人工知能の波の下で、スマートホーム製品は絶え間なく出現していますが、業界の発展を通じて、実際に製品ファミリーに足を踏み入れることができ、掃除ロボットは「インターネットセレブ製品」の1つです。
Zhongyikang のデータによると、中国の掃除ロボットの市場規模は 2013 年にはわずか 8 億 4000 万元でしたが、2020 年までに市場規模は 94 億元に達しました。 市場の急速な成長により、掃除ロボットの性能も「下限」を継続的に改善する必要があり、特にインテリジェントは掃除ロボットの高付加価値機能になっています。
一歩一歩、掃除ロボットは徐々に「完璧」に
2019年の寒波の後、2020年にスイーパー市場は急速に回復しました。流行の影響に加えて、最も重要な理由は依然としてスイープロボット技術の革新と進歩です。 特に、自動集塵、自動掃除モップなどの機能を統合した掃除ロボットが登場し、掃除能力を大幅に向上させ、ユーザーが掃除ロボットに「床を掃除しない」という厄介な状況を批判してきました。
そして掃除ロボットはもう一つの大きな問題点であり、インテリジェンスも業界に焦点を当てています。 掃除ロボットの開発以来、ナビゲーション技術の反復は、大胆な革新から進歩的な革新へと徐々に変化しました。 基盤となる技術は常に充実していますが、既存製品の性能を短期間で大幅に向上させることは困難です。 現在、インテリジェントなアップグレードでは、製品のインテリジェントな障害物回避能力、人間とコンピューターの相互作用などを改善することを目的としています。
特異点から融合まで、「最適解」は誰?
2020年、広範なロボット市場のスター製品であるStone T7ProとCovos Geopo T8は、どちらもナビゲーション技術にLidarフュージョンビジョンセンサーの方法を採用し、深刻な同質性という長期的な競争状況を打破しただけでなく、広く受け入れられました消費者市場の消費者からの賞賛。 技術的な観点からは、Lidar の信頼性は広く検証されていますが、市場の需要が高まるにつれて、その欠点もますます顕著になっています。 センサー属性の制限により、環境セマンティクスを識別できず、レイアウトが制限されているため、製品の実際の障害物回避効果は理想的ではなく、誤接触、衝突などの現象が頻繁に発生します。 ビジョン センサーの追加は、LiDAR の欠点を大幅に補い、製品の障害物回避能力と意思決定能力を大幅に向上させます。 さらに、視覚センサーを介してリモートクリーニングを実現することもでき、音声で一連のインタラクティブなアクションを完了することもでき、より遊びやすくインタラクティブになります。
パイオニア製品は市場で検証されており、この種の製品はすぐに豊富になりますが、問題の端に起因するレーザーセンサーのレイアウト制限の過程で、上限が高くなるため、消費者の視野に徐々に入り込みます。家の底が掃除しにくい、または頻繁に詰まることが、別の問題点になっています。 今年の初めに、360 がリリースした X100 掃除ロボットと、最近 Xiaomi がリリースした超薄型掃除ロボットは、明らかにこのニーズに対応することを目的としています。
絶え間なく進化する市場の需要を解決するために、技術融合プログラムはより多様化、成熟化していますが、それによるコストの急増は無視できません。 現在、市場に出回っているこのようなプログラムのアプリケーションのほとんどはハイエンド製品であり、ミッドエンド製品とローエンド製品はまだ耐え難いものです。 第二に、センサーの継続的な追加により、窮屈なロボット空間に課題がもたらされるだけでなく、システムの複雑さが大幅に増加し、その結果、より複雑な計算のプレッシャーが生じ、プラットフォームの計算能力が絶えず向上し、さらに増加するだけですコスト。 高コストは明らかに市場トレンドの沈滞と相容れないものであり、普遍的なものではありません。 ナビゲーションにおけるビジュアル テクノロジーの役割は、多くの場合、コンバージェンス ソリューションの「補助的な役割」ですが、それをはるかに超えています。
「脇役」から「主役」へのビジュアル成熟度
実際、ビジョンは新しいテクノロジーではありません。 また、掃除ロボットで長年の開発を経験しています。 ただし、ビジュアル技術の開発が難しいため、初期の製品アプリケーションのパフォーマンスは理想的ではありません。 視覚技術の継続的な成熟により、ナビゲーション、障害物回避、識別、相互作用などの側面で大きな可能性を示し、統合が容易な程度により、業界は新しい方向性を見ることができます。 INDEMIND は、中国でコンピュータ ビジョン レイアウトを備えた初期の AI テクノロジー企業として、2020 年にロボットを掃除するための両眼視ナビゲーション スキームを特別に開発しました。技術融合スキームと比較して、このスキームのコストは 1/3 しかかかりません。 同時に、最小限の制限のレイアウトにより、胴体の高さを大幅に減らすことができます。
機能の実装に関しては、このスキームは、地図の構築、経路計画、物体認識、インテリジェントな障害物回避と意思決定の相互作用、およびその他の機能を提供し、ナビゲーション、障害物回避と意思決定をオールインワンで実現し、統合とインテリジェンスレベルを大幅に向上させることができます。システム、研究開発サイクルを短縮します。
さらに、測位精度 < 1% および姿勢精度 < 1 度がナビゲーションおよび測位データで達成され、レーザー方式と同じレベルに達しています。 独自のステレオ ビジョン技術により、0.05-1.5 m の範囲内で誤差 1% 未満の深さ計算を提供し、3 次元マップ構築を実現し、ダース以上を識別できます。カテゴリ、数百の家庭用品、オブジェクト認識精度 < 2cm、および識別情報に応じて、さまざまな障害物回避距離回避アクションを作成できます。 同時に、ロボットのインテリジェントな対話能力を向上させるビジネス ロジックを構成することで、ターゲットの追跡、指定された領域の操作、ケアなどの複数の対話要件を実現できます。