新知｜让居家“净”在眼前，我国已成全球最大扫地机器人市场

交汇点讯 随着智能家居概念的普及，越来越多的人在挑选家电时偏向智能化产品，而其中，号称“懒人神器”的扫地机器人受到不少人的推崇。近日，中国家电网发布《2021年扫地机器人市场发展白皮书》（下称《白皮书》）。《白皮书》指出，随着扫地机器人在中国爆发式增长，我国已成为全球最大的扫地机器人市场。能拖能扫，还能照顾到各种清洁死角——本期《科技周刊·新知》聚焦扫地机器人背后的科技，揭秘小小一个清洁机器人如何解放人们的双手。

家庭“新成员”，它如何形成清扫地图

很多购买使用过家用扫地机器人的读者应该不陌生，全新的扫地机器人在正式工作前会耗费一定时间来“熟悉”它的“新家”（即购买者家中的大致环境），以此来合理规划清扫路径。

那么，清扫地图究竟是如何形成的呢？南京工业大学电气工程与控制科学学院副教授王莉告诉《科技周刊》记者，目前市场上主流扫地机器人主要采用激光测距导航定位规划和视觉定位规划这两种清扫路线规划模式。激光测距导航定位规划模式是指基于激光雷达的SLAM（同步定位与建图），依靠激光测距传感器对房间进行扫描，通过发射激光扫描自身到边界每个点的距离，从而生成数字地图。“利用这种模式，再结合扫地机器人自身的算法，可以构建房间地图，并实施定位清扫。此外，清扫地图还可以根据室内家具位置的变化实时进行更新。”

王莉介绍，视觉定位规划模式也叫VSLAM（基于视觉的同步定位与地图构建）方式，即通过摄像头来探测周围环境。在这种模式中，又可细分为两种方式。其中，一种会在室内建立一个发射信号的模块，扫地机器人通过测算自身跟该信号的偏移角度来确定自己的位置。然后基于单目、鱼眼相机的VSLAM方案，利用多帧图像来估计自身的位姿变化，再通过累计位姿变化来计算距离物体的距离，并进行定位与地图构建。

另一种方式则是先对室内环境进行全屋巡航，同时用摄像头扫描周围的环境，寻找特征位置，即“地标”。然后依照巡航过程中探测到的实际情况，描绘出家庭的户型图，然后结合红外传感器，利用数字运算和几何、三角法测绘出房间的地图，以此来进行导航。“在这种模式下，扫地机器人可以根据前后影像中各个地标的位置变化来判断当前的移动路线，并对其所构建的环境进行更新调整。”王莉说。

目前而言，家用机器人躲避障碍物的工作已经比较成熟，提高清扫覆盖率和效率的重要前提就是环境信息的多少，环境信息越充分，规划的效果越好。王莉表示，在位置或者部分位置未知的环境下实现避障需要通过传感器获取周围的环境信息，包括障碍物的尺寸、形状和位置等信息。但是并不是传感器越多越好，不合理的传感器组合不但会增加使用的成本，还会导致传感器之间互相干扰。“因此，为了在不同的传感器之间进行融合，从而提取出更加符合现实情况的检测数据，提高清扫的覆盖率和效率，设计者通常需要将产品形态、环境适用性等因素考虑在内。”

“走出”家门，它还有哪些“工作地”

人工智能技术的不断更新催生了扫地机器人的“升级换代”，除了居家使用，在江苏省产研院智能制造技术研究所，扫地机器人“3.0”版本“无人清扫车”已经成功应用在高铁站、医院等室内场所。

4月26日，南京王先生的工厂机床生产线刚刚竣工进入大扫除阶段，表面垃圾虽然容易清除，但在地面上留下了很多难以洗掉的污渍。“我们申请将无人清扫车借来使用，只要在触摸屏上按几下，它就能自动识别环境，规划清扫路线。”王先生说，机器人经过特别脏的地方还可以反复清洗，一台机器连续工作5个小时后，基本能清洗完车间地面的顽固污渍，相当于人工一整天的工作量。

“无人清扫车比扫地机器人更智能的地方体现在全自动路径规划功能。”江苏省产研院智能制造技术研究所所长骆敏舟告诉《科技周刊》记者，清扫车采用激光雷达和视觉算法融合来构建动态地图，在整个机身仅0.5立方米的体积内，集成了多维声波传感器阵列探测、扫描激光雷达系统局域环境地图构建、激光雷达和视觉算法融合技术等多种研究成果。能依据清洗区域的实际情况，自动规划最优路径，行进过程中还能主动避障、安全预警，保障设备和人员安全。此外，清扫车还可以通过语音、触屏、APP等多种友好方式进行人机交互。其配置的大容量锂电池组，清洁续航能力达3-6小时。

据了解，目前室外版无人清洗车也进入测试阶段。“室外环境要比室内复杂得多，该款无人清扫车，能够在无人驾驶的情况下，自动完成街道的清扫任务。”骆敏舟解释，其车身加装许多摄像机和激光雷达设备，这些设备就像为无人清扫车装上了“眼睛”和“耳朵”，能准确感知车辆周围的环境，精确识别障碍物位置、距离及具体属性等，并自主进行等待、绕越或前进等决策，从而真正实现无人化清扫操作。

此外，在光伏领域，光伏清洁机器人也发挥了重要作用。我国光伏市场前景巨大，但清理光伏板表面积灰和污渍却一度成为研究人员的难题。“光伏板表面的积灰和污渍影响了光线的透射率，进而影响光伏组件表面接收到的辐射量。同时，组件表面的积灰和污渍阻挡光伏板的热量向外传递，可能导致光伏板热量不得释放而升温，从而影响到光伏组件的功率输出。”王莉介绍，积灰的腐蚀效应虽然影响较小，但是对光伏组件的伤害是永久的，且修复困难。而光伏清洁机器人的应用可以轻松高效地清洁光伏电板表面污垢，提升发电效率让，将光伏板被腐蚀的危害降到最低。

酷炫广告语，它能否“名副其实”

内置红外线导航、超声波导航、螺旋仪导航……在一些品牌的扫地机器人宣传页面中，这些看上去十分酷炫的广告语是否真的可信？相信很多消费者心中都有这样的提问。王莉告诉《科技周刊》记者，虽然市面上的扫地机器人避障大多采用激光雷达，但是如果仅仅使用激光雷达作为唯一的避障传感器，则难以在一些复杂的场所胜任避障工作。“所谓的红外线导航、超声波导航、螺旋仪导航都是为导航服务的，可以进一步提升障碍物的识别能力，判断动态障碍物（特别是人），只有这样才能让清洁机器人更好的‘融入’人类社会。”

另外，《白皮书》分析指出，AI视觉识别、dToF（直接飞行时间）导航、3D结构光等技术成功应用于扫地机器人，将扫地机器人行业的技术整体向前推进了一大步。具体来看，扫地机器人通过应用AI视觉，能过在黑暗环境下也能安全避障，避开视觉范围内的一切障碍物，从而让机器人避障、脱困的能力显著提升。3D 结构光技术的原理则是采用红外光源，发射出来的光经过一定的编码投影在物体上，这些图案经物体表面反射回来时，会因被摄物体的不同深度区域，而采集不同的图像相位信息。图像传感器将形变后的图案拍下来，基于三角定位法，可以通过计算拍下来的图案里的每个像素的变形量，来得到对应的视差，从而进一步得到深度值。

王莉认为，虽然在扫地机器人领域关于避障技术的探索已经有了很大的进步，例如激光雷达、3D结构光、3DToF、单目视觉避障以及双目视觉避障等技术的应用，不过这些技术并不是每一个都适合用在扫地机器人上，比如ToF技术和3D结构光技术就更适合用在手机上。“目前我所研究的单目和双目视觉避障的分辨率更高、避障距离适中，硬件成本相对来说也更有优势，因此就更适合用在扫地机器人上。”王莉解释，双目视觉技术不仅可以实现单目物体识别功能，同时也可以通过RGB图像特征点匹配，三角测距间接计算获得物体的深度信息。因此，双目视觉避障不仅可以获得视觉范围内障碍物深度信息，同时也能够根据物体识别的结果进行策略性避障，总体的避障性能表现也更加有优势。

新华日报·交汇点记者 谢诗涵 张宣

编辑: 谢诗涵