【环境|石头扫拖机器人 T7S Plus 避障功能体验：AI 结构光效果如何？】随着人们生活水平的进步 ， 如今很多家庭都会选择购入一款扫地机器人 ， 来代替人去完成地面清扫这种繁琐的家务活 。 但是使用扫地机器人有一个问题 ， 就是目前市面上很多产品不能很好地识别家中复杂的环境 ， 以至于在清扫的时候经常碰壁 ， 难以躲避障碍物 ， 大大影响清扫的效果 。
其实对于扫地机器人来说 ， 最基础也最关键的能力就是避障 ， 如果无法准确避障 ， 还需要人参与 ， 就违背了扫地机器人的初衷 ， 那产品也就显得很鸡肋了 。
而说到避障 ， 目前市面上有不同的解决方案 ， 包括激光雷达避障、3D 结构光避障、3D TOF 避障、单目视觉避障、双目视觉避障等 ， 不同的解决方案 ， 避障效果都不同 。
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简单来说 ， 雷达避障、3D 结构光避障、3D TOF 避障这三种可以分为一类 ， 都是通过测算周围的深度信息来感知环境特征 ， 从而实现躲避障碍的效果 。
其中 3D 结构光避障是避障效果相对较好的一种技术 。 我们知道 ， iPhone 的原深感摄像头使用的就是 3D 结构光技术 ， 可以精确地测量物体的深度信息 ， 是一种比较高端的技术 。
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而国内石头科技在今年 3 月份推出的石头扫拖机器人 T7S Plus 上 ， 就采用了基于 3D 结构光的 AI 结构光技术 ， 它融合了 3D 结构光精准测距和 AI 避障的两方面优势 ， 包括 Reactive 3D 主动式测距和多传感器 AI 算法 ， 不仅实现毫米级高精度避障 ， 遇到家具更能精准测距 ， 提前转向 ， 从而避免了误撞乱撞 。
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并且 ， 在 3D 结构光的基础上 ， 石头 T7S Plus 还融合了 LDS 激光测距、超声波地毯识别、高精度沿墙传感器等多传感器数据 ， 配合 AI 算法 ， 进而可以做到精确识别周围的物体 ， 清扫的过程基本不需要人为参与 ， 真正解放双手 。
例如 ， 在一次清扫过程中 ， IT之家观察了 T7S Plus 的清扫过程 ， 可以看到 ， T7S Plus 能够很好地躲避地面的摄影灯架等障碍物 ， 不会将它们撞倒 ， 同时 ， 一些独特桌腿结构的间隙 ， T7S Plus 也并没有放过 ， 而是试探着去以圆周的路线进行清扫 。
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由于 3D 结构光技术的加持 ， T7S Plus 还可以对周围环境进行高度测量 ， 从而不让自己被沙发和床等家具卡住 。
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可以看到 ， 当 T7S Plus 进入高度临界的环境时 ， 行走策略会切换为保守模式 ， 最大限度地稳妥尝试清扫可扫环境 ， 当确认无法清扫时 ， 才会进行避障 。
从测试中不难发现 ， 石头扫拖机器人 T7S Plus 在 AI 结构光避障技术的加持下 ， 智能性直上一个台阶 ， 日常在家中使用时 ， 开启设备后 ， 用户基本上就不需要管 T7S Plus 了 ， 它可以自己完成整个清扫过程 ， 准确避开障碍物 ， 不漏扫 ， 这才是最能提升扫地机器人使用体验的指标 。
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而除了雷达避障、3D 结构光避障、3D TOF 避障等技术 ， 上面的图表中还讲到了单目识别和双目识别技术 。 这两种技术是利用 AI 图像识别的方法 ， 其中单目识别在开发难度、识别效果方面都较弱 ， 而双目识别 ， 技能测算深度信息 ， 又能识别物体特征 ， 更能进行策略性避障 ， 因此基本上是目前扫地机器人避障技术中效果最好、也最实用的一种 ， 不过技术难度较高 。
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恰好 ， 在石头科技去年推出的扫地机器人 T7 Pro 中 ， 就搭载了更为高端的 AI 双目识别避障技术 。 它配备 AI 双目视觉模块 ， 由 2 颗 500W 像素 120° 广角摄像头和红外补光灯、回充传感器等器件组成 ， 同时配备高通 8 核处理器 ， 通过双目立体视觉及 AI 物体识别技术实现智能避障功能 。
如此一来 ， 拥有 AI 双目识别的石头扫地机器人 T7 Pro 就好像拥有了人类的双眼 ， 能够实现更加精准、智能的避障 ， 让扫地的过程更快速流畅 。
可见 ， 目前扫地机器人采用的避障技术中效果最突出的 3D 结构光和 AI 双目识别技术 ， 石头扫地机器人都实现了产品覆盖 ， 这让用户在选购扫地机器人产品时有了更加方便、直观和多样的选择 ， 如果你家中的条件比较复杂 ， 并且经常需要拖地 ， 那么石头扫拖机器人 T7S Plus 会比较适合你 ， 而如果你家中的环境很复杂 ， 而且有宠物或者婴儿 ， 那不妨可以考虑一下石头扫地机器人 T7 Pro 。
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