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9 9 月 2026, 周三

选扫地机器人 要选支持LDS 激光导航+AI双目避障的!

  【导购】早期的扫地机器人路径算法采用随机碰撞模式,再加上红外传感器感应障碍物,这一解决方案成本低廉,但扫地机器人清扫效率低下,清扫时没有合理的路径规划,到处乱撞。这也是我们常说的傻子扫地机。目前市面上千元以内扫地机因为成本限制,基本上以随机导航产品为主。

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  扫地机器人实际上是一个小型的自动驾驶系统,为了让扫地机器人能变得更聪明,研发人员研发出规划式扫地机器人。规划式扫地机器人也分主要可分为惯性导航、激光导航和视觉导航。目前行业内前沿的避障技术主要是激光雷达避障、3D 结构光避障、3D TOF 避障、单目视觉避障、双目视觉避障。

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  其中激光雷达避障通过将激光发射到物体表面,然后接收物体的反射光信号。激光避障的精度、反馈速度、抗干扰能力和有效范围都要明显优于红外和超声波。同时。多束激光组成阵列雷达,可获得部分范围内的三维地图。石头扫地机器人T7 Pro采用LDS激光扫描技术,能够实现360度扫描,即时获取环境信息,能够更加迅速、准确、全面地扫描家居地形,还原家居全貌。

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  同时石头扫地机器人T7 Pro还配备了AI双目视觉避障,机器配备了两颗500万像素、120度广角摄像头,通过立体视觉技术和AI 物体识别技术,可以直接从双目相机中获得RGB 图像信息与深度信息。同时采用卷积神经网络深度学习进行AI 物体识别,基于障碍物类别和深度信息进行避障策略判断进而精准避障。避免扫地机器人被体重称、风扇底座、鞋子、插线板、一团电源线上卡住困住。对于未识别的物体也可以避障,也可以还原物体的三维信息,实现精确避让,减少无中生有,避免漏扫。

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  为了能更快地处理双目数据,石头扫地机器人T7 Pro使用强劲的高通APQ8053 异构8 核Cortex A53 处理器,所有图像数据都通过对数万张图像训练的卷积神经网络进行处理,以确保所有图像数据都通过芯片快速处理。

  仅仅是机身内置双目视觉避障和物体识别避障算法还只是第一步,如何让两套系统在扫地机器人平台上流畅稳定的跑起来,才是真正困难的地方。石头工程师经过大量的适配,在同一平台上同时布置这两种避障算法,提升清扫任务的自主完成率,让扫地机器人的智能更进一步。

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