掃地機器人行業(yè)陷入發(fā)展瓶頸，未來路在何方

（文章來源：IT168）

近年來，隨著服務機器人產業(yè)技術的不斷進步，產品的不斷迭代，以及家具生活方式的逐漸智能化，我國掃地機器人銷量以驚人的速度增長。捷孚凱零售監(jiān)測的數據顯示，近五年我國掃地機器人零售量復合增速已經超過50%。截至2017年12月，我國掃地機器人零售量市場規(guī)模已達332.5萬臺，零售額約44億元。然而， 2019年上半年，隨著人口紅利消失、市場需求飽和，掃地機器人的增長明顯開始放緩。據中怡康零售監(jiān)測數據顯示，掃地機器人線上銷售量同比下降10.4%。

受家電行業(yè)整體外部環(huán)境的影響，據奧維云網(AVC)推總數據顯示，2019年上半年，吸塵器市場規(guī)模為91.2億元，同比僅增長5.4%;零售量為1041萬臺，同比提升1.9%，從產品結構來看，掃地機器人已經拖累了吸塵器大盤的增長。除了外部因素之外，掃地機器人產品“偽智能”、“不實用”等負面評價也在一定程度上降低了消費者的購買意愿，行業(yè)亟需進行技術升級。

說到掃地機器人行業(yè)的技術升級，就不得不提到掃地機器人的核心之一——感知模塊。隨著深度學習、機器視覺等人工智能技術的不斷發(fā)展和進步，掃地機器人產品的迭代速度有目共睹，逐漸由早期的機械式向如今的智能方向演進。在這一發(fā)展歷程中，行業(yè)普遍認為可將市面主流機型大致分為三個階段：第一代的隨機清掃、第二代的規(guī)劃式清掃以及第三代的導航建圖式清掃。相比第一代隨機清掃，后二者都具備路徑規(guī)劃能力，但不同的感知核心仍舊為這些掃地機器人賦予了不同效能的工作能力。

隨機清掃式的掃地機器人清掃效率和質量大概率仰賴算法的優(yōu)劣，反復清掃或大面積漏掃的情況非常普遍。該模式在掃地機器人概念誕生之初廣為應用，然而由于并未切中消費者的痛點，不能實現解放雙手的目標，后逐漸為規(guī)劃式產品所替代。

普通的規(guī)劃式產品，比起隨機清掃，在掃地機器人的行走路線算法上做了大幅優(yōu)化，并配備了諸如陀螺儀等傳感器，幫助掃地機器人以相對規(guī)整及高效的路線進行清掃。

隨著傳感器技術的不斷革新與發(fā)展，應運而生的第三代掃地機器人產品具備了導航建圖、全局規(guī)劃的能力，從源頭上真正大幅提高了掃地機器人的清掃效率。SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)的含義是即時定位與地圖構建，指的是機器人在自身位置不確定的條件下，在完全未知環(huán)境中創(chuàng)建地圖，同時利用地圖進行自主定位和導航。也就是說，掃地機器人需要在未知環(huán)境中從一個未知的位置開始移動，在移動過程中根據位置估計和傳感器數據進行自身定位，同時建造增量式地圖。

目前依據傳感器及SLAM技術的不同，具備SLAM能力的第三代掃地機器人產品又可以分為基于LDS激光測距傳感器的掃地機器人產品以及基于機器視覺(vSLAM)的掃地機器人產品。激光SLAM由于起步早，目前體系和框架已趨于穩(wěn)定，產品落地相對成熟，主要分為單線式和多線式，目前市面上大多數建圖規(guī)劃的掃地機器人產品都屬于這個范疇。但其高昂的造價以及無可避免的凸起式的硬件結構使得掃地機器人機身厚度增加，降低了掃地機器人的通過性。

事實上，RGBD傳感器也可分為結構光、ToF、視覺方案等幾種主流方案。ToF及結構光方案由于高昂的造價，以及極易受環(huán)境光照影響等原因，目前并未成為掃地機器人的首選vSLAM方案。而視覺方案依靠其高性價比，在一眾RGBD方案中脫穎而出，成為各大廠商布局vSLAM產品的關鍵。在視覺方案中，又分為單目方案和雙目方案。單目視覺僅利用一臺攝像機完成定位工作。單目攝像頭在單幀圖像中，無法確定距離物體的真實距離，只能通過相機的運動，利用多幀圖像形成三角定位，來進行距離測量。

以現有的單目朝天方案來說，由于其攝像頭朝天，帶來的局限性是無法進行依托視覺的避障，亦無法保證全局式的建圖及導航規(guī)劃;因此主流單目方案仍舊是通過碰撞來實現邊界探索。而雙目方案可通過三角定位方式實現精準的距離測量，從而實現無接觸式的避障與清掃，不破壞家具，不碰撞兒童、寵物及其他生活用品。除此以外，雙目方案在配備更高性能鏡頭和更強算力處理芯片的情況下能夠實現環(huán)境及物體的識別，比起其他方案，在家庭環(huán)境中具有更強的魯棒性，能夠識別蚊帳、窗紗等較高透光性的物體，防止異物的卷入，甚至可實現雙目跟隨，實現更有目的的高效清掃策略。

（責任編輯：fqj）