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【NBA赛事竞猜平台】美国扫地机器人渗透率只有11%,iRobot因何能独占大半?

编辑: 来源: 创发布时间:2021-01-15阅读次
  

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nba竞猜官网平台-近年来,消费机器人获得飞速发展,特别是在是扫地机器人,或许早已开始南北平民化。扫地机器人市场渗透率到底有多大?中国的渗透率只有3%;而对于美国这样高度工业化的国家,扫地机器人的渗透率也只有11%。现在显然并不紧俏的市场,iRobot一家倒是占有了全球市场的60%,在美国甚至高达85%,(公众号:)编辑近日专访了iRobot技术副总裁Chris Jones 博士,就其背后的技术承托和产品策略展开了剖析。

从军用到消费,iRobot看见的是更大的市场iRobot于1990年由美国麻省理工大学的三位机器人专科林•安格尔(Colin Angle)、海伦•格雷纳(Helen Greiner)和罗德尼•布鲁克斯(Rodney Brooks)联合创办。由于消费类机器人在当时来看还很很远,最初iRobot定位在军用机器人领域,NASA用于的第一台Micro Rover就是受到iRobot研发的第一款定位在太空探寻的机器人Genghis的灵感研制的。之后,又有诸如排雷机器人Ariel、战术机器人iRobot PackBot、小型无人地面车辆SUGV等。

iRobot的太空探寻机器人Genghis直到2002年,iRobot才开始试水消费领域,发售Roomba扫地机器人的第一款产品。随着在消费类机器人领域不断深入,2016年年初iRobot出售了其国防安全性业务资产,同年转入中国市场,正式成立上海分公司,也就有了现在消费机器人领域的这一方霸主。从军用到消费,Chris Jones博士回应,主要还是看见了消费类市场的极大潜力和增长速度快速增长。以扫地机器人为事例,在美国,扫地机器人的渗透率只有11%,中国的渗透率更加较低,只有3%,而这一市场未来必定不会成倍增长,因而也不会有更大的市场和机会。

iRobot的实力“三板斧”iAdapt规划算法iAdapt规划算法堪称是iRobot的仅次于的家底。这项技术主要用来协助机器人在不得而知的环境中展开路径规划,寻找更加高效的导航系统方式。

iRobot的iAdapt规划算法最开始用在排雷机器人(Ariel)上,这也为之后用在扫地机器人上展开路径规划和导航系统打下了前期基础。家居环境是很简单的,也是有可能变化的,iRobot在2016年公布的Roomba 980配有的iAdapt早已改版到2.0版本,可以获取还包括边角洗手模式、逃脱模式、线缆以防卷曲模式、污垢观测模式等多重智能路径规划和清理模式,每秒可展开60次智能决策。Chris Jones博士说明:要构建机器人的的智能路径规划,无法只考虑到回头直线,因为家里的环境都是杂乱无章的,也有很多障碍物,要使其洗手到每一处空间的话就必须做智能,例如在墙角要转入墙角模式、在污垢区要有污垢洗手模式。

下一代iAdapt不会更为智能,也不会考虑到更加多应用于场景。vSLAM机器视觉SLAM技术是指机器人在不得而知环境中从一个不得而知方位开始移动,在移动过程中根据方位估算和地图展开自身定位,同时在自身定位的基础上修建增量式地图,构建机器人的自律定位和导航系统。

vSLAM中的“v”是“视觉”(vision)的意思,vSLAM是SLAM技术的一个分支,也是计算机视觉的一部分,具体来讲是通过一个摄像头捕猎非常丰富的环境信息,使地图绘制和定位更为准确。相对于激光雷达技术,vSLAM可以展出更加多细节。

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非常简单来讲,你可以指出激光雷达技术提供的是2D信息,vSLAM提供的则是3D信息。Chris Jones针对这一技术说明称之为,激光雷达捕捉到的只是周围环境的一个穿孔,并没过于多细节,因而在定位和地图绘制过程中可参照的东西也较为较少。

因此,iRobot在研发过程中投放更好的是vSLAM技术及其他机器视觉技术。软硬件融合能力是关键软硬件融合能力被iRobot视作比不上其他扫地机器人的一项核心竞争力。

一台扫地机器人最重要的技术是它的系统,还包括硬件和软件两方面。硬件方面还包括机身及其配有的传感器(例如图像传感器);软件方面有地图绘制、导航系统技术等。软件和硬件融合能力更好能反映创意和研发,如果一台扫地机器人软硬件融合能力较好,用于一起不会经常出现诸多问题,现在市场中有诸多扫地机器人公司,也少有有硬件或软件做到的很杰出的,但是在软硬件融合能力上的展现出还是很差,因而用于一起不会经常出现诸多问题。

软硬件融合能力被Chris Jones指出是其在白热化的竞争中维持领先地位的关键一板斧。未来重点投放软件和AI强化软件能力在软件创意上,是iRobot未来投放的重点。硬件方面,iRobot做到过军用机器人、商业机器人、机器人玩具,早已累积了非常的能力。

而在软件方面,Chris Jones回应,现在早已在强化软件上的投放,以工程师团队构成为事例,之前iRobot硬件工程师和软件工程师的用料是7:1,现在则是2:1。未来还不会继续加强。机器视觉与机器学习是关键2017年,iRobot将13%的营收(1.13亿美元)中用了研发上,其中有相当大一部分投放在机器视觉和机器学习上。Chris Jones向回应:机器视觉和机器学习是我们研发的两大战略技术。

vSLAM只是计算机视觉中的一部分,机器人通过vSLAM需要告诉周围的环境还包括地面环境是怎样的一个状况。未来iRobot会用计算机视觉做到更加多的事情,其中辨识出有周围的是人,还是家用电器,并且根据有所不同的状况来作出合理的决策和对系统也是其发展方向之一。全球产品策略iRobot并不生产硬件,而是使用OEM代工模式,另外,值得一提的是,iRobot全球所有的代工厂都设于中国。

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