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区分走廊和各个房间,iRobot 的扫地机器人正在试图理解你的家

时间:2017-11-27 16:54:22 来源:jiduu.com

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iRobot 正在测试软件,能让扫地机器人“理解”你的家。

根据 iRobot CEO Colin Angle 的谈话内容,我们可以期待在未来 6 个月左右,其扫地机器人将能用某种前所未有的,更加复杂和有用的方式,理解我们的家。确切地说,它们将能够生成一种地图,这些地图可以在两次清扫之间保存,还可以让机器人识别和记忆特定的房间,并据此调整它们的清扫行为。(另一家扫地机器人公司 Neato 也正在为产品集成这种能力。)例如,如果你家的真空扫地机器人知道你家厨房在哪儿,它就能对“去清扫厨房”这样的指令作出响应,或者根据需要的频率定期自动清扫厨房。

在 9 月份的智能机器人与系统国际会议(IROS)上,我们得以一窥 iRobot 的计划,了解这样能多大程度上改善家居清扫的速度和效率。简单地说,区别还真不小!而且这一功能还可以在先前版本(更实惠)只有碰撞传感器的 Roomba 扫地机器人上实现。

iRobot 在此想要解决的问题是,如何将杂乱的占用网格变得更有用。占用网格是一种二进制地图,代表给定的空间是否有东西占用。随着 Roomba 机器人四处游走,它会在碰撞到障碍物时向占用网格添加信息,无论是遇到墙壁、桌腿,还是一只鞋。正如你可能想到的那样,扫地机器人创建的占用网格并非你家里房间的精确刻画,但是经过一些图像处理,看起来倒也不是那么离谱:

接下来是棘手的一步:使用旧型号 Roomba 也具有的 CPU 运算能力,将占用网格按照一种对人类有意义的方式,分隔成一堆不同的房间。一旦完成了这一步,机器人就能规划出可能的最有效的清扫路径。

iRobot 开发出了名为 RoomsSeg 的方法,能将第一张图左边那样杂乱的占用网格转化成很好的分隔图,能绘出你家所有不同的房间和走廊。现有的技术能完成类似的任务,但是这些技术计算成本太高,意味着机器人需要上传地图到云端处理。这样不仅耗费时间,而且上传有关你家的数据可能会让人不舒服。因此,机器人单机的解决方案更加精妙有效。

生成此类地图可以帮助 Roomba 以系统化的方式进行清扫,这种方式比现行的伪随机方式明显更快、更高效。

RoomsSeg 不是仅仅将一个楼层平面图分成几大块,而是努力确保最终结果是有语义上的意义的。比如说,他们的算法很吸引人,能将狭长的走廊分隔开来,或者将不是长方形的房间再细分。研究人员开发了一套规则来保证结果有意义:走廊被定义为“相对于主要方向,宽度通常相近的区域,”而房间的识别则基于大的开放区域互相连接的程度,如果彼此的连接比一般的门口大就会被定义成房间。

图 | 分隔房间的一些示例:人工 “上排]”VS RoomsSeg“下排”

短期来讲,生成这类地图将帮助 Roomba 机器人以一种系统化的方式进行清扫,而这种方式对人类是有意义的。这种方式相较于没有地图时的伪随机方式,也明显地更快速更高效,正如 iRobot 的工程师在他们的 IROS 论文中所写:

常规的系统清扫方式总共需要 2.32 小时,其中 0.52 小时用于路径跟踪,1.8 小时用于清扫;按房间清扫的方式总共需要 1.9 小时,其中 0.3 小时用于路径跟踪,1.6 小时用于清扫。总体上看,总运行时间降低至原先的 82%,路径跟踪时间降低至原先的 63%,而转弯次数降低至原先的 66%。

图 | 常规清扫路线 “上]”与基于 RoomSeg 的按房间清扫路线 “下]”的比较。灰色线代表机器人的轨迹,红点代表急转弯,绿色线代表额外的行驶(不清洁)

目前,iRobot 还依赖用户的手动标记来分隔房间——你必须告诉机器人这个房间是厨房,那一间是起居室,另外一间是卧室……你需要在 iRobot 的手机应用中完成这些操作。不过我们估计这些机器人(特别是那些有着复杂传感器的)已经收集到足够的数据,使得它们可以根据遇到的障碍物对所处的房间做出有依据的猜测。无论用哪种方式,一旦完成房间的分隔和标记,你就可以在特定时间给特定房间安排清扫。正如 Colin Angle 在采访中提及的,这也会为各种新的智能家居集成创造可能性。(iRobot 还宣布 Roomba 现在已经支持 IFTTT 的网络自动化功能。)

至于何时所有这些能成为现实,iRobot 的 IROS 论文称 RoomsSeg“已经完成了针对几千个占用网格图的内部测试”。这似乎意味着这个方法在 iRobot 这边是可行的。所以原则上说,iRobot 只要轻轻拨动开关,就能给我们一直期待的持续智能绘图功能——相信这项功能我们很快就会看到。

来自 iRobot 研究人员的论文 A Solution to Room-by-Room Coverage for Autonomous Cleaning Robots,已经发表于在加拿大温哥华举行的 IROS 2017 会议上。

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