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新买的扫地机不识“翔”这种事以后不存在了!

2019-11-26 10:30:08
  有这样一个职业,没有什么薪水,还要义务帮别人收拾随意拉在地上的大小便;工作很累,下班后还要为它打扫房间,没错,这个职业就是铲屎官。主人像对待Baby一样对待自家的宠物,而宠物

  有这样一个职业,没有什么薪水,还要义务帮别人收拾随意拉在地上的大小便;工作很累,下班后还要为它打扫房间,没错,这个职业就是铲屎官。主人像对待Baby一样对待自家的宠物,而宠物要做的就是吃吃喝喝,卖卖萌就好了,所谓你负责“铲屎”,我负责美美哒就可以了。

新买的扫地机不识“翔”这种事以后不存在了!

  有位小主在,除了能够陪伴你之外也有不少的烦心事存在,漫天飞舞的毛发、满地堆积的灰尘……想想都是眼泪!遇到这样的问题,怎么少的了扫地机器人的帮忙,宠物毛发、脚印、灰尘……它都能帮你解决。

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  当然,这也可能是它们的新玩具,刚开始的时候它们会很害怕,扫地机一启动,它们就像惊弓之鸟似的躲得老远,后来习惯了就开始和它嬉戏,甚至大胆一点的直接就骑上去了,好一副大王派我来巡山的阵势。

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  不过,扫地机器人和宠物的结合真的只有这些吗?是不是想到了什么,没错,就是网上一直在传的扫地机器人扫“屎”事件,想想都觉得很酸爽,当然扫地机器人也有自己的内心独白:“我”是清理狗毛的不是清理狗屎的。

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  “你知道半夜被臭味熏醒是怎样一种感受吗?你能想象家里的家具、地板、儿童玩具、地毯……全部粘上狗屎是怎样一种绝望吗?”我想这就是经历过扫地机器人扫屎事件的心里,但是,扫地机器人为什么会出现扫屎的状况呢?

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  这件事情可以分两个方面说:1、不够智能;这里说的不够智能不可不是说扫地机器人“智障”,不能满足日常的清洁,而是相对于自己动手打扫来说,你并不能随心所欲地控制它,而且大多数扫地机器人是按照规划路径行走的,保证不漏扫,虽说遇到障碍物可以躲避,但是还无法做到对垃圾识别分类,所以扫到屎是无法躲避的。

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  2、不是发展重点;对于扫地机器人来说,能扫干净,智能规划才是重点,在前几年的发展中,主要在解决我在哪儿?我的目标在哪儿?我要怎么去?

  扫地机器人:我在哪儿?我的目标在哪儿?的问题已经解决,戴森、iRobot的视觉定位系统;科沃斯、岚豹的360度旋转激光定位;浦桑尼克的无线载波室内定位,都是智能前沿的产品,为用户带来更加高效的清洁方式。

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  “我”要怎么去该如何解决呢?对于目前的扫地机器人来说,想要高效的完成清洁任务,一条有效的清洁路线还是非常有必要的。不管是定位、测距还是建图,都是为行走路径服务的。其中“弓”字型路径更为高效,提高了清洁覆盖率,减少重复清扫率,让清洁覆盖率更高,同时也降低了清洁用的时间。其中为了更高效的覆盖岚豹还推出了井字扫的新模式,让清洁变得更彻底。

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  针对这些重点问题的解决,所以扫地机器人忽略了扫“屎”的尴尬,就目前来说,扫地机器是通过虚拟墙来解决这件尴尬的事情的,就是通过设置扫地机器人不能清洁的区域,来规避宠物的活动区域,但是如果你的“小主”不听话,随意大便,那这样的问题还是存在的。

  然而当扫地机器人智能程度进一步提高,厂家们已经开始真的这样的尴尬进行了有效的解决,新买的扫地机不识“翔”这种事以后不存在了! 

科语:激光雷达+AI摄像头 智能识别物体

  想要告别扫“屎”的尴尬,首先要解决的是扫地机器人如何识别物体,在2019 CES展台上,科语发布了星空系列扫地机器人,其搭载激光雷达+AI摄像头联动定位导航系统,将激光识别与摄像头识别结合在一起,让扫地机主动适应实际作业环境,规划出最佳清扫路径,实现更好的清洁覆盖,解决一般扫地机遇到的清扫死角问题。

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  当然,这样的结合还有最大的好处,就是机器能够自主识别物体的形态,简单来说就是AI摄像头可智能识别室内图像物体并分类记录、比如像纸屑、宠物毛发、饭粒等扫地机将其识别为可清扫物体。而对于不适合清扫的粘性糖果、宠物排泄物等垃圾和不需要清扫的鞋子、玩具等物品则判断其为障碍物。这样就能更好的规避拖着宠物便便满屋跑的尴尬。

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科沃斯:AIVI视觉识别技术让机器人更智能

  科沃斯同样带来了DG70扫地机器人,不仅满足消费者最小化手动干预清洁的需求,家庭清洁效率与以往相比大幅提升,这一切得益于全新AIVI视觉识别技术。地宝DG70工作时能给出最优化的导航路线,被赋予深度学习能力的地宝,面对不同的家庭环境, 能识别并避开经常会阻碍机器人工作的电线、拖鞋、袜子和充电座。

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  科技的发展就是为我们的生活服务的,扫地机器人拖着便便满屋跑是其历史发展的“污点”,但是能够运用技术解决,足以见得产品解决用户使用痛点的决心。以后扫地机器人不识“翔”的问题不会在发生了,也希望扫地机器人能够出现更多的智能功能为用户服务。

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作者:本文地址: http://www.y8freegame.com/news/2403.html发布于2019-11-26 10:30:08
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天马 铁粉2019-11-26 10:30:08椅子 回复
文章不错,写的很好!