近年来，在消费升级与“懒人经济”的双重促动下，“解放双手”、“高效清洁”等特性加身的扫地机器人不断攻城略地，已然成为了消费者日常家庭清洁的得力帮手。然而，伴随产品的普及，用户认知的提高，扫地机器人市场增速正呈现放缓趋势。
据奥维云网数据显示，2019年1-11月，扫地机器人全渠道销量558.5万台，同比微增1.9%，总销售额71.1亿元，同比微增2.0%；量额增速相较去年的50%左右，出现了极为明显的下滑。市场增速放缓，产业竞争加剧，正在经历新一轮洗牌的扫地机器人行业将如何继续前行？如何以技术为突破，挽回用户口碑，促动新一轮行业增长？
带着这些问题，我们采访了立体视觉方案提供商INDEMIND联合创始人姜文先生。
“与其说行业放缓，不如说用户对产品的要求越来越来高”
采访伊始，姜文便向我们分析扫地机器人当前的行业问题。在他看来，用户对扫地机器人的认知已经从尝鲜阶段进入到了实用阶段。“2018年开始，扫地机器人产品开始出现转型升级，如增加水箱、提升吸力、增加除螨等功能，这些都属于常规提升，虽然能在一定程度上能打动用户，但产品本质变化不大，而随着智能化家电的普及，用户对“智能”有了更高的要求。面对用户需求，行业须不断进行技术创新与升级。”
姜文表示，扫地机每一轮技术升级的背后都是以用户需求为驱动。从1997年伊莱克斯的“三叶虫”创新推出自动回充，防跌落等功能，到1998年iRobot的陀螺仪随机清扫，边刷辅助功能，再到当下以LDS或VSLAM为代表的全局导航规划，每一轮的技术创新都旨在为用户解决实际使用问题。
经过几轮重要的技术升级，目前主流产品在清洁能力、导航能力、续航能力和操作便捷性四个方面已经达到较高水平，清洁功能已能够满足用户日常家庭需求，而使用过程中，因误扫、误触引发的故障依旧是用户解放双手的一大阻力，因此，扫地机行业将目光都集中在了扫地机的另一个重要功能上——避障。
以AI+立体视觉技术解决扫地机避障痛点
姜文告诉我们，误扫、误触不仅是用户痛点，同时也是行业亟待解决的问题。
目前，无论是激光导航方案、激光雷达+单目视觉或ToF融合方案，其主要传感器多位于扫地机器人顶部，其可视角度在垂直方向较小，无法实现大范围障碍物检测。对于低于或略高于（高于机身，但会碰到激光雷达传感器）机身的障碍物，例如柜底边缘、近地处的电线等障碍物，扫地机器人检测效果较差。因此，扫地机被柜底卡住、被线体缠绕等问题时有发生。另外，多数机型对于近处的障碍物采用的是试探性碰撞的方式，此模式下房间内易碎物品的安全性难以保证。
INDEMIND给出的解决办法是：通过立体视觉技术，用大视角双目摄像头采集扫地机周围环境图像，扩大障碍物检测范围，并根据深度解算技术，求出障碍物具体位置。同时利用视觉系统采集的丰富环境信息，结合AI物体识别算法，帮助机器人精准获取的障碍物属性信息，以此实现扫地机无碰撞的主动智能避障。
“我们近期发布了双目避障模组，这是一款专为扫地机避障而研发设计的双目视觉硬件，它不仅能为扫地机提供大范围的障碍物检测，配合轻量级物体识别算法，还支持家庭场景下的物体识别，可谓是当前扫地机避障最佳方案。”姜文说。
据了解，INDEMIND双目避障模组具有以下几个方面突出的特点：
- 大范围障碍物检测：模组提供0.05-1.5米范围内深度误差<1%的深度解算功能，无需试探碰撞，即可获取障碍物具体位置，提前规划避障路线。
- 内置专为家居场景研发训练的物体识别卷积神经网络模型：支持识别100余种常见家用物体品类，识别精度<2cm，可快速识别数据线、电线、鞋子、宠物粪便等障碍物，从而执行主动识别避障，避免因误扫、误触引发的扫地机故障。
- 标配IR主动探测器：有效增强白墙和无纹理物体的识别精度，进一步提升扫地机避障性能。
- 易集成：提供易于二次开发的多平台算法SDK，方便厂商快速实现对自身产品的对接适配。
目前，INDEMIND已经与扫地机领域部分头部企业客户展开合作。
