當掃地機器人成為鏟屎官

歐剃

結束一天的辛勞，當你回到家，打算開門面對掃地機器人定時清理干凈的屋子和可愛的“毛孩子”時……啊！為什么！掃地機器人你好好掃地就行了，我可沒讓你去鏟屎，更沒讓你去糊屎啊！

你打開家里的監控攝像，倒回“案發現場”，看到在日常巡邏中，掃地機發現一處地面有許多污物，它非常盡責，努力地轉啊轉，試圖清潔這一坨污物，直到電量低時才回去充電……

這種“發糞涂墻”的事情真不是少數，到網上隨便一搜“便便+掃地機器人”，你就能看到各類悲慘場面，以及鏟屎官的“哀號”：“為什么墻壁和桌腿你不碰，便便卻給我涂得這么勻？”

這個問題也一直困擾著掃地機器人的生產廠商。早在2016年，就有掃地機器人團隊指出“經常見到這種情況”。直到2021年9月，該公司才推出了第一款可以識別寵物便便的掃地機器人。

講道理，掃地機身上的傳感器也不少。頭頂上有激光測距雷達，正前方有碰撞傳感器，體內有粉塵感應器，還能通過紅外線或超聲波判斷前方地面的材質。有了這么多雙“眼睛”加持，碾壓便便這種事聽起來怎么也不可能發生啊……

然而便便這種東西一般并不會堆得很高，頂部的激光雷達掃不到它；便便又太軟，難以觸發依靠形變來測量的碰撞傳感器；紅外線和超聲波能識別地面材質，卻難以分辨地上的小東西——你亂丟的手機線、硬幣、紙巾不是也會被卷入主刷里面嗎？所以早期的掃地機器人即使擁有了這么多“眼睛”，卻沒有一個可以“看到”便便……

后來，為了讓掃地機器人可以真正“看清”地面上的東西，廠商們給它裝上了攝像頭。同時通過算法對拍攝到的圖像進行檢測識別，以躲開不必要的接觸。但人類丟在地上的東西實在是千奇百怪，便便這種東西又沒有固定形態，指望算法都一一認出，似乎也太難了吧。

萬能的AI這時候又派上了用場。基于深度學習技術，工程師們準備了各種真實便便照片，加上形狀各異的人造假屎，組成了一個巨大的糞便識別數據集。AI通過這些數據，學習分辨可能是便便的東西，目前識別度還是挺高的——啥？別跟我提拉稀。

甚至有科技愛好者對機器進行“魔改”，加上了氣體傳感器，通過檢測便便散發出的甲烷、甲硫醇、硫化氫等化學物質判斷周邊地面是否有糞便。但檢測成本太高，準確率也難以滿足要求。

此外，識別到便便之后，掃地機器人還得知道它跟自己之間的距離，才能及時準確地定位“危險區”的位置。

過去的單攝像頭測距避障，主要通過識別物體的輪廓大小、位置，估算物體的距離。這種方式的好處是硬件成本低，軟件開發難度也不太高，缺點是精度較低。為了更好地測量與障礙物之間的距離，許多掃地機器人已經用上了“雙目技術”。兩個攝像頭能通過雙眼圖像特征獲得障礙物信息，對于可疑物體也能進行避障。缺點除了多一個攝像頭增加的成本，軟件算法開發起來也更有難度。

最后，要想避開“地雷”，還需要讓掃地機器人知道怎么“繞開”它。這需要合理地判斷“危險區”的范圍，動態規劃路線，實時追蹤自身和便便之間的距離，還得有效控制兩個驅動輪調整自身的方向和姿態。不然就算識別、檢測出來，繞行的時候還有可能不小心“擦”到——甚至為了避免踩到一小塊，卻碾了一大坨。

也有公司提到了更直接的方法：在碾過去之前噴射速凍劑“凍住”便便，并將凝固的便便吸入垃圾腔里——不知道鏟屎官在面對裝滿糞便的掃地機器人時，會有什么感想。

在此建議鏟屎官們：盡量選擇帶有便便檢測功能的機器人；盡量不要選擇定時清掃，盡量在清掃前檢查一下地面；最好能把主子們的活動區域與掃地機器人的清掃區域做個分隔，貓砂盆周圍就別讓它們去啦。

范芳芳//摘自果殼微信公眾號，本刊有刪節/