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速度与激情,生死时速中的扫地机器人
[发布时间]:2020年10月27日 [来源]:网易新闻 [点击率]:553
【导读】: 2019年,国内扫地机器人销售量达到544万台,零售总额达到80亿元,但是中国扫地机器人渗透率不足5%,市场潜力巨大。  巨大的利益面前,就会有强劲的竞争,竞争就能倒逼行业快速发展。  纵观整个行...

  2019年,国内扫地机器人销售量达到544万台,零售总额达到80亿元,但是中国扫地机器人渗透率不足5%,市场潜力巨大。
  巨大的利益面前,就会有强劲的竞争,竞争就能倒逼行业快速发展。
  纵观整个行业,除了国际品牌戴森和iRobot,还有国产品牌石头科技和科沃斯,在这个快速发展的赛道上,正在进行一场技术竞赛,速度与激情的故事每天都在上演。
  毫无疑问,这是一场技术进化的生死时速,任何一个技术上的突破,都可能会让竞争对手陷入困局。

  行业双雄在技术方面硬刚
  也许你不知道,瑞典家电巨头伊莱克斯在1996年就研发出了第一台扫地机器人,距今24年,但是扫地机器人真正走进普通大众的生活,成为主流家电,也无非是这短短五年。
  在扫地机器人这个利基市场中,虽然有iRobot和戴森这样的国外巨头,但是后起之秀的国产品牌石头科技和科沃斯却正在逐渐呈现出双雄趋势,在市场占有率上一路高歌猛进,但是这两家国产企业无论是在资本层面,还是营销和研发层面,都在激烈的博弈着。
  科沃斯和石头科技已分别于2018年和2020年成功登陆A股主板和科创板。近一年以来,石头科技的股价从上市时的发行价格271.12元/股一路稳增,近日股价更在A股排名第二,仅次于贵州茅台。科沃斯市值也达到了300亿元,足见市场对其产品和日常经营的认可。
  除了在资本市场上的较量,拿了如此之多钞票的两家巨头,现在在技术层面上的竞争,也正在进入白热化状态,大家每年都在技术上面投入了上亿元的研发费用,速度与激情的迸发,完全可以套用在两家公司的技术较量上。
  根据公开年报显示,目前科沃斯的研发人员平均月薪27,000元以上,石头科技研发人员平均月薪约为40,000元。
  市场的飞速发展倒逼这个行业技术的革新。曾经有行业人士开玩笑说,在扫地机器人这个赛道上,技术发展的速度丝毫不比无人车慢,几个月就有一次技术迭代,厂商稍不留神就会掉队。
  而今年扫地机器人的技术发展方向也在发生着变化,之前行业领先的激光雷达技术已经不能满足现有需求,各家都在各种技术的可能性上做着各种各样的大胆尝试。

  激光雷达加摄像头或是业内共识
  扫地机器人的核心竞争力,全部都集中在规避碰撞这一块,更像一个人一样智能的穿梭于室内,才是智能化的一个集中体现。
  早些年被Diss很多的惯导技术已经逐渐淘汰,后面被寄予厚望的VSLAM技术也就是摄像头技术,因为测距数据很难用来形成精确的地图,误差率非常高。
  目前,激光雷达技术是目前各大厂商高端机型主要采用的解决方案。
  激光雷达的工作原理和雷达很像。它以激光为信号源,发射出的脉冲激光遇到障碍物反射回来,被激光雷达接收,就可以准确计算出距离。当采集到障碍物上更多的数据后,通过成像处理,就可以得到图像。
  激光雷达让扫地机器人的运算精度大大提升,但是此前该技术方案因为价格特别贵,一直得不到普及。直到三年前,石头科技通过一系列研发首次实现LDS模组大批量生产之后,才实现了成本的下降。
  但是,技术的道路上,永无止尽。
  今年行业两大巨头推出的旗舰机型科沃斯T8 AIVI和石头科技T7 PRO,都在采用激光雷达加摄像头的解决方案,有全局观还得看得见,成了行业技术发展的最新趋势。

  单目和双目的技术分岔口
  但是在激光雷达加摄像头的解决方案中,也有很大的技术岔道,大家采用的解决方案并不一致,主要区别在于双摄像头和单摄像头。
  单摄像头以科沃斯的T8 AIVI为代表机型,双摄像头以石头T7 pro为代表机型。对于这些技术细节,很多用户都没弄懂其中的区别。
  单目视觉识别系统只有一个摄像头,获取的障碍物图像都是二维的,相当于纸质照片一样的二维图像。这种图像测算出的距离精度并不高,但是成像速度更快,对算法要求较低。
  相比之下,双目视觉识别系统配置了两个摄像头,两个摄像头和前方障碍物形成了三角测距,构建出物体的3D模型,再通过一系列复杂的算法,扫地机器人可以计算出特定点的距离,当数据足够时还能生成深度图,因此距离测算就更为精准。
  前面一些技术术语或许晦涩难懂,不妨说的通俗一点,“激光雷达+单目”的扫地机器人看到的世界是二维的,而“激光雷达+双目”看到的世界则是三维的,双摄像头技术在无人机和自动驾驶领域使用非常普遍,尤其是自动驾驶方面,需要更多的摄像头来完整的探知周边环境,谷歌、百度这些行业先行者都在使用这种方案。
  但是“激光雷达+双目”固然精准,但也对扫地机器人的算法开发难度提出了更高要求,有两块的技术问题必须解决。
  首先,要解决扫地机器人在运动过程中碰撞导致的摄像头工作受干扰问题,要保证扫地机器人受到撞击后,不会影响摄像头的位置和结构(保证摄像头的标定和精度)。
  其次,为了提升夜间或沙发等暗光场景的识别和避障能力,必须配备了补光灯,在结构设计、镜头适配、图像处理算法、导航策略上都需要进行相应的适配和调整。
  此外双目对算法方面要求也更高,AI技术在扫地机平台上的使用是一个系统工程,其中涉及了成像、图像处理、多感知融合、定位、导航等诸多技术。
  尽管扫地机器人看似只是一个扫地的东西,但是它也有大脑,配合CPU+GPU双核大脑,扫地机器人集成了机器学习、神经网络、计算机视觉、SLAM等领域技术。
  扫地机器人,正在用技术手段,无限制的去靠近“人”这个唯一标准,从目前的技术层面上来看,激光雷达加双目是一种非常有探索意义的一套方案,接下来对于厂商来说,如何进一步降低成本,普及这种产品走进千家万户,才是重中之重,毕竟市场的渗透率还有很大空间。

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