Unter der Welle der künstlichen Intelligenz entstehen Smart-Home-Produkte in einem endlosen Strom, aber während der gesamten Entwicklung der Branche kann die Produktfamilie wirklich auf die Zählung gehen, und der Kehrroboter ist eines der „Internet-Promi-Produkte“.
Laut Daten von Zhongyikang betrug die Marktgröße von Kehrrobotern in China im Jahr 2013 nur 840 Millionen Yuan, aber bis 2020 hat die Marktgröße 9,4 Milliarden Yuan erreicht. Das schnelle Wachstum des Marktes zwingt auch die Leistung des Kehrroboters, die "untere Grenze" kontinuierlich zu verbessern, besonders intelligent ist zu einem Merkmal mit hohem Mehrwert des Kehrroboters geworden.
Schritt für Schritt wird der Kehrroboter nach und nach „perfekt“
Nach der Kältewelle im Jahr 2019 erholte sich der Kehrmaschinenmarkt im Jahr 2020 rasant. Neben den Auswirkungen der Epidemie ist der wichtigste Grund immer noch die Innovation und der Fortschritt der Kehrrobotertechnologie. Insbesondere eine Vielzahl von Kehrrobotern mit integrierter Kehrmaschine, automatischer Staubsammlung, automatischem Wischmopp und anderen Funktionen erscheinen, verbessern die Reinigungsfähigkeit erheblich, um den Benutzer zu lösen, der von dem Kehrroboter kritisiert wurde, dass die unangenehme Situation "den Boden nicht fegt".
Und der Kehrroboter ist ein weiterer großer Schmerzpunkt, die Intelligenz konzentriert sich ebenfalls auf die Branche. Seit der Entwicklung von Kehrrobotern hat sich die Iteration der Navigationstechnologie allmählich von mutiger Innovation zu progressiver Innovation gewandelt. Obwohl die zugrunde liegende Technologie ständig weiterentwickelt wird, ist es schwierig, die Leistung bestehender Produkte in kurzer Zeit signifikant zu verbessern. Derzeit in der intelligenten Aufrüstung gezielter zur Verbesserung der intelligenten Hindernisvermeidungsfähigkeit des Produkts, der Mensch-Computer-Interaktion und so weiter.
Von der Singularität bis zur Fusion, wer ist die „optimale Lösung“?
Im Jahr 2020 übernahmen die Starprodukte auf dem Markt für Kehrroboter, Stone T7Pro und Covos Geopo T8, beide den Weg des Lidar-Fusions-Vision-Sensors in der Navigationstechnologie, der nicht nur die langfristige Wettbewerbssituation ernsthafter Homogenität durchbrach, sondern auch breite Anerkennung fand Lob von Verbrauchern auf dem Verbrauchermarkt. Aus technischer Sicht wurde die Zuverlässigkeit von Lidar weitgehend bestätigt, aber seine Mängel werden mit der steigenden Marktnachfrage auch immer deutlicher. Aufgrund der Einschränkung der Sensorattribute kann die Umgebungssemantik nicht identifiziert werden, und das Layout ist begrenzt, was dazu führt, dass der tatsächliche Hindernisvermeidungseffekt des Produkts nicht ideal ist und es häufig zu Fehlkontakten, Kollisionen und anderen Phänomenen kommt. Die Hinzufügung eines Vision-Sensors gleicht die Mängel von LiDAR erheblich aus und verbessert die Hindernisvermeidungsfähigkeit und Entscheidungsfähigkeit des Produkts erheblich. Darüber hinaus kann es auch eine Fernreinigung über den visuellen Sensor realisieren und mit der Stimme auch eine Reihe interaktiver Aktionen ausführen, die spielbarer und interaktiver sind.
Pioneer-Produkte wurden vom Markt verifiziert, was diese Art von Produkten schnell reich machte, aber im Prozess der Lasersensor-Layoutbeschränkungen, die durch den Rand des Problems verursacht wurden, allmählich in die Vision des Verbrauchers, aufgrund der hohen Grenze, was zu den meisten führte Der Boden des Hauses, der schwer zu reinigen ist oder oft festsitzt, ist zu einem weiteren Schmerzpunkt geworden. Der Anfang dieses Jahres von 360 herausgebrachte Kehrroboter X100 und der vor nicht allzu langer Zeit von Xiaomi herausgebrachte ultradünne Kehrroboter zielen eindeutig darauf ab, diesen Bedarf zu decken.
Um der sich ständig erhöhenden Marktnachfrage gerecht zu werden, werden Technologiefusionsprogramme vielfältiger und ausgereifter, aber der dadurch verursachte Kostenschub kann nicht ignoriert werden. Derzeit sind die meisten Anwendungen solcher Programme auf dem Markt High-End-Produkte, während Mid- und Low-End-Produkte noch schwer zu ertragen sind. Zweitens bringt das kontinuierliche Hinzufügen von Sensoren nicht nur Herausforderungen für den beengten Roboterraum mit sich, sondern erhöht auch die Komplexität des Systems erheblich, was zu einem komplizierteren Berechnungsdruck führt und die Rechenleistung der Plattform ständig verbessert, was nur zu einer weiteren Steigerung führen wird die Kosten. Hohe Kosten stehen eindeutig im Widerspruch zu sinkenden Markttrends und sind nicht universell. Die Rolle der visuellen Technologie in der Navigation, die oft die „unterstützende Rolle“ von Konvergenzlösungen ist, geht weit darüber hinaus.
Visuelle Reife, von „Nebenrolle“ zu „Hauptrolle“
Tatsächlich ist Vision keine neue Technologie. Es hat auch eine jahrelange Entwicklung mit Kehrrobotern hinter sich. Aufgrund der Schwierigkeit der visuellen Technologieentwicklung ist die frühe Produktanwendungsleistung jedoch nicht ideal. Mit der kontinuierlichen Reife der visuellen Technologie zeigt sie ein großes Potenzial in den Bereichen Navigation, Hindernisvermeidung, Identifizierung, Interaktion und anderen Aspekten sowie ihr einfacher Integrationsgrad, der der Branche eine neue Richtung weist. Als frühes KI-Technologieunternehmen mit Computer-Vision-Layout in China hat INDEMIND im Jahr 2020 speziell ein Binokular-Vision-Navigationsschema für Kehrroboter entwickelt. Im Vergleich zum Technologiefusionsschema kostet dieses Schema nur 1/3 seiner Kosten. Gleichzeitig kann das Layout der minimalen Einschränkungen die Höhe des Rumpfes stark reduzieren.
In Bezug auf die Funktionsimplementierung kann das Schema Kartenkonstruktion, Pfadplanung, Objekterkennung, intelligente Hindernisvermeidung und Entscheidungsinteraktion sowie andere Funktionen bereitstellen, um Navigation, Hindernisvermeidung und Entscheidung ALLES IN EINEM zu erreichen und die Integration und das Intelligenzniveau der erheblich zu verbessern System, verkürzen den Forschungs- und Entwicklungszyklus.
Darüber hinaus wurden in den Navigations- und Positionsdaten eine Positionsgenauigkeit von < 1 Prozent und eine Lagegenauigkeit von < 1 Grad erreicht, wodurch das gleiche Niveau wie beim Laserschema erreicht wird. Basierend auf der einzigartigen Stereovision-Technologie kann es eine Tiefenberechnung mit einem Fehler von weniger als 1 Prozent im Bereich von 0,05-1,5 m liefern, eine dreidimensionale Kartenkonstruktion realisieren und mehr als ein Dutzend identifizieren Kategorien, Hunderte von Haushaltsgegenständen, Objekterkennungsgenauigkeit < 2 cm, und gemäß den Identifikationsinformationen können unterschiedliche Maßnahmen zur Vermeidung von Hindernissen durchgeführt werden. Gleichzeitig können mehrere Interaktionsanforderungen wie Zielverfolgung, Betrieb in bestimmten Bereichen und Pflege erfüllt werden, indem die Geschäftslogik konfiguriert wird, um die intelligente Interaktionsfähigkeit des Roboters zu verbessern.