2021年石头科技公司技术引领及全球扫地机器人市场研究报告（46页）.pdf

上传人：栗****苦

编号：47694

2021-07-30

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1、1)核心的SLAM 算法：SLAM 算法，简单来说决定了当机器人进入一个未知的环境中能否在行径的途中快速描绘出此环境中完整的地图并记忆环境。而对于 SLAM 算法来说，鲁棒性(Robustness)和稳定性对于算法的影响最为关键。在传统的SLAM 算法中，影响算法鲁棒性的因素主要有数据关联、恶劣环境两大问题。而在家用环境中，问题更多来自于数据关联错误，主要体现为：感知混淆，也就是机器人在把观测值和相应的状态进行关联时，对于不同的输入信息传感器感知成相同信号的现象。动态环境识别问题，当前的SLAM系统，通常都会假设机器人所处的环境是静态的，但环境的变化是多样的，包括昼夜光照的变化、摆设、以及场景

2、中人物、动物的移动都会带来信息变量。针对上述问题，石头科技自主研发的 SLAM 算法通过融合多传感器数据，综合马尔可夫链、贝叶斯网络、卡尔曼滤波等经典理论提高设备的鲁棒性：通过大量的数据比对，深度机器学习以及搭载多样传感器和各种运动模型的匹配程度，提升了在智能扫地机器人状态异常和工作环境变化时的自适应性和定位的准确性。通过融合粒子滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法，解决激光测距传感器因光线变化等因素发生数据异常时定位错误的问题。CPU+GPU 的异构计算体系而提高了 SLAM 算法的实时性和准确性，而且可以实时地运行在低功耗低算力的嵌入式处理器上，降低了处理器及整体技术方案成本。总结来说公司在核心软件算法层面倾斜大量资源，而经过对历代产品的梳理来看，在每一代产品中核心算法一定会做出升级，持续性边际突破使石头产品的算法领先优势得以确定。

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