При покупке робота-пылесоса большинство людей в первую очередь смотрят на мощность всасывания. Однако ключевым фактором его эффективности на самом деле является система навигации. Если робот не может сориентироваться в пространстве или постоянно застревает, его мощность уже не играет роли.
В этой статье мы разберем, как устроена навигация роботов-пылесосов, в чем различие между технологиями и как новейшие разработки решают главные проблемы в отрасли.
Разбор технологий навигации
С развитием индустрии умной уборки появилось четыре поколения навигационных систем. Каждый этап стал значительным шагом вперед в том, как роботы воспринимают окружающую среду.
1. Гироскопическая навигация (базовый уровень)
Робот использует внутренние датчики для определения расстояния и направления движения, обычно двигаясь по простой зигзагообразной траектории.
· Плюсы: Доступность и простота.
· Минусы: Робот не видит помещение как таковое, не создает стабильную карту, может пропускать зоны и теряться в помещениях со сложной планировкой.
2.Визуальная навигация (VSLAM)
Устройство использует камеру, направленную на потолок и ориентиры, для определения местоположения (технология одновременной локализации и построения карты).
· Плюсы: Отсутствие выступающих элементов позволяет сделать корпус тоньше.
· Минусы: Как и человеческое зрение, система зависит от освещения — в темноте точность заметно снижается.
3.Лазерная навигация LDS (отраслевой стандарт)
Робот-пылесос с лидаром оснащен вращающимся лазерным датчиком, чаще всего в верхней «башенке», который сканирует пространство на 360°. Измеряя время возврата лазерного луча, он строит точную карту помещения.
Плюсы: Очень высокая точность картирования, уверенно работает даже в полной темноте.
Минусы: Башенка увеличивает высоту робота и мешает заезжать под мебель.
4. Твердотельный 3D ToF-лидар (ультратонкое решение)
Вместо вращающейся башни применяется Time-of-Flight сенсор, встроенный в корпус. Он излучает световые импульсы и измеряет глубину пространства.
· Плюсы: Позволяет создать ультратонкий корпус без выступающих элементов.
· Минусы: Для полного охвата на 360° требуется сложная система из нескольких датчиков.
Почему одной навигации недостаточно: роль обхода препятствий и мобильности
Даже идеальная карта не гарантирует качественную уборку. Хотя навигация роботов-пылесосов важна для создания карты и планирования маршрута, это лишь половина дела. Для полной автономности роботу требуются не только навигация, но и:
1.Обход препятствий
Обычная навигация отображает только стены и мебель, но не видит временные объекты на полу — например, кабели, игрушки или лужи.
· Без обхода: робот может точно следовать карте, но зацепиться за провод или врезаться в предмет, что остановит уборку.
· С обходом: Роботы-пылесосы нуждаются во вторичных датчиках (например, структурированный свет или RGB-камеры), чтобы в реальном времени распознавать и объезжать мелкие препятствия.
2.Физическая мобильность
Даже если робот-пылесос видит препятствие, это бесполезно, если он не может физически преодолеть его.
· Проблема порогов: Во многих домах есть дверные пороги или толстые ковры. Если колеса не подвижны, барьер в 2 см может стать непреодолимым.
· Проблема высоты: высокая башенка с лидаром не позволяет заезжать под мебель.
Поэтому для действительно эффективной уборки важна не только навигация, но и способность объезжать и преодолевать препятствия.
Что умеют серии Roborock Qrevo Curv и Edge
Серия Roborock Qrevo Curv и серия Roborock Qrevo Edge решают все три задачи: навигацию, объезд и мобильность — с помощью уникальных инженерных решений.
1. Проблема высоты: навигационная система RetractSense™
Стандартный лидар дает точные данные, но добавляет высоту. Roborock решил эту проблему, создав систему RetractSense™ — выдвижной лидар.
· Механизм: Это первый в отрасли регулируемый лидар. В открытом пространстве он поднимается для полного 360° сканирования.
· Инновация: При приближении к низкой мебели складывается, позволяя роботу проехать под ней. Даже в сложенном состоянии он продолжает навигацию, используя специализированный угол обзора заднего вида 100°, гарантируя уборку под мебелью без потери ориентации в пространстве.
2. Проблема мелких препятствий: система Reactive AI
Знание карты не помогает, если на полу лежит носок. Серии Curv и Edge используют Reactive AI, чтобы решить эти проблемы:
· Технология: Она сочетает камеру RGB и структурированный свет.
· Возможности: Система может распознать до 108 видов объектов — от игрушек до мисок домашних животных. В отличие от стандартного VSLAM, эта система эффективно работает как при ярком свете, так и в полной темноте.
3. Проблема проходимости: шасси AdaptiLift®
Это, пожалуй, самый значительный механический прорыв. Большинство роботов имеют фиксированные колеса. В Roborock применено шасси, способное приподнимать весь корпус или отдельно каждое колесо. Это позволяет преодолевать пороги до 4 см, делая робот универсальным помощником без необходимости вмешательства.
Заключение
Понятие «хороший робот-пылесос» больше не ограничивается картографированием. Речь идет уже не просто про роботы-пылесосы с навигацией — а про их способность адаптироваться к пространству. Модели Roborock Qrevo Curv и Edge сочетают в себе точность лидара (RetractSense™), интеллектуальные алгоритмы (Reactive AI) и передовую механику (AdaptiLift®), предлагая полное решение для автоматизированной уборки. Это роботы, которые подстраиваются под ваш дом, а не наоборот.