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[控制与开关] 全屋智能控制-40:AI扫地机器人怎么样?石头T7

2020-10-20 23:06:09 433 0 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

宅小秘 帖主

2020-10-20 23:06:09

原题目:零根本打造全屋智能控制系统 篇四十:AI加持的扫地机究竟值不值——石头T7 Pro扫地机全剖析
本文来自SMZDM,原创作者是casatift(你们的智能家居领路人casatift)

由于近年来,囊括机械人首要来自LDS激光雷达导航已经进入了数千家的家庭,每小我都称为“遗憾”并后悔兵士。包括我,我一向在利用石头S5打扫器,机械在我的家庭中清洁了高达9,000平方米,它扫过了736次。直到前一天改变了T7,它也进入了开源智能家居系统,只要一周内增加水,清洁尘箱。可以保证地盘是整洁的,不幸的是
虽然尘箱和水箱再次移动一次,但利用打扫机扫过,一件事必须在每一天之前才能快速品味圆圈,由于空中凡是会有各类扫地机杀手在地上。
1.数据线

掉落在地上的USB充电线可以说是对扫地机风险最大的空中异物了,一不谨慎就会被卷入主刷,对主刷,吸尘口形成侵害,固然,数据线也能够是以报废。我总共被扫地机损坏了2根数据线,一个主刷,S5吸尘口软胶也是以破坏。而且这也是家里最多见的空中异物,虽然一向很留意,可是偶然还是会发生充完电后,充电线掉落在地上,出门时忘了检查,或是没检查到的情况,
2.织物,绳索

实在绳索与数据线的风险类似,可是由于两头不太会像数据线那样有硬物,所以对扫地机的损伤相对照力小,不外我是发生过一次绳索卷上边刷,废了一个边刷的变乱。除此之外,椅子上不谨慎滑落的衣服腰带也被卷入过一次,幸亏卷完腰带以后扫地机就自己停了,否则搞欠好衣服也会被毁。

甚至我的扫地机还拆过一个帐篷……
3.袜子

这个主如果小我习惯欠好,出格炎天的时辰经常回家坐哪就把袜子随手脱了扔地上,不外由于袜子比力厚,卷入的能够性比力小,偶然卷入主刷扫地机就会报错停止,不会形成经济损失。不外还有种能够是会推着脏袜子处处跑,推到角落里后找不到。
4.拖鞋/鞋

这张照片是我客卫洗衣地区的实景图,都是被扫地机从门口玄关推过来的拖鞋,平常自己穿的抵家找不到会找下,剩下的这些都是不常用的,小我也懒得整理,因而沿着洗衣机,台盆柜给排了一溜,而且大师也可以看到,好几只都是不成双的,那是由于它的另一半被扫地机推到了其他地方……固然,还有个题目就是家里带拥有些高跟鞋比力贵,扫地机撞上去会把皮面撞坏,或是边刷在沿墙高速活动的时辰会扫到皮面,留下痕迹。所以对于这类鞋,我都是在出门前把他们放到柜子里或是高处。
除了这些之外,假如家里有宠物的话,更可怕的是排泄物,假如真成心外发生,那就是屎糊一地的末日灾难……
说到这里,能够没用过扫地机的朋友会问,既然能够发生那末多意外,那为什么还要用扫地机呢?这里我只能回答,真的是费心省力啊,现在我家空中野生打扫一年都不会跨越两次,可是天天都能光脚踩。而被虐屡次以后,天天早上出门前花十几秒看一眼空中整理下以后,意外的次数也是可贵一见了。
固然,用户碰到的题目,扫地机械人厂商必定也全都清楚,所以在避障这个题目上,厂家也一向在提升。首先是LDS激光雷达自己自己就有障碍感知才能,所以在碰到较大的障碍物时,他城市先减速,然后等碰撞传感器的反应,如果碰撞传感器不被触发,那末他就继续打扫,如果发生碰撞,他就转向。不外LDS激光雷达由于自己有一定的高度,所以对照力矮大概细小的物体是没有感知才能的。所以在此根本上,扫地机械人会附加各类传感器来感知前方的障碍物,凡是利用的是红外/超声波传感器,实在作为智能家居玩家,我也经常利用这类传感器来做自动化处置,例如常用的高精度红外间隔传感器:

我用它来检测沙发上有没有人,以此来控制落地灯的自动开关。而扫地机上凡是将它放在侧边做沿墙传感器,让扫地性可以沿墙扫除,但不会碰到墙:



而超声波传感器,我之前放在办公桌上,用来检测人能否是在办公桌前,自动开启台灯:

而一代小米和352 X95都把它装在正前方,用来感知扫地机前方的障碍物:


可是不管红外还是超声波,除了受物体色彩材质反射影响外,最大的题目仍然是细小物体没法识别,也就是对扫地机杀伤力最大的诸如充电线,绳索一类的物体,它是检测不到的。所以在今年上半年,科沃斯推出了一款T8 POWER/MAX 扫地机械人,利用了结构光来停止避障:


关于这台机械的评测有很多,大师感爱好可以搜来看一下,可以说初看之下是相当冷艳的,凭仗着强大的结构光,科沃斯T8 POWER/MAX几近能避开一切的障碍。可是这里要说的是,没有挑选的避障是一把双刃剑,躲避的越多也就意味着打扫的越少。只要检测到前方有障碍我就躲,甚至连窗帘也要躲着走。假如像我家娃那样地上摊了一堆玩具的话,T8 POWER/MAX大要只会看上一眼,然后扭头就走了,而没有结构光避障的机械大约会是把积木都推到打扫地区边沿。所以虽然概况上看利用结构光可以完善的避障,可是一切的都避还不如不避,我自己手动清算下空中的物件再扫除还显得更方便,究竟谁家都不会天天都有一堆充电线,脏袜子丢在地上。那末有没有什么技术,可以做到既能检测到障碍,又能对障碍停止检测识别,来判定能否需要躲避呢?答案就是AI物体识别。
实在在客岁我就写过一篇原创,来展现操纵摄像头+深度进修识别厨房有没有人,来对厨房的灯光停止自动化控制:




同理,假如给扫地机械人加上摄像头,然后经过深度进修来获得AI才能,便可以让扫地机械人来识别打扫进程中碰到的各种障碍了。可是光能识别物品对于扫地机械人来说还不够,由于扫地机械人是在活动的,就算我晓得我正前方有一团充电线,可是怎样判定充电线离我有多远,我该在什么时辰停下,这是第一个题目。还有紧接着的第二个题目就是算力,在我的文章中,我运转yolo检测,即使再优化,再精简,在树莓派上分析一张图片用时仍需要1.1秒,1.1秒对于关灯控制来说可以疏忽不计,可是对于行进中的机械人来说就太慢了,万逐一个转身以后就是不能碰撞的障碍物,这1.1秒的计较时候足以让机械人间接撞上去。所以扫地机械人的AI识物和敏捷识别闪避应当怎样做呢?下面就一路来看看石头T7 pro交给我们的答案:
一、石头T7pro与T7有什么分歧
从表面上看,除了色彩,T7 pro与T7最大的分歧就是机械正前方的双目摄像头了:



在初次拆封前,摄像头前贴纸出格提醒AI算法是间接在机械上停止图像物体识别,不会上传云端。而且T7pro也经过了德国莱茵平安隐私认证,保证了用户的隐私平安。要晓得,对于AI能否可用起决议性感化的是其模子,而模子的获得是要经过海量图片停止练习的,简单的说,要让AI识别出袜子,就要给他一大堆各类外形,各类色彩,花式,以及在分歧空中和分歧布景的袜子图片,让机械自己去找这些图片有什么共通点并标识,以后再碰见有这些标识的物品是,AI就能晓得这是袜子。所以模子练习的条件是海量图片,而获得本钱最低,且最贴合现实的来历实在是用户,所以之前T7pro的评测文里有人提问说这些练习的图片哪来的,难不成是他们员工拍的么,而在几个月前T7 pro刚上市的时辰,我也和他们的员工交换过,除了找图库采办之外,确切石头的员工有回家拍摄练习用图片的工作使命。
T7 pro的双目摄像头是由一个主摄像头和一个副摄像头组成,具有500W像素,其中主摄成像为AI识别供给画面,而副摄则是和主摄连系,经过三角函数来天生间隔信息,这就处理了之条件出的第一个题目,若何判定间隔。所以有评测说遮住左侧摄像头,T7pro仍能识别出物品,但从现实动图看,其虽然识别出了具体物品,但由于景深信息的缺失,其避障会近乎完全生效,所以出现了物品仍然被鞭策的情况。而且机械还自带有红外LED补光来保证机械在暗处的图像收集。





而除此之外,两者的表面特征是完全一样的,一切T7配件都是一样可交换的。
而由于双目摄像头的加入,石头T7pro利用的算法也与T7分歧,在T7 RR Mason? 7.0的根本上升级为RR Mason? 7.0 3D。双目摄像头除了AI识别,测距外,还介入SLAM定位与建图。这里就触及到之条件到的另一个题目了——算力。假如需要AI可以更快的对图像识别,就需要强大的算力支持,石头为T7 pro装备了APQ8053 IOT公用SOC,除了8核A53架构之外,还带有高通骁龙神经处置引擎(SNPE),供给更快的神经收集推理。

所以T7 pro的图像识别速度可以到达260ms/次,可以对摄像头收集的图像停止快速识别落后行躲避。今朝T7 Pro可以识此外物品有电线团、插线板、鞋子、吧台椅底座、风扇底座、体重秤、织物等。随着OTA升级还会支持更多可识别物体。
由于T7 pro的其他诸如电控洪流箱,多层舆图等功用与T7不异,大师假如想领会的话可以翻阅我之前的文章(毗连在文章头部),这里仅仅展现AI物体识别避障。
二、AI识物避障实测
首先,我是在家里没人的情况下持续扫了两次,来看看两次的对照:


两次打扫的面积不异,可是两次的识别物品明细却有所分歧,首先是玄关和客卫的各类鞋,两次扫除均能正确识别,不外由于机械邻近图像识别成果不异的只保存一个,所以现实图片数要小于识别数:

第一次扫除

第二次扫除
虽然很多显现为未知障碍物,但现实说明中却有物件的具体描写,应当是识别成果的能够性不够高,所以未标明物品品种,但仍停止了躲避。而两次均躲避了,可是同一物品识别成果分歧的是厨房的拖把:

第一次识别为拖线板,第二次应当是鞋子。固然,拖把自己就没有在可识别物品品种中,仔细观察,可以发现两次照片除了角度分歧外,现实上拖把的位置也有所变化,应当是扫地机对它停止了碰撞发生了位移,至于为什么识别了以后还会碰撞,接下去的文章中会具体说明。


主卧的风扇底座和体重秤均识别正确,可是两次的角度分歧,观察舆图应当是线路分歧致使的。


在第一次打扫时,还识别出了套内洗手间的儿童马桶架,两个脚一个识别成了鞋子(还挺像),一个识别成了排泄物(这是怎样看的),可是在第二次打扫时没有被识别。

而第二次打扫时,也识别出了些第一次没有被识此外物件,上两张是娃的玩具水桶,猜测第一次是靠墙放的,被推至了走道中心,所以第二次被识别了。而织物这个位置就算不躲避扫地机也进不去(仔细看可以看到扫地机久长扫除的边刷痕迹),而最初一张被以为体重秤的现实是窗帘后的一个拖鞋。从图像和高度上将其判定为体重秤也没毛病。而且也可以看到这两张图全数都是在暗光情况下用红外补光灯补光后拍摄的,还是很是清楚的。
虽然两次扫除识此外物品品种和数目有所差别,可是整体上对于拖鞋,织物类物体识此外还是比力正确的,不外由于空中上确切没有什么有“杀伤力”的物件,所以停止下面的测试。
1.USB线缆测试

测试用的是一根40pin的充电线。说真话,之前看网上对照评T7 pro有吃线现象,所以我还是有些担忧,所以找了一根废线,这样即使坏了也不疼爱,不外测试下来避障结果很是不错,可以看到扫地机在间隔线缆10-20cm的地方就起头减速,然后有个发展的行动,以后再往前活动到间隔线缆5cm左右的地区起头延线缆外围扫除。全部避障进程很是流利,扫地机与线缆始终连结一定间隔,没有任何的触碰。


而在测试T7 pro时,我也观察到相对于T7,T7pro发展的行动会更多,而不异情况下,T7则还是原地转向为主,相信这个也是双目视觉RR Mason? 7.0 3D算法带来的进化。打扫舆图以下:

AI将充电线识别为线团。固然,这里又出现了未知障碍物的题目,至于为什么,我在几轮测试以后想大白了。这里留点悬念。
2.插线板测试

插线板在避障上结果没有那末好,虽然扫地机一样成心识的在躲避,可是左右两侧的躲避间隔都不够,致使插线板发生了位移。打扫舆图以下:


可以看到机械人AI只识别到了线缆,没有识别到插线板本体,不外既然识别到了,为啥画面右侧的插头还是有碰到,小我估量是那段线贴着空中,又是单根,所以AI间接给疏忽了。这时我又有了个新想法由于家里地板是接近黑色的,假如线缆也是黑色,当没有充足反差时,线缆能否是可以被识别呢?


成果如我猜测的一样,在主体与布风景过于接近,没有构成充足反差时,AI并不能很好的识别出物品,不外在第一次触碰时,扫地机有一个很是明显的减速行动,以后发现似乎物品可以被鞭策,就加速间接碾压了……


为了证实我关于反差的推论,所以我将同一个变压器放在厨房浅色空中上停止了一次测试:


发现此次扫地机如同第一次充电线测试时一样,远远的就对变压器停止了躲避行为:


而且识别率也相当的高,同理,假如深色空中上的深色物品识别率不高的话,那末浅色空中上的浅色物体识别率又若何呢?所以我又将插线板放到了厨房停止测试:

大师可以看到,对于浅色空中上的浅色插线板,扫地机的识别和躲避也仍然很成功:


而且别离识别除了线团和插线板两个物体停止了标注,所以我大胆的猜测,T7 pro的练习大多是建立在浅色大概中灰度色彩的空中上停止的,深色空中的样底细对少,在像我家这样深色空中上停止识别时,即使同一物体识别正确率也会下降,甚至物品和布景反差不够时还会漏识别。
3.织物/袜子
首先辈行的是袜子的测试:


可以看到除了第一次途经的时辰扫地机外壳擦碰了下袜子外,以后就再也没有碰到过袜子,避障很是成功,而且第一次途经期扫地机还有一个明显的减速行动:


除了袜子之外,我还拿女儿的艾莎公主头巾做了测试,究竟袜子虽然品种色彩繁多,可是表面还是比力接近的,而头巾这类物体就比力随意了。


虽然避障结果不如袜子,起头时触碰下头巾,可是仍然是不错的。


以上物品都是对扫地机具有强大杀伤力的空中常见物,可以看到T7 Pro的表示还是很是使人满足的,接着我们来看看那些不太有杀伤力的物件。
4.鞋子



可以看到鞋子的识别率还是很是高的,不外我还是提升了下难度,找了双全黑的高跟鞋:


可以发现,虽然扫地机识别了物体而且停止了躲避,可是由于之前说的,由于图像反差不够大,所以扫地机对物体边沿的识别有误差,致使在打扫进程中碰触了鞋子。而假如一样一双鞋子,放在浅色空中上的表示是怎样样的呢?


可以看到T7 pro向我们展现了一次完善的AI避障打扫。
5.体重秤/风扇底座
实在这类物品说真话对扫地机是没有什么杀伤力的,不外能够会发生的情况是扫地机间接骑上去,然后卡在上面,中断打扫,所以T7 Pro对这类物品也具有识别躲避才能:






从舆图上看,扫地机是完善识别了横在打扫地区物件的范例,而且做了躲避处置的,可是从动图看,扫地机确是不停的在碰撞体重秤微风扇底座,这是为什么呢?这实在取决于T7pro在对物品停止识别以后的躲避战略,说简单点,就是若何在不会发买卖外的情况下,尽能够的打扫更多的地区:


在官方宣传图上,鞋子的避障间隔为1cm,由于鞋子外形规整离得近也不会有危险,撞到了最多也就是移位。而线团的避障间隔为5cm则是由于线团表面不法则,扁平的线还能够存在识别不到的风险,而且一旦卷入能够会缠绕主刷或是边刷发买卖外,所以要离得远点,而体重秤,风扇底座之前也说了,是几近无害的,只要不骑上去把自己排挤就行,所以延边逆时针碰撞,用边刷将底座和电子秤下的灰尘都清算清洁,究竟如果回家上磅发现秤边上一圈灰尘谁也不会兴奋是吧。以上这些都是在T7 pro可识别种别内的物品,可以看到T7pro的表示根基是合适预期的,可是周全剖析,自然就不能只说好的,不说欠好的吧,所以测试继续。
6.塑料袋

可以看到,扫地在到扫到塑料袋前会停止减速,可是照旧前行,不会绕开或停止,这说明机械已经看到了塑料袋,可是针对真的完全不能识此外物件,处置方式只是减速扫除。
7.玩具

恐龙玩具,可以看到初始的战略是与塑料袋不异,可是由于恐龙玩具比力重,在扫地机减速后惯性减小,在鞭策进程中会触发碰撞传感器,而传感器一旦触发,扫地机就会转向避开障碍物,沿着障碍物周边继续尝试前行打扫,直至全部地区被扫除清洁。
8.其他物品
这里找了个笔筒停止测试:


发现打扫战略与恐龙是分歧的,首先是发现障碍物就减速,然后试着去推,如果推得动就继续往前,推不动就让开。固然,对于石头没有双目避障的机械,看待大的障碍物也是一样的一种战略,AI双目标提升在于可以识别更小的障碍物。
三、立即避障才能测试(宠物形式)
说真话,原本这篇文章差不多到这里就竣事了,不外由于偶然在测试进程中扫地机械人回充的时辰女儿忽然跑到扫地机前,扫地机立即就停止,然后绕道,接着女儿就和扫地机玩起了捉迷藏的游戏,让我堕入了更深条理的思考,由于很多对照测试都是将T7 pro和竞品放一路,然后打扫时往机械前面扔个障碍物,其他品牌的机械躲曩昔了,可是T7 pro则是义无返顾的冲了曩昔。得出的结论是T7pro不会避障。可是按照娃和T7pro的“捉迷藏”游戏来看,T7 pro应当是具有“立即”避障才能的,因而我就又做了以下测试。
首先是打扫进程中,人忽然站到扫地机械人行进线路上:

扫地机间接朝我撞了过来,真跟设想的不太一样,所以我决议重现回充进程中站到扫地机前面:


扫地机很轻易的停止了躲闪,人还是比力大的,所以我先是拿了适才AI测试避障失利的笔筒来测试:


扫地机也可以躲闪,接着就是其他KOL测试中常用的数据线了:

大师可以很惊奇的发现,T7 Pro对这些物品都能很是立即的停止闪避,也就是说它具有立即识别正前方忽然出现的障碍物并立即闪避的才能,可是在打扫形式下,扫地机并不会去利用这个功用。实在关于这一点,稍微想一下也能大白,T7 pro即使是面临牢固的不成识别障碍物,也会试着去碰撞看看能不能鞭策,别说你忽然出现的了,而且忽然会出现的一般都是活物,你既然看到我在扫除了,你理应让我,而不是让我来让你啊,不要去打搅和影响他野生作应当是全部社会的共鸣。所以关于这一点T7 Pro的处置似乎没毛病。而在扫除完成后回充时,扫地机就不需要再去斟酌要把没清算的空中清算的使命,只需要回到充电座就行,所以这时假如出现障碍,那就绕到,只要能回去。不能不说,石头的这个战略真的是一根筋,打扫的时辰只关注打扫,非论是啥,都不能阻挡我扫地,而回充的时辰尽管回去,遇啥躲啥,只要我能回去。可是虽然不管大人小孩,都晓得不要去挡扫地机械人,可是如果家里养的猫猫狗狗啥的宠物,应当是不会晓得这事理的,猫狗还好,被撞到了会跑开,如果养了个乌龟呢?实在在第一次利用T7 pro的时辰,APP会询问家里能否是有宠物:

起头我想固然的以为这个功用应当是针对排泄物识别增强的,可是现在看来,能够是将打扫进程中立即避障的功用翻开,因而试着将其翻开,继续测试:

结果是吹糠见米,再放个笔筒试试:

咦,可是和料想的不太一样,扫地机还是触碰了笔筒,可是与之前分歧的是,机械还是去撞了下笔筒,可是在没有触发碰撞传感器的时辰就转向了,而之前未开宠物形式的时辰则是一路推着笔筒跑:


临时不去管它,让我们继续试下线团:

在宠物形式下,石头机械人展现了一定的立即避障才能,可是像是线团,在封闭宠物形式时偶然也能识别,所以我也比力难猜测对于忽然出现的线团的躲避是AI起的感化还是宠物形式起的感化,大概两者兼有,可是笔筒的测试可以必定的是在未触发碰撞传感器的条件下,扫地机挑选绕开一定是宠物形式的感化。不外与回充进程中间接避开分歧,在屡次测试中面临笔筒类不在可识别种别中的物体,扫地机几近是100%会去碰下的,这说明即使开了宠物形式,扫地机打扫的优先级仍大于躲避。大要意义就是我撞你下看看你走不走,假如你走,我就扫下去,你不走,那就我走,而没有开宠物形式时则是一定要触发了碰撞传感器才会绕道。虽然动图展现的是立即避障成功的典范,但现实利用中,还是会出现一定几率的碰撞。而且在屡次测试中发现,即使不开宠物形式,对于出现的可识别类物体(线团、袜子等),扫地机仍然有一定几率停止躲避,这也证实了AI的检测几近是实时的。
固然,还是那句话,家里现实扫除的时辰几近不成能有什么工具突如其来,落在扫地机前方。

四、总结实在大师对于石头扫地机还是比力领会的,像是T7,T6等传统LDS扫地机械人在本站的评测晒单有很多,可是针对其旗舰T7 Pro的评测却很少,而一些对照评测也写的语焉不详,所以趁着本文侧重针对T7 Pro的双目摄像头以及RR Mason? 7.0 3D的AI算法停止具体评测,比力荣幸的是经过具体测试也发现了一些其他文章不曾说起的内容部分。

总的来说,石头T7 Pro的AI双目识别是合适预期,也合适今朝AI利用现状水平,即使对于我来说,这并不是什么“黑科技”,但实在也提升了扫地机械人的利用体验,偶然地上遗留有一些充电线啥的,T7pro大要率都能自动避开,虽然在测试进程中发现其对深色空中的练习有所不敷致使识别率会稍差,但就这点是很是轻易经过OTA升级练习模子来改良的。就在移动装备上而言,这样的识别率应当属于80分以上的水准,要想再获得大幅提升的话,只能期待soc和加速芯片的成长了。假如是新购扫地机的话,我自己是比力保举的,由于双11的2999差不多是历史新低了。不外这里要提醒的是,虽然测试下来石头T7 pro的AI识别率不低,可是由于各家情况,扫地机械人行走的途径,物体被摄像头捕捉的角度城市影响到终极的AI识别成果,并不能保证100%避开,所以即使利用T7 Pro也应连结空中的整洁,出格是对扫地机有庞大“杀伤力”的物件还是不要出现在空中为好。
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