真正让扫地机器人迈入了智能化的第一步。

  而今,10年过去,市场需求升级倒逼产品力提升,扫地机器人的发展却再遇瓶颈。产业变革涌动,扫地机器人面临再次迭代,如何下好“关键棋”?

  随着对扫地机器人智能化技术的开发,激光导航已经走到了技术天花板。避障失效、不灵敏,不支持智能交互几乎是目前市场所有扫地机器人的通病,而关键原因便是由于激光导航的局限性导致。

  从技术原理上讲,激光导航是发射光束然后再接收反射回来的光线,以此测绘出环境地图,根据数据计算出扫地机器人的位置信息。不过该原理只能测绘出比较基础的二维图像,缺少环境信息,无法支持系统实现交互需求,同时受限于布局结构问题,对低矮障碍物容易产生视野盲区,导致避障失效、误触等问题,因此,如何找到新的导航方案成为了行业性难题。

  智能化升级,“眼”是关键

  当从前的“卖点”变成了基本要求,新的方向在哪里?厂商们纷纷把目光投向了视觉导航。 导航技术作为扫地机器人的“眼”+“小脑”,激光导航解决了“我在哪”、“我要去哪”、“怎么去”的三大基础难题,而视觉导航则在这基础上解决了“看的见”、“看得懂”、“懂决策”更深层次的难题。 视觉导航模仿人的视觉,通过视觉传感器获取丰富的环境信息和深度信息,实现测距、定位和自主导航。视觉导航通过强大的算法在开阔空间内可以实现更为高效的导航,在作业过程中通过识别出障碍物信息实现策略性避障,并在地图上创建可视化地标以进行位置追踪,识别已清扫和待清扫区域。同时,还能够配合目标交互指令,实现人机协作。

  虽然视觉导航的优势明显,但目前普及度并不高。

  由于当下很多厂商大多都在采用激光导航技术,因此,它们在营销方式上依然“固步自封”,市场教育落后,导致用户对视觉导航熟知度不高。精准、稳定固然是激光导航的优势,但从技术原理上,视觉导航除了实现自主导航外,在智能避障、智能交互方面有着无可替代的优势,同时更有着巨大的智能拓展性。

  除了受市场教育落后的原因除外,目前已有的视觉导航方案大多成熟度不足,导致视觉导航在表现中并不理想也是客观原因。不过能够看到的是,不少头部厂商已经在尝试“激光导航+视觉传感器”的融合方案,用以弥补激光导航的不足,但这类方案成本过高,与市场发展方向相悖,注定只能是过渡方案,并非“最优解”。

  产业变革,双目视觉导航方案成熟

  目前,投入扫地机器人视觉导航的企业不在少数,如国内行业新锐INDEMIND,INDEMIND在2020年,便推出了以“AI+双目视觉”为框架,专为扫地机器人导航、避障、智能决策All IN ONE的一体化解决方案。

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  据了解,该方案提供空间建图、导航定位、路径规划、智能避障、家居识别、智能交互等功能,在导航定位数据上实现定位精度<1%,姿态精度<1°,足以媲美激光导航方案。

  需要提到的是,不同于二维建图,INDEMIND双目视觉导航模组依靠独有的立体视觉技术,提供0.05-1.5m范围内误差小于1%的深度计算,建立三维空间地图,实现识别十几种大类,100多种常见家居物品,识别精度<2cm,快速准确识别电线、插线板、鞋子、宠物粪便等各种低矮障碍物,并根据不同障碍物信息采用策略性避障。

  此外,在智能交互方面,双目视觉导航模组配合交互指令,可实现指定区域清扫、智能跟随等,同时开放智能决策、交互模板,可实现更多自定义需求,如智能看护、安防等。

  产业变革,技术迭代,激光导航依然有着它独有的优势,未来视觉能否革了激光的命尚未可知,但毫无疑问视觉导航将是推动扫地机器人再次迭代的“关键棋”。

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