Pod valom umjetne inteligencije, proizvodi za pametne kuće pojavljuju se u beskonačnom nizu, ali tijekom razvoja industrije stvarno se može ušetati u obitelj proizvoda na prebrojavanje, a robot za metenje jedan je od "proizvoda poznatih internetskih osoba".
Prema podacima tvrtke Zhongyikang, tržišni opseg robota za metenje u Kini iznosio je samo 840 milijuna juana 2013., no do 2020. tržišni je opseg dosegao 9,4 milijarde juana. Brzi rast tržišta također prisiljava performanse robota za metenje da stalno poboljšavaju "donju granicu", posebno inteligentno je postalo značajka visoke dodane vrijednosti robota za metenje.
Korak po korak, robot za metenje postupno postaje "savršen"
Nakon hladnog vala 2019., tržište čistača brzo se oporavilo 2020. Uz utjecaj epidemije, najkritičniji razlog i dalje su inovacije i napredak tehnologije robota za čišćenje. Konkretno, pojavljuju se razni roboti za metenje s integriranim metenjem, automatskim skupljanjem prašine, automatskom krpom za čišćenje i drugim funkcijama, koje uvelike poboljšavaju sposobnost čišćenja, kako bi se riješio korisnik koji je kritiziran od strane robota za metenje koji "ne briše pod" neugodnu situaciju.
A robot za čišćenje još je jedna velika bolna točka, inteligencija je također usmjerena na industriju. Od razvoja robota za čišćenje, iteracija navigacijske tehnologije postupno se promijenila od smjele inovacije do progresivne inovacije. Iako se temeljna tehnologija stalno obogaćuje, teško je značajno poboljšati performanse postojećih proizvoda u kratkom vremenu. Trenutno je inteligentna nadogradnja više usmjerena na poboljšanje sposobnosti inteligentnog izbjegavanja prepreka proizvoda, interakcije između čovjeka i računala i tako dalje.
Od singularnosti do fuzije, tko je "optimalno rješenje"?
Godine 2020. proizvodi zvijezde na tržištu robota za metenje, Stone T7Pro i Covos Geopo T8, usvojili su način Lidar fuzijskog vizualnog senzora u navigacijskoj tehnologiji, koji ne samo da je razbio dugoročnu konkurentsku situaciju ozbiljne homogenosti, već je dobio i široku popularnost. pohvale potrošača na potrošačkom tržištu. S tehničke točke gledišta, pouzdanost Lidara je naširoko provjerena, ali i njegovi nedostaci su sve izraženiji s povećanjem potražnje na tržištu. Zbog ograničenja atributa senzora, semantika okoliša ne može se identificirati, a raspored je ograničen, što rezultira time da stvarni učinak izbjegavanja prepreka proizvoda nije idealan, a često dolazi do pogrešnog kontakta, sudara i drugih pojava. Dodavanje senzora vida uvelike nadoknađuje nedostatke LiDAR-a i značajno poboljšava sposobnost izbjegavanja prepreka i sposobnost donošenja odluka proizvoda. Osim toga, također može realizirati daljinsko čišćenje putem vizualnog senzora, a s glasom također može dovršiti niz interaktivnih radnji, više igrivih i interaktivnih.
Pioneer proizvode je provjerilo tržište, čineći ovu vrstu proizvoda brzo bogatim, ali u procesu ograničenja izgleda laserskog senzora uzrokovana rubom problema postupno u viziju potrošača, zbog visoke granice, što je rezultiralo u većini dno kuće koje se teško čisti ili često zaglavi postalo je još jedna bolna točka. Ranije ove godine, robot za metenje X100 koji je objavio 360 i ultratanki robot za metenje koji je nedavno objavio Xiaomi jasno su usmjereni na rješavanje ove potrebe.
Kako bi se riješila stalno rastuća tržišna potražnja, programi spajanja tehnologije postaju sve raznovrsniji i zreliji, ali porast troškova uzrokovan time ne može se zanemariti. Trenutačno, većina primjena takvih programa na tržištu su proizvodi visoke klase, dok je proizvode srednje i niske razine još uvijek teško podnijeti. Drugo, uz kontinuirano dodavanje senzora, ne samo da donosi izazove skučenom robotskom prostoru, već i značajno povećava složenost sustava, što rezultira kompliciranijim proračunskim pritiskom i stalnim poboljšanjem računalne snage platforme, samo će dovesti do daljnjeg povećanja troškovi. Visoki troškovi očito su u suprotnosti s tonućim tržišnim trendovima i nisu univerzalni. Uloga vizualne tehnologije u navigaciji, koja je često "uloga podrške" konvergencijskih rješenja, daleko nadilazi to.
Vizualna zrelost, od "sporedne uloge" do "glavne uloge"
Zapravo, vizija nije nova tehnologija. Također je doživio godine razvoja s robotima za metenje. Međutim, zbog poteškoća u razvoju vizualne tehnologije, performanse rane primjene proizvoda nisu idealne. Uz kontinuiranu zrelost vizualne tehnologije, pokazuje veliki potencijal u navigaciji, izbjegavanju prepreka, identifikaciji, interakciji i drugim aspektima, kao i njegov laki stupanj integracije omogućuje industriji da vidi novi smjer. Kao rana tehnološka tvrtka AI s rasporedom računalnog vida u Kini, INDEMIND je 2020. godine posebno razvio navigacijsku shemu binokularnog vida za robote za čišćenje. U usporedbi sa shemom fuzije tehnologije, ova shema košta samo 1/3 svoje cijene. U isto vrijeme, izgled minimalnih ograničenja, može uvelike smanjiti visinu trupa.
U smislu implementacije funkcija, shema može pružiti izradu karte, planiranje staze, prepoznavanje objekata, inteligentno izbjegavanje prepreka i interakciju donošenja odluka i druge funkcije, kako bi se postigla navigacija, izbjegavanje prepreka i odluka SVE U JEDNOM, značajno poboljšala integraciju i razinu inteligencije sustava, smanjiti ciklus istraživanja i razvoja.
Osim toga, točnost pozicioniranja < 1 posto i točnost položaja < 1 stupanj postignuti su u podacima o navigaciji i pozicioniranju, čime je dosegnuta ista razina kao laserska shema. Oslanjajući se na jedinstvenu tehnologiju stereo vida, može osigurati izračun dubine s pogreškom manjom od 1 posto unutar raspona od 0.05-1.5 m, ostvariti trodimenzionalnu konstrukciju karte, može identificirati više od desetak kategorije, stotine kućanskih predmeta, točnost prepoznavanja predmeta < 2 cm, a prema identifikacijskim informacijama može napraviti različite radnje izbjegavanja prepreka i izbjegavanja udaljenosti. U isto vrijeme, višestruki zahtjevi za interakciju kao što su praćenje mete, rad u određenom području i njega mogu se postići konfiguracijom poslovne logike kako bi se poboljšala sposobnost inteligentne interakcije robota.