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2020-10-12 08:43 主页 来源:未知
智能家居好物  赶紧看看吧




前言
在深入评测石头 T7 pro和科沃斯 T8 AIVI之后,已经有一段时间了,期间听到了特别的,质疑的声音,作为一个扫地机界的新人,本人投入了更多的时间,更认真地态度,对两款扫地机进行了非常细致,相对全面的测试,当时的结果已经在文章中有体现,不过接下来发生的事情,确实超出本人的预料了,当然,从整体来看,本人的结论不会改变。就石头T7 pro和科沃斯T8 AIVI相比较,石头还是更好一些,而这篇最主要的,是对上一篇横评的补全,和深入解析。
 
之后看到众测上了科沃斯 T8 ,可惜的是我也没申请众测,所以它做的怎么样,我不清楚,但是有些东西是不会变的,例如硬件做工,软件设置,例如对产品本身的定义,对避障的思路,理念,一款产品,从外包装,到内部设计,做工用料,直至扫拖展现,都体现了一家公司的调性,这也是为什么本人会不惜找朋友一起拆了两者,就是为了看看内部,是否表里如一。
 
相关技术参数
这里再重申一下,上次横评的两款分别是石头 T7 pro和科沃斯T8 AIVI,非T8 MAX,两者是有差别的。其次本人接触的设备不过是360 S6,石头 T7 pro和科沃斯 T8 AIVI三款,所以更多地经验就在这三款上,但是!就如我刚才说的,一款产品,特别是旗舰产品,最可以体现一家企业的调性。
 
石头 T7 pro:双目立体避障,拥有两颗500万像素的双摄像头,支持红外,激光雷达导航规划,电控水箱蠕动泵,吸力2500Pa,5200mAh额定容量,高通骁龙625去除基带版处理器,8G+8G存储,这些在上一期横评中已经说明,有个别人喷安全性?只不过是横评内容太多没有放相关技术而已。
 
 
 
科沃斯 T8 AIVI:单目避障,一颗200万像素的摄像头,122度广角,针对性识别。激光雷达导航规划,电控水箱蠕动泵,吸力1500Pa,4800mAh额定容量,Rockchip PX30,瑞星微的CPU,4核A35应用处理器,存储未知。至于摄像头安全认证方面嘛,没看到,考虑附送视觉识别传感器挡片,如果不用我能认为它有泄密风险吗?
 
 
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问题之一:摄像头的安全性问题,石头有安全认证,而科沃斯没有,结果意外不?
 
科沃斯T8 max/power:两个型号其实就是一款产品,至于为什么两个,我不清楚,知道的可以聊聊,其和AIVI的主要差别是加入了3D结构光,摄像头换成了景深摄像头,无法观看,其他调整产品未拿到,所以暂时无法做判断,毕竟加入3D结构光内部是否有调整,是不得而知的。
 
那么3D结构光是个啥呢?其实还是要从手机说起,其实聊到这个就不得不提苹果的Face ID,即人脸识别技术,其原理是将激光散斑图像投射到物体,再由红外相机接收物体表面反射的散斑信息,由处理器处理后,就可以得到物体结构信息,以识别物体。
 
那么科沃斯使用结构光的意义在哪里呢,用于识别物体结构自然是很棒的一件事,那么aivi和max能有多大差别呢?暂不得而知,不过后续评测会给你们答案。
 
 
 
 
 
扫地机的关注点
从硬件层面来看,可以看吸力,电池容量,续航,扫地机尺寸, 吸口尺寸,滤芯尺寸等等,如果可以拆机,还可以看到结构做工,硬件配置,防水处理等。
 
软硬件搭配干活不累,硬件层面的优秀并不能完全代表性能优良,软件配合也是至关重要的,除了APP自身之外,更多的是在使用中的表现,从大了说清扫的是不是彻底,清扫面积如何,耗时等,往细了说,越障,脱困,防掉落(楼梯),再定位等等,都是关注点,如果再往下深挖,例如夜间避障情况,对单一障碍物的躲避情况,多障碍物下的清扫情况等等,都是可以深聊的。
 
所以,在之前的横评中,本人做了一些尝试,为了证明内部结构和硬件水准,本人也做了拆机,结果如何大家也都看得到,而今天,本人再次做一些尝试,除了之前的测试之外,本人将细分测试和测试场景,以期获得更多地测试细节。
 
 
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清扫能力(覆盖率)
扫地机,它最初的设计要点就是作为清扫工具,最初的产品对于拖地一块基本上就是顺带一下,甚至没有做专门优化,这也导致卡脚卡到的情况时有发生,最后两个卡脚全部卡断,只能弃用。所以其清扫能力是最基础的要求,细分清扫能力,可以看清扫面积,清扫时间,和清洁程度。
 
如下图中的测试,为多障碍物模拟测试,所以地图上有大量障碍物。
 
石头清扫时间为73min,共71㎡,平均约1.028min/㎡,而科沃斯T8 AIVI则是57min,58㎡,平均0.98min/㎡,折算成秒就是61.68s对58.8s,从单位速度上科沃斯稍占优,而清扫面积上,则是石头占优秀。
 
 
 
但是在实测过程中也的确遇到了科沃斯因为拖鞋无法进入内卫的问题,这属于避障能力一块,稍后会详细解读。
 
再配合对比清扫面积,你是不是有啥结论出来?没错,就是避障,我们先给结论,后面我们就详细谈避障能力,这个是本文重点。
 
清扫能力对比
 
 
 
发现问题没有?单位用时相差不大的情况下,石头比科沃斯多清扫了13㎡,不小的数字了。问题就在我说的,避障!
 
覆盖率进阶测试
这是后加的测试,也是本人首次深度测试饭厅的椅腿森林,和客厅部分细节,从这可用更清晰的了解科沃斯和石头的 理念,左侧石头耗时108min得到了67㎡的清扫面积,而右侧科沃斯耗时98分钟得到了55㎡的清扫面积,两者相差了12㎡的差距,
 
 
 
我们来细致对比椅腿森林,明白没,原理是所有椅子的前端与桌腿平齐,扫地机可以通过椅腿进入桌底,而没有其他空间可以进入桌底。一张桌子,共六把椅子。
 
 
 
结果如下,左侧石头完美进入桌底并清扫,桌椅腿部基本上全覆盖完美穿越,而右侧科沃斯则完美避开,虽然有穿越椅腿的动作但是很少,仅有两处。
 
 
 
其实在后续的长侧中也发现了,科沃斯过度避障导致的某些区域无法进入的问题,其实和椅腿森林的情况是如出一辙的,科沃斯的算法问题,其实严重削弱了清扫覆盖率。
 
 
 
避障能力
有了摄像头自然可以识别,涉及到识别就要聊聊 避障问题了,这也是为什么石头比科沃斯多了13㎡的原因,在多障碍环境下的清扫情况。
 
下图的测试是霸天虎的模拟测试后的规划图,大家发现什么没有?两者地图的差异不用我来说了吧?
 
 
 
当时的实际情况是霸天虎被推着走,从地图规划的角度来说,石头是远比科沃斯好的,但是从避障的角度看呢?确实是科沃斯对霸天虎的碰撞次数更少,为什么?避障!!!
 
 
 
 
 
没错,为了这期原创,本人冥思苦想了很久,为什么科沃斯的路线会那么的迷,但是确实在尽力避障,而石头则相反,不光在边缘疯狂试探,就是干脆推来推去的。
 
那我们回头再来谈,为什么科沃斯面对50cm的距离的内卫而不进,石头却毫无影响可进可出。
 
 
 
那是因为它识别到了左侧的拖鞋,那我可以给一个我的想法,如果拿拖鞋出来做单独测试,我可以笃定的认为,石头一样会不断试探甚至接触,推动拖鞋,而科沃斯会尽力不碰到拖鞋,那么到此,我就要再聊最终的话题,物体的识别是否有必要!
 
石头的思路:首先双目识别物体,尽力确定物体本身的类型,确定物体类型的同时也能确定它能不能碰,是否需要避开,比如霸天虎是可以碰的,拖鞋可以碰,数据线可以碰,那么有什么不能碰?狗屎!
 
 
 
科沃斯的思路:只要我看到的,我尽量不碰,一切可以识别的物体,而不碰到成为唯一目标的时候,清扫线路也就随之改变,当然AIVI由于单目只能平面,识别能力有限,自然不可能和带3D结构光的MAX对比,但是总的思路是不会变得。
 
 
 
更为简单的叙述,即石头先识别后确定如何避障,而科沃斯的最终目的是全部避开,不碰。谁更优谁更劣?
 
从本人的实用角度来说,石头明显更好,而科沃斯要差一些,但这仅仅是对比AIVI,而非MAX,而MAX的3D结构光+单目景深摄像头从识别能力可以提升多少 ,其实我是非常有兴趣的。而就AIVI来说,难免有为了避障而避障的嫌疑,因为,它让科沃斯T8 AIVI的清扫面积比石头少了整整13㎡,你觉得呢?
 
越障能力
翻越障碍能力,但是需要注意的是,所有的扫地机都有一个阈值,即可以爬上,但是有可能会卡住的阈值,可能是一个小阶梯,也可能是一个地毯,比如本人家中的内卫,AIVI就折戟沉沙了,出不来,问题是地毯不常有,门槛条却一定会有。