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清潔模式革新!從識別臟污到自適應動態清潔

雙目立體視覺 ? 來源:雙目立體視覺 ? 作者:雙目立體視覺 ? 2024-12-20 10:52 ? 次閱讀

智能清潔新范式。

忽略的痛點

自掃拖功能的上線,掃地機器人在清潔系統上的死磕便從未停止。然而,隨著各類創新技術越加越多,掃地機器人的清潔表現卻依然沒有贏得所有人的認可,這背后的原因是什么?

從技術角度而言,原因有很多,避障能力、清潔系統硬件性能、智能化程度等等,能夠看到,廠商們已經開始在這些方面下“苦工”。但拋卻這些原因之外,還有一個很少被提及卻十分致命的痛點。

面對房間里雜亂多樣的臟污,掃地機器人只會按部就班的一路“平推”,導致清潔結束后效果并不理想,甚至反向清潔。原因便是掃地機器人對于不同區域,清潔方式始終是一致的,無法根據臟污類型對癥下藥,就會出現油漬重污類沒有清潔干凈,飲料液體類到處濺射等情況,使用體驗不佳。消費者不僅沒有Hands-Free,反而還需要為掃地機器人擦屁股。

掃地機器人如何做到自適應清潔?

人能夠根據臟污類型自主調整清潔方式,那么掃地機器人能否做到?

當機器人能夠識別垃圾、判定臟污程度、檢測地面,并能自主決策并執行清潔幾遍、清潔力度、清潔多久等清潔策略,做到有的放矢,有效減少人工干預,提升機器人的清潔效率和質量,或許是實現Hands-Free的關鍵。

然而,想法很美好,現實很骨感。

臟污識別技術在開發上面臨著多個難題。一方面受臟污的特征相似影響,會造成極大的誤檢率,從而導致機器人無法作出正確的清潔策略決策。另一方面,受光線和地面材質的影響,不僅會降低臟污的檢出率和穩定性,還會造成誤檢。多方因素導致目前市面上還沒有十分成熟的技術方案,僅有極少廠商在開發臟污識別技術。

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作為一家以視覺技術為核心的AI技術公司,INDEMIND在視覺技術開發上已經有了多年的技術積累和經驗,不僅開發了市面上首款真正意義上的純視覺家用機器人導航方案,在前沿技術探索上,也走在了行業頭部,臟污識別便是其中之一。

視覺技術創新,助力清潔模式革新

為了實現技術目標,INDEMIND自研了極具自身特色的圖像算法,配合自研的融合攝像頭及主動補光策略,構成了獨有的INDEMIND臟污識別技術。通過不斷算法迭代,目前已能實現臟污檢出率99%以上,支持透明、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,且適用各種地面材質、花色、光線。可以說是市面上極少成熟且性能優異的技術方案。

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基于此技術,INDEMIND針對不同地面情況,進一步開發了系統化的清潔策略,包含清潔遍數、清潔力度(毛刷壓力和速度、出水量等)、清潔時長等,配合INDEMIND智能決策引擎,能夠支持機器人根據識別的房間類型、臟污類型及分布、地面材質、障礙物類型等,自主決策清潔策略。同時,還可根據需求開發更多的智能化策略,為清潔模式帶來新的革新。

目前,在產品開發上,INDEMIND已經將臟污識別技術應用到INDEMIND純視覺家用機器人導航方案「家用機器人AI Kit」上,在解決產品研發的同時,滿足當下機器人對于前沿功能的需求。

「家用機器人AI Kit」基于INDEMIND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,可為機器人實現導航定位、智能避障、路徑規劃、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。

值得一提的是,INDEMIND不僅全棧自研了VSLAM算法、路徑規劃算法、AI識別算法、智能避障算法、臟污識別算法等,還對算法進行了輕量化“瘦身”,在不影響功能表現的前提下,實現了在幾美金的計算平臺上穩定運行整套VSLAM算法。相較激光融合方案,成本只有其1/3,可廣泛應用于家用掃地、陪護、教育、玩具等家用機器人。

此外,該方案還具備三維語義地圖、厘米級精準避障、智能作業等多種創新能力,顯著提升機器人的整體表現。

審核編輯 黃宇

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