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哪里臟掃哪里,臟污識別將成掃地機器人下一個“卷”點?

雙目立體視覺 ? 來源:雙目立體視覺 ? 作者:雙目立體視覺 ? 2024-03-29 15:40 ? 次閱讀
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讓“人工式”清潔成為可能。

同質化競爭中的下一個“卷”點?

對于掃地機器人而言,臟污識別并非是個新概念,從2022年開始就有廠商提出,只是相較于其它方面的“內卷”,廠商們最初對它的重視程度并不高,目前臟污識別的識別率和類型也都不太理想。但隨著清潔需求的提升,機器人需要具備更智能、更高效率的清潔策略,而臟污識別成為了一個必要條件。

想象一下,當機器人通過識別垃圾、判定臟污程度、檢測地面,生成AI垃圾熱點圖,并能自主決策并執(zhí)行清潔幾遍、清潔力度(毛刷壓力和速度、出水量等)、清潔多久等清潔策略,或許才真正實現(xiàn)Hands-free。

目前,市面上絕大多數(shù)掃地機器人均不具備臟污識別能力,由于系統(tǒng)無法感知場景中哪里臟、臟污是什么、哪里容易臟,所以都采用了平均化、全覆蓋的清掃方案,這種“以勤補拙”的方式顯然已不能適用當下的清潔要求。

以實際家庭場景為例,每個區(qū)域的臟污程度和臟污類型都不同,如沙發(fā)旁邊多零食殘渣和飲料液體、廚房地面多廚余污漬等,但機器人對于不同區(qū)域,清潔方式始終是一致的,且無法判斷清潔結果,就會出現(xiàn)重污區(qū)域沒有清理干凈,若采用多遍清掃,又會導致重復清掃,耗能增加,整體清潔效率低,體驗感下降等問題。

需要承認的是,臟污識別技術不能“包治百病”,機器人也仍達不到人的靈活性,但它卻能幫助機器人做到最大程度的“人工式”清潔,有效減少人工干預,提升機器人的清潔效率和質量。因此,作為提升機器人作業(yè)表現(xiàn)的重要技術,INDEMIND對臟污識別進行了集中研發(fā),目前在行業(yè)內已率先取得突破。

讓“畫餅”成為真實力

INDEMIND臟污識別技術是基于INDEMIND融合攝像頭、高清攝像頭、補光燈等,進行模塊化、小型化、一體化設計的視覺模組,配合自研圖像算法,實現(xiàn)臟污檢測功能。目前,INDEMIND臟污識別技術支持任何地面材質、花色、光線下的透明、半透明,不透明液體及干涸污漬識別、顆粒狀臟污識別、粉末狀臟污識別。

在實際測試中,針對不同花色的地板,不同程度的液體臟污(奶茶、牛奶、咖啡、水、醬油、油等)、固體臟污(面包屑、方便面渣、沙礫、碎紙片等),機器人均能有效識別,處于行業(yè)領先水平。

INDEMIND機器人臟污識別演示

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在清潔過程中,機器人能夠將臟污檢測結果及位置與場景地圖和軌跡進行疊加,實現(xiàn)全場景的臟污地圖管理。

基于立體視覺的全品類全場景臟污識別技術,為掃地機帶來主動清潔能力革命和清潔模式革命。一方面,機器人不再受制于清潔結構和自身重量,對重度臟污可以執(zhí)行多次清潔及清潔成果檢測策略,提升清潔能力上限;并且不再受制于定期清潔計劃,具備主動臟污巡檢和作業(yè)能力。

另一方面,針對不同臟污類型可定制自主清潔策略。以智能作業(yè)為例,機器人在清潔過程中,通過自主判斷前方臟污的類型和程度,如識別到重度液體臟污(醬油),機器人將會針對此區(qū)域進行單獨清掃,避免拖布污染其他區(qū)域,并根據(jù)地面清潔結果,執(zhí)行小范圍內的二次或多次清潔。

在方案應用上,臟污識別技術已應用到INDEMIND家用機器人導航方案「家用機器人AI Kit」,該方案基于一體化立體視覺模組,搭載自研的INDEMIND OS Lite家用機器人AGI系統(tǒng),可為機器人實現(xiàn)導航定位、智能避障、路徑規(guī)劃、決策交互等多種核心功能,是包含軟硬件的ALL IN ONE解決方案。相較于激光融合方案,成本只有其1/3,且功能表現(xiàn)也有著明顯提升,可廣泛應用于家用掃地、陪護、教育、玩具等家用機器人。

審核編輯 黃宇

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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