Array|沦落为猫主子的座驾?扫地机器人真的实用吗

[PConline 杂谈]问如何在下班回家就躺尸的情况下还能拥有干净的地板 , 除了找家政阿姨或是找个愿意帮你打扫卫生的女/男朋友之外 , 大概就只有扫地机器人能满足我们的愿望了 。
扫地机器人现在已经算不上什么新奇玩意了 , 大家或多或少都有接触过 。不过 , 对扫地机器人的评价却是褒贬不一 。有人疯狂向身边的人安利扫地机器人 , 表示非常实用 。有的人表示一点都不实用 , 买回来的唯一作用就是给家里的猫主子当座驾 。

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那么扫地机器人究竟实不实用?今天我们就来聊聊扫地机器人 。
人工智能or人工智障
扫地机器人好不好用 , 很大一部分取决于扫地机器人的路径规划 。路径规划是扫地机器人的灵魂所在 , 也是区别扫地机器人是人工智能还是人工智障最核心的标准 。路径规划好 , 意味着扫地机器人的清洁效率更高 , 能更快的完成房间的清扫 , 减少寻路的时间 。
对于扫地机器人来说 , 需要明确三个问题:自己在哪里?所处的位置是房间的那个地方?怎样才能离开这里?而这三个问题则分别对应着定位、建图和路径规划 。要解决这三个问题 , 就需要一个叫SLAM的算法 , 中文名称为同步定位和建图 , SLAM就是地图探测的过程 , 在机器的行进过程中会同步修正位置信息并与建立的地图进行匹配 , 确保机器人在行进过程中不会因累积误差而找不到路 。

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而SLAM只是一个算法 , 它需要其他传感器来提供位置、姿态等数据 。这些传感器通常为陀螺仪、激光和摄像头 , 而它们则对应了市面上最常见的三种扫地机器人:陀螺仪规划、LDS激光规划和视觉规划扫地机器人 。那他们有什么区别呢?
先说陀螺仪规划 。陀螺仪可以准确检测出机器的运行方向和转弯角度 , 扫地机器人通过陀螺仪和里程计测量出移动机器人在一个较短单位时间间隔的运动距离 , 以及在这段时间内移动机器人航向转过的角度 , 再通过一系列复杂繁琐的算法和公式 , 计算出的距离 。这种方式可以不借助外部传感器 , 因此不会受到外部因素的影响 , 定位稳定 , 而且开发难度和硬件成本也比较低 。但是误差较大 , 不适合长时间精确定位 , 易漏扫 。

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再来说说LDS激光规划 。我们都知道激光碰到障碍物就会返回 , 只要计算激光从发出到放回的时间 , 就能算出离障碍物的距离 。LDS激光测距传感器可以旋转发射激光并接收其反馈 , 通过发射激光来扫描自身到边界每个点的距离 , 从而生成数字地图 。有了数字地图 , 想要实现路径规划就相当简单了 , 而且还能支持APP虚拟墙 。当然 , LDS激光规划虽然精度高 , 但是需要用到更贵的传感器 , 而且开发难度也大 , 所以 , 价格也就更贵了 。

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最后说说视觉规划 。视觉规划分为单目视觉和双目视觉 。单目视觉依靠摄像头 , 通过复杂的算法让机器人能够通过感知由亮度不同的光点组成的光学图像来进行定位 。而双目视觉的原理则同人眼一样 , 通过左右眼看到的不同画面 , 来判断物体与我们的距离 。视觉规划的精度也十分不错 , 不过 , 它有一个致命缺点 , 就是容易受到外部光线的影响 。分页标题

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【Array|沦落为猫主子的座驾?扫地机器人真的实用吗】总结一下 , 就是LDS激光规划>视觉规划>陀螺仪规划 。当然 , 各个品牌的规划算法也不尽相同 , 同为LDS激光规划 , 不同品牌的产品表现出来的精度有些区别 , 当然差距也不会很大 。
扫地机器人扫不干净?
扫地机器人因为体积的限制 , 只能放下较小的电机 , 想要跟吸力动辄十几二十Kpa的吸尘器相比 , 显然不切实际 。当然 , 吸力的大小并不完全取决于电机 , 扫地机器人的内部风道设计还有尘盒的设计 , 也会一定程度的影响到吸力的大小 。如果你买扫地机器人只是用来日常打扫地板 , 对付灰尘和毛发的话 , 那扫地机器人是绝对扫得干净的 。但你想要用扫地机器人来打扫聚会之后各种零食碎屑的地方 , 那它可能很难打扫得特别干净 。

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其实 , 扫地机器人打扫不干净大部分是路径规划的锅 , 路径规划不够好 , 导致覆盖率低 , 漏扫了 。不过 , 我们在购买是还是要尽量选择吸力更大的 , 尽量选择1500pa以上的 。
那么扫地机到底值不值得买?
说到底 , 扫地机器人好不好用 , 实不实用 , 其实还是跟价格有关 。一分钱一分货 , 贵的扫地机器人肯定是更加智能 , 更加好用 , 而便宜的扫地机器人 , 就经常会给人一总蠢蠢的、呆呆的感觉 。
如果你问我值不值得买 , 我觉得还是挺值得的 , 预算充足 , 买激光导航的扫地机器人 , 体验还是相当不错的 。当然 , 对于房间不大或是有养宠物的人来说 , 即使是比较便宜 , 不那么智能的扫地机器人 , 也还是比较实用的 。不过 , 那种特别便宜的扫地机器人就还是别买了 , 不然买回来可能连给猫主子当座驾都不行 。

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