《AI从0到0.5》之解析扫地机器人

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        说明：因本文章收录于专辑《AI从0到0.5》，重点关注在电子硬件、算法、AI相关功能上，对于机电一体部分本文章不做过多描述。

目录

参考文献

序

扫地机器人基本功能

基础清洁功能

智能规划功能

智能感应功能

便捷操作功能

其他功能

常见反馈问题

解构扫地机器人

主控系统

驱动系统

吸尘系统

传感器

传统扫地机器人的导航与建图方案

随机碰撞导航与建图

陀螺仪导航与建图

红外导航与建图

超声波导航与建图

传统扫地机器人的避障方案

AI扫地机器人相比传统扫地机器人的区别

导航与建图技术

传统扫地机器人

AI 扫地机器人

避障技术

传统扫地机器人

AI 扫地机器人

清洁策略制定

传统扫地机器人

AI 扫地机器人

智能交互技术

传统扫地机器人

AI 扫地机器人

学习与升级能力

传统扫地机器人

AI 扫地机器人

AI芯片在扫地机器人中的应用

AI 芯片的作用包括：

传统 ARM 芯片的作用：

AI 扫地机器人常用的 AI 芯片有以下几种：

AI芯片做扫地机器人的路径

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参考文献

        《家电维修手册》韩雪涛主编

        《中国机器人工业图鉴》中国机器人产业联盟 中国机械工业年鉴编辑委员会

        《极简AI入门：一本书读懂人工智能思维与应用》黄永建 韩宜飞

        《智能机器人：从深蓝到AlphaGo》韦康博

        豆包AI

序

        扫地机器人也称地面清洁机器人。它是一种依托人工智能技术，能够自动完成地板清洁的移动式清扫设备。属于多传感器融合和机电一体化的产品。

        随着科学技术的发展和进步，扫地机器人的控制系统越来越成熟，在先进技术和基础理论的支持下，扫地机器人的发展前景良好，应用程度也将大大提高。扫地机人需要具备三种特性，才能保证较好地完成人们指派的工作。第一是安全可靠性，这是扫地机器人最重要的特性；第二是环境适应性，这是扫地机器人面对复杂的工作环境，能得到更加广泛应用的前提；第三是清洁性，这是扫地机器人最核心的特性，如果扫地机器人不能保证清洁性，也就丧失了自身存在的意义。

        扫地机器人的核心技术是自主导航，涉及定位、路径规划和传感器技术等。随着技术不断进步，导航方式从最初的随机碰撞开始向局部规划类陀螺仪+加速度计，以及全局规划类激光导航LDS-SLAM和视觉导航V-SLAM演进。

        2020年，科沃斯推出新品扫地机器人地宝T8系列，首次在扫地机器人上应用搭载dToF传感器的导航系统、3D结构光避障技术、高频振动擦地系统、自动集尘座等。2020年双十一电商促销节期间，科沃斯T系列扫地机器人累计成交突破23万台。

        石头科技将激光雷达技术及相关算法应用于扫地机器人领域。2020年，石头科技推出新品扫地机器人T7和T7Pro。石头科技的核心技术如下表所示。

         在随机清扫阶段，国内企业起步较晚。但在规划清扫阶段，国内头部扫地机器人企业已经逐步赶上并超过国外企业。在导航和避障技术上，国内头部企业率先在2019年推出配备AI视觉的旗舰产品。2020年3月，科沃斯推出T8系列扫地机器人，将航天级的dToF导航技术首次应用于扫地机器人上。同时，国内其他品牌，如云鲸智能科技（东莞）有限公司和石头科技，则分别在自清洁和LDS导航上进行研发创新，也已经领先于国外品牌。国内头部企业正逐步成为行业技术引领者。

扫地机器人基本功能

        家用扫地机器人的功能主要有以下几方面：

基础清洁功能

        扫地：通过底部的边刷和中央主刷旋转，将地面上的灰尘、毛发、纸屑等垃圾卷入机器内部的集尘盒。边刷可以将角落和边缘的垃圾扫到中间，方便主刷清理，能有效清洁地面的日常垃圾。

        吸尘：借助真空吸尘装置产生的吸力，把地面上的细小灰尘、颗粒物等吸入集尘盒，确保地面的清洁度更高。吸力大小因不同产品而异，一般来说吸力越大，清洁效果越好。

        拖地：许多扫地机器人具备拖地功能，在扫地之后通过安装拖地模块，利用水箱和拖布对地面进行湿拖，去除地面的污渍和脚印等。部分高端产品还具有震动拖、旋转拖等功能，拖地效果更佳。

智能规划功能

        路径规划：能够根据房间的布局和面积，自动规划清扫路径，以高效的方式完成清扫任务，避免重复清扫和遗漏。常见的路径规划方式有弓字形、蛛网形、Y 字形等。

        智能分区：可以识别不同的房间区域，将房屋划分为多个区域进行单独清扫，用户还可以根据需求对特定区域进行重点清扫或设置禁区，禁止扫地机器人进入。

智能感应功能

        防撞：配备防撞感应系统，当碰到家具、墙壁等障碍物时，能够自动减速并改变方向，避免碰撞对家具和机器人本身造成损坏。

        防跌落：具有下视传感器，可以识别楼梯、台阶等高度落差大于一定数值（通常为 8cm 左右）的地方，防止机器人跌落损坏。

        灰尘识别：能够自动识别地面灰尘的多少和类型，根据灰尘情况自动调整清扫模式和吸力大小，保证清洁效果的同时节省能源。

便捷操作功能

        预约定时：用户可以根据自己的需求设定扫地机器人的工作时间，例如在外出时让机器人自动清扫，回家后即可享受干净的地面，非常方便。

        自动回充：当电量不足时，扫地机器人会自动寻找充电座进行充电，充满电后继续完成未完成的清扫任务，保证了机器人的持续工作能力。

        远程控制：可以通过手机 APP 或遥控器对扫地机器人进行远程操作，随时随地启动、暂停、停止清扫，还可以查看机器人的工作状态和清扫进度。

其他功能

        空气净化：部分扫地机器人内置活性炭等空气净化材料，在清扫过程中可以吸附空气中的异味和有害物质，起到一定的空气净化作用。

        语音提示：在操作过程中会有语音提示，告知用户机器人的工作状态、故障信息等，方便用户了解机器人的运行情况。

        自动集尘：一些高端的扫地机器人配备自动集尘功能，当机器人完成清扫返回充电座后，集尘装置会自动将尘盒中的垃圾收集到集尘袋中，用户只需定期更换集尘袋即可，减少了手动清理尘盒的频率。

常见反馈问题

清洁效果相关

        清扫不干净

        吸力不足：这是导致清扫不干净的主要原因之一。可能是机器本身的吸力功率不够，无法吸起较重的垃圾颗粒，或者是因为风机故障、过滤器堵塞、管道堵塞等原因，导致吸力下降。比如在清扫一些较大的碎屑、瓜子壳等垃圾时，吸力不足的扫地机器人可能无法将其完全吸入集尘盒。

        滚刷 / 边刷问题：滚刷和边刷在使用过程中会发生磨损，磨损严重后就无法有效地清扫垃圾，出现漏扫的情况。另外，如果滚刷或边刷的安装不到位、毛发等杂物缠绕过多，也会影响清扫效果。比如宠物毛发较多的家庭，边刷容易被毛发缠绕，导致转动不畅，影响清扫。

        清洁路径不合理：部分扫地机器人的路径规划算法不够智能，存在重复清扫或遗漏某些区域的情况，导致整体清洁效果不佳。例如在一些形状不规则的房间，或者家具摆放较为复杂的区域，扫地机器人可能无法完全覆盖所有角落。

        边角缝隙清洁难：中国用户使用扫地机器人时的最大痛点之一就是边角缝隙清洁难。过去扫地机器人遇到边角时，为了避免磕碰，在识别离墙还有几离米时就转弯走了，因此拖布跟墙之间永远会有边角清洁不到，每次用完扫地机器人，还需要人工沿着边角再去擦一遍。

导航与避障相关

        迷路或丢图：扫地机器人在工作过程中需要依靠内置的导航系统来构建地图和规划清扫路径，如果导航系统出现故障或者受到环境因素的干扰，就可能会出现迷路、丢图的情况。比如在光线较暗的环境下，或者房间内有大面积的玻璃、镜子等反光物体，可能会影响扫地机器人的传感器正常工作，导致其无法准确识别周围环境。

        避障不灵敏：虽然扫地机器人配备了各种避障传感器，但在实际使用中，仍然可能会出现避障不灵敏的情况。例如无法及时避开低矮的障碍物，如地毯边缘、拖鞋等，导致机器人被卡住；或者在遇到较高的障碍物时，如桌腿、椅子腿等，会发生碰撞，甚至可能会损坏家具和机器人本身。

        越障相关：对于有一定高度门槛或障碍物的区域，扫地机器人的越障能力有限，无法顺利通过，导致部分区域无法清扫。比如厨房和卫生间的门槛、房间内的地垫等，如果高度超过了扫地机器人的越障能力，机器人就会被阻挡在外面，需要用户手动将其搬过去，影响了使用的便捷性。

水箱与拖地相关

        水箱漏水：水箱的密封性不好或者水管连接部位松动，可能会导致水箱漏水。漏水不仅会影响拖地效果，还可能会对地板造成损坏，甚至会引发电路故障等安全问题。

        拖地效果不佳：一些扫地机器人的拖地功能不够强大，拖布的湿度控制不合理、压力不足等，导致拖地效果不理想，无法有效去除地面的污渍。比如对于一些干涸的污渍、脚印等，拖布无法彻底清洁干净。

电池与充电相关

        电池续航时间短：电池容量较小或者电池老化，会导致扫地机器人的续航时间缩短，无法完成整个房间的清扫任务。用户需要频繁地给机器人充电，影响使用体验。

        充电故障：充电座接触不良、充电器损坏、机器人充电接口故障等，都可能导致充电异常。例如机器人无法正确识别充电座，无法正常充电；或者在充电过程中，充电指示灯异常闪烁，充电速度缓慢等。

机器故障与异常

        死机或卡顿：扫地机器人在运行过程中可能会出现死机或卡顿的情况，导致无法继续工作。这可能是由于软件系统故障、硬件故障或者内存不足等原因引起的。

        噪音过大：部分扫地机器人在工作时会产生较大的噪音，影响用户的生活和休息。噪音过大可能是由于电机故障、风扇失衡、齿轮磨损等原因造成的。

        机器过热：长时间连续工作或者散热系统故障，可能会导致扫地机器人内部温度过高，触发过热保护机制，使机器人停止工作。

解构扫地机器人

        扫地机器人属于多传感器融合和机电一体化的产品，如上图所示。按照功能结构可以将扫地机器人解构成如下几个部分：

主控系统

        主控模块：是扫地机器人的 “大脑”。它接收来自各个传感器的信号，对这些信号进行分析处理，然后根据预先编程的算法和用户设置的清扫模式来控制电机驱动模块、清扫组件等部件的工作。例如，当传感器检测到前方有障碍物时，控制模块会根据障碍物的距离和位置信息，计算出合适的避障路径，然后控制驱动轮电机改变机器人的运动方向。同时，控制模块还可以与用户通过手机 APP 等方式进行通信，接收用户的指令，如启动 / 停止清扫、切换清扫模式等。。

驱动系统

        驱动轮电机：驱动轮电机是扫地机器人移动的关键部件。通常有两个或多个驱动轮电机，负责为机器人提供前进、后退、转弯等动力。这些电机的转速和转向可以根据控制模块的指令进行精确调节。例如，当机器人需要转弯时，控制模块会调节两个驱动轮电机的转速差，使机器人能够顺利转弯。

吸尘系统

        边刷电机和滚刷电机：边刷电机驱动边刷旋转，边刷一般位于机器人的边缘，主要作用是将灰尘、垃圾等向机器人的中心清扫。滚刷电机则带动滚刷旋转，滚刷能够深入地毯等地面材质，将灰尘和毛发等杂物有效地卷入机器人内部的尘盒中。边刷和滚刷电机的转速和工作时间也可以根据清扫模式和地面状况进行调整。

        吸尘电机：吸尘电机高速旋转，使扫地机器人内部的空气快速流动，从而产生负压。这种负压就像一个无形的 “吸管”，能够将地面上的灰尘、毛发、碎屑等各种垃圾吸入到扫地机器人的集尘盒中。强大的吸力可以确保扫地机器人能够有效地清除各种类型的垃圾，保持地面的清洁。例如，对于一些细小的灰尘颗粒或者隐藏在角落和缝隙中的垃圾，吸尘电机产生的吸力能够将它们吸出来。

传感器

        碰撞传感器：这是一种机械或电子传感器，通常安装在扫地机器人的前部边缘。当机器人与障碍物碰撞时，碰撞传感器会受到物理压力变化而触发信号。例如，当扫地机器人撞到家具腿时，碰撞传感器会立即检测到碰撞，使机器人停止前进或改变运动方向，从而避免对自身和障碍物造成损坏。

        红外传感器：它通过发射和接收红外线来检测物体。可以检测到一定范围内的障碍物，而且不受环境光线的影响。比如，在黑暗的角落或者家具底部等光线较暗的地方，红外传感器能够准确地感知障碍物的存在，并且可以根据红外线反射的强度和时间来判断障碍物的距离，帮助机器人提前规划路径。

        悬崖传感器：一般安装在扫地机器人的底部边缘。它利用红外线或者超声波原理来检测地面的落差。当扫地机器人靠近楼梯边缘、台阶或者其他有高度差的地方，悬崖传感器会检测到信号变化，及时停止机器人前进，防止其掉落，确保扫地机器人的安全。

        激光雷达传感器：这是一种比较先进的传感器。它通过发射激光束并接收反射光来构建周围环境的地图。激光雷达可以 360 度旋转扫描，能够精确地测量出周围物体的距离、形状和位置等信息。例如，它可以将房间的布局以点云数据的形式传输给控制模块，使得扫地机器人能够根据地图信息进行高效的清扫路径规划。

        视觉传感器（摄像头）：部分高端扫地机器人配备了视觉传感器。它可以拍摄周围环境的图像，通过图像识别技术来识别障碍物、区分不同的房间区域等。例如，它可以识别出地面上的电线、宠物粪便等物体，并根据识别结果采取相应的避障措施或者提醒用户。

传统扫地机器人的导航与建图方案

        传统扫地机器人主要通过以下几种方式实现导航和建图：

随机碰撞导航与建图

        导航原理：这是早期扫地机器人最常见的一种导航方式。扫地机器人在工作时，没有特定的方向指引，只是凭借自身的运动惯性和简单的碰撞感应来随机移动。它在碰到障碍物后会随机改变方向继续行进，如此反复，以覆盖尽可能多的区域。

        建图过程：这种方式下的建图非常简单且不精确。扫地机器人在不断的随机行走和碰撞过程中，根据自身的行走轨迹和碰撞位置，大致记录已经走过的区域和遇到障碍物的位置。但由于其行走的随机性，建图结果存在大量的重复区域和漏扫区域，所构建的地图只是一个非常粗略的、不完整的示意地图，无法准确反映房间的真实布局和尺寸。

陀螺仪导航与建图

        导航原理：陀螺仪是一种能够测量物体旋转角速度的传感器。在扫地机器人中，陀螺仪可以感知机器人的转动角度和方向变化，结合机器人的移动速度和时间信息，计算出机器人的相对位置和移动方向。通过不断地更新这些信息，扫地机器人可以确定自己在空间中的位置，并规划出下一步的移动路径。

        建图过程：基于陀螺仪导航的扫地机器人在工作时，会不断地记录自己的移动轨迹和方向变化。通过对这些数据的积累和分析，扫地机器人可以构建出一个简单的地图。但是，由于陀螺仪的测量误差会随着时间的推移逐渐累积，所以这种建图方式的精度相对较低，地图的准确性也会受到一定的影响。

红外导航与建图

        导航原理：红外导航是利用红外传感器发射红外线并接收反射的光线，根据三角测距的原理判断机器人与障碍物之间的距离。扫地机器人的机身周围通常会安装多个红外传感器，以便能够检测到不同方向的障碍物。当红外传感器发射的红外线遇到障碍物时，部分光线会被反射回来，传感器根据反射光线的时间和角度，计算出障碍物与机器人之间的距离和方向。

        建图过程：在扫地机器人的移动过程中，红外传感器会不断地检测周围的障碍物，并将检测到的障碍物信息记录下来。根据这些障碍物信息以及机器人自身的位置和移动方向，扫地机器人可以构建出一个包含障碍物位置的地图。然而，红外导航的精度受到红外线的传播特性和环境因素的影响较大，对于一些特殊材质的障碍物（如透明物体、黑色物体等）可能无法准确检测，导致建图的准确性受到一定的限制。

超声波导航与建图

        导航原理：超声波导航是通过测量超声波波形反射后的时间来计算距离。扫地机器人上的超声波传感器会向周围发射超声波信号，当信号遇到障碍物时会被反射回来，传感器根据发射和接收信号的时间差，以及超声波在空气中的传播速度，计算出机器人与障碍物之间的距离。

        建图过程：与红外导航类似，扫地机器人在移动过程中，通过超声波传感器不断地检测周围的障碍物，并将障碍物的位置信息记录下来。结合机器人自身的位置和移动方向，构建出一个包含障碍物位置的地图。不过，超声波传感器的频率较低，采集周期较长，导致其在扫地机器人上的应用效果一般，建图的速度和精度都有待提高。

传统扫地机器人的避障方案

        机械避障：机器人的机壳前方有碰撞外壳，内部有弹性的轻触开关。当机器人与物体发生碰撞时，触发传感器工作，使机器人改变位置移动。这种避障方式比较简单直接，但需要机器人不停碰撞障碍物，不仅效率低、准确度低，还容易损坏家居和机器人本身。

        传感器融合避障：部分传统扫地机器人会结合多种传感器来实现避障。例如，同时使用红外传感器和超声波传感器，利用红外传感器检测近距离物体，超声波传感器检测稍远距离的物体，综合判断障碍物的位置和距离，以提高避障的效果。但这种方式仍然存在一定的局限性，比如对于一些复杂形状或特殊材质的障碍物，可能无法准确识别。

AI扫地机器人相比传统扫地机器人的区别

        传统扫地机器人与 AI 扫地机器人在技术层面上有以下不同：

导航与建图技术 传统扫地机器人

        导航精度较低：早期多采用随机碰撞式导航，即扫地机器人在房间内随机移动碰撞障碍物来改变方向，清洁路径无规律，存在大量重复清扫和漏扫区域，清洁效率低下。后来发展出的陀螺仪导航，通过测量扫地机器人的角速度和加速度来确定位置和方向，但精度有限，受环境干扰较大，在长距离导航时误差会逐渐累积。

        建图能力有限：部分传统扫地机器人能够构建简单的地图，但地图的准确性和完整性较差，对环境的适应性弱。一旦环境发生变化，如家具的移动，就需要重新建图，且重新建图的过程耗时较长。

AI 扫地机器人

        导航精准度高：普遍采用激光雷达导航或视觉导航技术，并结合 AI 算法。激光雷达导航通过发射激光束并接收反射光来测量距离，能快速、准确地构建室内地图，精度可达到厘米级别，并且不受光线影响，在黑暗环境中也能正常工作。视觉导航则利用摄像头采集图像信息，通过 AI 算法对图像进行分析和处理，识别环境中的物体和特征，从而实现定位和导航，能够提供更丰富的环境信息，但对光线有一定要求。

        实时建图与更新：AI 扫地机器人可以实时感知环境的变化，并快速更新地图。在清扫过程中，如果遇到家具移动、新的障碍物出现等情况，能够及时调整清扫路径，保证清洁的全面性和高效性。

避障技术 传统扫地机器人

        避障方式简单：通常采用机械避障、红外避障或超声波避障等技术。机械避障是通过碰撞障碍物来触发传感器，使扫地机器人改变方向，这种方式容易对家具和扫地机器人本身造成磨损。红外避障的精度较低，只能检测到近距离的障碍物，且易受光线和物体颜色的影响。超声波避障的反应速度较慢，对低矮或细小的障碍物检测效果不佳。

        识别能力有限：对障碍物的识别能力较弱，只能识别一些简单的物体，如墙壁、大型家具等。对于袜子、电线、玩具等小型或不规则形状的障碍物，往往无法准确识别，容易被卡住或缠绕。

AI 扫地机器人

        多传感器融合：采用多种传感器融合的方式，如激光雷达、视觉传感器、深度传感器等，结合 AI 算法对传感器数据进行综合分析，实现全方位的避障。能够准确识别各种类型的障碍物，包括低矮的障碍物、透明的物体等，有效避免碰撞和缠绕。

        智能决策避障：具备智能决策能力，当遇到障碍物时，能够根据障碍物的类型、位置和周围环境等因素，自动选择最佳的避障策略。例如，在狭窄的空间中能够灵活调整机身姿态通过，遇到易碎物品时会小心避开等。

清洁策略制定 传统扫地机器人

        清洁模式单一：通常只有几种预设的清洁模式，如标准模式、强力模式等，无法根据不同的地面材质、污渍程度和房间布局等因素自动调整清洁策略。用户需要手动选择清洁模式，且选择的模式可能并不完全适合当前的清洁场景，导致清洁效果不理想。

        缺乏智能判断：无法智能判断地面的污渍情况，只能按照预设的程序进行清扫和拖地，对于顽固污渍的清洁效果较差。在拖地时，也无法根据地面的干湿程度自动调整拖布的湿度和拖地力度，可能会出现拖布过湿导致地面残留水渍，或者拖布过干无法有效清洁的情况。

AI 扫地机器人

        个性化清洁：基于 AI 技术，能够对不同的房间、区域和地面材质进行识别和分类，根据用户的习惯和环境特点制定个性化的清洁方案。例如，在客厅等人员活动频繁的区域增加清扫次数，在卧室等较为安静的区域降低清扫噪音；对于地毯区域自动增强吸力，对于木地板区域则调整拖地力度等。

        智能污渍识别：通过视觉传感器或其他检测技术，能够智能识别地面上的污渍类型和程度，并自动调整清洁策略。对于油污、果汁等顽固污渍，会增加清扫和拖地的次数，或者采用特殊的清洁模式，提高清洁效果。

智能交互技术 传统扫地机器人

        交互方式简单：主要通过遥控器或机身按钮进行操作，操作方式较为繁琐，功能也比较有限。用户需要手动设置清扫时间、清扫区域等参数，使用起来不够便捷。

        反馈信息有限：在工作过程中，只能通过简单的指示灯或声音提示来反馈工作状态，用户无法实时了解扫地机器人的清扫进度、地图信息和故障情况等，对扫地机器人的控制和管理不够方便。

AI 扫地机器人

        语音交互：支持语音控制功能，用户可以通过语音指令与扫地机器人进行交互，如启动、停止、返回充电、切换清洁模式等，操作更加简单便捷。并且，AI 扫地机器人的语音识别能力不断提高，能够理解用户的自然语言，甚至可以识别方言。

        远程控制与监控：通过手机 APP 等远程控制平台，用户可以随时随地控制扫地机器人的工作状态，查看清扫进度、地图信息和故障报告等。还可以进行远程预约清扫、设置定时任务等，满足用户的个性化需求。

学习与升级能力 传统扫地机器人

        功能固定：程序和功能在出厂时就已经设定好，无法进行自我学习和升级。随着使用时间的增加，其性能和功能不会有明显的提升，可能会逐渐无法满足用户不断变化的需求。

AI 扫地机器人

        不断学习优化：具备机器学习和深度学习的能力，能够不断学习用户的使用习惯和环境特点，对清洁策略进行优化和调整。例如，根据用户每天的清扫时间和清扫区域，自动调整清扫计划，提高清洁效率。

        软件升级：可以通过网络连接进行软件升级，不断获取新的功能和优化算法，保持产品的先进性和竞争力。用户可以及时享受到最新的技术和功能，延长扫地机器人的使用寿命。

AI芯片在扫地机器人中的应用

        AI 扫地机器人并非是直接用 AI 芯片替代传统 ARM 芯片，而是两者结合使用。 AI 芯片和传统 ARM 芯片相互配合、协同工作，共同实现了机器人的智能化清扫功能。

AI 芯片的作用包括：

        智能决策与学习：AI 芯片针对人工智能算法做了特殊加速设计，能够快速处理大量复杂的计算任务，比如图像识别、环境感知等。在 AI 扫地机器人中，它可以帮助机器人快速识别家中的家具、障碍物等物体的形状、位置和类型，从而做出智能的路径规划和避障决策。例如，当机器人识别到前方有一个沙发时，AI 芯片可以迅速分析出沙发的形状和位置，规划出绕开沙发的清扫路径，避免碰撞。

        模式识别与优化：AI 芯片可以对不同的地面情况和污渍程度进行模式识别。通过不断的学习和分析，机器人能够根据识别结果自动调整清扫模式和吸力大小等参数，以实现更高效的清洁。比如，在识别到厨房地面的油污较多时，机器人会自动加大吸力并增加拖地的次数，以确保清洁效果。

传统 ARM 芯片的作用：

        系统控制与协调：ARM 芯片作为一种通用的微处理器，在 AI 扫地机器人中仍然承担着系统控制和协调的重要任务。它负责管理机器人的各个硬件模块，如电机驱动、传感器数据采集、通信模块等，确保这些模块能够协同工作。例如，ARM 芯片会根据 AI 芯片的决策指令，控制电机的转速和转向，使机器人按照规划的路径移动。

        基本数据处理：虽然 AI 芯片在智能计算方面具有优势，但对于一些基本的数据处理任务，如传感器数据的初步处理、简单的逻辑判断等，ARM 芯片仍然能够高效地完成。这些数据经过 ARM 芯片的处理后，再传输给 AI 芯片进行进一步的分析和决策，从而减轻了 AI 芯片的负担，提高了整个系统的运行效率。

AI 扫地机器人常用的 AI 芯片有以下几种：

全志科技的 MR 系列芯片

        特点：高性能 SOC，采用 4 核 A53 架构，主频高达 1.6GHz，拥有丰富的音视频接口和运动驱动接口。这使得扫地机器人能够快速处理各种传感器数据和图像信息，实现高效的环境感知和路径规划。

        应用案例：石头科技推出的扫拖地机器人 G10S、追觅 S10、云鲸 2 小白鲸扫拖机器人、米家全能扫拖机器人等都采用了全志科技的 MR813 芯片。

瑞芯微的 RK3399、RV1108、RK3326 及 RK3308

        RK3399：属于旗舰级芯片，采用 AI+VSLAM 定位导航技术，可智能识别室内百种图像物体、分类记录、视觉测距和避障，能够为扫地机器人提供强大的计算能力和精准的环境感知能力，助力其规划最佳清扫路径。

        RV1108 及 RK3326：支持 VSLAM 图像视觉定位导航技术，可帮助扫地机器人通过对图像的分析和处理，快速准确地构建室内地图，并实现自主导航和避障。

        RK3308：可实现主流激光导航技术，适用于不同档次和功能需求的扫地机器人产品，为行业提供了多种解决方案。

科大讯飞的顶配 AI 芯片

        科大讯飞的 AI 扫拖机器人配备了自家的顶配 AI 芯片，结合 Hypersense 全场景环境感知系统和 AI 算法，能够精准识别家庭环境，建出包含户型、家具家电、地面材质的家庭地图，同时支持 55 种家庭常见物体的识别，实现灵活穿梭和灵敏避障。

地平线的旭日 3 芯片

        具有较高的 AI 算力，例如科沃斯的地宝 X1 扫地机器人搭载了该芯片，AI 算力达到了 5TOPS，功耗为 2.5W，延迟做到了 60 毫秒。它可以提升扫地机器人对于环境的理解能力和运行中的避障能力，在暗光环境下也能较好地工作。

星宸科技的 AI SoC 芯片

        该芯片已通过家用电器安全标准 IEC/EN 60335-1 Annex R 认证，在产品设计、制造和性能优化上达到了国际领先的安全标准，适用于对安全性要求较高的扫地机器人产品。

AI芯片做扫地机器人的路径

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网址：《AI从0到0.5》之解析扫地机器人 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/735691

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