一方面，從隨機清掃發展到陀螺儀導航再發展到激光SLAM，掃地機器人發展的短短時間當中就已經進行了多次的技術升級。然而，隨著激光導航技術的業已成熟，同質化時代無可避免的來臨，產品之間的差異化越來越小。

另一方面，目前，AI領域的許多研究集中于從視覺系統中分析圖像的能力，如面部識別、虹膜和手勢監控、對象和自由空間檢測、行為識別等，并在過去幾年中于智能家居領域收獲了較大成功。

據市場研究公司Yole預測，到2025年，AI市場將以50%的年復合增長率（CAGR）增長，收入主要集中在使用智能視覺技術上。而從掃地機器人掃地機器人逐漸轉向“視覺導航”、“自我感知”、“主動服務”的新方向來看，AI領域的發展成果現在便已經出現端倪。

前些時間發布的石頭T7 Pro讓智能視覺技術加持在了傳統的激光SLAM機器人上，當然，其SLAM部分仍然是由激光承擔，視頻功能用以AI識別。

視覺識別系統通常來說可以包括一個或兩個攝像頭。單一的照片只具有二維信息，猶如2D電影，并無直接的空間感，只有靠我們自己依靠“物體遮擋、近大遠小”等生活經驗腦補，故單一的攝像頭獲取到的信息及其有限，并不能直接得到我們想要的效果。

類比到機器視覺中，單個攝像頭的圖片信息無法獲取到場景中每個物體與鏡頭的距離關系，即缺少第三個維度。

雙目技術原理

單一的圖片具有很強的迷惑性和不確定性，尤其是現實生活中的場景極度復雜，單個攝像頭發生視覺誤算的概率非常大，可能會計算錯物體的實際距離。所以這便需要掃地機器人從單個攝像頭升級到兩個攝像頭，即立體視覺，直接提供第三個維度的信息，也就是景深信息。

對單目來說，要想獲得距離信息，必須先識別目標：單目測距和 3D 估計靠的是檢測目標的 Bounding Box（BB），對于未識別的物體，該系統就無法估計其距離，比如如果閉著一只眼睛，對于不認識的的東西是沒辦法估計其大小和距離的。

很多傳統的激光SLAM掃地機器人主要判定障礙物的方式還都是通過紅外或超聲波掃描傳感器，可以識別比較大的障礙物，但并不知道障礙物是什么，這就出現了一個問題——什么障礙物需要躲避，什么障礙物可以越過無法判斷。

“粑粑”為整蠱玩具 請放心閱讀

而石頭掃地機器人T7 Pro可以通過前置的AI雙攝，利用視覺識別技術，可以像人眼睛樣識別障礙物。通過以上實測可以看到石頭掃地機器人T7 Pro真的認出了“粑粑”，遠遠地繞行避開。

對于其它常見的雜物，石頭掃地機器人T7 Pro也已經具備一定的識別能力，并且對不同障礙物采用不同的避障策略，評估避讓距離，以兼顧清掃覆蓋度和避障成功率：普通障礙物＜鞋類/體重秤/吧臺椅底座/風扇底座＜插線板＜一團電源線＜粑粑（避障距離越來越大）。

而且，石頭掃地機器人T7 Pro的視覺AI識別功能是支持全天候使用的，一旦遇到了光線昏暗的床下、桌下，以及沒有開燈的房間，其依然能夠正常使用，并且不會使用可見光打擾用戶。

根據我們的了解，石頭掃地機器人T7 Pro攝像頭內部的IR-cut filter換成了RGB+IR雙通的濾波片，白天強光下，紅外補光燈不打開，攝像頭內部的 Sensor 主要接收可見光；夜晚暗光下，紅外補光燈自動打開，攝像頭內部的 Sensor 主要接收紅外光。這里我們實測了一下，石頭掃地機器人T7 Pro在暗光環境當中其也能正常識別地板上凌亂的插線板。

紅外補光，夜間AI識別

通過智能視覺技術的加持，石頭掃地機器人T7 Pro脫離了傳統激光SLAM機器人的范疇，解決了掃地機常常身陷卡困、誤踩“雷區”的痛點，真正有了一雙“眼睛”，同時紅外攝像的加入讓其能夠實現全天候的工作，是其對掃地機器人產品及其形態的一個大膽嘗試。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的避障不“智障”！石头扫地机器人T7 Pro解密：双目“夜视仪”的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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