Как сделать пандус для робота пылесоса

Обновлено: 04.05.2024

Компания Roidmi, входящая в экосистему Xiaomi, представила свой новый робот-пылесос EVA — лучший во всей линейке. Он предлагает максимум возможностей без каких-либо компромиссов.

Ключевой особенностью Roidmi EVA стала функция самоочистки. И речь не только про перемещение мусора из пылесоса в мешок базовой станции, как у Roidmi EVE Plus, но и про смену воды для мытья пола, и про очистку щёток швабры — всё происходит автоматически.

Для этого в базовой станции три отделения:

один с резервуаром для чистой воды на 3 литра, которая переливается в пылесос по мере необходимости;
второй с мешком для сбора пыли, который не придётся менять в течение 60 дней;
и третий контейнер для грязной воды, образующейся при очистке щёток после мытья пола.

При мытье самих щёток, а их две, предусмотрена даже просушка, предотвращающая появление плесени и неприятных запахов. Уйти на чистку робот может в процессе уборки, если поймёт, что щётки засорились, а после он продолжит мытьё там, где остановился.

Работать робот может в трёх режимах: всасывание пыли, мытьё пола и комбинированная уборка. В последнем случае Roidmi EVA будет отключать подачу воды при переходе на ковёр и включать её обратно на ламинате или плитке. Причём при мытье пола щётки не просто смачиваются и вращаются, но и осуществляют давление на поверхность, что позволяет оттирать даже засохшие пятна.

Что касается простой мощности всасывания пыли, то она практически рекордная для роботов-пылесосов — 3 200 Па. По заявлению производителя, этого хватит даже для всасывания шерсти домашних питомцев из ковровых покрытий. Для сравнения, у похожей флагманской модели Roborock S7+ мощность составляет всего 2 500 Па.

Дополняет всё это всенаправленная система навигации LDS на 360°, которая позволяет роботу не только быстро строить карту помещения, но и ориентироваться в пространстве даже в темноте. За одну зарядку Roidmi EVA может выполнить уборки площади до 200 кв.м.

Пылесос сейчас доступен для заказа на международной краудфандинговой площадке Indiegogo. Минимальная цена для первых заказав составила 600 долларов (≈44 400 рублей), а стандартная — 750 долларов (≈55 500 рублей). Доставка по всему миру бесплатная.

Подскажите, пожалуйста.
Мечтаю про робот-пылесос. Но у меня такая квартира. Везде детские игрушки, конструктор, тапки могут валяться, наставлено. Сможет ли робот-пылесос ездить? Или надо идеально, пустой пол? У меня, просто, такого никогда не бывает.

Мнения, высказанные в этой теме, передают взгляды авторов и не обязательно отражают позицию администрации

Нужно перед запуском убирать все..ещё шнуры. шторы. стулья - под ними тоже скорее всего мусор и не мешало бы пустить пылесос

отсутствие порогов не обязательно, у нашего есть функция отползать назад)
датчик останавливает его, и он разворачивается

если сможет переехать, то все нормально
самое плохое это провода, он будет останавливаться и может стянуть технику на пол, если запутается
я убираю только провода, но у меня редко что-то лежит на полу)

препятствие объезжает , если что то легкое то двигает , небольшой порог переезжает у меня , но у меня не наставлено , если в детской игрушек много на полу , просто закрываю дверь

Робот дисциплинирует )) предупреждение ’через 10 минут включаю пылесос’ работает сразу, и сын бежит проверять не лежит ли где его драгоценное лего, а муж закидывает комп.кресло на диван и сдвигает стулья на кухне
У брата робот автоматом включается в 10.00 утра. По этому утром семейство старается ничего на пол не бросать, а вечером все игрушки телепортируются на свои места, а не лежат абы где )

Не представляю свою жизнь без робота уже. Он у нас работяга, 120 квадратов, 2 этажа. Зовут Роберто, Робби. Тоже предупреждаю сына что все что не на своём месте - Робби съест. Однажды закрыла его в комнате с ёлкой новогодней, сожрал гирлянду, намотал себе на щетки . Это не безопасно, и нужно следить

у нас тоже Робби)) нежно люблю его , работает каждый день , иду за детьми забирать и запускаю его)) а еще нежно люблю посудомойку😆

Сяоми!
Он не ’тупой’, перед началом уборки сканирует пространство и строит план уборки. Препятствия видит и объезжает. Пороги небольшие переползает. Ковер с высоким ворсом боится, но мы его убрали (не любим ковры). Можно с телефона запустить удаленно, через приложение.
Может кабель валяющийся намотать или утащить. Тапки объедет или перетащит.
Убирает конечно не супер идеально (мощность не такая, как в обычных), но если потом влажную уборку сделать - будет отлично. Для ежедневной уборки, поддержания чистоты - супер. Обожаю.

А у нас Петя :) сын в первую же минуту его так почему-то назвал, мы в окружении такого имени нигде не встречали последнее время :)
Как я счастлива, что его купила, согласна, что дисциплинирует, у меня постоянно валялось что-то на полу, теперь красота, приятно ходить. А раньше бррр мыле полов.
У нас Deebot ozmo 900
Они раньше Сяоми специализируются на роботах

Все началось с увлечения глубоким обучением, нейронными сетями и далее по списку. Я посмотрел пару курсов, поучаствовал в соревновании на Kaggle… "чем бы еще заняться?". Тут мимо как раз по своим делам проползал робот-пылесос (Xiaomi Vacuum Cleaner V1) и подкинул интересную идею…

Длинное вступление

Данная статья — промежуточный итог определенному жизненному периоду. Надеюсь, она будет полезна людям, которые хотят заниматься машинным обучением, но еще не определились, в каком направлении развиваться. Почти год назад я в очередной раз сменил работу и местожительство. На новом месте много говорили про машинное обучение, но в основном менеджеры, желающие попиариться на хайповой теме. Остальные, встречали тему без особого энтузиазма (еще бы, работать-то им).

Мне стало интересно, что собой представляет машинное обучение. Спустя год, могу сказать — тема поразительно объемная. Давайте разберемся, какие конкретно аспекты доступны для применения в жизни и бизнесе.

Классическое машинное обучение.
Коротко: все, что было до появления хайпа глубокого обучения (Deep Learning). Если у вас табличные данные по продажам, клиентам, транзакциям и вы хотите увеличить продажи, привлечь клиентов, распознать фроды, вам сюда. Вот неплохие лекции, помогающие понять, как анализировать данные и использовать методы вроде случайного леса, K-means или XGBoost. Мне также понравились микрокурсы на Kaggle и сопутствующее соревнование по предсказанию цены дома. Пожалуй, любой бизнес, у которого есть реальные клиенты (а значит база данных) может применять эти методы. Там много интересного.
Deep Learning.
Беспилотные авто, беспилотные авто и замена головы Джека Николсона на голову Джима Керри. Но если погрузиться глубже, любая голова пойдет кругом. Здесь распознавание лиц, эмоций, положения тела, вытаскивание семантики из видео и всяческие преобразования видеопотока. Авто-транскрипция и авто-перевод, определение болезней и сорняков, ну вы поняли, практически что угодно. Кроме компьютерного зрения есть еще обработка естественного языка (NLP), обработка и симуляция аудио потока, игровые нейронные сети GAN. Какой бы аспект глубокого обучения вы не выбрали, можете потратить время на:

Углубление в детали архитектуры нейронных сетей.
Эта область, на мой взгляд, ближе всего к науке и требует соответствующего багажа знаний по математике и информатике. Если вам не терпится поэкспериментировать с новой убойной функцией активации, наворотить кастомных слоев, и чтобы learning rate не просто банально уменьшался, а закручивался в трубочку, то эта область глубокого обучения для вас. Открывайте свежие научные статьи и начинайте экспериментировать. С точки зрения бизнеса, такими вещами могут заниматься компании, готовые конкретно вкладываться в ресерч. Для шапочного знакомства на ютубе есть лекции стенфордского университета.

Углубление в детали инфраструктуры.
Обучение заточенных на распознавание образов нейронных сетей требует машинных ресурсов. Выбор железа широкий и ограничен только размером кошелька. Думаю, GTX 1070 Ti можно считать хорошим стартом, но не забывайте, что одной лишь видеокартой не решить всех проблем, ибо данные еще нужно подготовить и скормить нейросети. Слабый CPU или медленный жесткий диск может стать бутылочным горлышком вашей системы. Поэтому прикупите дополнительно i5 процессор, 16 гигов оперативки и твердотельный жесткий диск. Клавиатура, так и быть, сойдет самая дешевая. Другой вариант, Google Cloud, Azure, AWS, Kaggle опять же. Облачные сервисы предлагают десятки, если не сотни вариантов, с начальной ценой где-то около 50 центов в час за K80 (примерно тоже, что и GTX 1070 Ti). Гугл дает 300$ депозит, на котором можно потренироваться. Azure дает 200$, с Амазоном не приходилось иметь дела. Мне приглянулся вариант Гугла, потому что можно быстро менять видеокарты ("А, гулять так гулять. Сегодня будет V100"). Конечно, по сравнению с зарплатами рок-стар дата сайнтестов из вашего ресерч отдела, эти траты будут сущими копейками. Небольшой лайфхак, при подключении к машине в облаке используйте проброс портов: you_user@your_host -L 8888:127.0.0.1:8888 . Это позволит запускать удаленный Jupyter на локальном компе. Отдельно хочется сказать про гугловские TPU. Их можно использовать совершенно бесплатно прямо из Google Colab, но сможете ли вы их использовать, вот в чем вопрос. Когда работаешь с более менее стандартными моделями, все выглядит красиво, но кастомные модели ведут себя непредсказумемо, если вобще запускаются.

Углубление в реализацию в продакшене.
Эксперименты с архитектурой и участие в соревнованиях, весьма полезные штуки, но в реальности не так уж важно, дает ваша модель точность 85% или 87%. Для беспилотных авто или мобильных приложений в таком случае будет важнее скорость принятия решения, а для медицинских нужд скорее всего низкий уровень ошибок второго рода ("Здоров! Давай, до свидания!"). То есть на первый план выходит определение приоритетов. Плюс, куча технических вопросов: как выкатить и обеспечить непрерывную работу в продуктовой среде, как дообучать модель на новых данных, как мониторить и оценивать результаты работы, как вылавливать и фиксить баги, наконец. Все эти проблемы мы уже имеем с нормальным ПО, но теперь они выходят на другой уровень. Уже появляются инструменты для контроля версий (Git-LFS, Saturn Cloud), заточенные специально под машинное обучение, но общепринятых стандартов пока не существует, в чем безусловно есть своя романтика. Еще один лайфхак: если держать гиперпараметры в отдельных конфиг файлах, то можно легко восстановить успешные эксперименты.

Использование готовых моделей и transfer learning.
Самая простая и привлекательная часть машинного обучения, для тех, кто хочет увидеть, как же это все работает в реальности. Готовых моделей достаточно, пара десятков строк кода и вуаля: разноцветные квадратики бегают по экрану. Не нужно тратить время и ресурсы на тренировку модели с нуля. Есть даже готовые решения в железе, если хочется распознавания on-site (вот кстати отличный обзор на них). Кажется, бери да пользуйся, но и тут есть свои ньюансы. Готовые модели тренированы на стандартных датасетах. Поэтому, чтобы узнать, кто ворует сметану у вашего бизнеса: кот Васька или кот Семен, придется таки тюнинговать модель (transfer learning). Возможно, баба Маша с метлой обойдется бизнесу гораздо дешевле.

Основная часть

Тут мы возвращаемся к началу поста. К тому времени, когда мимо проехал робот-пылесос, мне хотелось сделать простое функционирующее приложение или устройство с использованием машинного зрения. Так появилась идея, дать пылесосу еще один канал связи с внешним миром.
Если прикрутить к нему небольшую камеру, можно использовать готовые модели или натренировать свою. Возможностей применения полно. От точечной очистки загрязнений до преследования пса. Можно придумать какую-нибудь игру в физическом пространстве с использованием GAN или поиграться с NLP моделями и научить его разговаривать на манер голосового помощника. Короче, время обучить собственного домашнего робота.

Начинать конечно нужно с простых вещей. Например, поискать на Хабре, что уже сделано до нас. Оказывается "у ней внутре" Ubuntu 14.04, а значит, при наличии рута, можно, например,управлять с джойстка. Если дернуть данные лидара, то под рукой окажется не много ни мало, прототип беспилотного авто.
Выбор начинается уже на этом этапе. Взять готовую камеру с вайфаем и акуумулятором или плату для inference вроде Jetson Nano? А может собрать камеру, вайфай и аккум на Raspberry Pi? Каждый подход по своему интересен, но я старался держаться основной цели: сделать простое функционирующее устройство с использованием машинного обучения, поэтому выбрал первый вариант.

Пока камера была в пути, рутнул пылесос и покатался на нем. Работает отлично, еще осталось время пофантазировать. Допустим Гектор притащил с улицы палку и дербанит ее, лежа на своем любимом коврике. Камера, подвешенная достаточно высоко, фиксирует загрязнение (тут вспомнился челендж про грязные тарелки ) и отправляет координаты пылесосу. С охотой на пса все еще проще. Достаточно разместить камеру на самом пылесосе и запускать движение вперед при обнаружении пса, затем полный круг и возвращение на базу.

Но это планы на будущее. Сейчас сделаем кое-что совсем простое. Пусть пылесос издает разные звуки в зависимости от объекта, попавшего в поле зрения камеры. Для этого нам понадобятся два потока, связанные общей очередью.

Роботы-пылесосы пользуются все большей популярностью — компактные и полностью автономные они помогут поддерживать чистоту в доме или квартире. Чтобы такой помощник не превратился в обузу, следует педантично подойти к выбору устройства. Покупатели совершают достаточно типичные ошибки, из-за которых техника не справляется с поставленными задачами.

Переплата или недоплата за функцию влажной уборки

Как и в обычных пылесосах, роботизированные модели помимо сухой уборки способны делать влажную. Многие пользователи переоценивают эту способность и покупают моющие модели, которые в итоге не справляются с грязью.

В классических роботах-пылесосах (гибридных) влажная уборка выполняется с помощью специальной микрофибры, закрепленной на днище. Вода подается непосредственно на микрофибру, а в самых продвинутых моделях вы можете выбрать скорость подачи. В роботах-полотерах жидкость распыляется непосредственно на пол через специальные форсунки.

Эти модели подойдут для уборки практически любых безворсовых покрытий — кафеля, линолеума и наливного пола. С ламинатом и паркетом без качественного лакового покрытия могут возникнуть проблемы, поскольку они быстро впитывают влагу.

Если в вашем доме много ковров, то покупать робот-полотер нет смысла, поскольку он предназначен для безворсовых поверхностей. Здесь подойдут гибридные модели, но только если вас интересует легкая влажная уборка от пыли. Для многокомнатных помещений с кафельным покрытием, линолеумом или паркетом идеально подойдет робот-полотер, который делает достаточно качественную влажную уборку и лучше справляется с различными типами загрязнений.

Недооценить габариты

Качество уборки робота-пылесоса напрямую зависит от того, до каких мест он физически сможет добраться. Большинство моделей имеют круглую форму, поэтому углы комнат — это самые проблематичные места. Также важно оценить расстояние между мебелью и соседними стенками — очень часто пылесос не протискивается в эти промежутки.

Если у вас большое количество мебели на ножках, то убедитесь, что робот-пылесос подходит по высоте.

Также обращайте внимание на высоту колес робота-пылесоса. Во многих частных домах и некоторых квартирах между комнатами встречаются небольшие пороги. Если робот не сможет их самостоятельно преодолеть, то вам придется каждый раз переносить его из комнаты в комнату. В зависимости от модели устройства могут преодолевать пороги от 1,5 до 5 сантиметров.

Недостаточная мощность всасывания

В отличие от классических пылесосов роботизированные модели имеют небольшую мощность всасывания — от 10 до 60 Вт. Маломощные модели не справятся с ковровыми покрытиями и подходят только для уборки безворсовых поверхностей.

Не путайте потребляемую мощность пылесоса и всасывающую

1 Вт = 0,071 кПа

Для ковров со средним ворсом подойдут модели на 15–30 Вт (1100–2100 Па). Самые мощные роботы пылесосы имеют всасывающую мощность от 30 до 60 Вт (2100–4200 Па) — они справляются с длинным ворсом, шерстью от домашних животных, а также способны всасывать мусор из щелей глубиной до 10 миллиметров.

Маленькая емкость аккумулятора

Одна из самых главных проблем роботов-пылесосов — ограниченное время работы. В зависимости от емкости аккумулятора устройство способно проработать от 20 до 200 минут. Большинство магазинов указывают в технических характеристиках время автономной работы.

Типичная ошибка — не согласовывать этот параметр с площадью вашего дома или квартиры. Вы можете ориентироваться на следующее соотношение:

до 30 м2 — 20–30 минут;
30–70 м2 — 30–60 минут;
70–90 м2 — 70–100 минут;
90–150 м2 — 100–180 минут.

Разброс во времени связан конфигурацией помещений, а также алгоритмом работы самого робота-пылесоса. Модели с хаотичным движением убирают пространство дольше. На полную зарядку аккумулятора может уйти до 16 часов.

Купить модель с неудобным управлением

Самые дешевые модели роботизированных пылесосов имеют только кнопки на корпусе. Чтобы активировать устройство, вам придется подойти и наклониться. Такие пылесосы подойдут для редких уборок в небольших квартирах, поскольку включать и настраивать их вручную каждый раз утомительно, особенно, для пожилых людей.

Если вас часто не бывает дома и необходимо запускать робот-пылесос удаленно, то вам необходимо управление со смартфона. Пылесос подключается к домашней сети или облаку посредством Wi-Fi/Bluetooth. Вы сможете не только удаленно запускать технику, но и проверять на карте, какие зоны уже убрал пылесос, выставлять виртуальные стенки, настраивать время работы. Некоторые модели также можно подключить к голосовому помощнику.

Купить робот-пылесос с маленьким контейнером под мусор

Согласовывать с площадью помещений необходимо не только время работы устройства. Покупателям следует правильно подобрать емкость под мусор. Если бак окажется слишком маленьким, то вам придется очищать его по несколько раз в ходе одной уборки. При выборе можете ориентироваться на следующие соотношения:

до 40 м2 — 0,3 литра;
50–80 м2 — 0,5 литра;
более 80 м2 — от 0,5 литра.

Отсутствие важных датчиков

Навигацию по комнате робот-пылесос выполняет с использованием целого спектра датчиков. Базово во всех моделях присутствует датчик столкновений — он регистрирует перед роботом препятствия и не дает врезаться. В большинстве случаев этого минимума хватает для безопасной езды пылесоса по квартире.

Однако если в вашем доме есть одна или несколько лестниц, то этого будет недостаточно. Спуск вниз не будет распознан как препятствие и пылесос полетит вниз. Предотвратить это способен датчик неисправной местности, или как его еще называют — датчик перепада высоты. Как правило, это набор инфракрасных сенсоров в нижней части, которые оценивают наличие твердой поверхности под пылесосом.

Если в доме есть высокие пороги или большие домашние животные, то лучше купить робот-пылесос с датчиком опрокидывания. Микропроцессор определит, что гаджет перевернулся или колеса потеряли сцепление, после чего автоматически отключит технику, сэкономив заряд батареи.

Экономия на функции виртуальной стены

Виртуальная стена позволяет ограничить для робота зону уборки. Эта функция будет незаменимой для тех, у кого есть маленькие дети и домашние животные. Вы сможете оградить детскую комнату, зону с кормушкой или туалетом питомца, кладовку и так далее. Ограничители могут быть в виде магнитной ленты или специальных блоков, которые формируют инфракрасный заградительный луч.

Отсутствие функции динамической смены мощности

Если в вашей квартире есть как ворсовые, так и безворсовые покрытия, то лучше купить модель с динамической сменой мощности всасывания. Такие роботы способны определять тип покрытия и в зависимости от него увеличивать или уменьшать мощность. Эта функция оптимизирует расход энергии, благодаря чему устройство проработает дольше от одного заряда батареи.

Покупка робота с хаотичным движением для большой площади

Как мы говорили, робот-пылесос может передвигаться по заданному маршруту или хаотично. Последний способ навигации не подходит для комнат больших площадей. Проблема в том, что пылесос будет пропускать различные участки, оставляя грязь.

Также на полную уборку больших комнат может уйти достаточно много времени и несколько зарядов АКБ, поскольку у робота не будет четкого маршрута.

Проходимость робота-пылесоса – это важный критерий выбора аппарата для уборки. Квартира имеет неоднородное покрытие – в помещении могут быть перепады высоты из-за ковров, межкомнатных порогов. Также в доме на полу находятся разные предметы вроде проводов. И чем лучше их проходит устройство, тем большая у него проходимость. Современные роботы-пылесосы могут преодолевать пороги высотой до нескольких сантиметров. Чтобы понять, как это происходит, нужно рассмотреть устройство пылесоса и принцип его действия.

Устройство робота-пылесоса

Современный рынок предлагает покупателям большой выбор разных умных уборщиков со своими размерами, характеристиками, функциями, способами ориентации в пространстве. Внешне большинство пылесосов выглядят как прибор в виде диска с колесиками и бампером. Диаметр диска, как и высота корпуса, могут различаться.

Внутри пылесоса находятся следующие механизмы:

Пылесборник. В него попадает весь собранный устройством мусор. Его объем варьируется от 400 мл до 1 литра. Вынимается путем нажатия на специальную кнопку на корпусе.
Фильтры очистки воздушных масс. В дорогостоящих моделях ставится профессиональная многоуровневая система фильтрации.
Щетки. Они сгребают мусор к всасывающему отверстию.
Механизм всасывания. Это отверстие, в которое попадает мусор и далее отправляется в пылесборник.
Датчики. Они нужны для сканирования пространства, определения препятствий. Именно датчики отвечают за проходимость пылесоса через пороги.
Колёса. Большинство моделей имеет три колеса – боковые для перемещения и вспомогательное для подруливания. Они также влияют на то, как пылесос преодолевает препятствия.
Камера, лазер и другие элементы навигации. Устанавливаются в более дорогостоящие модели для точной ориентации в пространстве и создания карты уборки помещения.
Аккумулятор. Чаще всего ставится литий-ионный аккумулятор ёмкостью 2-4 А·ч.
Пазы для полотера. Имеются в моделях с функцией влажной уборки.
Электромоторы. Отвечают за передвижение и управление пылесосом. В модели может быть 5 или 6 электрических моторов.

Движение робота

Перемещение пылесоса в комнате осуществляется при помощи колес и навигационной системы. От качества ориентации в пространстве зависит то, как будет убирать помещение пылесос, как он будет двигаться и сможет ли преодолевать пороги.

Существует несколько видов навигационных систем:

Инфракрасные датчики. Они монтируются в корпус пылесоса и позволяют определять препятствия. Именно сенсоры ответственны за обнаружение порогов и прохождение их. К данным видам датчиков относятся сенсор перепада высоты, запыленности, расстояния до предметов и другие.
Внешние датчики. Это может быть виртуальная стена и маяки. Благодаря виртуальной стене можно оградить пространство уборки. Она создается при помощи ИК лучей от датчиков и образует невидимое препятствие.
Лазерная навигация. Это наиболее совершенный вид ориентации в пространстве. Такой робот-пылесос оснащен лидаром, который сканирует помещение, и обнаруживает предметы. Данные используются для создания карты помещения.

Бюджетные модели имеют в корпусе только инфракрасные датчики, в то время как дорогостоящие устройства оснащаются десятками сенсоров, камерами и лазерной навигацией.

Прохождение через препятствия

Современные пылесосы умеют преодолевать препятствия высотой до нескольких сантиметров. Происходит это следующим образом:

Робот начинает процесс уборки в соответствии с выбранной траекторией.
Обнаруживает препятствие при помощи датчиков. Это может быть порог, ковер, различные предметы.
Если высота препятствия ниже, чем указанное в документации значение, робот через него проезжает.
В случае если высота превышает максимальное значение, робот либо остановится, либо поедет в другую сторону. Если это порог, потребуется самостоятельный перенос пылесоса в другую комнату.

Данный алгоритм не подходит для преодоления проводов. Так как кабели имеют свойства запутываться в колесах, к ним также предъявляются свои требования. Существуют модели роботов-пылесосов с функцией холодного прокручивания колес, которая позволяет аппарату выбираться из ловушки. Если данной функции в устройстве нет, перед уборкой требуется убрать все кабели с пола.

Важно отметить, что роботы-пылесосы оснащены датчиками перепада высоты. Именно они не дают устройству падать с лестниц.

Читайте также: