`

СПЕЦИАЛЬНІ
ПАРТНЕРИ
ПРОЕКТА

BEST CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Тимур Ягофаров

Зачем разум пылесосу?

+44
голоса

По мере того, как мы пытаемся переложить на плечи техники наши рутинные задачи, наши помощники становятся все умнее. Примером тому являются роботы-пылесосы.

На состоявшейся недавно презентации в Украине новых  роботов-пылесосов Xiaomi довелось познакомиться с таким интересным аспектом этих устройств, как способность ориентироваться в помещении. Примечательно, что появившиеся в начале 2000-х годов первые роботы-пылесосы компании iRobot вовсе не умели оценивать окружающую обстановку и вели уборку, хаотично перемещаясь в помещении, натыкаясь на препятствия и находя себе дорогу методом проб и ошибок. Понятно, что это было весьма неэффективно, так как мало того, что они по несколько раз проходились по уже убранным участкам, так еще и оставляли многочисленные пробелы.

Зачем разум пылесосу?

Владлена Лобус, GTM-менеджер направления экосистемы Xiaomi Ukraine, познакомила с историей развития систем навигации роботов-пылесосов

Примерно десять лет спустя практически одновременно на рынке появились поддерживающие ориентацию роботы-пылесосы, в которых устанавливали либо лазерный дальномер (LDS или LiDAR) либо видео-камеру с технологией vSLAM (visual simultaneous localization and mapping).  
Суть работы устройств с лазерным дальномером заключается в том, что расположенный сверху на корпусе компактный лазер вращается вокруг вертикальной оси, а встроенный вычислитель устройства на базе получаемых при отражении от препятствий данных строит карту помещения и на ее основе выстаивает план уборки.

Отличие vSLAM заключается в том, что в ориентировании задействована видеокамера, которая нацелена на потолок. В ее поле зрения оказываются и находящаяся в помещении мебель и другие элементы обстановки. На основе анализа видео как раз и строится план.

До сих пор ведутся жаркие дебаты о том, какой из этих методов оптимальнее. Преимуществами лазерного дальномера является независимость от внешнего освещения и высокая точность определения расстояний до препятствий. В свою очередь, vSLAM считают более надежной, так как здесь нет движущихся частей. А перспективы дальнейшего наращивания вычислительной мощи встроенного вычислителя внушают оптимизм, так как это позволит улучшить качество распознавания видео-потока.

А недавно в высокоуровневых устройствах, таких как например, Mi Robot Vacuum Mop 2 Ultra, стали внедрять дополнительную камеру, позволяющую оперативно распознавать находящиеся на пути робота-пылесоса небольшие объекты, которые не смог выявить установленный здесь лазерный дальномер. ToF-датчик (Time of Flight) располагается спереди на торце и может «увидеть» кабели или какие-то небольшие предметы. По оценке производителя, задействование ToF-датчика на порядок повышает точность выявления препятствий.

Впрочем, в более доступных по цене устройствах используется комбинация гироскопа и нацеленной на потолок видеокамеры. Последняя уточняет трассу движения с учетом распознавания только линий на стыке потолка и стен.

После знакомства с развитыми возможностями роботов-пылесосов по анализу видео со встроенных камер начинаешь понимать озабоченные комментарии на различных тематических форумах о том, что мы сами запускаем в свои дома устройства слежения, в которые могут превратиться подобные роботы после взлома. Или это естественная расплата за желание переложить свои заботы на железных помощников?

Як протидіяти DDoS та цілеспрямованим атакам на інфраструктуру

+44
голоса

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 
 

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT