INDEMIND RBN10家用机器人AI方案的多项技术优势

每次讨论扫地机器人时，很多人习惯紧盯吸力参数——毕竟在消费电子领域，参数越高往往意味着性能越强，这几乎成了一种刻板印象。但当实际使用一段时间后你会发现，吸力再大，如果清洁不彻底、出现漏扫或重复扫，那么再漂亮的数字也无济于事。那么问题来了：为什么参数高的机器人，实际体验却未必理想？

新鲜感褪去后，实用性才是关键。如今扫地机硬件不断升级，自动集尘、扫拖一体等功能已成为标配，早期产品的各种短板基本得到弥补。按理说，清洁能力应该没有明显问题了吧？但翻看用户评价，漏扫、重复扫的情况依然屡见不鲜。清洁模块已经足够强大，可扫地机在房间内是否能做到“雨露均沾”，就要看另一项指标了——空间覆盖率。

什么是空间覆盖率？简单来说，它衡量的是扫地机器人在实际环境中对各个区域的路径覆盖程度。覆盖率越高，清洁效果自然越全面。从当前市场数据看，主流扫地机器人的空间覆盖率大多在90%以下。凤凰网曾进行过实验室测评，在国标环境下分别测试了石头、科沃斯、小米、云鲸四家品牌4000元档的产品，结果显示石头、科沃斯、小米的覆盖率均在70%以上，而云鲸J2却不足40%。差距之大，足以说明空间覆盖率问题已经到了必须认真对待的地步。

空间覆盖率，究竟被什么因素拖了后腿？

从技术层面分析，空间覆盖率不高的根源在于建图效果差、规划与控制能力不足。具体来说，主要有以下几个关键因素：

• 定位精度不足，机器人走几步就容易“迷路”
• 建图噪声较多，地图中存在大量无用信息
• 规划算法存在漏洞，特殊场景下路径覆盖不合理
• 业务部件限制，例如边刷、中扫、洗地装置存在物理覆盖死角

作为国内机器人AI技术供应商，INDEMIND在导航、避障、决策、AI交互等环节积累了深厚的技术储备。他们在2021年推出的RBN10家用机器人AI解决方案，通过搭配通用性开发底盘，已经将空间覆盖率提升至90%以上。该方案是面向家用机器人的ALL in one通用导航方案，覆盖导航定位、图像识别、路径规划、交互决策等核心功能，可应用于扫地、陪护、教育、玩具等多种家用机器人平台。

具体如何突破覆盖率瓶颈？INDEMIND在定位、建图、规划算法上进行了协同开发。凭借立体视觉技术，RBN10能够实现实时三维建图，重建环境中的区域信息以及每个独立物体的属性、三维模型和位姿信息——相当于为机器人构建了一张高精度的“数字地图”。配合自研VSLAM算法，导航精度显著提升，绝对定位精度小于1%，姿态精度小于1°，基本可以媲美激光雷达。同时，路径规划采用无碰撞策略，覆盖常规和特殊场景，让机器人工作时的精细度和灵活度都上了一个台阶。

当然，空间覆盖率只是RBN10方案的亮点之一，它在实际应用中还有以下几项值得关注的技术优势：

• 双目视觉定位，业界首款，成本与单线激光雷达持平
  作为业内首个采用双目视觉实现定位的方案，它以与单线激光雷达相近的成本，实现了激光融合方案的导航能力，并且功能更加丰富。
• 高精度VSLAM算法，更精准、更稳定
  自研核心算法搭配低成本双目摄像头，通过解算场景点云信息，能够精准快速获取位置位姿信息，精度和稳定性不输激光雷达。
• 智能避障技术
  基于高精度双目立体匹配算法获取环境3D稠密点云，再结合识别与交互决策，机器人可以做出类似人类的精细化规避动作，实现有预判、有策略地避障。
• 基于视觉的物体识别技术
  轻量化深度学习模型能够快速稳定识别各种环境信息，包括人、动物以及十多种家居用品，物体识别精度小于2厘米，同时模型可根据需求进行调整和训练。
• 交互决策技术
  基于高精度三维建图，机器人能从语义层面理解环境，模仿人类大脑推理方式，配合决策引擎实现安全、搜寻、跟随、自主寻路等多种智能逻辑。
• 硬件配置要求低，适配性高
  算法和硬件上采用增量优化、分段处理，并在区段间建立先验信息，有效降低计算压力。同时还应用了neon加速、GPU加速、DSP加速等硬件加速技术，进一步降低算力要求，使方案对硬件平台要求不高，配合标准化接口能够快速适配各种硬件。

值得一提的是，INDEMIND还提供参考设计和量产设计服务，借助其产业链资源，能够帮助企业大幅缩短研发周期、降低投入成本。随着家用机器人行业进入深水区，像RBN10这样同时搞定定位、建图、避障、识别的ALL in one方案，很可能成为未来小型机器人的主流技术方向。

你是一名 AI 行业编辑，请围绕下面这条热点输出一份资讯解读：
热点：INDEMIND RBN10家用机器人AI方案的多项技术优势要求：
1. 先用一句话解释这条热点在讲什么
2. 再总结它为什么重要
3. 说明会影响哪些 AI 产品或内容方向
4. 最后给出 3 个适合资讯站使用的标题