智能扫地机器人配置与分类---高端机篇

1.      旋转式激光导航---激光SLAM

SLAM:Simultaneous Localization and mapping 即时定位与地图构建

激光测距模组通过电机皮带带动旋转,通过激光发射后触及障碍物反射回来的时间判断自己和障碍物之间的距离,从而判断自己的相对位置,实现测距和定位。

功能

1.     激光雷达的直接功能是测距

2.     通过软件算法实现定位功能

3.     寻找回充座功能。一般有激光导航功能的机器的回充座在结构设计时都会有特征码,便于机器识别进行充电

特征码:特定的尺寸和深度的结构,便于激光通过测距识别,特征码零件必须高光,便于反射强烈的信号,有些粘贴反光纸以增强反射的激光信号

相关参数

探测距离通常0.17-6m(有的公司能做到最大范围10m),探测精度±3%(小米采用的激光雷达最大探测距离6m,精度±2%,),输入电压5V±5%,环境温度0-40℃,转速6rps,冷热冲击-20-60℃,,连续工作时长1000h(电机寿命是瓶颈,皮带对寿命没有影响。激光雷达转动只是保证每个角度都能检测到,皮带拉长打滑,只是转速下降,但激光只需要能旋转就能实现测距和定位,所以转速稍稍下降并不影响激光雷达模组探测的功能和精度)

安装定位

雷达俯仰角度影响算法和定位,建图时对俯仰很敏感,雷达可以高但不能低,俯仰误差会有打到面盖上的风险,可以尽量高一点,向上俯仰一点,只要有俯仰就会有误差,但实测暂未出现有误差情况,或者说稍许的俯仰对精度的影响微乎其微,其误差在可接受范围内。水平位置精度有误差则不影响定位和建图

由于激光雷达最小检测距离0.17m,靠近激光雷达有一部分盲区,故激光雷达安装在机器正中央比安装在机器正后部更好。这也将小米1代雷达安装在正后方,而到了石头扫地机时将位置改到机器中央的原因,其目的就是为了消除盲区

改善方案:

1.激光雷达中心延伸线高于前撞最高点,ID高度必须预留。

2.雷达发射设定公差在±1°以内,若雷达被遮挡软件检测时应有报错

3.雷达探测精度很高,有出现面盖上贴标签纸出现报错,应避免激光雷达前贴标签纸

灰尘影响

只要不是大面积的灰尘,对探测精度没有影响。事实上雷达在转动过程中,镜片是不易粘上灰尘的

用户使用场景

若激光雷达前面的机身上放有物体挡住激光路径,或者直接将机器面盖打开会将激光路径遮挡,此时传感器会认为前方有障碍物而一直后退

解决方案

通过软件逻辑解决,连续后退依然检测到前方有障碍物时提醒用户拿掉物品或者将机器面盖盖下即可

优势与不足

技术成熟,可靠性高

建图直观,精度高,不存在累计误差

激光雷达模组结构复杂成本高

玻璃透光不能识别,故小米机器在正前方增加超声波传感器

典型代表机型:米家扫地机器人

2. 固定式激光导航---激光SLAM

旋转式激光雷达是整机不旋转而激光雷达模组旋转,固定式激光雷达是机器旋转而激光模组固定不动,同样是有激光发射头和镜头接收端固定在同一模组上,开机启动时机器必须旋转一周建立地图。


安装

固定式激光雷达一般安装在机器前方,且与机器前进方向(也就是机器的中轴线)有一定的夹角,需要定位精确和固定可靠

功能

1. 激光雷达的直接功能是测距

2. 通过软件算法实现定位功能

3.寻找回充座功能。一般有激光导航功能的机器的回充座在结构设计时都会有特征码(特定的尺寸和深度的结构,便于激光通过测距识别),便于机器识别进行充电

4. 除此之外,由于安装夹角的原因,还多了沿墙的功能

沿墙:机器距离墙壁10mm沿着墙壁清扫,为了更好的清扫墙边的灰尘

灰尘影响

由于固定式激光接收镜头比旋转式激光接收镜头更大,且不能通过自身旋转抵挡灰尘,所以就更应该注意接收镜头防灰,一般会在接收镜头前部装一个软胶套,既符合前撞运动的功能,还能起到防灰的作用

装配

旋转式激光雷达是开放式的,而固定式激光雷达确实安装在机器底盘,正前方还有前撞,为了便于激光的发射和接收,必须在前撞上安装激光滤波片,滤掉外界的噪音,仅允许特定频率的光波穿过

清扫模式

无论是旋转式激光还是固定式激光,其目的都是测距实现定位进而进行规划导航完成智能清扫任务,所以固定式激光的机器在清扫之前必须需要机器360度旋转一周,扫描出周围环境的轮廓,进行建立地图

优势与不足

成本高

玻璃透光不能识别

典型代表机型:Rogue 970 价格3500元

3. 单目视觉导航---V-SLAM

V-SLAM:Visual Simultaneous Localization andMapping 基于视觉的即时定位与地图构建

利用多帧图像来估计自身的位姿变化,再通过累计位姿变化来计算距离物体的距离,并进行定位与地图构建;


导航原理

通过摄像头找到墙顶特征或墙角等参照物,并拍出多帧的图像,通过算法计算处理,获得机器在周围环境中的位置,并计算距离周围环境物体之间的距离,进而实现定位与导航

局限性

周围环境(或墙顶位置)没有参照物或参照特征的地方无法实现导航功能;

环境光弱的地方无法实现导航功能

安装方式

安装在机器的正上方,摄像头方向与地面垂直向上

安装在机器的正上方,摄像头方向与地面有夹角不垂直

优势与不足

整个摄像头模组结构简单,成本低廉

地图构建存在累计误差

典型代表机型

iRobot 980

4. AIVI人工智能扫地机器人

AIVI:Artificial Intelligence Visual Identify人工智能和视觉识别

前言

无论是激光导航还是陀螺仪弓字型清扫模式,亦或是随机碰撞类型,都存在一个问题,无法正确判别眼前的障碍物是什么;

如果障碍物是鞋子/袜子/狗粪/猫屎,机器不具备设别这些障碍物的能力,定然会推着这些障碍物走,不仅没有起到清扫屋子的功能,反而成了搅屎棍。

这就预示了智能扫地机器人的发展将会往人工智能和视觉识别的方向上倾斜,于是第一款也是唯一一款上市被赋予人工智能和视觉识别的智能扫地机(地宝DG70)应运而生,虽然该机障碍物识别功能在市场上的反馈不尽人意,但这仅仅是第一次的尝试。

原理

被赋予人工智能和视觉识别的扫地机器人,是通过将家庭环境中可能遇到的所有障碍物(如鞋子/袜子/狗粪/猫屎)不同角度不同形状不通过类别不同颜色等等的图像储存在机器内存里面,当摄像头录摄到障碍物时会与内存里的图片进行比对,进而判别障碍物的类别和种类,从而进行特定有效的避障

分类

单目AIVI:障碍物识别功能不尽人意

双目AIVI:个别家厂商已开发研制许久,但终因技还未成熟且成本较高,暂无一上市

展望

智能扫地机器人未来市场趋势在人工智能和视觉识别、带导航功能、陀螺仪弓字型清扫这三大方向,随机碰撞式清扫类型的机器将逐渐被淘汰。

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