INDEMIND:瞄准赛道下半场,加码扫地机器人视觉导航

在技术升级路线上,随着竞争的愈发激烈,扫地机器人产品也发生了巨大变化。从最初随机碰撞式方案逐步向规划式清扫转型,陀螺仪惯导、激光SLAM应用愈发普遍,厂商们的竞争方式正向技术竞争靠拢。与此同时,视觉导航方案的兴起,更是为其注入了一针“催化剂”,开启了烈火烹油般的“下半场”竞争。

近年来,随着技术的成熟与需求的催化,扫地机器人不断“攻城略地”,逐渐成为年轻消费群体的家庭清洁工具首选。据中怡康数据显示,2013年-2018年,我国国内市场扫地机器人销售量由57万台激增至577万台,销售额由8亿元增长至86.6亿元,双双取得超过10倍增长。

销量的激增与市场的正态反馈,也刺激着更多的资本与技术,扫地机器人这块被垂涎已久的大蛋糕在过去几年间正被各路瓜分,进入到了白热化的厮杀阶段。各大扫地机器人厂商纷纷掀开“底牌”,以清洁能力更强、智能化程度更高的产品应对日益激烈的竞争。

INDEMIND联合创始人姜文先生表示,扫地机器人市场进入到了一个新的阶段,技术竞争已经成为业内共识,随着竞争的加剧,厂商在技术上的投入也将越来越高。

据姜文介绍,近几年的扫地机器人市场出现了明显的分化。iRobot凭借出色的产品定位与技术,依旧占据高端市场龙头地位;科沃斯、石头科技等国产品牌基于中国本土供应链优势,以较高的性价比占据大部分中端市场,尝试向高端市场发起攻击;浦瑞克、家卫士等品牌采用陀螺仪惯导,将规划式扫地机器人价位做到500元以内,成功打入下沉市场;此外,美的、海尔、松下等一众传统家电巨头也虎视眈眈,凭借多年经营的线下渠道,也拥有不俗的市场占有率。

在技术升级路线上,随着竞争的愈发激烈,扫地机器人产品也发生了巨大变化。从最初随机碰撞式方案逐步向规划式清扫转型,陀螺仪惯导、激光SLAM应用愈发普遍,厂商们的竞争方式正向技术竞争靠拢。与此同时,视觉导航方案的兴起,更是为其注入了一针“催化剂”,开启了烈火烹油般的“下半场”竞争。

丨格局分化,INDEMIND推出扫地机视觉导航方案

在此背景下,扫地机器人将会如何发展?姜文认为,随着竞争的日益激烈,扫地机器人行业势必会发展出更成熟的市场及供应体系。一部分整机厂商可能会更专注于扫地机器人本体机电部分,即运动、控制、清洁模块的研发制造;而另一部分如视觉、听觉、红外、激光等传感器、计算平台等智能模块将会成为扫地机器人领域To B厂商的机会。

姜文称“目前,INDEMIND在扫地机器人领域的布局重点在B端,我们充分整合了INDEMIND在立体视觉与人工智能领域的技术及资源优势,推出了扫地机器人视觉导航解决方案。”

据了解,INDEMIND扫地机视觉导航解决方案已非常成熟,并与业内诸多企业建立合作。该方案通过立体视觉技术与高精度Vi-SLAM算法,将本应涉及超长产业链的扫地机定位、交互问题集中到一套解决方案中,快速为客户相关产品提供高精度的导航定位、路径规划、智能避障、目标跟随、家居识别等核心功能。值得一提的是,该方案的导航精度已实现绝对定位精度<1%,姿态精度<1°的领先水平,足以媲美激光雷达。

此外,由于视觉方案的天然优势,INDEMIND视觉导航定位解决方案可将扫地机器人的导航定位成本控制在百元级,极大降低了厂商的研发、生产成本。

丨立体视觉与AI,扫地机器人的决策智能

2020年,AI与5G技术仍将保持蓬勃的发展势头。同时,伴随智能视觉、智能语音、云计算等前沿技术的突破和推进,扫地机器人将能实现云端智能和边缘智能的协同运作,随着电机电控系统的升级,两者结合产生的清洁机器人将实现真正的决策智能。

对此,姜文表示,未来智能扫地机器人需要处理大量的信息,在搭载视觉、听觉等模块的情况下,复杂且庞大的信息将会对本地运算和存储造成极大负担。5G网络的规划商用将解决扫地机器人目前存在的数据传输问题,使实时稳定的云端处理成为可能。

与此同时,伴随数据传输与算力不足等问题的解决,AI深度学习将更加复杂且多能。届时,AI与5G相结合的决策智能将成为扫地机器人真正智能化的关键。

在这一方面,INDEMIND正加大在机器人智能决策方向的研究,目前已经取得初步成果,并已经开放给了早期接触的客户,收获了良好的反馈。据姜文介绍,INDEMIND机器人决策智能通过立体视觉与AI技术的结合,赋予机器人感知与认知的能力。机器人可根据视觉传感器采集到的环境信息,做出不同决策处理。未来,伴随决策模型的丰富与优化,扫地机器人将不仅仅局限于扫地,更可执行更复杂的任务,实现从单一的清洁工具向家庭服务助手转变。

“我们始终相信,立体视觉与AI的结合,能迸发出巨大能量,激发出扫地机器人乃至服务机器人的智慧,为其注入更多活力。”

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专注于计算机视觉及嵌入式感知计算平台研发与应用,机器人时代已来,INDEMIND将赋予机器人更稳定的视觉感知,分享最新技术,深层次探讨机器人的更多应用!

产业SLAM扫地机器人机器人
相关数据
激光雷达技术

自动驾驶车辆传感器的一种,采用激光扫描和测距来建立车辆周围环境的详细三维模型。Lidar 图像具有高度准确性,这使得它可以与摄像头、超声波探测器和雷达等常规传感器相提并论。然而激光传感器面临体积过大的问题,同时,它的机械结构非常复杂。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

规划技术

人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度,其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划(Classical Planning)、分层任务网络(HTN)和 logistics 规划。

路径规划技术

路径规划是运动规划的主要研究内容之一。运动规划由路径规划和轨迹规划组成,连接起点位置和终点位置的序列点或曲线被称为路径,构成路径的策略则被称为路径规划。路径规划在很多领域都具有广泛的应用,如机器人的自主无碰行动;无人机的避障突防飞行等。

本体技术

在计算机科学和信息科学中,本体包括表示、正式命名和定义概念,数据,实体之间的类别,属性和关系,并在一个,多个或所有域实例中。

5G技术

第五代移动通信系统(5th generation mobile networks),简称5G,是4G系统后的延伸。美国时间2018年6月13日,圣地牙哥3GPP会议订下第一个国际5G标准。由于物理波段的限制,5G 的网络也将会与其他通信技术并用,包含长距离的其他传统电信波段。

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