Сравнение на навигацията за роботизиран вакуум: Лидар срещу Камера

Поздрави на всички читатели на сайта robotvac.washerhouse.comВ тази статия ще сравним двата най-точни вида роботизирана вакуумна навигация: базирана на лидар и базирана на камера. Този тип навигация обикновено се среща в модели от среден и висок клас. Това се дължи на високата цена на самите сензори. Някои марки използват изключително камери във водещите си модели, докато други използват изключително лидар. Сега ще сравним тези два вида, като тестваме навигационните системи на моделите от висок клас. iRobot Roomba i7+ И Роборок S5 MaxИ така, нека разберем кое е по-добро: лидар или камера за навигация.

Накратко за навигацията

Нека първо накратко разгледаме какво представлява прецизната навигация, базирана на лидар и камера, и какви характеристики имат тези две системи.

Лидарът в роботизираните прахосмукачки е монтиран на горната част на корпуса. Той е вид „купол“ с въртящ се лазерен далекомер вътре, известен още като LDS сензор.

Този лазерен далекомер се върти на 360 градуса с висока скорост, сканирайки обекти около себе си, изчислявайки разстоянията до тях и създавайки точна карта на помещението.

Предимствата на лидара включват еднаква точност на навигация при всяко ниво на осветление, т.е. както денем, така и нощем. Освен това, технологията за лазерно сканиране е по-прецизна. Недостатъците включват по-чести повреди на лидара поради въртящия се механизъм, както и проблеми със сканирането на отразяващи повърхности. Това може да включва огледални врати на шкафове в стая или хромирани крака на столове. Освен това, най-често... роботизирани прахосмукачки с лидар Те достигат 10 см височина поради кулата отгоре и следователно маневреността на роботите под мебели е по-ниска от тази на плоските модели.

Камерата, от своя страна, е визуална навигационна система. Карта на стаята се изгражда чрез четене и обработка на изображения от камерата. Тя сканира тавана, прави множество изображения и използва тези данни, за да създаде план на етажа на стаите.

Навигацията, базирана на камера, е по-надеждна по отношение на издръжливостта на камерата и е малко по-евтина. Освен това, камерата не увеличава височината на роботизираната прахосмукачка; някои модели са високи само 7-8 см, което позволява на робота да се движи под ниски мебели.

Недостатъци на визуалната навигация: при слаба светлина или слабо осветени зони камерата просто „заслепява“. Освен това, точността на визуалната навигация винаги е по-ниска от лазерното сканиране, особено ако на тавана липсват ключови визуални ориентири, които роботът да използва.

След това ще сравним лидарната и камерната технология при идентични реални условия, за да видим кой тип навигация помага на роботизираните прахосмукачки да се представят по-добре.

Сравнение №1 – Уводно шофиране

За да тестваме навигацията на роботите възможно най-обективно, създадохме няколко препятствия в тестовата зала, а именно:

1. Монтирахме огледална врата на гардероб.
2. Създадохме затъмнена зона между стената и дивана.
3. Поставихме стол, детски играчки и кутия, които да действат като препятствия по пътя на роботите. Добавихме и тежест към кутията, за да предотвратим нейното движение, дори когато роботът леко я докосне.

Самият тест е показан във видеото, препоръчваме ви да го гледате:

В резултат на това се оказа, че:

1. iRobot Roomba i7+ леко премести всички предмети по пътя си, почиствайки само около единия от краката на стола и на практика покри цялата достъпна зона, дори два пъти на някои места. На робота му отне малко повече от 10 минути, за да завърши първоначалното си пускане. Този път роботът се ориентира в тъмната зона между стената и дивана без проблем, но по време на един тест се обърка малко в тъмнината.
2. Roborock S5 Max, с навигация, базирана на лидар, е много по-нежен към обектите, като удря само една играчка. Той също така обиколи всеки крак на стола и покри цялата достъпна зона два пъти, разделяйки стаята на зони. Нямаше проблеми с навигацията в тъмното, но роботът идентифицира огледалната врата като продължение на стаята, до което не можеше да влезе. Това обаче не повлия на ефективността на почистване на цялата достъпна зона; просто създаде несъществуваща част от картата. Роботът не удари самото огледало и се опита да се ориентира през него. Въвеждащото шофиране отне 19 минути, но роботът създаде по-точна карта.

Сравнение №2 – Придвижване със запазена карта

Сега нека видим как се променя алгоритъмът за движение на роботите, след като са изградили карта на стаята и са я запазили в паметта. Добавихме и възможността за задаване на забранени зони на картата; ще добавяме една зона наведнъж и ще тестваме как роботите реагират на тях. Всичко е ясно демонстрирано във видеото по-горе.

iRobot Roomba i7+ почиства зона по зона по серпентинен модел. Не почистваше около краката на стола, нямаше проблеми с навигацията в тъмната зона и разпознаваше забранената зона, без да влиза в нея. Едно почистване отнемаше около 12 минути.

Що се отнася до Roborock S5 Max, алгоритъмът за движение се е променил. Роботът първо се е движил около цялата достъпна зона по периметъра, а след това е започнал да почиства с едно-единствено, змиевидно движение. Почиствал е около всички крака на стола, като едва е докосвал препятствия и е избягвал ограничената зона.

Друго наблюдение: iRobot Roomba i7+ направи само еднопосочно преминаване зад дивана, докато Roborock S5 Max направи две преминавания напред-назад в рамките на една и съща зона, което означава, че почисти по-тясната зона по-щателно. След това роботът направи второ преминаване през цялата зона и се върна в базата си. Отне малко повече от 18 минути, но отново покри по-голяма площ.

Сравнение №3 – Ориентация в пространство с няколко стаи

И накрая, бих искал да сравня как роботизираните прахосмукачки, базирани на лидар и камера, картографират цялата къща и колко време им отнема да почистят тази зона. В нашия случай това са пет стаи с обща площ от около 40 квадратни метра. Ефективната почистваща площ е около 35 квадратни метра.

Камерата на iRobot изчисли площ от 27 квадратни метра, въпреки че реалната площ е приблизително 35 квадратни метра. Точността на изчислението обаче е висока, а геометрията съответства на реалната домашна среда. Роботът почиства тази площ с едно преминаване за приблизително 50-55 минути, спирайки на особено замърсени зони, засечени от оптичния му сензор.

Лидарът на Roborock създаде стая със същата геометрия, но изчисли площта по-точно – 34 квадратни метра, което е почти идентично с действителната площ. Освен това, почистването на цялата площ беше отнело само 31 минути, което е значително по-бързо.

В крайна сметка, лидарът създава по-точна карта и позволява по-бързо преминаване през цялата достъпна зона, ако има няколко стаи. Освен това, роботът, оборудван с лидар, в нашия случай премина през проблемните зони по-щателно, като например зоната между краката на стола и тясното, затъмнено пространство зад дивана. Роботите, оборудвани с лидар, също така осъществяват по-мек контакт с предметите, което ги кара да удрят броните си по-рядко.

Между другото, важно е да се отбележи, че след няколко преминавания робот с камера, особено ако го включвате по различно време на деня с различни нива на осветление в стаите, навигационният модел на робота ще се разработи автоматично и дори през нощта той ще може да покрие цялата налична зона, без да оставя непочистени зони. Така че, iRobot Roomba i7+ може да срещне проблеми с навигацията в слабо осветени зони само по време на тестово шофиране. Този проблем ще бъде решен по-късно.

Нека обобщим

В заключение, нека подчертаем характеристиките на роботизираните прахосмукачки с прецизна навигация, базирана на лидар и камера.

Във всеки случай, и двата типа навигация позволяват прецизно картографиране на помещението и увеличават максимално ефективността на роботизираното почистване. Сравняваните роботи могат да съхраняват множество карти за почистване в паметта си, което е полезно за двуетажни къщи. Те също така поддържат почистване след презареждане, зониране на помещенията за планирано почистване стая по стая и възможност за задаване на зони за забрана и почистване на картата.

В същото време лидарът създава по-точна карта, така че почиства по-бързо и оставя минимум пропуснати области. Както виждате, няма критичен проблем при работа с огледало. Във всеки случай има начини да се избегне неточно картографиране, като например нанасяне на защитно фолио върху огледалото на ниво лидар, за да се предотврати отразяването на невидимите инфрачервени лъчи на сензора.

Що се отнася до издръжливостта на самия лазерен далекомер, висококачествените роботи, като Roborock, са оборудвани с надежден лидар, така че ще издържат дълго време. Никой обаче не носи отговорност за неизвестни китайски роботи и в тези случаи има вероятност навигационната система да се повреди по-рано. И не забравяйте за височината; тънки роботи с лидар не се предлагат, така че това е може би единственият съществен недостатък.

Точността на картографиране на камерата е малко по-ниска, особено в по-големи площи от 100 квадратни метра и повече. Тези роботи също така са склонни да почистват по-бавно. Камерата обаче е по-малко вероятно да се повреди и не пречи на височината на робота. Проблеми с ориентацията при слаба светлина могат да възникнат или по време на запознаване, или в модели, където камерата е по-скоро манекен, отколкото истинско навигационно устройство.

Така че, бих казал, че роботизираните прахосмукачки с лидар са по-добри в навигацията, но не толкова, че да не обмислям модели с камери. Всичко е индивидуално и до голяма степен зависи от роботизираната прахосмукачка, която изберете.

Във всеки случай, през 2020 г. най-добрата навигационна система е комбинирана система от лидар и камера. Можете да видите сравнение на системите лидар и лидар+камера в нашето видео:

Това е всичко от мен. Приятно пазаруване на всички!