从911救援到智能家居 iRobot机器人为何能“蒙眼狂奔”?

[导读] iRobot于1990年由麻省理工大学三位机器人科学家创立,至今已经有27年的历史。iRobot的机器人可应用于考古、探险、救援、安防等领域,它曾帮助人类揭开吉萨金字塔的神秘面纱,深入海底寻觅墨西哥湾的油污,并在911恐怖袭击事件挽救生命,美国国家航空航天局(NASA)第一台微型太空车的诞生也得益于iRobot的技术。

iRobot是机器人领域的一代传奇。

iRobot于1990年由麻省理工大学三位机器人科学家创立,至今已经有27年的历史。iRobot的机器人可应用于考古、探险、救援、安防等领域,它曾帮助人类揭开吉萨金字塔的神秘面纱,深入海底寻觅墨西哥湾的油污,并在911恐怖袭击事件挽救生命,美国国家航空航天局(NASA)第一台微型太空车的诞生也得益于iRobot的技术。

2002年,iRobot进入服务机器人市场,推出Roomba®系列扫地机器人,之后分别推出了Scooba®地板清洗机器人、Braava®擦地机器人、扫地机器人Roomba ®690、 Roomba ®890和 Roomba ®980 等家用机器人, Roomba®980是iRobot的最新产品,代表了iRobot最新技术。 截至目前,iRobot家用机器人产品全球销量已超过1800万台。 公司2005年已在纳斯达克证券交易所挂牌上市(交易代码为IRBT),当前市值26.6亿美元。

近日,媒体采访了iRobot技术副总裁Chris Jones,他拥有计算机科学博士学位,在机器人行业沉淀20余年。2005年,Chris Jones加入iRobot,至今已经12载。谈到为何加入iRobot时,Chris Jones激动地说:“如果你真的是对机器人行业感兴趣,世界上没有第二家比iRobot企业更好的工作平台,因为在这里大家真的很用心在做机器人这个产品品类的技术创新,你可以在这上面大展拳脚。”

扫地机器人是一款跑在家里的“无人车”,解密Roomba980多重导航系统

一台无人车有四个系统:传感系统、感知系统、决策系统和控制系统。首先,传感系统从雷达和激光雷达中收集环境数据交于感知系统,感知系统利用这些数据在环境中检测物体并定位。之后,决策系统利用环境数据创建行进轨道。控制器通过方向盘、油门和刹车等保证车辆在预定轨道上行驶。

其实,扫地机器人与无人车的技术原理是相通的,从探测家居环境、建立地图,再定位,决策扫地,整个过程与无人车非常相似。对无人车熟悉的人都会知道,导航系统是无人车的关键技术,而在扫地机器人上,也是如此。有人认为,其实无人车的导航技术最早也是从扫地机器人衍生过来的。

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MIT教授JohnJ.Leonard和原悉尼大学教授Hugh Durrant-Whyte曾对机器人导航提出三个经典问题:(1)Where am I?(2)Where I am going?(3)How should I go there?

第一个问题是机器人的定位问题,即如何根据现在观测到的和前面已知的信息,判断机器人在当前环境中的位置。第二个和第三个问题是指定一个目标,然后规划一定的路径来实现这个目标。对一般的移动机器人来说,这个目标是一个点,即点到点导航。而对扫地机器人来说,其目标不是到达某一点,而是遍历某一个区域,以实现对房间的清扫。

一位业内人士说:“可以很负责任地说,导航功能是扫地机器人最具革命性的技术。具备智能导航技术的扫地机器人,才是人类真正必需的产品。”

常见的导航技术有红外线、超声波和vSLAM。而Roomba 9系采用了vSLAM视觉运算处理技术(即单目摄像头),通过绘图创建可视化地标来跟踪其清洁时的位置,从而掌握已经清洁的区域和尚未清洁的区域。

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但不同于单纯依靠vSLAM™一个导航系统的产品,Roomba 9系扫地机器人还搭载了Wheel Odometry轮胎里程计和Optical Float Sensor光学移动传感器等多重传感系统。

Wheel Odometry轮胎里程计:有两个传感器内置于轮胎内,检测轮胎行进了多少距离。此传感器系统对于硬地板类型地面检测效果非常准确;

Optical Float Sensor光学移动传感器:凭借光学流动信号反馈系统,在不同介质的地面上估算扫地机器人移动了多少距离。

除了以上提到的3重传感器,它还搭载了悬崖探测,声波等其他传感器,在运作时,这多种传感器系统相互配合、补充。比如对于地毯而言,Wheel Odometry轮胎里程计的导航效果会差一点,但在硬质地板上表现很好;Optical Float Sensor光学移动传感器更适用于表面富于变化的地板,但在颜色单一、表面平整的地板表现欠佳;当光线条件较差的时候,如果单靠vSLAM™,机器人就会想双眼被蒙住一样无法工作。

Chris Jones说,所有这些传感器是一个非常完整的系统,因为有了vSLAM与其他的传感器相互协调、互相配合,Roomba才拥有系统性智能。

举两个例子。如果vSLAM摄像头(眼睛)被挡住了,Roomba还是可以正常工作。再如,机器人传感器识别到有污渍之后会加大清扫力度,往返、左右横向,把这块清扫干净之后再继续向前行进。

Chris Jones介绍,这种叫做“多重模式自动智能切换技术”,绝对不是一个层面的功能,是很多技术和功能配合起来联动起来,实现高效、简单、智能的清扫。

不仅在导航上,Roomba®980在清洁方面也有优势:

1、使用很简易。Roomba®980能够使用WIFI和操控界面APP进行连接,可以在手机APP端对它进行清扫日期、时间的设定和整个清扫任务的核查。实时在地图上了解机器人在家里工作的时间,扫地的范围等。

2、超大吸力。Roomba980相比6系和7系产品能达到10倍吸力,工作功率会极大提升,还可以过滤最小10微米的微尘颗粒,进行彻底吸取。

其实,扫地机器人工作的同时,也要处理大量的数据。 在数据处理上,Roomba® 980并未采用上传云端处理的方式,而是直接在本地处理。 Chris Jones解释: 因为 不是所有场合都有WiFi连接。还有一些机器人,比如说跑到信号弱的地方,如果通过云端连接,可能会出现终端暂停,影响 户体验的完整性。

智慧家庭是一个大机器人,但还缺乏思考能力

近年来,智能家居行业的快速发展吸引了众多资本加入,传统硬件企业、互联网企业、房地产家装企业抢滩智能家居市场,同时谷歌、苹果、微软、三星、华为、小米、魅族等众多科技公司也纷纷入局。

据市场调研公司《Markets And Markets》发布报告称,全球智能家居市场规模将在2022年达到1220亿美元,2016-2022年年均增长率预测为14%。智能家居产品分类涵盖照明、安防、供暖、空调、娱乐、医疗看护、厨房用品、清洁等。

Chris Jones认为,扫地机器人将来一定会成为智慧生活里面重要的组成部分。现有的单品模式,对于智能家居而言不是完整的智能生活体验。智能家庭是一个大的机器人,要能够自动完成任务,并能思考到底应该用什么样的逻辑去工作。

要弄明白智能家庭机器人,首先要了解什么是智能机器人。

智能机器人包括三个层面,第一个层面是感知,能够感知到周边环境的不同;第二个是行动能力,根据前面的感知和思考移动,或者可以去执行指令。在这两个环节之间,还有一个非常重要的环境思考能力,感受到周边的环境,在决定做什么动作之前,有认知和思考分析的过程。

“一个真正意义上的智能机器人,应该有思考的闭环,先感知再思考,决策,分析,再做最后的行动,循环往复” Chris Jones说,“智慧家庭是一个大机器人,也一定要具备这样思考闭环的能力。”

先看第一层感知,智能家居现在有很多传感器,能够帮助感知周边的环境,比如温度监测、门窗有没有开等,这个层面上技术已经实现;第二层是行动能力,智能设备都可以很好完成单体行动。比如智能灯光、智能锁怎么控制,目前看来,这些技术难度也没有问题。

“但现在真正缺失的是把这些环节很好地整合在一起的能力。只有具备了这样的思考能力,才能够理解整个房间情境的状态,而现在的智慧家庭没有对情境的思考能力。”Chris Jones说。

举个例子。比如客厅有人进去,里面的传感器能探测到这个人移动进来,发出指令告诉客厅的人我这块要开关灯光。这种空间关系上的智能理解能力,对于智慧家庭来说在未来是一个非常重要的分水岭。

在智慧家庭闭环系统里,扫地机器人也扮演着重要的角色。

Chris Jones 说,扫地机器人可以建家庭地图,能更好理解空间位置、空间情境。这样的数据集成以后可以分享到整个智能家庭,应用到智能家居生态圈中其他的硬件设备上,这会让它们对自己所在的空间有一个非常智能的认知,再反过来给用户提供更智能的服务和体验。

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