激光扫地机器人工作原理？

一、激光扫地机器人工作原理？

激光导航的扫地机器人是通过激光测距的方法生成室内地图,在此基础上合理地规划清扫路线。

它的顶端设置有一个可旋转的激光发射头和配套接收器,通过发射激光扫描自身到边界每个点的距离,从而生成数字地图,还能根据屋内家具位置的变化实时进行更新。

二、360扫地机器人水箱的工作原理？

　　扫地机器人其实就是智能吸尘器，它是一个在地上自动行走的小车，边走边进行清扫（吸尘）。一般，它底部前面一个万向轮，左右各自一个独立驱动的行走轮，有风机（吸尘器），由可充电电池供电，直流电机驱动。也有带拖布的，有的还带水箱。

不带水箱的用湿拖布，一次（不换）可用约30平米，而带水箱的水也差不多管约30平米，相当，其实，经常拖，中途不换拖布也行，更何况，带水箱的也有另一个小问题——一旦机器卡住又一直渗水，木地板就麻烦了，所以，个人认为不带水箱并不是问题。它应该把该扫的地方都扫到，同时应能扫干净，所以吸力和路径规划就至关重要了，当然，如带拖布，则可适当降低对吸力的要求。

三、扫地车的工作原理？

电动扫地车工作原理:

1、电动扫地车装置了一个滚柱式的毛刷，主要通过边刷由外向内将主刷不能清扫到的地方的垃圾集中到主刷能够着的区域里，主刷(也即是滚刷)再将垃圾，甚至是较大一点的垃圾卷起后投掷到垃圾回收箱；

2、除了前边的毛刷(主干扫刷)外、大部份扫地车都会多配置一个或两个毛刷，以便扫地车工作时、将路边的垃圾和沙土透过旋动而带到主干扫刷子的工作行程中。

3、随而，让主刷同时将该些垃圾与尘土扫进垃圾回收箱中，位于电动扫地车前部的抽气系统能产生非常大的吸力，再通过过滤系统将灰尘过滤掉，以避免排出的气体污染环境和对扫地车的操作人员身体健康造成伤害。欣发环保电动扫地车

四、智能扫地机器人方案开发的工作原理有哪些？

做过几年扫地机器人，行业内资源丰富。

我以前写过一些这方面的学习笔记，下面是我的一些小分享，你可以点击看一看，希望对你有所帮助！欢迎关注我的微信公众号 ENG八戒 一起交流学习，每周至少更新一篇各类原创技术笔记，闲来也听我分享一些小乐趣……

五、扫地机器人是怎样工作的？运行的原理是什么？

扫地机器人的工作原理简单来说是通过各类传感器感知周边室内环境情况，然后系统内创建出整个环境的详细地图，接着根据地图以及算法，从而规划出清扫的路径。

（市面上价位低的扫地机器人基本都是随机式清扫路线，精度和效率都很差）

扫地机器人的避障主要取决于它所搭载的各种传感器，现在的扫地机器人已经从刚开始的纯机械避障，迭代优化到智能的多传感器组合避障，扫地机器人的传感器越多，整体的体验感受是更好的，在价格也会相应提升。

导航规划主要测距有主流LDS激光与ToF雷达。主流LDS激光比较技术成熟，在扫地机器人也应用比较广；ToF雷达在建图更为精准，可以达到厘米级侦测。也有二者组合起来，精确度会更高，在价格上也就更贵一点。

关于扫地机器人选购要点，我已经写了一篇文章，里面都是比较实际的问题和选购技巧，应该可以帮到你不少，感兴趣可以看看。

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「扫地机器人」

选购指南：【扫地机器人选购攻略 】按品牌选择：【追觅】 | 【科沃斯】 | 【石头 】| 【云鲸】 | 【小米】真机实测分享：【科沃斯T10 TURBO 】| 【科沃斯T10 OMNI】

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选购指南：【家用吸尘器选购攻略】

六、扫地机器人原理？

扫地机器人的工作原理及其介绍

1、工作原理：

首先扫地机器人内部会有一个程序，同时有地图，还有激光雷达，红外线避障，电源开关电源指示，充电接口。只要我们设定了扫地的模式，它就会按照主人的要求进行程序化的工作，清扫完成后会自动回到充电座状态，以前的版本没有这个功能，以前的老版本只是利用红外检测进行忙扫，现在新版本的有激光雷达加红外避障功能，可以指哪里扫哪里，在机器里设置好地图，指哪扫哪，非常方便。

2、那它怎么实现自动清扫，自动回到充电座的呢？

首先了解一个概念：激光雷达，英文缩写LDS（Laser Direct Structuring）就是激光雷达，工作时LDS通过高速旋转发射激光，然后再通过激光发射后触及障碍物反射回来的时间判断机器人自己和障碍物之间的距离，进行测试后从而判断相对位置，利用相似三角形的原理进行计算定位。

激光雷达对外提供的是距离和角度信息，也就是大家所说的极坐标，在内部建立起一个极坐标系也就能定位到自己的位置了可以很精准地进行指哪儿扫哪儿，在清扫完成后自动安装导航轨迹回到充电座进行充电。

七、扫地机器人的吸尘原理？

扫地机器人的机身为自动化技术的可移动装置,与有集尘盒的真空吸尘装置,配合机身设定控制路径,在室内反复行走,如:沿边清扫、集中清扫、随机清扫、直线清扫等路径打扫,并辅以边刷、中央主刷旋转、抹布等方式,加强打扫效果,以完成拟人化居家清洁效果。

八、机器人的工作原理？

机器人的工作原理

从最基本的层面来看，人体包括五个主要组成部分：

身体结构

肌肉系统，用来移动身体结构

感官系统，用来接收有关身体和周围环境的信息

能量源，用来给肌肉和感官提供能量

大脑系统，用来处理感官信息和指挥肌肉运动

机器人的组成部分与人类极为类似。一个典型的机器人有一套可移动的身体结构、一部类似于马达的装置、一套传感系统、一个电源和一个用来控制所有这些要素的计算机“大脑”。从本质上讲，机器人是由人类制造的“动物”，它们是模仿人类和动物行为的机器。机器人是“能自动工作的机器”，它们有的功能比较简单，有的就非常复杂，但必须具备以下三个特征：

身体是一种物理状态，具有一定的形态，机器人的外形究竟是什么样子，这取决于人们想让它做什么样的工作，其功能设定决定了机器人的大小、形状、材质和特征等等。

大脑就是控制机器人的程序或指令组，当机器人接收到传感器的信息后，能够遵循人们编写的程序指令，自动执行并完成一系列的动作。控制程序主要取决于下面几种因素：使用传感器的类型和数量，传感器的安装位置，可能的外部激励以及需要达到的活动效果。

动作就是机器人的活动，有时即使它根本不动，这也是它的一种动作表现，任何机器人在程序的指令下要执行某项工作，必定是靠动作来完成的。

从技术上说，机器人可以认为是一种通用的机械平台，就好像电脑是通用的计算设备，而计算器只能计算一样。

机器人系统通过安装具有通用性功能的感知设备（也就是传感器，如摄像头，测距仪等等），通过处理，可以对各种场景（术语是非机构化的，也就是说不是特意搭出来的简单实验环境）进行识别；在此基础上，利用认知技术，可以对场景进行理解，比如通过摄像机判断哪些是人，哪些是茶杯（当然，这些技术实际上是属于图像识别的研究范畴，但机器人是集成学科，各个学科的成果都要拿来用）；通过对场景的理解，机器人使用通用性的机构（比如仿人手的机械手，这种东西工业上不用的，因为无论干那个具体工作，都可以有针对性的执行器使用，但机器人更多考虑的是通用性，就是不应定最适合某一个工作，但要能很多工作都可以干），去完成指令。

如果再往一个低一些的层面说，就是机器人内部有台计算机，通过读取各个传感器的信息，做出判断，并且调用电机实现相关的动作。

值得说明的一点是，机器人是集成学科，具体的某一个技术基本上都有学科单独研究，机器人研究的是如何把很多已有的功能拼起来。所以不要对机器人有什么幻想性的东西，他里面每个单独的部分，拿出来都有其他产品的。

另外你可能很疑惑的是人工智能，其实这个领域，电脑游戏行业做得比机器人行业还高级，除了最顶尖的机器人，其他的和游戏里面的AI水平差不多的。

机器人应该是“能自动工作的机器”，它们有的功能比较简单，有的就非常复杂，但必须具备以下三个特征：身体是一种物理状态，具有一定的形态，机器人的外形究竟是什么样子，这取决于人们想让它做什么样的工作，其功能设定决定了机器人的大小、形状、材质和特征等等。大脑就是控制机器人的程序或指令组，当机器人接收到传感器的信息后，能够遵循人们编写的程序指令，自动执行并完成一系列的动作。控制程序主要取决于下面几种因素：使用传感器的类型和数量，传感器的安装位置，可能的外部激励以及需要达到的活动效果。动作就是机器人的活动，有时即使它根本不动，这也是它的一种动作表现，任何机器人在程序的指令下要执行某项工作，必定是靠动作来完成的。

九、扫地机器人的避障原理是什么？

方寸之间，腾转自如，这或许是人们对扫地机器人避障功能的理想期待。

谁才是扫地机器人的“最优解”？

评判一款扫地机器人好用与否，避障表现无疑是核心因素。一款能够准确有效规避家居、行人、动物的产品，不仅能够保障产品的安全性，也能有效提升清扫效率和清洁效果。然而从市场调查来看，目前市面上大多数产品的避障表现并不理想，究其原因，在于它们采用的避障技术各有差异。

目前几种比较主流的扫地机器人避障技术主要有机械避障、视觉避障、激光雷达避障、3D ToF避障、红外光源避障等。

机械避障：早期扫地机器人使用的主流避障技术，目前只应用于低端产品，优点是成本低、原理简单，缺点是扫地机器人不停碰撞障碍物，不仅效率低，准确度低，同时容易损坏家居。

红外光源避障：通过发射红外线、接受反射的光线、用三角测距的原理判断和障碍物之间的距离。优点是成本低、容易实现。缺点是精度不高，对深色可吸收红外线的物体比较敏感，影响准确度。

激光雷达避障：目前最为主流的技术方案，通过激光雷达发射和接受反射信号，判断与障碍物的距离，优点是延迟低，效果稳定，准确度高，成本也较低，缺点是受限于激光雷达布局，有探测盲区，容易对地矮障碍物产生误判，且无法规避玻璃等高反物体，同时激光雷达无法识别语义的天然缺陷，也导致无法实现智能避障。

3D ToF避障：发射激光到物体后计算反射时间，从而根不同时间计算可以获得物体的形状深度，从而实现避障功能。优点是识别的距离远，不易受环境影响，缺点是成本高，识别分辨率比较低。

视觉避障：分为双目和单目，双目效果优于单目。目前部署量也相对较多，通过摄像头机器人能够像人眼一样对物体进行识别，并利用算法实现避障，优点是能够根据识别到的不同障碍物信息，做出策略化的避障动作，如不同规避距离，且成本较低，不过缺点不仅算力要求高，精度和稳定性也较差，同时易受光线影响。

总的来说，激光雷达避障仍是现有的主流方案，但从技术发展潜力来看，视觉避障无疑代表着未来的主流方向，能够看到，市面上的视觉技术正越来越丰富，成熟度也越来越高，视觉技术的缺陷已不再是无法解决的难题。

腾转自如，正成为现实

作为行业领先的AI技术供应商，INDEMIND凭借在机器人视觉技术研发的多年积累，针对性解决了视觉算力高、精度低、易受光线影响等多个问题，并通过对自身技术接轨融合推出了一款纯视觉的家用机器人导航避障决策交互ALL IN ONE解决方案「家用机器人AI Kit」，在避障方面，已能够实现低矮障碍物避障、高透障碍物避障，智能语义避障等。

为了解决算力问题，INDEMIND在算法上实现了VSLAM和深度学习模型轻量化，配合硬件采用的CPU（NEON）、GPU、NPU算法加速技术，有效降低了平台的计算压力，目前已能够在几美金的计算平台实现稳定运行建图、导航、避障等任务逻辑。

在实际运行中，基于INDEMIND研发训练的物体识别卷积神经网络模型，可以准确识别家用场景中的低矮障碍物（例如：动物粪便、拖鞋、钥匙串、线材、地插等）、透明玻璃容器类障碍物、动态障碍物（人、宠物）等等，避免扫地机拖行障碍物或障碍物致使机器人被困。同时智能避障可结合物体识别信息根据物体分类进行避障，可以有效避开动物粪便、拖鞋等特定障碍物，识别策略可配置，目前精度可达1%，最小尺寸1cm。

为了应对光线适应问题，INDEMIND开发了一套系统化环境补光策略，包含主动式环境补光配置和光照变化条件下的建图策略，在实际表现中，面对强光直射、无光源、昏暗等特殊光照环境均能无差异工作，满足全天候作业要求。

此外，作为一款ALL IN ONE的机器人解决方案，「家用机器人AI Kit」可实现家用机器人导航定位、智能避障、路径规划、决策交互等各种核心功能的同时，在智能化方面也具有独有优势。基于立体视觉技术构建的高精度三维语义地图能使机器人在语义层次上理解环境信息，结合决策交互引擎技术，机器人能够模仿人类大脑对环境理解的方式，进行策略处理，显著提升机器人的“智商”水平，如在交互表现上，可通过语音、手势、动作等自然语言指令，命令机器人进行安全、搜寻、跟随、自主寻路、定向清扫等多种智能逻辑。以定向清扫为例，发布语音命令:“清扫一下卧室”可被识别为针对地图上识别到的卧室区域进行一次规划清扫。目前，INDEMIND已和国内多家扫地机器人厂商达成合作。

方寸之间，腾转自如，对于扫地机器人而言，已不再是幻想。

十、扫地机器人建模原理？

算法 = 导航系统 + 传感器装备 + 清扫路线规划

我们人类是通过视觉、听觉、嗅觉、触觉等感官来感知外界环境，那么扫地机器人是怎么感知外界环境的呢？通过各种传感器，它们就能具备特定功能，以下列出常见的几种：

1）接触式传感器：用来测量障碍物高度，空间大小

2）防碰撞传感器：为了降低碰撞

3）防跌落传感器：前面是“悬崖”时，会改变前进方向

4）防过热传感器：电机过热时，会自动停止工作，用散热风扇散热

5）光敏传感器：通过光源的强度来判断是否是床底或者柜子底，进行深度清洁

6）灰尘盒防满传感器：当灰尘盒装满后，会提醒主人更换。除了自动集尘的高端机器人

7）边缘检测传感器：保证机器人贴着墙面的边缘走，有更好的边角清洁功能

8）光电编码器和电子罗盘：用来给自身定位用的

9）陀螺仪：用来确定物体的运动方向上面这些传感器装备都只是扫地机器人智能化的辅助功能，很多扫地机器人都有上述的大多数传感器装备。

但决定扫地机智能的根本技术是它的导航系统，导航系统是给室内区域建图或建模，再通过智能算法规划出清扫路线。