Опыт работы Roborock T7 Pro AI: можно оставить без присмотра

2020-10-09
Очень важным проявлением так называемого технического прогресса, освобождающего человеческую производительность, является то, что некоторые утомительные и бессмысленные работы могут выполняться машинами.
 
 
Сейчас у многих людей дома есть роботы-уборщики, что значительно сокращает время, которое люди тратят на работу по дому. 
 
Однако не все подметающие роботы могут хорошо подметать пол. Например, уклонение от препятствий будет проверять «технические навыки», стоящие за подметающим роботом. 
 
Подметающие роботы, представленные в настоящее время на рынке, в основном имеют следующие решения для обхода препятствий: предотвращение препятствий с помощью лидара, предотвращение препятствий с трехмерной структурой света, предотвращение препятствий 3D TOF, обход препятствий с помощью монокулярного зрения, бинокулярного зрения.
 
На самом деле, предотвращение препятствий с помощью радара, уклонение от препятствий с трехмерной структурой света и уклонение от препятствий 3D TOF это варианты одной категории. Все они воспринимают характеристики окружающей среды, измеряя информацию о глубине.
 
 
За исключением радара, стоимость и сложность разработки этих нескольких технических решений относительно невысоки, но все они имеют общий недостаток, а именно: невысокая точность восприятия, трудно идентифицировать характеристики объекта и невозможно активно продумывать стратегии уклонения.
 
Монокулярные и бинокулярные препятствия - это методы, использующие распознавание изображений AI. Среди них монокулярное распознавание слабо по сложности разработки и эффекту распознавания, в то время как бинокулярное, которое использует навыки для измерения информации о глубине, может определять особенности объекта и многое другое. 
 
Оно может выполнять стратегическое предотвращение препятствий, поэтому в основном это лучшая и наиболее практичная из современных технологий обхода препятствий у подметающих роботов, но она имеет высокий порог развития.
 
 
Из-за этого на рынке относительно мало роботов, использующих эту технологию, Roborock T7 Pro - один из них.
 
Roborock T7 Pro AI использует бинокулярное распознавание объектов + комбинацию алгоритма лазерного планирования технических решений, может обеспечить полностью автоматизированную очистку без участия оператора.
 
Модуль бинокулярного зрения на базе искусственного интеллекта Roborock T7 Pro состоит из двух широкоугольных камер с углом обзора 120 °, заполняющего инфракрасного света и оснащен 8-ядерным процессором Qualcomm.
 
Технология распознавания реализует интеллектуальную функцию предотвращения препятствий.
 
 
В то же время он оснащен радиолокационным лазерным модулем и поддерживает технологию лазерного сканирования LDS, которая может сканировать на 360 градусов и получать информацию об окружающей среде в реальном времени, тем самым быстро, точно и всесторонне изучать домашнюю местность.
 
Благодаря использованию этих двух технологий, Roborock T7 Pro может распознавать препятствия, как обычный человек.
 
Например, во время теста редактор поместил обувь на маршрут очистки T7 Pro. После того, как подметающий робот обнаруживает препятствие, он замедляется, а затем включается камера. 
 
После определения, что препятствием является обувь, T7 Pro ее обошел напрямую. В то же время на карте на стороне мобильного приложения вы можете увидеть, что T7 Pro синхронизировал информацию для идентификации обуви.
 
 
 
Когда T7 Pro встречает патч-панель, он быстро распознает ее и выполняет аналогичные действия.
 
 
T7 Pro реализовал распознавание 7 типов общих препятствий, включая обувь, базы, весы, удлинители, экскременты, носки, совки, U-образные стулья и другие типы.
 
Если на земле есть специальный объект, который T7 Pro в данный момент не может распознать, например, подставка для фотографической лампы, он не будет устремляться вперед, а замедлится, и будет сканировать снова и снова, чтобы почувствовать форму препятствия.
 
 
Ведь если случайно сбить ценные вещи, хозяин очень рассердится.
 
Кроме того, Roborock T7 Pro также имеет светодиодный инфракрасный заполняющий модуль в модуле распознавания, чтобы избегать препятствий в темноте.