Dank der Fortschritte in der Elektronik- und Kommunikationstechnologie sowie der Reife der Lieferkette haben sich Saugroboter schnell zu einem üblichen Smart-Home-Produkt entwickelt. Die Nachteile von Saugrobotern sind jedoch unwiderstehlich. Zum Beispiel finden einige Saugroboter den Weg zur Ladestation zum Aufladen nicht zurück, weil die Karten- und Wegplanung mangelhaft ist, was schließlich dazu führt, dass man ihn selbst manuell zur Ladestation zurückbringen muss. Es gibt noch die Möglichkeit, dass Ihre Roboter Socken, Ladekabel und andere Gegenstände, die sich häufig auf dem Boden befinden, kaum erkennen und bleiben dann an solchen Haushaltsgegenständen hängen, sodass Sie das Gefühl haben, dass die Roboter gar nicht helfen, sondern nur Probleme verursachen.
Obwohl Ihre Roboter die Arbeit meistens in einem Zug erfolgreich erledigen, haben sie auch eine leicht frustrierende Tendenz, nach einem zufälligen Stoß dauerhaft stecken zu bleiben. In solcher Situation müssen Sie sie gerade umgekehrt retten. Sie fragen sich sicher, warum das immer wieder passiert, selbst wenn es nur unter einem Möbelstück, auf einem dickeren Teppich oder über einer Türschwelle im Badezimmer ist. Tatsächlich liegt es meistens in Sichtprobleme oder andere Probleme von den Sensoren und Algorithmen.
Methoden zur Hindernisvermeidung
Die Technologie entwickelt sich in rasantem Tempo weiter, und die Technologie von Robotern zur Hindernisvermeidung ist da keine Ausnahme, von Hindernisvermeidung mit 3D strukturiertem Licht, über 3D ToF (Time of Flight) Hindernisvermeidung, bis hinzu Hindernisvermeidung durch Monokularem oder Binokularem Sehen und LiDAR Hindernisvermeidung. Diese modernsten Methoden sind heute schon in Staubsaugerrobotern eingesetzt, und durch Algorithmen und maschinelles Lernenschaffen schaffen sie nicht nur Bequemlichkeit und Komfort, sondern sorgen auch dafür, dass Roboterstaubsauger so intelligent wie ein Mensch arbeiten und realer Menschen praktisch helfen.
Methoden zur Hindernisvermeidung für Saugroboter
Hindernisvermeidung mit 3D strukturiertem Licht
3D strukturiertes Licht ist eine aktive optische Entfernungsmessung, die aus zwei Teilen besteht: der Sende- und der Empfangsseite. Der Grundgedanke steht darin, eine Infrarotlichtquelle zu verwenden und das ausgestrahlte Licht auf das Objekt zu projizieren. Wenn diese Muster von der Oberfläche des Objekts zurückreflektiert werden, treten bei unterschiedlichen Entfernungen des Objekts verschiedene Verformungen auf, und der Bildsensor erfasst die verformten Muster, um die Umgebung mit einem Bildsensor zu erkennen. Face ID zum Entsperren unseres Handys ist genau ein gutes Beispiel. Immer wenn Sie auf Ihr iPhone blicken, erkennt das TrueDepth Kamerasystem Ihr Gesicht mit einem Flood-Illuminator, ohne dass Sie Ihr Passwort eingeben müssen. Aber das Lichtfleckmuster wirkt sich auf die Reichweite der strukturierten Lichtlösung aus, und die Reichweite der Hindernisvermeidung ist begrenzt. Bei hellem Licht kann die Leistung schlecht erscheinen und wird leicht durch Licht beeinträchtigt.
3D ToF (Time of Flight) Hindernisvermeidung
Bei der ToF-Technologie handelt es sich um eine Entfernungsmessung. Um die Entfernung zu einem Objekt in der Szene zu messen, sendet das Infrarotlicht des ToF-Moduls hochfrequente Lichtimpulse in Richtung des Objekts aus. Nachdem das Licht ausgesendet wurde, erreicht es das Objekt und wird zum Sensor des ToF-Moduls zurückreflektiert. Während dieser Zeit wird ToF, nämlich "Time of Flight", berechnet, das häufig in AR/VR-Geräten verwendet wird. Ein Beispiel dafür ist Oculus. 3D ToF kann in AR/VR-Geräten 3D-Punktwolken in Echtzeit erzeugen, sodass die AR/VR-Software die Umgebung eines beliebigen Objekts in der Szene genauer erkennen kann. Sie kann auch in Umgebungen mit starkem oder schwachem Licht funktionieren und wird nicht durch das Umgebungslicht beeinflusst. Der Nachteil von 3D ToF ist jedoch eher für Staubsauger Roboter fatal, da die niedrige Auflösung und die Bildinformationen bei der Hindernisvermeidung nicht sehr hilfreich sind.
Hindernisvermeidung durch Monokulares und Binokulares Sehen
Von den verschiedenen bildverarbeitungsbasierten Ansätzen eignen sich monokulare Ansätze am besten für Saugroboter, sie sind leicht und haben eine kurze Verarbeitungszeit. Im Vergleich dazu sind binokulare Ansätze fortschrittlicher, sie sind in der Lage, Saugroboter dazu zu bringen, nicht erkannte Objekte zu vermeiden und Informationen über die Tiefenschärfe der Objekte zu erfassen.
Die meisten Saugroboter sind einäugig. Sie sind mit einer einzigen Kamera ausgestattet und erkennen Objekte. Doch die Saugroboter mit Kamera werfen einige offensichtliche Sicherheitsbedenken auf, wie z. B., dass sie gehackt und missbraucht werden können: Sie in Ihrem eigenen Zuhause auszuspionieren, sodass Sie sich mit einem solchen "Spion" äußerst unwohl fühlen.
Wenn die Technik der binokularen Sicht für Staubsaugerroboter kommt - egal ob bei Tag oder bei Nacht - werden die Staubsaugerroboter eine deutlichere Verbesserung bei der Hindernisvermeidung und der Befreiung von Hindernissen haben als die monokulare Sicht. Allerdings sind sie nicht unbedingt kostengünstig. Sie kosten meist um die 1000 Dollar, was 100 % mehr ist als bei den meisten Staubsaugerrobotern mit LiDAR.
LiDAR Hindernisvermeidung
LiDAR misst die Zeit, die der Laserimpuls benötigt, um von seiner Position auf einem Objekt zu einem anderen Objekt oder einer Oberfläche zu gelangen. Die Zeit wird zur Berechnung der Entfernung verwendet, die in eine Höhe umgerechnet werden kann.
Die Stärke von LiDAR ist seine Fähigkeit, bei der Navigation effizienter zu reinigen. Diese Roboter verlassen sich auf die klassische Bump-and-Move-Navigationsmethode, bei der die Bump-Sensoren um den Roboter herum aktiviert werden, sodass er sich leicht nach links oder rechts bewegt, um Hindernisse zu umfahren. Staubsaugerroboter mit LiDAR verschwenden keine Zeit, da ihr LiDAR-System sie bei der effizienten Reinigung unterstützt, indem es in Linien entlang von Ecken und Kanten fährt. LiDAR wird auch in der Industrie eingesetzt. Im Bereich der erneuerbaren Energien kann LiDAR verwendet werden, um die Grundvoraussetzungen für die Gewinnung von Solarenergie zu ermitteln, z. B. die optimale Platzierung von Solarmodulen. Es wird auch zur Berechnung von Windgeschwindigkeit und -richtung verwendet, sodass die Betreiber von Windparks die Turbinen anhand der Daten bauen und installieren können.
Die Genauigkeit, die Geschwindigkeit, die Fähigkeit zur Vermeidung von Interferenzen und die effektive Reichweite der Laser-Hindernisvermeidung und -Erkennung sind wesentlich besser als die von Infrarot und Ultraschall. Es besteht kein Zweifel daran, dass dies bei Roboterstaubsaugern die Hauptlösung ist.
Wie funktioniert LiDAR mit AIRROBO T10+ Saugroboter?
Der LiDAR-fähige Staubsaugerroboter T10+ navigiert und reinigt Ihr Zuhause wie ein kleines "selbstfahrendes Auto", dessen Routen automatisch durch KI generiert werden, bevor er jeden Winkel Ihres Hauses ansteuert. AIRROBO T10+ Staubsaugerroboter mit LiDAR-Navigation scannt die Umgebung des Hauses genau, schnell und umfassend, einschließlich Stuhlbeinen, Mülleimern, Spielzeug, Haustieren, Steckdosenverlängerungen, Kabeln, elektrischen Ventilatoren, Büchern, Yogamatten und so weiter. Jede Sekunde dreht sich der Lasersensor auf der Oberseite des AIRROBO T10+ sechsmal und misst 2160 verschiedene Punkte im Raum, um eine zentimetergenaue Karte in einem Radius von 8 Metern zu erstellen, eine bessere Karte Ihres Zuhauses zu erstellen, besser durch Sensoren zu navigieren und unterwegs zu reinigen.
AIRROBO T10+ Saugroboter navigiert, kartiert und reinigt
USLAM Air 5.0™ Navigationsalgorithmus
USLAM Air 5.0™ ist eine Weiterentwicklung der leistungsstarken USLAM-Technologie von UBTECH Robotics, die reale Probleme bei der Automatisierung der Haushaltsreinigung mit hoher Effizienz, Genauigkeit und Stabilität löst.
Der aktualisierte Algorithmus USLAM Air 5.0™ von T10+ hat einen großen Beitrag zu ihrer Navigation geleistet. Er verwendet Laser, um die Räume und Objekte in der Umgebung vom AIRROBO T10+ Staubsauger Roboter zu beleuchten und die Entfernung und die Umgebung zwischen T10+ und ihnen zu kartieren, wobei der Algorithmus die Umgebung von T10+ aktiv mit 23 Sensorensätzen und 4 Satz Klippensensoren erfasst. USLAM hat sich als der robusteste und zuverlässigste Algorithmus in der humanoiden Robotik erwiesen, was ihn dem Menschen so ähnlich macht.
AIRROBO T10+ Staubsauger Roboter ist der zuverlässigste und zugleich der günstigste Staubsaugerroboter unter den vergleichbaren Modellen und damit die perfekte Wahl für moderne Familien. Mit seiner hervorragenden Reinigungs- und Hindernisvermeidungsleistung eignet er sich perfekt für die meisten Haushaltsszenarien. AIRROBO hat nie aufgehört zu forschen und bahnbrechende Technologien der künstlichen Intelligenz zu entwickeln, um den Alltag der Menschen zu vereinfachen. Wir freuen uns darauf, Ihnen in Zukunft noch mehr großartige Produkte zu bieten.
