Robot sprzątający z kamerą czy LiDAR? Jak działają systemy nawigacji i omijania przeszkód?

Robot sprzątający omija nogi krzeseł, rozpoznaje przedmioty pozostawione na podłodze i wie, które pomieszczenia już odkurzył. Skąd właściwie posiada te informacje? Za jego orientację w przestrzeni odpowiadają systemy nawigacji, które coraz częściej wykorzystują lasery, kamery i sztuczną inteligencję.

Przy wyborze urządzenia pojawia się jednak pytanie: czy lepszy będzie robot sprzątający z kamerą, czy z LiDAR-em? Odpowiedź nie jest tak oczywista, jak mogłoby się wydawać. Obie technologie analizują otoczenie w inny sposób, a w zaawansowanych urządzeniach mogą wzajemnie uzupełniać swoje możliwości.

Wyjaśniamy, czym różni się nawigacja laserowa od rozpoznawania obrazu, jak roboty tworzą mapy mieszkań i na co zwrócić uwagę, jeśli w domu są dzieci, zwierzęta lub wiele przeszkód.

Skąd robot sprzątający wie, dokąd jechać?

Pierwszym zadaniem robota sprzątającego nie jest samo odkurzanie, lecz zrozumienie przestrzeni, w której będzie pracować. Urządzenie musi ustalić swoje położenie, wykryć ściany i meble, zaplanować trasę oraz reagować na przeszkody, które pojawią się podczas sprzątania.

W tym celu wykorzystuje różne czujniki i algorytmy. Ich zadania można podzielić na trzy obszary:

• Mapowanie – robot poznaje układ pomieszczeń i zapisuje informacje o otoczeniu.
• Nawigacja – na podstawie mapy i aktualnych odczytów ustala, gdzie się znajduje oraz którędy powinien jechać.
• Wykrywanie i omijanie przeszkód – rozpoznaje obiekty na swojej drodze i odpowiednio zmienia trasę.

Te funkcje są ze sobą powiązane, ale nie oznaczają tego samego. Robot może bardzo dokładnie mapować mieszkanie, a jednocześnie mieć ograniczone możliwości rozpoznawania drobnych przedmiotów pozostawionych na podłodze. Właśnie dlatego warto wiedzieć, czym różnią się stosowane technologie.

Jak działa LiDAR w robocie sprzątającym?

LiDAR (Light Detection and Ranging) to technologia pomiaru odległości z wykorzystaniem światła laserowego. Robot emituje wiązkę lasera, która odbija się od otaczających powierzchni. Analizując odbity sygnał, system określa odległości do ścian, mebli i innych obiektów. Na podstawie takich pomiarów robot tworzy reprezentację pomieszczenia, z której korzysta podczas planowania kolejnych przejazdów.

Dlaczego LiDAR pomaga w dokładnym sprzątaniu?

Wyobraź sobie mieszkanie z salonem, kuchnią, przedpokojem i dwiema sypialniami. Zamiast poruszać się przypadkowo, robot wykorzystujący mapowanie może wyznaczać uporządkowane trasy, uwzględniać granice pomieszczeń i kontrolować, które fragmenty podłogi zostały już odwiedzone. Pozwala to ograniczać niepotrzebne powtarzanie przejazdów i pomijanie dostępnych miejsc. Dodatkową zaletą LiDAR-u jest możliwość wykonywania pomiarów bez konieczności korzystania ze światła dziennego.

Czy każdy LiDAR działa tak samo?

Nie. Systemy różnią się konstrukcją, liczbą i sposobem prowadzenia wiązek laserowych, zasięgiem oraz algorytmami przetwarzania danych. Przykładowo iRobot Roomba® 115 Combo wykorzystuje nawigację LiDAR ClearView™, obejmującą laser wspierający orientację w przestrzeni oraz dodatkowy laser o pojedynczej wiązce, który pomaga wykrywać przeszkody. W bardziej zaawansowanych modelach stosowane są rozbudowane rozwiązania, takie jak ClearView™ Pro Dual-Line LiDAR.

Ważne: samo określenie „LiDAR” nie informuje jeszcze, jakie przedmioty robot rozpozna i jak skutecznie je ominie.

Co potrafi robot sprzątający z kamerą AI?

Kamera dostarcza robotowi innego rodzaju informacji niż laser. LiDAR pomaga określać odległości i układ przestrzeni. Kamera rejestruje obraz otoczenia, który odpowiednie oprogramowanie może analizować, aby identyfikować znajdujące się w nim obiekty. Dzięki algorytmom sztucznej inteligencji robot może rozróżniać niektóre rodzaje przeszkód, a nie tylko zauważać, że coś znajduje się na jego drodze.

Rozpoznawanie przedmiotów w praktyce

Wyobraź sobie salon, w którym po zabawie pozostały dziecięce zabawki. Obok kanapy leży kapcie, a przy stoliku znajduje się przewód od urządzenia elektronicznego. Dla robota najważniejsze jest nie tylko wykrycie przeszkody, ale również oszacowanie, jak bezpiecznie ją ominąć. System rozpoznawania obrazu może pomóc ustalić charakter obiektu i dostosować trasę przejazdu do jego położenia.

W urządzeniach iRobot takie zadanie realizuje PrecisionVision™ AI, czyli technologia wizualnego wykrywania przeszkód wspierana przez sztuczną inteligencję. W modelu Roomba® Max 876 Combo producent deklaruje rozpoznawanie ponad 300 typowych rodzajów przedmiotów domowych.

Nie oznacza to jednak gwarancji wykrycia każdego przedmiotu. Znaczenie mają jego wielkość, kształt, widoczność oraz warunki panujące w pomieszczeniu.

Czy każdy robot z kamerą wykorzystuje sztuczną inteligencję?

Nie. Sam fakt obecności kamery nie oznacza automatycznie zaawansowanego rozpoznawania przedmiotów. Ważne są możliwości oprogramowania, zastosowane algorytmy oraz sposób, w jaki robot korzysta z uzyskanych informacji. Dlatego przy zakupie warto sprawdzać nie tylko obecność kamery, ale również deklarowane funkcje rozpoznawania i omijania przeszkód.

Kamera czy LiDAR – który system jest lepszy?

To jedno z najczęściej pojawiających się pytań przy wyborze inteligentnego robota sprzątającego. Odpowiedź zależy od tego, jakiej funkcji oczekujemy. Jeżeli priorytetem jest dokładne mapowanie domu i planowanie przejazdów, bardzo ważna będzie nawigacja LiDAR. Jeśli natomiast zależy nam na rozpoznawaniu konkretnych przedmiotów, warto zwrócić uwagę na systemy wykorzystujące analizę obrazu i AI.

Porównanie najważniejszych cech

W praktyce LiDAR i kamera nie są zamiennikami o identycznych możliwościach. Dobre rezultaty zależą od całej konstrukcji robota, jego czujników, algorytmów i sposobu przetwarzania informacji.

Dlatego bardziej użyteczne niż pytanie „kamera czy LiDAR?” jest często pytanie: „W jaki sposób robot wykorzystuje dane z obu systemów podczas sprzątania?”

Dlaczego połączenie LiDAR-u i kamery AI ma sens?

W nowoczesnych robotach sprzątających obie technologie mogą pracować równocześnie. LiDAR dostarcza informacji o przestrzeni, a kamera z AI pomaga rozpoznawać wybrane obiekty. Robot wykorzystuje te dane, aby planować trasę i reagować na zmieniające się warunki. Takie rozwiązanie zastosowano między innymi w iRobot Roomba® Plus 675 Combo.

ClearView™ Pro Dual-Line LiDAR i PrecisionVision™ AI

W serii Roomba Plus 600 Combo system ClearView™ Pro Dual-Line LiDAR wspiera skanowanie otoczenia i tworzenie map. Z kolei PrecisionVision™ AI odpowiada za wizualne wykrywanie przeszkód. Współpraca obu technologii pozwala robotowi uwzględniać zarówno układ pomieszczenia, jak i przedmioty pojawiające się na jego trasie. Przykładowo robot może korzystać z zapisanej mapy salonu, a jednocześnie reagować na nowy przedmiot pozostawiony obok stolika.

Boczny LiDAR – dlaczego jest przydatny?

Roboty Roomba Plus 600 Combo mają również boczny moduł LiDAR. Wykorzystuje on zasadę triangulacji, aby określać odległość od ścian i przeszkód znajdujących się przy krawędziach. Dzięki temu urządzenie może precyzyjniej prowadzić przejazdy wzdłuż listew przypodłogowych.

Ma to znaczenie także podczas mopowania, ponieważ mechanizm PerfectEdge® pozwala wysunąć wałek PowerSpin™ do 45 mm, zwiększając zasięg czyszczenia przy krawędziach. To dobry przykład tego, że nawigacja nie tylko pomaga robotowi dojechać w odpowiednie miejsce, ale również wspiera dokładność sprzątania.

Czy robot sprzątający może pracować w ciemności?

Tak, jeżeli zastosowany system nawigacji umożliwia orientację w przestrzeni bez światła widzialnego. LiDAR wykorzystuje własne źródło światła laserowego, dlatego jego pomiary odległości nie wymagają oświetlenia pokoju. To przydatne podczas sprzątania wieczorem, w zaciemnionych pomieszczeniach lub w pokoju, w którym zasłonięto rolety.

Inaczej wygląda sytuacja w przypadku kamer rejestrujących obraz w świetle widzialnym. Ich skuteczność zależy od ilości dostępnego światła, chyba że zastosowano dodatkowe rozwiązania wspomagające. Przykładowo systemy PrecisionVision™ AI mogą współpracować z oświetleniem wspomagającym.

Warto jednak rozróżnić dwie czynności: nawigację w ciemności oraz rozpoznawanie konkretnych przedmiotów w ciemności. Robot może prawidłowo korzystać z mapy laserowej przy zgaszonym świetle, ale skuteczność identyfikacji małych przedmiotów nadal może zależeć od warunków widoczności.

Mapowanie domu, progi i przestrzeń pod meblami

Dobry system nawigacji powinien pomagać nie tylko w omijaniu mebli, ale również w organizacji sprzątania całej przestrzeni.

Jak powstają mapy 3D?

Podczas pierwszej konfiguracji robot poznaje otoczenie i zapisuje jego układ. W modelach Roomba Plus 600 Combo system może utworzyć do trzech map 3D, które użytkownik następnie wykorzystuje w aplikacji Roomba Home. Producent deklaruje, że przygotowanie mapy domu o powierzchni około 93 m² może trwać poniżej 10 minut.

Po utworzeniu mapy można między innymi określać pomieszczenia i strefy sprzątania. Pozwala to uruchamiać robota w wybranych częściach domu zamiast każdorazowo sprzątać całą dostępną powierzchnię.

Czy robot sprzątający pokona wysoki próg?

Samo wykrycie progu nie oznacza, że robot będzie w stanie go przekroczyć. O tym decyduje również jego konstrukcja mechaniczna. Przykładowo Roomba Plus 675 Combo może pokonywać progi o wysokości do 3,5 cm. Ma również obudowę o wysokości 9,98 cm, co ułatwia sprzątanie pod częścią mebli. Przed zakupem warto zmierzyć zarówno progi, jak i prześwity pod kanapą czy łóżkiem.

A co z ochroną dywanów?

System nawigacji pomaga określać położenie robota i obszary sprzątania, ale ochrona dywanów podczas mopowania wymaga dodatkowych mechanizmów. W serii Roomba Plus 600 Combo wałek mopujący podnosi się o 10 mm po wykryciu dywanu, aby ograniczyć ryzyko jego zamoczenia. W innych urządzeniach ochrona może opierać się na zapisanych strefach bez mopowania, dlatego warto sprawdzić sposób działania konkretnego modelu.

Jaki robot sprzątający wybrać – z LiDAR-em czy kamerą?

Najlepszy wybór zależy od charakteru mieszkania i codziennych potrzeb domowników. Do mieszkania o uporządkowanej przestrzeni dobrym rozwiązaniem może być robot z nawigacją LiDAR, taki jak Roomba® 115 Combo. System ClearView™ pomaga tworzyć mapę i planować przejazdy, a dodatkowy laser wspiera wykrywanie przeszkód.

Do domu z dziećmi i zwierzętami, w którym często pojawiają się zabawki i inne przedmioty na podłodze, warto rozważyć model łączący LiDAR z wizualnym rozpoznawaniem przeszkód. Takie połączenie oferuje Roomba® Plus 675 Combo, wyposażona w ClearView™ Pro i PrecisionVision™ AI.

Do rozbudowanego domu z wysokimi wymaganiami dotyczącymi automatyzacji sprzątania można rozważyć Roomba® Max 876 Combo. Model wykorzystuje zaawansowaną nawigację i rozpoznawanie przeszkód, a dodatkowo oferuje technologie mopowania ThermaMist™ i PowerSpin™ Max.

Nie należy jednak wybierać robota wyłącznie na podstawie liczby czujników. Liczy się również to, jak współpracują one z systemem sprzątania, aplikacją i mechaniką urządzenia.

Trzy rzeczy, które warto sprawdzić przed zakupem

1. 1. Jak robot tworzy i zapisuje mapy? Sprawdź możliwość podziału pomieszczeń i ustawiania stref.
2. 2. Jakie przeszkody rzeczywiście rozpoznaje? Nie zakładaj, że każda kamera lub każdy laser wykryje wszystkie przedmioty.
3. 3. Jak radzi sobie w Twoim domu? Weź pod uwagę słabe oświetlenie, dywany, progi i przestrzeń pod meblami.

Odpowiednio dobrany system nawigacji ułatwia codzienne sprzątanie, ponieważ pomaga robotowi poruszać się sprawnie i docierać do dostępnych miejsc.

FAQ – najczęściej zadawane pytania

Najważniejsze informacje w skrócie