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ArcSoft 虹软智能扫地机解决方案

扫地机头顶的一颗摄像头加一套端侧模型,管的是定位、避障与分区,与激光雷达分工不同,弱光与低矮物体是主要难点。
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ArcSoft虹软 · 智能扫地机解决方案

智能扫地机解决方案|产品说明

虹软智能扫地机解决方案是跑在扫地机主控上的视觉套件,用摄像头做视觉定位建图、障碍物识别与分区清扫,交付扫地机品牌与方案商,解决低矮障碍撞上去、线缆缠绕、地图漂移与同一块地反复扫。

视觉建图障碍识别分区清扫回充定位弱光可用低功耗
视觉
定位与建图
障碍
低矮物识别
分区
按房间划分
端侧
主控内运行

⚠️行业痛点与挑战

🔍线缆一缠就停机
充电线与耳机线贴地躺着,视觉看不出是线,机器直接压上去,滚刷缠死停机,用户得蹲下来剪线,第二次就不敢让它进卧室。
⏱️低矮障碍撞上去
拖鞋、门槛与宠物碗只有几厘米高,测距没扫到,机器一头撞上去,把碗推着走,地上洒一片,用户回家先收拾残局。
🧠地图越扫越漂
扫到第三个房间地图开始重叠,回充时找不到路,机器在客厅转圈,用户只能抱回去,建图功能形同虚设。建图功能形同虚设,用户只能抱着机器回充。
🔗同一块地扫三遍
没有分区就随机走,客厅来回扫,卧室一次没进,电量耗完还剩半个屋子,用户觉得这机器不聪明。用户觉得这机器不聪明,下次就不推荐给朋友了。
📉弱光就退化
床底与桌下没光,视觉特征少,定位开始漂,机器原地打转,用户听着声音不对却不知道为什么。用户听着声音不对却不知道为什么,只觉得机器坏了。
🚧算力与功耗打架
避障模型一大就吃算力,主控发热,续航掉一截,厂商只能在避障与续航之间二选一,两头都不满意。两头都不满意,产品定义阶段就要定取舍。

🎯产品定位与核心价值

扫地机头顶的一颗摄像头加一套端侧模型,管的是定位、避障与分区,与激光雷达分工不同,弱光与低矮物体是主要难点。

💡数据资产沉淀
扫地机避障系统运行过程的数据被结构化留存,越用越懂业务的复利效应。
🔁低门槛上手
建图定位与分区清扫工具能力的使用界面贴合业务习惯,培训成本被产品设计吸收。
🧷可靠交付保障
扫地机避障系统的实施配套包含培训与知识转移,团队可持续自主运营。

⚙️核心能力详解

🧮视觉建图
用摄像头做特征点匹配与位姿估计,配合轮速计融合,走廊与长直道不漂,地图闭合后再做一次全局优化。
🧱障碍识别
按语义识别线缆、拖鞋、宠物粪便与门槛,低矮物体单独一类,识别到就绕行而不是硬推。识别到就绕行而不是硬推,地面不会被拖出一条痕。
⚡分区清扫
按地图自动划分房间,支持按房间指定顺序与次数,扫完一间再进下一间,减少重复路径。扫完一间再进下一间,减少重复路径,电量用在没扫过的地方。
📊回充定位
回充前先回到已知区域再找座,找不到就沿墙搜索,避免在大房间里盲走耗电。避免在大房间里盲走耗电,回充成功率直接决定体验。
🌐弱光可用
弱光下降低视觉权重,改用轮速与惯性推算,出暗区后重新定位,避免原地打转。出暗区后重新定位,不会一直在原地打转。
🔧低功耗调度
避障模型按场景分档,空旷区域跑轻量分支,复杂区域再开全量,算力与续航取平衡。算力与续航取平衡,长续航与强避障不必二选一。

📐技术规格

产品名称 智能扫地机解决方案
所属厂商 ArcSoft虹软
产品分类 智能机器人·扫地机避障系统
核心能力 视觉建图、障碍识别、分区清扫
应用场景 家庭硬地板、地毯与门槛、宠物家庭
替换考虑 既有建图定位与分区清扫工具系统的切换路径可与智能机器人行业惯例对齐
能力延续 扫地机避障系统的版本迭代不要求建图定位与分区清扫工具场景重新配置
产品定位 智能扫地机解决方案·智能机器人领域的产品形态与应用边界
能力主线 扫地机避障系统·智能扫地机解决方案的能力主线,配套vSLAM算法软件形成完整链路

🏭典型应用场景

✈️家庭硬地板
硬地板上线缆与拖鞋是主要障碍,团队按杂物密度分组测试,重点看低矮物体的识别距离,太近才停就会撞上。撞一次用户就认为避障不行,后面怎么优化都不信。
🚗地毯与门槛
地毯边缘与两厘米门槛最容易被当成平地,团队按材质与高度分档测通过率,重点看轮子是否卡住。卡一次就要人去救,体验直接归零。卡一次就要人去救,体验直接归零,退货率跟着涨。
🔋宠物家庭
宠物粪便与食盆是典型痛点,团队用仿真样本测识别,要求绕行而不是推平。推平一次的清理成本极高,用户会直接退货。推平一次的清理成本极高,用户会直接退货,差评也压不住。
🌊多房间户型
三室两厅要按房间顺序扫,团队测分区边界与跨房间衔接,重点看是否漏扫门口。门口漏扫最容易被发现,用户一眼就看出没扫干净。门口漏扫最容易被发现,用户一眼就看出没扫干净。
🏗️弱光环境
床底与沙发下几乎无光,团队测定位漂移与脱困能力,要求出暗区后能重新定位。漂了不可怕,怕的是出不来,用户得趴地上找。漂了不可怕,怕的是出不来,用户得趴在地上找机器。
🚢产线校准
产线在装配后校准摄像头角度与里程计,按工位跑标准轨迹,数据写进主控。角度偏一点,建图就会系统性偏斜,返修率跟着涨。角度偏一点,建图就系统性偏斜,返修率跟着往上涨。

🏆典型应用案例

📦
线缆缠绕
某机型在卧室频繁缠线,查下来是视觉只做障碍分类没做细长物检测。加线缆专项类别并按纹理增强,缠绕率下降,避障绕行变多,清扫覆盖略降。避障绕行变多,清扫覆盖略降,属于可接受的代价。
🛫
地图漂移
扫到第三个房间地图重叠,回充找不到路。改成回环检测加全局优化,漂移收敛,建图时间略长,用户感知不强。漂移收敛,建图时间略长,用户感知不强,回充成功率上来了。回充一次成功,用户不再抱机器。
🏭
重复清扫
随机走导致同一块地扫三遍,团队改成分区加顺序规划,覆盖更均匀,边角仍需补扫,用户接受这个折中。覆盖更均匀,边角仍需补扫,用户接受这个折中,投诉明显少了。边角补扫靠手动,接受度高。
📦
弱光打转
床底出来原地打转,原因是视觉特征不足还在硬匹配。改成弱光降权并靠轮速推算,出暗区再重定位,打转消失,路径略有偏移。打转消失,路径略有偏移,整体比原来稳,售后工单下降。

🔌接入方式

🖥️与主控与传感器
视觉要与轮速计、惯导时间同步,不同步位姿就会抖。时间戳差几毫秒,长走廊就漂,调参也拉不回来。时间戳差几毫秒,长走廊就漂,调参也拉不回来。同步不准,长走廊一定漂。
☁️与激光雷达
激光给精确距离,视觉给语义,两者融合要定权重。冲突时听谁的,要在标定时就定下来,否则避障会犹豫。冲突时听谁的要在标定时定下来,否则避障会犹豫。
🤝与手机应用
地图与清扫记录要同步到应用,断网时先存本地。地图文件不小,上传要压缩,否则用户打开就转圈。地图文件不小,上传要压缩,否则用户打开就转圈。

🧩生态协同与能力底座

🧩扫地机品牌
品牌定价位与功能组合,方案方给建图与避障能力,双方在真实户型上对齐。只在空地测,上市一定被骂。只在空地测,上市一定被骂,返修成本比测试费高得多。
🔗方案与代工厂
代工方负责产线校准与测试,工位精度决定一致性。换线不重校,整批机器的建图都会偏。换线不重校,整批机器的建图都会偏,返修率飙升。
🌱模组与镜头厂
镜头的视场与低照度表现决定避障距离,选型阶段要给样片。换镜头不重标,识别距离会变。换镜头不重标,识别距离会变,避障表现跟着漂。

🚀产品差异化特点

🌟线缆单独一类
细长物按纹理与走向检测,识别到就绕开;只做通用障碍的方案,线缆永远是最容易翻车的场景。只做通用障碍的方案,线缆永远是最容易翻车的场景。
🆚弱光降权不硬匹配
特征不足时靠轮速推算,出暗区重定位;硬匹配的方案,床底出来一定原地打转。硬匹配的方案,床底出来一定原地打转,用户以为机器坏了。
🧬模型分档调度
空旷区跑轻量分支,复杂区开全量,算力与续航兼顾;全程满负荷的方案,续航撑不住。全程满负荷的方案,续航撑不住,厂商只能砍功能,最后谁都不满意。

✅最佳实践

📝
按户型测
实验室空地测不出问题,三室两厅与复式各跑一轮,走廊与门口才是难点。三室两厅与复式各跑一轮,走廊与门口才是真正的难点。复式还要测楼梯口的悬崖检测。
🔄
线缆专项
准备五种常见线缆与拖鞋、宠物碗,做成固定测试集,每版都跑。准备五种常见线缆与拖鞋、宠物碗,做成固定测试集,每版都跑一遍。测试集固定,版本之间才可比。
🎯
弱光单测
床底与沙发下单独测脱困,别只看白天的建图效果。床底与沙发下单独测脱困,别只看白天的建图效果,暗区才是分水岭。暗区脱困靠轮速,别硬匹配。
📈
地图要能删
用户换家具后旧地图就废了,应用要能一键重建,别让用户自己找。应用要能一键重建,别让用户自己找,找不到就投诉。换家具后旧图废了,一键重建最省事。

🗺️企业落地路径

1️⃣
方案与算力评估
定纯视觉还是视觉加激光,算主控算力与续航预算,产出选型结论与风险清单。产出选型结论与风险清单,把算力缺口写清楚给项目组。
2️⃣
建图打通
先跑通定位与建图,确认长走廊不漂,再补障碍识别与分区。确认长走廊不漂,再补障碍识别与分区,顺序反了问题查不清。建图不过关,避障再好也没用。
3️⃣
场景调优
按硬地板、地毯、宠物家庭与弱光四类场景调参,每类留失败样本。每类留失败样本,问题按场景归档,方便回溯与复测。按场景归档,复测时直接调样本。
4️⃣
产线校准
铺产线校准工位,定抽检比例,交接参数与测试报告,转入版本维护。交接参数与测试报告,转入版本维护,换镜头要重标。换镜头与模组要重新走一遍校准。

💬常见问题 FAQ

一定要激光雷达吗?
不一定,视觉可以单独建图,但精度与鲁棒性不如激光加视觉组合。纯视觉成本低,复杂户型容易漂,按价位选方案。纯视觉成本低,复杂户型容易漂,按价位选方案更实际。
弱光能用吗?
能,但要降视觉权重靠轮速推算,出暗区后重定位。全黑环境下精度会掉,床底与沙发下是主要考验。全黑环境下精度会掉,床底与沙发下是主要考验。
能识别宠物粪便吗?
能识别常见形态,但样本差异大,仍会漏。厂商通常建议用户先清理,别把这类场景当成百分百可靠。厂商通常建议用户先清理,别把这类场景当成百分百可靠。
建图要多久?
首次建图按户型定,常见二三十分钟,建完可保存多张地图。地图越多越要管理,否则用户分不清哪张是当前楼层。地图越多越要管理,否则用户分不清哪张是当前楼层。
算力要求高吗?
避障模型吃算力,主控弱就只能降帧或降分辨率,识别距离会缩短。算力与续航要一起算,别只看避障指标。算力与续航要一起算,别只看避障指标,续航崩了没人买。
会拍到隐私吗?
摄像头朝下拍地面,多数方案不上传图像,只留地图。是否上传由厂商策略决定,告知与授权要做在前面。是否上传由厂商策略决定,告知与授权要做在前面。
多楼层怎么办?
支持保存多张地图并按楼层切换,搬机器后要重新定位。切换失败会按新地图重建,用户得手动选。切换失败会按新地图重建,用户得手动选,选错就漏扫。
验收看什么?
看缠绕率、低矮障碍通过率、建图漂移与覆盖率为四项,按真实户型测,实验室空地数据说明不了问题。按真实户型测,实验室空地数据说明不了任何问题。

📄信息来源与免责声明

本页面内容由云巴巴整理,产品信息参考ArcSoft虹软官方公开资料,包括智能扫地机解决方案的官方文档与公开介绍页面。

页面中涉及的扫地机避障系统等功能描述基于官方公开信息整理,如有更新请以ArcSoft虹软官方最新发布为依据。

云巴巴作为企业级软件与 AI 产品选型与服务平台,可协助企业进行智能扫地机解决方案及同类产品的选型咨询与接入支持。

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