Dưới làn sóng trí tuệ nhân tạo, các sản phẩm nhà thông minh xuất hiện vô tận, nhưng trong suốt quá trình phát triển của ngành, thực sự có thể bước vào dòng sản phẩm được tính đến và rô bốt quét nhà là một trong những "sản phẩm nổi tiếng trên Internet".
Theo dữ liệu từ Zhongyikang, quy mô thị trường robot quét rác ở Trung Quốc chỉ là 840 triệu nhân dân tệ vào năm 2013, nhưng đến năm 2020, quy mô thị trường đã đạt 9,4 tỷ nhân dân tệ. Sự tăng trưởng nhanh chóng của thị trường cũng buộc hiệu suất của robot quét phải liên tục cải thiện "giới hạn dưới", đặc biệt thông minh đã trở thành một tính năng có giá trị gia tăng cao của robot quét.
Từng bước robot quét nhà dần "hoàn thiện"
Sau đợt lạnh năm 2019, thị trường xe quét rác đã phục hồi nhanh chóng vào năm 2020. Ngoài tác động của dịch bệnh, nguyên nhân quan trọng nhất vẫn là sự đổi mới và tiến bộ của công nghệ robot quét rác. Đặc biệt, nhiều loại robot quét tích hợp quét, hút bụi tự động, lau nhà tự động và các chức năng khác xuất hiện, cải thiện đáng kể khả năng làm sạch, để giải quyết tình huống khó xử của người dùng bị chỉ trích bởi robot quét "không quét sàn".
Và quét robot một điểm đau lớn khác, trí thông minh cũng được tập trung vào ngành công nghiệp. Kể từ khi robot quét phát triển, quá trình lặp lại công nghệ điều hướng đã dần thay đổi từ đổi mới táo bạo sang đổi mới tiến bộ. Mặc dù công nghệ cơ bản liên tục được làm phong phú, nhưng rất khó để cải thiện đáng kể hiệu suất của các sản phẩm hiện có trong một thời gian ngắn. Hiện tại, trong bản nâng cấp thông minh được nhắm mục tiêu nhiều hơn để cải thiện khả năng tránh chướng ngại vật thông minh của sản phẩm, tương tác giữa người và máy tính, v.v.
Từ dị đến hợp, ai là "giải pháp tối ưu"?
Vào năm 2020, các sản phẩm ngôi sao trong thị trường robot đang càn quét, Stone T7Pro và Covos Geopo T8, đều áp dụng cách cảm biến tầm nhìn hợp nhất Lidar trong công nghệ điều hướng, không chỉ phá vỡ tình trạng cạnh tranh lâu dài về tính đồng nhất nghiêm trọng mà còn được đón nhận rộng rãi. khen ngợi từ người tiêu dùng trong thị trường tiêu dùng. Từ quan điểm kỹ thuật, độ tin cậy của Lidar đã được xác minh rộng rãi, nhưng những thiếu sót của nó cũng ngày càng nổi bật với nhu cầu thị trường ngày càng tăng. Do hạn chế của các thuộc tính cảm biến, không thể xác định ngữ nghĩa môi trường và bố cục bị hạn chế, dẫn đến hiệu quả tránh chướng ngại vật thực tế của sản phẩm không lý tưởng và thường xảy ra hiện tượng tiếp xúc sai, va chạm và các hiện tượng khác. Việc bổ sung cảm biến tầm nhìn đã bù đắp đáng kể những khiếm khuyết của LiDAR, đồng thời cải thiện đáng kể khả năng tránh chướng ngại vật và khả năng ra quyết định của sản phẩm. Ngoài ra, nó cũng có thể nhận ra việc làm sạch từ xa thông qua cảm biến hình ảnh và với giọng nói cũng có thể hoàn thành một loạt các hành động tương tác, dễ chơi và tương tác hơn.
Các sản phẩm của Pioneer đã được thị trường kiểm chứng, làm cho loại sản phẩm này nhanh chóng trở nên phong phú, nhưng trong quá trình hạn chế bố trí cảm biến laser do cạnh của vấn đề dần dần lọt vào tầm nhìn của người tiêu dùng, do giới hạn cao, dẫn đến hầu hết đáy nhà khó lau chùi hoặc thường xuyên bị kẹt lại trở thành một điểm nhức nhối khác. Đầu năm nay, rô-bốt quét X100 do 360 phát hành và rô-bốt quét siêu mỏng do Xiaomi ra mắt cách đây không lâu rõ ràng là nhằm giải quyết nhu cầu này.
Để giải quyết nhu cầu thị trường không ngừng nâng cấp, các chương trình hợp nhất công nghệ đang trở nên đa dạng và trưởng thành hơn, nhưng không thể bỏ qua sự gia tăng chi phí do nó gây ra. Hiện tại, hầu hết các ứng dụng của các chương trình như vậy trên thị trường là các sản phẩm cao cấp, trong khi các sản phẩm trung cấp và cấp thấp vẫn còn khó khăn. Thứ hai, với việc bổ sung liên tục các cảm biến, không chỉ mang đến những thách thức cho không gian rô-bốt chật chội mà còn làm tăng đáng kể độ phức tạp của hệ thống, dẫn đến áp lực tính toán phức tạp hơn và không ngừng cải thiện sức mạnh tính toán của nền tảng, sẽ chỉ dẫn đến sự gia tăng hơn nữa chi phí. Chi phí cao rõ ràng là mâu thuẫn với xu hướng thị trường chìm và không phổ biến. Vai trò của công nghệ trực quan trong điều hướng, thường là "vai trò hỗ trợ" của các giải pháp hội tụ, vượt xa điều đó.
Visual trưởng thành, từ "vai phụ" thành "vai chính"
Trên thực tế, tầm nhìn không phải là một công nghệ mới. Nó cũng đã trải qua nhiều năm phát triển với robot quét dọn. Tuy nhiên, do khó phát triển công nghệ hình ảnh, hiệu suất ứng dụng sản phẩm ban đầu không lý tưởng. Với sự trưởng thành liên tục của công nghệ hình ảnh, nó cho thấy tiềm năng to lớn trong việc điều hướng, tránh chướng ngại vật, nhận dạng, tương tác và các khía cạnh khác cũng như mức độ tích hợp dễ dàng của nó để cho ngành nhìn thấy một hướng đi mới. Là một công ty công nghệ AI sơ khai có bố trí thị giác máy tính ở Trung Quốc, INDEMIND đã đặc biệt phát triển sơ đồ điều hướng thị giác hai mắt cho rô-bốt quét vào năm 2020. So với sơ đồ hợp nhất công nghệ, sơ đồ này chỉ tốn 1/3 chi phí. Đồng thời, việc bố trí các hạn chế tối thiểu, có thể làm giảm đáng kể chiều cao của thân máy bay.
Về mặt triển khai chức năng, sơ đồ có thể cung cấp khả năng xây dựng bản đồ, lập kế hoạch đường đi, nhận dạng đối tượng, tránh chướng ngại vật thông minh và tương tác quyết định và các chức năng khác, để đạt được điều hướng, tránh chướng ngại vật và quyết định TẤT CẢ TRONG MỘT, cải thiện đáng kể mức độ tích hợp và trí thông minh của hệ thống, giảm chu kỳ nghiên cứu và phát triển.
Ngoài ra, độ chính xác định vị < 1 phần trăm và độ chính xác thái độ < 1 độ đã đạt được trong dữ liệu điều hướng và định vị, đạt mức tương đương với sơ đồ laze. Dựa vào công nghệ hình ảnh âm thanh nổi độc đáo, nó có thể cung cấp khả năng tính toán độ sâu với sai số nhỏ hơn 1 phần trăm trong phạm vi 0.05-1.5 m, thực hiện xây dựng bản đồ ba chiều, có thể xác định hơn một tá danh mục, hàng trăm đồ gia dụng, độ chính xác nhận dạng đối tượng <2cm và theo thông tin nhận dạng có thể thực hiện các hành động tránh khoảng cách tránh chướng ngại vật khác nhau. Đồng thời, có thể đạt được nhiều yêu cầu tương tác như theo dõi mục tiêu, vận hành và chăm sóc khu vực được chỉ định bằng cách định cấu hình logic nghiệp vụ để cải thiện khả năng tương tác thông minh của rô-bốt.