扫拖机器人工作原理简述——以科沃斯T10OMNI为例 

　　在使用的过程中感觉挺神奇的，虽然扫拖一体机器人已经不算什么新事物了，我也大概了解其技术原理，不过细节我真没认真了解过，于是我让机器人边拖地，我边查看相关技术文章和相关资料，顺便写下这篇文章来给大家讲解下扫拖机器人的背后用到的AI技术。

　　我刚把T10 OMNI机器人搬到家里启动时，会发现它在「闲逛」。当然，它实际上是在建图。T10 OMNI经过几分钟闲逛后，APP里不仅有了2D地图，还有带地图标记的3D地图。这两个地图是怎么得来的？对于扫拖机器人来说又有什么用？嘿嘿，别急，马上道来。

　　一般来说，2D地图采用的是激光雷达导航方案。激光雷达这个东西，并不是真的可以发出一束强光的大铁锅，而是一个传感器，英文叫Lidar，是LIght Detection And Ranging（光检测和测距）的简称，从英文名可以看出，激光雷达有检测距离的功能，这也是为啥很多手机摄像头背后都有激光雷达，可以帮助用户更精确的对焦，从而拍出更清晰的照片。

　　可以看到，激光雷达的优点是精度高。其实在怎么用好激光雷达这个硬件上，也有两种常见的方案，他们各有各自的优点：

　　一种方案叫LDS，基本原理是发射光束然后再弹回来，以确定物体的距离。对于大面积物品探测准确性较高，但精度不足，如家庭中细的椅子腿，LDS可能无法探测到，导致有的地方没扫干净。

　　（direct Time of Flight)，直接测量飞行时间，通过测量发射脉冲与接收脉冲的时间间隔来确定算距离。这种方案的优点是低功耗，快速响应， 稳定性更好，探测的精度更高。我用的科沃斯T10 OMNI用的就是这个，探测精度达到2mm，满足日常家居使用可以说绰绰有余了。

　　以上就是两种2D建图的方案。不论用那种方案，其目的都是让扫拖机器人通过2D地图能够快速了解家里结构，更好地打扫到边边角角。

　　不过现在还有个问题未解决：扫拖机器人虽然知道了边界，但不知道扫描到的物体到底是啥。知道物体是啥非常有用，可以让扫拖机器人知道，这是要扫走的垃圾，还是扫不走的东西。这就要构建3D地图了。

　　构建3D地图，就要知道物品是啥，因此很多先进的品牌会使用视觉识别技术。硬件方面使用摄像头和计算芯片，软件方面需要用机器学习算法，而且需要训练一段时间才能准确识别物品。

　　这里继续拿科沃斯T10 OMNI的方案来举例。前面讲到，科沃斯T10 OMNI使用dToF激光雷达导航方案，生成的2D地图，精准导航。但导航是不够的，例如我喊一声「OK YIKO，帮我打扫客厅」，它是怎么知道哪个是客厅的呢？

　　科沃斯有自己的视觉方案。科沃斯的AIVI3.0视觉识别技术，配合960P星光级摄像头，通过机器学习算法，以及结合前面介绍到的2D地图，可以识别家里的空间及物品，如卧室、厨房、门、马桶、沙发等，形成3D地图，建立环境，进一步提供精准导航。

　　所以关于问题「为啥有2D建图还要3D建图」，读者心中的疑问应该就差不多解答完了。这么看了，目前最好的方案是两种方案一起使用。

　　有了3D地图后，结合科沃斯的YIKO独家智能语音系统，可以说便捷性大大提升了，实现说哪扫哪，例如你可以指挥它去打扫沙发下面，茶几下面等等。甚至它还可以根据你是声音位置，来找你。例如我坐在沙发边缘，感觉脚下有点脏，我就直接说「OK，YIKO，过来这里打扫一下」，它就会自动来找我，非常适合在家煲剧时懒得动的情形。

　　避障是一个动态的事，人的走动，椅子的挪动，都会给扫拖机器人带来未预料到的障碍。因此，避障需要实时进行。

　　市面上其中一个基于激光雷达的方案常用方案是iToF (Indirect Time of Flight)是指间接的TOF。 名字和前面的dToF有点像啊，不过iToF不是直接靠时间算距离，是先算相位，再算时间，进而到距离。不过我手上的科沃斯没有使用这个方案，这里仅仅作为科普，以让读者更好了解各种方案的区别。

　　例如科沃斯用的导航方案就是基于视觉的，已经整合在前面讲到的AIVI3.0里了。用AIVI3.0识别物品的重要作用就是动态避障。这里举个用例。例如打扫前，你的地上有几条充电线，和猫咪弄撒的猫粮，如果扫拖机器人分不清，都去打扫，那么地上的充电线吸进去就会卡住机器；如果都避开，那么该清扫的垃圾又漏掉了。因此需要动态识别，动态避障，从而决定是否需要绕过，实现不卡不撞。

　　我们可以看出，AIVI3.0基本上需要实时运行，要支撑这个复杂的方案运行，也对芯片算力提出要求。

　　科沃斯T10 OMNI采用的是地平线]。这款芯片专为AIoT设备设计，集成了地平线 架构引擎( BPU® )，可提供 5TOPS 的算力。搞机器学习的人可能知道，视觉方案中算法基本离不开CNN，而地平线的新的 BPU 架构极大提升了对先进 CNN 网络架构的支持效果，并极大降低了运算对 DDR 带宽的占用率。从技术人员角度看，我认为这作为一个低功耗的家用芯片来说，这个算力还是非常够用的，不仅仅能支撑机器人运作，还能支撑OK Yiko语音识别的运作。总结

　　使用体验还是非常棒的，建图很快很准，不到十分钟就把整个房子三室一厅的地图建好了；扫拖路线也智能，而且还能指挥它清扫局部，在不小心弄脏一点地方没必要全屋打扫时，也可以用YIKO智能语音指令让T10 OMNI来弄干净。至于其他自动上下水，自动洗拖布、烘干、清洁能力等功能，知乎很多测评文章里都作了清晰描述，就不一一介绍了，个人使用下来都是非常满意的。话说回来，在我印象中，科沃斯很早就在做扫拖机器人了，这次使用科沃斯T10 OMNI，确实感受到其技术力。这和科沃斯多年累积分不开。

　　同时也不得不服，现在的扫拖一体机器人市场这么卷了，甚至把价格也卷下来了，这么智能又清洁力强又功能齐全的产品，以往都是5k起步，T10 OMNI竟然只要3k+多这个价位，大概没有其他家电能在3K+价位去比拼这么前沿的智能型了。这也是科技发展带来的好处，让更先进的AI产品以更低价格进入更多的普通人家庭。