专访银星智能CTO闫瑞君丨匠心打造扫地机器人技术生态链

近年来，我国国民生活水平不断提升。受到消费升级理念的影响，广大民众对能便捷生活的智能单品有着庞大的需求，扫地机器人就是其中之一。 

其实，扫地机器人诞生至今已有多年的历史。早年间，扫地机器人只具备基础清扫功能，陷入了功能单一且同质化的困境。其常年被消费者诟病“伪智能”、“清洁能力差”、“价格虚高”。 

“通过技术创新，提升扫地机器人的用户体验，是扫地机器人市场破局的关键所在。”银星智能首席技术官闫瑞君博士告诉亿欧科创。

闫瑞君博士认为，从技术创新切入，使扫地机器人能自主学习家庭环境并进行多层面智能规划清扫，将智能机器人在感知与决策技术层面的优势，落地到家庭场景当中，是解决扫地机器人伪智能与同质化的新策略。 

15年深耕，技术创新赋能行业

对于消费者而言，扫地机器人是用于解放人力的家庭清洁工具，因此其清洁力度和智能程度是最为关键的两项性能指标。而对于扫地机器人来说，清洁力度和智能程度集中体现在机器人的“软硬件”能力上。 

作为国内最早从事扫地机器人研发与制造企业之一的银星智能，从“结构、硬件、导航方案、物联网”四大方向对扫地机器人技术进行创新性的探索。 

要想使扫地机器人清洁能力大大提升，风机作为清扫动力部件，起着至关重要的作用。 

“风机传统的设计方法往往很大程度依赖于经验，并且受困于空间，设计出来的风机往往周期长，并存在性能不稳定等问题，极大制约了智能扫地机的发展。”闫瑞君博士介绍到。

为解决这一行业痛点，银星智能创新性的推出8kPa大吸力风机设计方案。该方案采用专业的CFturbo流体机械软件和仿真软件Fluent交互式设计，使风机设计具有高度灵活性和可视性，极大缩短风机设计周期和提高风机性能的稳定性。

“基于家用扫地机的具体吸力需求和分机体积等需求，我们就可以得到经过成熟理论设计的初版叶轮和蜗壳，经过Fluent软件的流体力学仿真模拟，可以获得实物风机的流场。通过风机流场和相关数据来观察结构的合理性，反过来调整CFturbo叶轮和蜗壳的参数，再调整风机实物的3D模型，这样就形成了一个风机设计的闭环体系，最终实现标准化的高效风机设计。”闫瑞君博士进一步解释道。 

银星智能8kPa大吸力风机

在硬件上，马达是扫地机器人动力的核心。银星智能采用永磁无刷直流电机进行驱动，代替了传统的有刷电机的接触式换向器和电刷。

相比于传统的有刷马达，无刷直流马达利用定子线圈回路的磁力来驱动永久磁铁的转子，通过传感器与电子电路实现以前利用带刷直流马达的电刷与整流子实现的电流切换。无刷直流马达在电流与转矩、电压与转速成正比这点上，具有直流马达的特点，而在结构上则具有交流马达的特点，结合了两者的优势。且无刷直流马达具有外型小、输出功率大、寿命长、无火花和干扰等优点。 

银星智能通过长期的无刷马达研究，积累了丰富的马达设计、测试、验证等经验，目前已经有成熟的马达加工、组装产线。

基于无刷马达的研发经验，银星智能已拥有自主研发的D-TOF激光雷达，相对于现有三角测距激光雷达，D-TOF激光雷达体积更小、精度更高、探测距离更远，更适合于家用扫地机和商用清洁机器人的产业化应用。  

值得一提的是银星智能还投资了外部厂商旭益达。旭益达成立于2003年，主要开发与生产各类直流无刷电机，风机以及配套控制器。未来，银星智能将与旭益达共同推进直流无刷电机在扫地机器人领域更深入的应用。 

考虑到每一个扫地机器人都是家庭大数据的入口，在物联网方面，银星智能通过自研APP与物联网公司的投资，实现了数据可视化、用户数据管理、版本跟踪、用户自画像、图形化编程等多种功能，使家用扫地机器人在未来智能家居中起到核心作用。 

低成本解决方案将是行业标配 

导航方案是扫地机器人最重要的技术之一，被誉为扫地机器人的“眼睛”。扫地机器人从诞生之初，一直到很长一段时间，随机式路径规划模式是其主要实现方式。随机式模式，具体来说是扫地机器人根据内置的移动算法随机地覆盖待清扫区域，同时通过碰撞或者红外传感器感应的方式感知障碍物。 

以往这一路径规划方式有两个重要的弊端：一是扫地机器人的清扫覆盖区域难以控制，通常会造成部分区域反复清扫或者大面积漏扫的情况；二是清扫过程中机器人与障碍物频繁发生碰撞，造成机器人或家具损坏。

所以具有规划式路径模式的扫地机器人成了市场必然的选择。 

路径规划依赖于机器人的定位能力和地图构建能力，目前应用的主流技术是SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）。 

SLAM可以理解为，机器人在未知环境中，从一个未知位置开始移动,在移动过程中，依据内置传感器来估计位置和地图构建进行自身定位,同时在自身定位的基础上建造增量式地图，实现机器人的自主定位和导航。 

而按照传感器的不同，SLAM可以分为两大类：一是基于LDS激光测距传感器的SLAM；二是基于摄像头的视觉SLAM，即VSLAM。其中，激光SLAM起步更早，产品落地已经比较成熟；而VSLAM技术相对于激光SLAM，对环境光干扰能力较弱，激光雷达在实现SLAM的同时也可以起到障碍物避障、沿墙等功能。 

目前，银星智能的产品已实现从基于陀螺仪的惯性导航--基于激光雷达的激光导航--基于摄像头的单目视觉导航的全品类覆盖。 

虽然扫地机器人行业已经兴起，但还没有正真意义上走进“千家万户”。 

Markets and Markets数据显示，扫地机器人的市场还处在快速增长阶段，2018年至2023年，整个扫地机市场将会由20.9亿美元增至43.4亿美元，复合增长率达16.21%。但中国家庭服务机器人在沿海城市的产品渗透率仅为5%，内地城市仅为0.4%，与发达国家16%的渗透率相比仍有较大差距。

这表明，虽然国内扫地机器人在迅速增长，但很多家庭还处在观望阶段。 

闫瑞君博士表示，出现这样的原因是因为目前扫地机器人的价格还是相对较高，性价比优势不明显。以往，具有路径规划功能的机器人价格都会相对高一些，这是由于传感器成本所致。 

“在目前的扫地机器人市场中，多以激光导航技术为主。低成本与高性能的惯性导航互补方案，是扫地机器人实现高性价比的关键。”闫瑞君博士说道。 

在高性能上，如今银星智能的惯性导航互补方案已可以完全媲美市场同类型的激光导航方案。

（左）惯性导航地图                                 （右）激光导航地图 

而在低成本上，深耕行业15年的银星智能，拥有完善的全球顶级供应链系统，以及很强的供应链资源整合能力，从而确保了上游各器件的成本。

未来，清洁能力出众，价格实惠的价格的扫地机器人产品必将极大的提升行业渗透率。  

预言前瞻，打造技术生态链 

除了行业中已开始落地的技术，银星智能对行业未来发展所需要的技术也开始做前瞻性预言。 

3D视觉，就是闫瑞君博士研究的方向之一，“目前行业中主流的有双目视觉和3D TOF两种3D视觉测量技术。” 

双目技术，是目前较为广泛的3D视觉系统，它的原理就像我们人的两只眼睛，用两个视点观察同一景物，以获取在不同视角下的感知图像，然后通过三角测量原理计算图像的视差，来获取景物的三维信息。 

双目视觉传感器成本低，但对于硬件要求略高，因而能在一定程度上控制成本。但它对于环境光照非常敏感，光照角度变化、光照强度变化等环境因素的影响，拍摄的图片亮度差别会比较大，这无疑加大了对算法的要求。另外两个摄像头间距限制了其测量范围。 

3D TOF 传感器成本略高，优势在于不受环境光照影响，可以准确获取物体的三维点云数据，在地图构建、障碍物避障方面的鲁棒性较好。 

目前，银星智能同时开展了双目视觉和3D TOF 相关的SLAM、物体识别等研究，相信在未来会看到更多创新技术的产品。 

TOF（Time Of Flight）飞行时间法成像技术，它的原理是通过给目标物连续发送光脉冲，然后用传感器接收从物体返回的光，通过探测光脉冲的飞行时间来得到目标物距离。 

“除了导航技术，人机交互技术也是未来机器人的标配。”深耕家庭清洁机器人领域多年的闫瑞君坚信，人机情感交互是扫地机器人革命性的未来。

“定位导航技术可以解决机器人本身的感知问题，而人机交互技术可以解决人和机器的交流问题。”闫瑞君补充道。 

随着传感器和路径算法的应用，目前市面上的扫地机器人已经具备独立规划清扫路径、断点续扫、多地图保存、智能分区等众多功能。但在个性化消费时代，用户在选购产品已不局限于功能需求，情感上的满足成为购买的决定因素之一。 

作为智能化程度最高的清洁类产品，扫地机器人在当今“万物互联”转型的大浪潮中，也获得了更加广阔的发展空间。 

家用扫地机器人、商用清洁机器人、搬运/配送机器人在不同的环境下都是独立的数据入口，在当下5G高速通讯时代，大数据的收集、存储、使用以及与深度学习、人工智能的结合，会有更大的应用市场空间。 

在此前提下，银星智能开始了自己的云平台开发之路。《银星云》自研IOT平台是提供物联网设备入网的引擎，核心中转站，可以将所有设备通过物联网标准MQTT协议入网，并在设备授权的情况下安全通过手机APP进行控制。 

在行业技术上，银星智能不但自研，还引入了“赛马机制”。即银星智能不但自己做技术创新，还会引进外部的先进技术，实现了技术的互相弥补，查缺补漏。

闫瑞君博士表示，打造行业技术生态链，不仅可以使扫地机器人各模块拥有最先进的技术，优化产品的使用体验，更能促进整个行业的共同进步，为扫地机器人产品进入全球亿万家庭贡献新力量。

本文来源于亿欧，原创文章，作者：张伟超。转载或合作请点击