都是扫地机器人，价格差距为啥这么大

智能程度上的天壤之别

今天的文章告诉你，目前最先进的扫地机器人已经聪明到了什么程度，并着重强调定位技术。这是一个把诸多顶尖机器人学技术成功应用到民用产品上的绝佳案例。

Roomba980

我们听说iRobot要把VSLAM（视觉实时定位建模）用在扫地机器人身上已经有一阵子了。今天，iRobot正式推出Roomba 980，一款成功将各项耀眼的技术融于一身的智能扫地机器人。除了我们熟悉的无线通信、手机遥控，Roomba980最大的更新就是集成了实时定位技术，让它能够在很大的空间范围内走出合适的路径。

"这也许是iRobot公司自首款产品发布以来最重要的产品，“iRobot总裁Colin Angle说。”仍然是圆形，仍然干着扫地的工作，但这是一个完全不同的家伙。“

视觉定位VSLAM

SLAM是一种流行的场景建模方法。在场地机器人中，最常用来做SLAM的工具当然是激光雷达（LiDAR），但一台LiDAR的价格通常在两万人民币以上，极少有人能把它用在家用扫地机器人身上。

所以流行的方法是VSLAM。

VSLAM是一种基于视觉（摄像头）信息的动态环境建模方法。和所有SLAM一样，程序运行时机器人会一边建立环境地图，一边同时估计自身在环境中的位置。在Roomba980的顶端，安装着一个大约斜45度的摄像头，拍摄到的图像交由它的大脑——定位算法进行处理，识别出其中的模式。

比如下面这个例子：
 

此时，VSLAM算法已经从沙发上识别出了一系列特征点。机器人记住这些特征点的样子，并在移动时持续追踪这些点的变化。机器人一边走一边拍照，逐步建立起一个基于图像的环境模型。为了定位自己，机器人还需要另一方面信息——自身的移动轨迹（odometry）。为此，iRobot在机器人底部增加了额外的传感器来收集数据。
 

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Angle强调，“依靠传感器数据建立一个真正有用的地图是非常困难的。”然而这正是包括扫地机器人在内的各种机器人都将需要的能力。iRobot的解决方案是用一个简单的摄像头（成本约5块人民币）和定制的DSP（而非昂贵复杂的计算机）来实现VSLAM。现在，“我们已经能够建立起房间内部环境的数字化表示，所以我们的机器人可以更智能。”

从VSLAM算法的角度而言，Roomba必须更聪明一点。因为它将会经常钻到桌子底下、床底下，此时追踪“特征”会变得极其困难。并且，如果它走到了某个之前没见过的地方，机器人将需要从零重新建立一张地图，并试图将新地图和旧地图进行融合（这又是3D重建的一大研究方向）。
 

一旦扫地机器人精确地知道了自己的位置，那么它可以做的事情就多得多了。它可以准确地走直线以提高清扫的效率；它可以在电量低时自行走回插座充电，甚至走回另一间屋子充电；最重要的是，如果清洁了到一半发现电量低，它可以记住自己的位置，充满电后回来继续把剩下的一半打扫干净。

这解决了传统扫地机器人的一大难点，防止出现机器人一回去充电就忘记刚才打扫到哪，整天把一间屋打扫好多遍而忽视了其他房间的情况。 现在，你只需要按下“清洁”按钮，这个机器人就可以把你的整个楼层都清理干净。在下面的视频中，我们会看到一台Roomba是如何清扫6个房间的。

当然，Roomba980还有一些其他的特性，比如用光学 声音的方式判断地面材料，进而决定清扫的力度等。

定位技术的普及

Roomba的特点听上去有点耳熟——因为在扫地机器人领域，很多高端厂商已经开始做类似的事情。最出名的也许是Neato，他们开发了一款便宜得难以置信的激光雷达来做SLAM。

韩国LG的Hombot同样采用VSLAM，可以通过识别地面和天花板来建模，但似乎由于知识产权的问题只在韩国卖。日本也有类似的产品——东芝的Smarbo，同样采用基于识别天花板和地面的VSLAM，只在日本本土销售。除了今天介绍的Roomba980，最值得期待的产品就只剩吸尘器知名厂商Dyson的360 eye了。
 

                                 Dyson还未上市的360 eye