13
【編者按】本文由微信公眾號“機器人學家”（微信號：GoRobotics） 授權雷鋒網。機器人學家是一個關注ICRA、DRC精彩訊息的公眾號，并可獲取精選機器人學習資源。外文資料來源為IEEE。
作為民用化最成功的機器人技術之一，掃地機器人正在走進越來越多的家庭。小巧，方便，這是大多數人選擇它的原因。不過，市面上掃地機器人的價格可謂千差外別，淘寶上從“全網最低399”，到一些高端品牌的3999，再到最近，iRobot公司推出一款售價899美金（合人民幣約6000元）的產品，不禁讓人對這些看起來都是一個圓盤的機器人產生疑問：不就是掃個地嗎，能有多大差別？
智能程度上的天壤之別。
今天的文章告訴你，目前最先進的掃地機器人已經聰明到了什么程度，并著重強調定位技術。這是一個把諸多頂尖機器人學技術成功應用到民用產品上的絕佳案例。
Roomba980
我們聽說iRobot要把VSLAM（視覺實時定位建模）用在掃地機器人身上已經有一陣子了。今天，iRobot正式推出Roomba 980，一款成功將各項耀眼的技術融于一身的智能掃地機器人。除了我們熟悉的無線通信、手機遙控，Roomba980最大的更新就是集成了實時定位技術，讓它能夠在很大的空間范圍內走出合適的路徑。
"這也許是iRobot公司自首款產品發布以來最重要的產品，“iRobot總裁Colin Angle說。”仍然是圓形，仍然干著掃地的工作，但這是一個完全不同的家伙。“
視覺定位VSLAM
SLAM是一種流行的場景建模方法。在場地機器人中，最常用來做SLAM的工具當然是激光雷達（LiDAR），但一臺LiDAR的價格通常在兩萬人民幣以上，極少有人能把它用在家用掃地機器人身上。
所以流行的方法是VSLAM。
VSLAM是一種基于視覺（攝像頭）信息的動態環境建模方法。和所有SLAM一樣，程序運行時機器人會一邊建立環境地圖，一邊同時估計自身在環境中的位置。在Roomba980的頂端，安裝著一個大約斜45度的攝像頭，拍攝到的圖像交由它的大腦——定位算法進行處理，識別出其中的模式。
比如下面這個例子：
此時，VSLAM算法已經從沙發上識別出了一系列特征點。機器人記住這些特征點的樣子，并在移動時持續追蹤這些點的變化。機器人一邊走一邊拍照，逐步建立起一個基于圖像的環境模型。為了定位自己，機器人還需要另一方面信息——自身的移動軌跡（odometry）。為此，iRobot在機器人底部增加了額外的傳感器來收集數據。
Angle強調，“依靠傳感器數據建立一個真正有用的地圖是非常困難的。”然而這正是包括掃地機器人在內的各種機器人都將需要的能力。iRobot的解決方案是用一個簡單的攝像頭（成本約5塊人民幣）和定制的DSP（而非昂貴復雜的計算機）來實現VSLAM。現在，“我們已經能夠建立起房間內部環境的數字化表示，所以我們的機器人可以更智能。”
從VSLAM算法的角度而言，Roomba必須更聰明一點。因為它將會經常鉆到桌子底下、床底下，此時追蹤“特征”會變得極其困難。并且，如果它走到了某個之前沒見過的地方，機器人將需要從零重新建立一張地圖，并試圖將新地圖和舊地圖進行融合（這又是3D重建的一大研究方向）。
一旦掃地機器人精確地知道了自己的位置，那么它可以做的事情就多得多了。它可以準確地走直線以提高清掃的效率；它可以在電量低時自行走回插座充電，甚至走回另一間屋子充電；最重要的是，如果清潔了到一半發現電量低，它可以記住自己的位置，充滿電后回來繼續把剩下的一半打掃干凈。
這解決了傳統掃地機器人的一大難點，防止出現機器人一回去充電就忘記剛才打掃到哪，整天把一間屋打掃好多遍而忽視了其他房間的情況。 現在，你只需要按下“清潔”按鈕，這個機器人就可以把你的整個樓層都清理干凈。在下面的視頻中，我們會看到一臺Roomba是如何清掃6個房間的。
當然，Roomba980還有一些其他的特性，比如用光學+聲音的方式判斷地面材料，進而決定清掃的力度等。
定位技術的普及
Roomba的特點聽上去有點耳熟——因為在掃地機器人領域，很多高端廠商已經開始做類似的事情。最出名的也許是Neato，他們開發了一款便宜得難以置信的激光雷達來做SLAM。
韓國LG的Hombot同樣采用VSLAM，可以通過識別地面和天花板來建模，但似乎由于知識產權的問題只在韓國賣。日本也有類似的產品——東芝的Smarbo，同樣采用基于識別天花板和地面的VSLAM，只在日本本土銷售。除了今天介紹的Roomba980，最值得期待的產品就只剩吸塵器知名廠商Dyson的360 eye了。
（Dyson還未上市的360 eye）
雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
