Інтелектуальне розпізнавання килимів у роботах-пилососах: досягнення та приклади
01/11/2023Роботи-пилососи стали невід’ємною частиною сучасних домогосподарств, пропонуючи зручність і ефективність у підтримці чистоти підлоги. Однією з ключових проблем, з якою стикаються ці пристрої, є розрізнення різних типів підлоги, особливо при переході з твердих поверхонь на килими. У цій статті розглядається концепція інтелектуального розпізнавання килимів у роботах-пилососах, її значення та наводяться приклади того, як ця технологія розвивається.
Значення інтелектуального розпізнавання килимів:
Підвищена ефективність прибирання: інтелектуальне розпізнавання килимів дозволяє роботам-пилососам автоматично регулювати режими прибирання та потужність всмоктування, коли вони виявляють килими. Це забезпечує ретельне прибирання як твердої підлоги, так і килимів без ручного втручання.
Збереження терміну служби батареї: адаптуючись до типу поверхні, роботи-пилососи можуть оптимізувати споживання енергії, тим самим подовжуючи термін служби батареї. Це означає довші сеанси очищення та краще покриття.
Покращена взаємодія з користувачем: можливість безперебійного прибирання різних типів підлоги робить роботи-пилососи зручнішими. Користувачі можуть бути впевнені, що їхній пристрій ефективно впорається із завданням без необхідності постійно контролювати його.
Приклади роботів-пилососів з інтелектуальним розпізнаванням килимів:
iRobot Roomba i7+ : у цій моделі використовується власна технологія «iAdapt 3.0» для розпізнавання різних поверхонь підлоги, включно з килимами. Він автоматично регулює режим очищення та всмоктування для оптимальної продуктивності.
Eufy RoboVac L70 Hybrid : Eufy L70 Hybrid використовує комбінацію лідарних та інфрачервоних датчиків для ідентифікації килимів. Він може посилити всмоктування, коли виявляє ділянки з килимовим покриттям для глибшого очищення.
Neato Botvac D7 : Botvac D7 від Neato використовує вдосконалене лазерне відображення для розпізнавання різних типів підлоги та створення точної карти прибирання. Це дозволяє адаптувати стратегію очищення для різних поверхонь.
Ecovacs Deebot Ozmo T8 AIVI : Оснащена технологією штучного інтелекту (AIVI), ця модель Deebot може розпізнавати та уникати перешкод і навіть відходів домашніх тварин під час переходу між поверхами, забезпечуючи ефективне прибирання.
Samsung POWERbot R7040 : серія POWERbot від Samsung використовує технологію Visionary Mapping Plus і FullView Sensor для ідентифікації різних поверхонь, у тому числі килимів, і відповідно адаптує шлях очищення.
Висновок
Інтелектуальне розпізнавання килимів у роботах-пилососах є значним прогресом у технології домашньої автоматизації. Це підвищує ефективність очищення, подовжує термін служби батареї та покращує загальний досвід користувача. Оскільки технології продовжують розвиватися, ми можемо очікувати ще більш складні та точні системи розпізнавання килимів у роботах-пилососах, що робить їх важливим інструментом для домогосподарств у всьому світі.
Товари зі статті
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
|
---|---|---|---|---|---|
Roomba i7 Plus | Deebot T8 AIVI | RoboVac L70 Hybrid | Botvac D7 Connected | POWERbot R7040 | |
Тип прибирання | Суха | Сухе та вологе | Сухе та вологе | Суха | Суха |
Потужність всмоктування | 1800 Па | 1500 Па | 2200 Па | 2000 Па | 3500 Па |
Площа прибирання | 185 м² | 280 м² | 250 м² | 120 м² | n/a м² |
Обсяг контейнеру для пилу | 400 мл | 420 мл | 450 мл | 700 мл | 300 мл |
Обсяг резервуару для води | n/a мл | 240 мл | 200 мл | n/a мл | n/a мл |
База для самоочищення | Є | n/a | n/a | Немає | Немає |
Картографія | Camera, Odometry | Лідар (LDS) | Лідар (LDS) | Лідар (LDS) | Камера |
Час роботи від акумулятора (до) | 75 Хвилин | 200 Хвилин | 150 Хвилин | 120 Хвилин | 60 Хвилин |
Позиція у рейтингу | 65 | n/a | n/a | n/a | n/a |
Останні новини та статті
Всі новини



