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如果经常在家里打扫卫生的人一定知道,在打扫卫生的关键不在于收拾物品,而是家里的灰尘和头发,这种分散且几乎不可见的尘秽,哪怕间隔一天,都能再扫出一大堆。
所以,扫地机器人是解决这一问题最好的办法。扫地机器人作为近年来兴起的 智能家电 ,其 不辞劳苦 的特性,使得其在面对宠物毛发、日常灰尘等需要勤清理的场景有着人类无法比拟的优势。
在近些日子,我养了一只小猫,所以我也成了扫地机器人的用户。在扫地机器人的帮助下,每次清理机器尘盒时都会找到一大把猫毛,家里也干净了不少。
由于工作原因,身为一个经常在家办公的人,我可能是家里见过扫地机器人工作次数最多的一位。由于扫地机器人被设计成了圆形,导致其在清理拐角处时,无法完全进行清理,都会留下一个死角;除此之外,在清扫墙边时,也会不断扭动争取最大清扫范围。
也正是因为如此,我非常讨厌扫地机器人清理房间拐角(可能也与我的强迫症有关)。
从产品设计上来看,方形和三角形或许是更适合住房拐角清洁的最佳形态,不用通过转身就能将拐角和墙边清理干净。
那么问题来了,既然圆形有着天生的缺陷,那厂商为什么要将扫地机器人设计成圆形,而不是其他形态呢?
扫地机器人为什么是 圆形 的?
近年来,扫地机器人被设计成圆形的原因,是较为复杂的,除了图形设计之外,还涉及到传感器、防误撞、灵活性等问题,而这也延伸了一个老概念 产品的外形设计看似简单,但也可能蕴含着值得思考的理由。
第一、圆形,在古代被称为 完美的图形 ,早在《易经》中就有着 圆而神 的说法,认为 圆 是上天赋予的形状,且圆润包容的设计也会让消费者感到亲切。
2022年,真正意义上量产的首个扫地机器人Roomba,在设计上同样也是采用圆形设计,而这也一定程度上奠定了扫地机器人的外观基础。
第二、除了设计层面,圆形的机身也是为机器人的性能做出铺垫,由于此前的机器人都做不到真正的 智能 , 误撞 的情况时有发生,而圆形相较于方形、三角形,能够大大减少磕碰对机器、家具带来的损坏,还能通过边缘 磨蹭 ,来对家具、墙面边缘处进行清洁。
第三、圆形的机身更适合扫地机器人传感器的排布,刚才我们也说到了,此前的扫地机器人并非真正的智能,所有的操作都是依赖于传感器所提供的环境信号,比如周边的距离感应器,感应前方障碍物、位于底部的下视传感器,防止机器从高处坠落等等。
圆形的设计更方便扫地机器人感应周身360 的环境情况,除此之外,扫地机器人面对的是微缩而复杂的家庭环境,在运动性能上优先考虑的不是减小阻力而是如何 灵活转身 。圆形的机身更适合扫地机器人 转身 ,来寻找更适合的行进线路。
另外,这样的 转身 设计,通过不断转动,可以让传感器面向更多角度,一定程度上也会节约传感器成本。
正是因为这些优势,企业才如此热衷于圆形机身,而舍弃其他形状的扫地机器人。
未来会出现其他形状的扫地机器人吗?
虽然圆形是最适合扫地机器人的最佳形态,但随着科技的进步,扫地机器人的 死角 问题到底能不能解决呢?
前两天,科沃斯在上海开了一场2023年的新品发布会,本来这只是一场平平无奇的新品发布会,但有意思的是,科沃斯发布了一款 半方半圆 的扫地机器人:DEEBOT X2,这是否意味着目前扫地机器人所面临的问题解决了呢?
为了搞清楚这一问题,我们来看看DEEBOT X2到底是如何设计的。
DEEBOT X2这次的设计既没有采用纯圆形或纯方形的设计,而是采用 方头圆尾 的形态,这其中的部分原因与其硬件设计有关。
首先,DEEBOT X2并没有采用传统扫地机器人的LDS激光,而是在机身右侧选择了一颗超广角半固态激光雷达,这颗半固态激光雷达被科沃斯称为 双子星 。早期的LDS激光雷达由于方向可以改变,能够做到360 的可视角度,但DEEBOT X2的产品设计是方形的,且被放置在了内部,这就意味着这颗雷达的可视角度无法达到360 ,只能达到210 的可视范围。
但210 的可视范围,该如何定位扫地机器人的位置和收集环境信息呢?这里科沃斯选择的是,当扫地机器人处于房屋中间时,通过转动机身来获取环境信息;而在沿边清洁时,基于DEEBOT X2右侧贴边的工作特性,扫地机器人可以提前获取前方的环境信息,再根据算法来做出相应行为。
但这样的设计并非十全十美,而是存在一定取舍,科沃斯选择了更轻薄的机身(将雷达放在机身内)和定位精度,来提升机器人的环境感知能力和墙角清洁能力,但这样做的代价是,存在激光雷达的一侧已经没有空间加入右侧边刷的电机了,只能放弃一侧边刷,仅保留左侧边刷。
扫地机器人形态从圆形变为方形,边角清洁优势确实体现了出来,但仅仅是形态上的改变,也只是 丢了西瓜捡芝麻 ,真正核心的问题是:磕碰问题和复杂环境的行进问题,该如何解决?
聊到这一点,就得提一下目前扫地机器人的偏概念向的东西了,扫地机器人传统的 机器AI ,是在产品系统中加入更多的识别模型,比如录入桌子、椅子、床等等,扫地机器人可以通过识别多种物体来进行更适合的操作。
但在科沃斯看来,这一切并非如此,随着机器学习算法的不断升级,扫地机器人最该做的不是 识别 ,而是做到 识别 的同时还能进行决策,以及行动,这样才能更大程度的避免碰撞,也能让扫地机器人更加灵活、智能。
基于这个概念,我们就很好理解科沃斯在DEEBOT X2上所做的一切了。DEEBOT X2这次搭载了地平线旭日3芯片,基于这颗芯片的强大算力,科沃斯将自家的AINA模型应用于DEEBOT X2当中。
首先就是建模方面,DEEBOT X2在第一次环境建模的时候,就会生成家居图谱,所谓的家居图谱就是在建模时,建立一个能够表示家居、房间互相之间关系的图谱,能够快速理解用户所提供的模糊的相对位置定位,比如:清扫一下客厅旁边那个卧室的书架周围,DEEBOT X2就能迅速定位且找到指定位置,开始打扫。
这使得DEEBOT X2在面对模糊定位时,能有更好的理解能力,并且可以迅速知道室内的环境情况,比如哪里是重点清扫区域,以便日后做出更智能的判断。
其次就是让机器人不再依赖已建地图。此前扫地机器人发生碰撞且遇到问题的多发情况,并不是家里固定的家具、墙面,而是一些动态的物体,比如随时开合的门、不断走动的人、忽然出现的宠物、甚至乱丢乱放的拖鞋。
AINA模型的加入,可以让DEEBOT X2能更好的面对复杂区域,应对突发状况。比如在面对打开一半的门时,DEEBOT X2不用再去试探前方物体是什么,可以直接 看到 门的开合范围,直接绕过通行。除此之外在面对宠物、脚等临时加入的障碍物,DEEBOT X2也可以迅速绕开,避免碰撞试探。
这样,就从根本上去解决机器人的碰撞问题,也能让扫地机器人的路径动线更为流畅,而这或许就是科沃斯DEEBOT X2敢用方形设计的底气所在吧。
不过一款好的产品是需要经过市场检验的,科沃斯DEEBOT X2舍弃了一侧边刷,以及更薄的外形设计(能否保证机身稳定性),到底是不是一件好事,目前我们还不得而知,但从目前科沃斯所提供产品以及我在现场所看到的结果是,科沃斯DEEBOT X2的表现还是比较出乎意料的。
此前扫地机器人的圆形设计,更多是妥协之后的产物,随着技术的发展,未来将会有更多类似DEEBOT X2这种不规则形状的扫地机器人出现,能够更好的帮助用户做好室内清洁工作,至于这个 未来 还要多久,就让我们拭目以待吧。
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