로봇 진공청소기를 구매하고 계시다면, 감각이 있는 룸바 사이보그가 우리 집을 어떻게 깨끗하게 유지하는지 자세히 설명하는 몇 가지 주요 유행어를 우연히 발견하셨을 것입니다. 우리 모두가 알고 있는 "흡입력", "여과", "모바일 앱"이라는 문구 외에도 요즘 더욱 각광받고 있는 진공 전문 용어 중 하나는 "인공 지능"(종종 A.I.로 축약됨)입니다.
내용물
- AI는 어떻게 작동합니까? 진공작업?
- 무엇이 AI를 만드는가? 일반 로봇 모델과 다른가요?
- Lidar 및 vSLAM 매핑: 더 좋고 안전한 청소
당신은 스스로에게 질문할 수도 있습니다. 정확히 무엇입니까? ~이다 AI 처음에는 진공청소기? 게다가 AI가 차별화되는 점은 무엇일까요? Amazon에서 한 페이지 한 페이지를 채우는 다양한 다른 로봇 모델을 진공청소기로 청소하시나요? 여러분은 혼자가 아닙니다. 이것이 바로 우리가 AI를 명확히 하기 위해 여기 있는 이유입니다. 진공 라벨링.
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AI는 어떻게 작동합니까? 진공작업?
AI에는 심오한 과학이 많이 있습니다. 기본 사항은 진공 상태이지만 몇 가지 사항에 집중하겠습니다. 이러한 봇에 독특한 성능 이점을 제공하는 표면 수준 기술(그리고 큰 숫자 물가).
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언박싱할 때 AI 진공, 가장 먼저 수행하라는 메시지 중 하나는 집 Wi-Fi와 페어링하는 것입니다. 그런 다음 진공 청소기를 제어하고 맞춤화하는 데 사용할 동반 앱을 다운로드하고 싶을 것입니다. 언박싱하고 연결한 후 A.I. vac은 귀하의 집을 자세히 스캔하여 귀하의 동반자 청소부가 청소할 때 참조할 "진공 지도"를 생성할 것입니다. 이 동일한 지도를 vac의 모바일 앱에서도 조사하고 조작할 수도 있습니다.
AI. vac는 두 가지 매핑 방법 중 하나를 사용하여 정교한 청소 청사진을 만듭니다. Lidar(빛 감지 및 범위 지정)또는 카메라 중심 스캔이라고 합니다. vSLAM(시각적 동시 현지화 및 매핑).
봇 쇼핑을 할 때 여러 로봇 청소기 브랜드(아래 Xiaomi Roidmi 모델 등) 상단에 튀어나온 부분이 튀어나온 것을 볼 수 있습니다. 카메라 렌즈 메인 데크 어딘가에 진공. 전자는 Lidar 레이저 하우징이고 후자는 vSLAM 카메라입니다.
무엇이 AI를 만드는가? 일반 로봇 모델과 다른가요?
초기에는 로봇 청소기, 그리고 오늘날의 보다 기본적인 로봇 모델로 계속해서 로봇은 진공 청소기가 집 안을 탐색하는 데 도움이 되는 기본 센서와 핵심 알고리즘 한두 개로 설계되었습니다. 예산 봇이 실제로 작동하는 것을 본 적이 있다면 이러한 모델이 거주지 주변을 조작하는 동안 시행착오에 많이 의존한다는 것을 알게 될 것입니다. 기본 봇을 활성화하면 바닥 주위를 떠다니며 가구에 부딪힐 때까지 가능한 모든 잔해를 포착합니다.
많은 로봇 청소기의 고무 범퍼는 집 장식 및 기타 제품에 대한 심각한 손상을 방지하는 데 도움이 됩니다. 내장된 센서는 일반적으로 진공 상태에 부딪히는 것을 알릴 만큼만 지능적입니다. 무엇 언제 그것은 실제로 그것에 부딪히는 것입니다. 꽉 막힌 곳에서 진공 청소기를 꺼내기 위해 뛰어들어야 할 수도 있습니다. 바로 여기에 AI의 성능과 정확성이 있습니다. 진공이 실제로 작용합니다.
AI. Vacuum은 위에서 언급한 지도 스캔과 딥 러닝 알고리즘 및 객체 식별을 결합하여 더 빠르고, 더 철저하며, 더 안전한 로봇 청소기 경험을 제공합니다.
Lidar 및 vSLAM 매핑: 더 좋고 안전한 청소
이러한 봇에는 회피 목적으로 기본 센서가 내장되어 있지만 Lidar 및 vSLAM 매핑은 청소 시 진공 청소기에 정교한 기준점을 제공합니다. 실제로 A.I. 진공 청소기는 기본 로봇 모델의 보다 둥근 청소 동작에 비해 집을 더 빠르고 직선으로 청소하는 경향이 있습니다.
또한 딥 러닝과 객체 식별을 통해 A.I. 진공 청소기로 청소할 때 피해야 할 사항을 알고 있습니다. 신발끈과 전원 케이블이 로봇 청소기의 브러시 헤드에 빨려 들어가는 시대는 지났습니다.
간단히 말해서: A.I. vac는 매핑 및 적응형 학습 기술을 사용하여 봇에게 알려줍니다. 무엇 청소하다, 어디 청소하고, 언제 청소하다. 센서와 알고리즘이 오늘날의 많은 로봇 청소기에 완전히 없는 것은 아니지만, 저전력 및 중간 계층 모델에는 일반적으로 고급 AI의 직관적인 학습 도구가 포함되어 있지 않습니다. 모델.
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