導(dǎo)讀： 人工智能時代正朝我們快步走來，將全面影響我們生活的方方面面，近年來，沉浸已久的掃地機(jī)器人也迎來了爆發(fā)式增長，除了消費升級與懶人時代的到來，技術(shù)升級也是促使掃地機(jī)器人市場爆發(fā)的重要因素。
人工智能時代正朝我們快步走來，將全面影響我們生活的方方面面，近年來，沉浸已久的掃地機(jī)器人也迎來了爆發(fā)式增長，除了消費升級與懶人時代的到來，技術(shù)升級也是促使掃地機(jī)器人市場爆發(fā)的重要因素。
掃地機(jī)器人的技術(shù)升級之路
在掃地機(jī)器人的技術(shù)路徑上，目前已出現(xiàn)三次變革：第一代隨機(jī)類、第二代慣性導(dǎo)航、第三代自主導(dǎo)航。
第一代隨機(jī)式掃地機(jī)器人
隨機(jī)式掃地機(jī)器人給人的感覺就是在胡亂碰撞，在清掃的過程中無規(guī)律可言，經(jīng)常會出現(xiàn)反復(fù)和大面積清掃、漏掃的情況，但其實也是有一定算法在里面的，比如遇到障礙轉(zhuǎn)向多少度、卡住之后如何脫困等，算法的優(yōu)劣直接決定了清掃的質(zhì)量和效率的高低。雖說隨機(jī)式掃地機(jī)器人長時間運行，也能做到對地面的覆蓋，但需要付出大把的時間。
第二代慣性導(dǎo)航式掃地機(jī)器人
慣性導(dǎo)航式掃地機(jī)器人依靠陀螺儀、加速度計等慣性傳感器獲取位置、速度等信息。但掃地機(jī)器人所使用的陀螺儀一般精度較低，造成慣性導(dǎo)航過程中可能會存在誤差，而且隨著時間的推移，誤差會不斷積累，在面積較大的復(fù)雜地面環(huán)境，慣性導(dǎo)航的弊端會逐漸顯現(xiàn)出來，不能很好勝任規(guī)劃式清掃任務(wù)，是一種較為初級的定位導(dǎo)航技術(shù)。
雖然有些采用慣性導(dǎo)航的掃地機(jī)器人也具備繪制地圖的能力，但它們繪制出來的地圖相對來說比較初級，甚至不能分辨出具體的家居環(huán)境。當(dāng)然，相比隨機(jī)式掃地機(jī)器人，采用慣性導(dǎo)航的掃地機(jī)器人清掃效率相對更高。
第三代自主導(dǎo)航式掃地機(jī)器人
自主導(dǎo)航式掃地機(jī)器人具有室內(nèi)自主規(guī)劃清掃能力，相比于傳統(tǒng)隨機(jī)掃地機(jī)的無規(guī)劃、亂掃亂撞而言，新型規(guī)劃式的掃地機(jī)器人基本能實現(xiàn)全面清掃，在智能方面有了質(zhì)的飛躍，這也是掃地機(jī)器人在技術(shù)上取得的重大突破。
新型掃地機(jī)器人是如何進(jìn)行自主規(guī)劃清掃的？
對于具有自主導(dǎo)航的掃地機(jī)器人來說，路徑規(guī)劃是其所需的基礎(chǔ)能力，也就是在完成SLAM后（即時定位與建圖），機(jī)器人在自身位置不確定條件下，在完全未知的環(huán)境中創(chuàng)建地圖，同時利用地圖進(jìn)行自主定位和導(dǎo)航），要進(jìn)行一個叫做目標(biāo)點導(dǎo)航的能力。通俗的說，就是規(guī)劃一條從A點到B點的路徑出來，然后讓機(jī)器人移動過去。
要實現(xiàn)這個過程，運動規(guī)劃要實現(xiàn)至少兩個層次的模塊，一個叫做全局規(guī)劃，這個和我們車載導(dǎo)航儀有一點像，它需要在地圖上預(yù)先規(guī)劃一條線路，也要有當(dāng)前機(jī)器人的位置。這是由我們的SLAM系統(tǒng)提供出來的。業(yè)內(nèi)一般會用叫做A＊的算法來實現(xiàn)這個過程，它是一種啟發(fā)式的搜索算法，非常優(yōu)秀。
當(dāng)然，僅僅規(guī)劃了路徑還是不夠的，現(xiàn)實中會有很多突發(fā)情況，比如正巧有個小孩子擋道了，就需要調(diào)整原先的路徑。當(dāng)然，有時候這種調(diào)整并不需要重新計算一遍全局路徑，機(jī)器人可能稍微繞一個彎就可以。此時，我們就需要另一個層次的規(guī)劃模塊，叫做局部規(guī)劃。它可能并不知道機(jī)器人最終要去哪，但是對于機(jī)器人怎么繞開眼前的障礙物特別在行。
這兩個層次的規(guī)劃模塊協(xié)同工作，機(jī)器人就可以很好的實現(xiàn)從A點到B點的行動了，不過實際工作環(huán)境下，上述配置還不夠。比如A＊算法規(guī)劃的路徑是根據(jù)已知地圖，預(yù)先規(guī)劃好的，一旦機(jī)器人前往目的地的過程中遇到了新的障礙物，就只好完全停下來，等待障礙物離開或者重新規(guī)劃路徑了。如果掃地機(jī)器人買回家，必須先把屋子都走一遍以后才肯掃地，那用戶體驗就會很差。
為此，也會有針對這類算法的改進(jìn)，比如思嵐科技研發(fā)的模塊化自主定位導(dǎo)航模塊SLAMWARE就采用改良的D＊算法進(jìn)行路徑規(guī)劃，這也是美國火星探測器采用的核心尋路算法。是一種動態(tài)啟發(fā)式路徑搜索算法，它讓機(jī)器人在陌生環(huán)境中行動自如，在瞬息萬變的環(huán)境中游刃有余。
D＊算法的最大優(yōu)點是不需要預(yù)先探明地圖，機(jī)器人可以和人一樣，即使在未知環(huán)境中，也可以展開行動，隨著機(jī)器人不斷探索，路徑也會時刻調(diào)整。
以上是目前大部分移動機(jī)器人都需要的路徑規(guī)劃算法，而掃地機(jī)器人作為最早出現(xiàn)在消費市場的服務(wù)機(jī)器人之一，它需要的路徑規(guī)劃算法更為復(fù)雜。
一般來說，掃地機(jī)需要這么幾個規(guī)劃能力：貼邊打掃、折返的工字形清掃以及沒電時候自主充電。單單依靠前面介紹的D＊這類算法，無法滿足這些基礎(chǔ)需要。掃地機(jī)器人還需要有額外的規(guī)劃算法，比如針對折返的工字形清掃，有很多問題要處理。
掃地機(jī)器人如何最有效進(jìn)行清掃而不重復(fù)清掃？如何讓掃地機(jī)和人一樣，理解房間、門、走廊這種概念？
針對這些問題，學(xué)術(shù)界長久以來有一個專門的研究課題，叫做空間覆（spacecoverage），同時也提出了非常多的算法和理論。其中，比較有名的是Morse Decompositions，掃地機(jī)通過它實現(xiàn)對空間進(jìn)行劃分，隨后進(jìn)行清掃。
20世紀(jì)70年代，卡內(nèi)基梅隴大學(xué)（CMU）完全依靠超聲波做到了現(xiàn)在我們掃地機(jī)的行為，當(dāng)然造價也十分昂貴。
前面介紹的從A點到B點移動路徑規(guī)劃也是實現(xiàn)這類更高級路徑規(guī)劃的基礎(chǔ)。實際上，要從SLAM實現(xiàn)到掃地機(jī)器人所需要的這些功能，還是有非常多的工作要做的。針對掃地機(jī)器人，思嵐科技將其特有的路徑規(guī)劃功能預(yù)先內(nèi)置在SLAMWARE中，方便廠家進(jìn)行整合，不需要進(jìn)行二次開發(fā)。