床掃除機のインテリジェントな掃除経路計画技術はどのように実現されているのでしょうか?

現代の清掃の分野では、インテリジェントな清掃経路計画技術が利用されています。 床用掃除機 間違いなく重要なイノベーションです。
インテリジェントな清掃経路計画は、まず正確な環境認識モジュールに依存します。清掃機器は、ライダーやカメラなどのさまざまなセンサーを介して、障害物の位置、地面の材質の変化、清掃ニーズの分布など、清掃エリアに関する詳細な情報をリアルタイムで取得できます。これらのセンサーは機器の「目」や「耳」のようなもので、その後の経路計画のための正確なデータ基盤を提供します。
データ処理モジュールは洗浄装置の「頭脳」です。環境認識モジュールからデータを受け取り、ディープラーニングや画像認識などの人工知能技術を使用して分析と処理を行います。たとえば、カメラで撮影した画像を識別することで、さまざまな領域の汚れの程度を判断できます。 LIDAR のデータを使用して環境の 3 次元モデルを構築し、障害物の形状と位置を正確に決定できます。処理後、重要な情報が抽出され、パス計画モジュールを強力にサポートします。
経路計画モジュールは、データ処理モジュールによって提供されたデータに基づいて、事前設定された清掃戦略およびルールと組み合わせて、最適な清掃経路を計画します。一般的な方法には、グラフ理論アルゴリズムと最適化アルゴリズムが含まれます。グラフ理論アルゴリズムは、清掃領域をグラフ構造に抽象化できます。ノードはさまざまな場所を表し、エッジはアクセス可能なパスを表します。検索アルゴリズムは、すべてのノードを通過する最短パスを見つけます。最適化アルゴリズムは、清掃効率やエネルギー消費量などの要素を総合的に考慮して経路を継続的に最適化し、不要な重複や漏れを減らし、包括的な清掃が最短時間で完了することを保証します。
パス実行モジュールは、計画されたパスを実際のアクションに変換する役割を果たします。モータードライブやサーボ制御などの技術により、洗浄装置の方向と速度を正確に制御し、計画した経路に沿って正確に移動できるようにするとともに、一時的な回避などの緊急事態が発生した場合でも時間内に調整できるようにします。障害物を取り除くか、死角の掃除を回避するために経路を再計画する。