小米机器人地图重建是怎么回事 小米机器人地图重建是怎么回事
创始人
2025-07-15 21:16:08
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  你认为你的机器人足够聪明吗?吸力强的扫地机器人虽然能扫得很干净,但不一定效率够高,而智能扫地机器人可以通过智能的“小大脑”和明亮的“眼睛”高效清扫,甚至弥补吸力的不足。   

  

  什么是「小脑瓜」和「眼睛」?在扫地机器人领域,这套系统被称为SLAM(同步定位与地图构建),即同步定位与地图构建。SLAM不是一个固定的算法,而是一个概念,意在解决未知环境下机器人的导航和地图定位问题。   

  

     

  

  SLAM最重要的方面是“眼睛”,目前可以分为两个流派——以iRobot为首的视觉SLAM(简称VSLAM),即基于图像识别、以摄像头为眼睛的视觉导航方案,以及由Neato发起的基于激光SLAM的激光导航方案。当然,也有像科沃斯、小米这样的“我都要”方案,同时配备摄像头和激光雷达的扫地机器人产品出现。   

  

  使用激光导航方案的扫地机器人一目了然。这种扫地机器人会在上面戴上一顶“小帽子”,也就是高速旋转的激光雷达模块。激光测距的原理很简单。通过测量发射激光从发射到反射回来的飞行时间,可以计算出相对精确的距离信息。在使用激光测距方案的机器人眼中,画面看起来是这样的。   

  

     

  

  受成本限制,扫地机器人携带的激光雷达只能获得与雷达在同一平面上的2D点云图像。虽然空间定位相对准确,但面对低矮障碍物时有些不足。同时,工作中高速旋转的激光模组当然不如生活中的固定摄像头。而且面对镜子、玻璃、黑布等反射太强或太弱的表面材料,激光测距都会出现一些误差。激光雷达方案优于起步较早,算法成熟,精度足够目前的扫地机器人。同时对计算能力的要求也比视觉导航方案小很多。所以目前大部分中高端扫地机器人都在使用激光导航方案。   

  

  接下来,我们来了解一下视觉导航的工作原理。其实也很好理解:机器人可以通过顶部的单目摄像头观察识别天花板的几何信息,根据算法确定位置。但是单目视觉导航有一个缺点,就是不能确定物体的深度信息。毕竟它不像人一样有近大远小的认知。所以现在的主流趋势是让单目摄像头融合结构光信息,或者升级为双目摄像头,让扫地机器人知道前方障碍物离自己有多远。   

  

     

  

  第二个问题是视觉导航严重依赖外部照明。毕竟相机不像激光器那样自己发光,所以在光线不好的房间或者夜晚导航效率会大打折扣。   

  

  相比激光导航,视觉导航起步较晚,在前期技术积累和计算能力不足的情况下表现不佳。再加上摄像头模组和低端扫地机器人的低成本,大部分消费者认为视觉导航弱于激光导航。但实际上,采用视觉导航方案的高端扫地机器人,在空间定位和路径规划能力上已经可以媲美激光导航方案,甚至在一些功能上取得了突破,比如自动识别房型、通过算法识别障碍物并主动避让等。而且随着计算能力的提高和算法的迭代,视觉导航会越来越有用。   

  

  所以可以理解为激光导航方案比较成熟,但是上限低;导航虽然起步慢,但是随着计算能力的提升,算法的升级,会越用越好,上限很高。   

  

  当然,如果你现在想用一个足够智能导航,足够强大的机器人,那就来看看激光和视觉结合的高端产品吧。   

  

  石头T7 pro   

  

     

  

  石头T7 Pro采用激光雷达双目避障方案。双目避障方案仅通过两个摄像机就可以实现距离识别和避障,但它需要很高的计算能力。Stone T7 pro采用骁龙8核处理器,每秒识别4帧图像,通过AI算法让机器人知道面前的障碍物是一团线还是袜子,从而准确避开障碍物。   

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此外,石头T7 Pro的各项参数也是十分优秀,像2500 Pa吸力、浮动主刷、自动调速边刷、297ml大容量水箱等等配置,也让清洁效果得到了保障。

科沃斯地宝T9 Power

科沃斯地宝T9 Power采用顶置激光雷达外加前置结构光避障方案,结构光测距的原理其实也很简单――向物体打出一束光,观察光在障碍物表面的分布情况,进而得到距离信息。类似下面这样。

融合AI算法后结构光方案还能识别电线、桌椅腿、袜子等障碍物,动态调节避障距离。可谓是十分智能。

此外,科沃斯T9 Power还拥有3000pa吸力、往复振动式拖地模块和移动香氛系统。不仅清洁高效,还能为屋内增添花香。

时代必定是向前发展的,随着人工智能、高速通信等技术的快速迭代发展,上限更高使用体验更好的消费级智能扫地机器人在不久后就会与我们见面,甚至在未来扫地机器人还会拥有自己的意识,让我们能真正彻底解放双手,享受轻松生活。

(7709632)

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