智能扫地机器人行业发展分析文档格式.docx
《智能扫地机器人行业发展分析文档格式.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《智能扫地机器人行业发展分析文档格式.docx（32页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。
扫地机器人行业增速低于预期的风险；
竞争过于激烈，导致扫地机器人价格下滑过快等。
图表目录
图表1米家扫地机器人构成5
图表2扫地机器人各类传感器汇总6
图表3：
扫地机器人是具备感知、决策、执行的服务机器人7
图表4：
扫地机器人“无人驾驶”体系8
图表5：
单吸口式扫地机器人9
图表6：
中刷对夹式扫地机器人9
图表7：
ROOMBAI7+搭配了CLEANBASE底座9
图表8：
IROBOT软件研发人员迅速增加10
图表9：
IROBOT与GOOGLE合作完善智能家居服务10
图表10：
TRILOBITE扫地机器人11
图表11：
IROBOT的PACKBOT军用机器人12
图表12：
IROBOT的ROOMBA系列机器人12
图表13：
IROBOT实现了扫地机器人商业化13
图表14：
路径规划逐步成为主流14
图表15：
VSLAM算法逻辑处理过程15
图表16：
双十一多款全局规划类产品成为爆款16
图表17：
全球扫地机器人市场保持年化20%增速17
图表18：
美国、欧洲、亚洲是主要消费去区17
图表19：
全球扫地机器人市场格局较为集中18
图表20：
国内扫地机器人市场5年7倍18
图表21：
线上成为主要销售渠道18
图表22：
国内扫地机器人市场格局19
图表23：
扫地机器人行业未来年渗透率与年市场空间测算20
图表24：
扫地机器人逐步走入了全局规划时代21
图表25：
国内机器人性能不输于海外品牌21
图表26：
消费者仍对于扫地机器人有更高要求25
图表27：
科沃斯UNIBOT管家机器人初具智能家居平台性26
图表28：
扫地机器人渗透率将逐步提高27
1扫地机器人-智能家居的代表
1.1扫地机器人的构成
扫地机器人发展至今，已有20年多年的历程，其逐步形成了自身特有的形态、工作原理。
扫地机器人主要形态为一个圆柱形，而圆形的设计在20年的行业发展中，一直沿用至今（最早是为了扫地机旋转时降低尾部刮碰到障碍物的概率），根据对于扫地机器人的拆解，它由微电脑控制（大脑），可实现自动导航，并利用吸尘器对地面进行清扫和吸尘，通过传感器（眼睛耳朵）实现对前方障碍物的躲避和绕过可以使所到角落得到清洁。
它底部前面一个万向轮，左右各自一个独立驱动的行走轮（四肢），有风机，由可充电电池供电，由直流电机驱动。
扫地机器人是一个完全自动化的产品，完整拥有人的眼睛耳朵、大脑、四肢能力，凭借着对于清洁功能的强化、智能化水平的提高，它将最终实现解放人们大量的清扫时间，完全自主得完成地板的清理工作。
图表1米家扫地机器人构成
资料来源：
公开资料，太平洋研究院整理
行走结构：
具有三个轮子，其中两个轮子为驱动轮，一个轮子为万向轮，万向轮的设计是为了实现机器人的拐弯动作，扫地机器人的运动通过两个步进电机带动左右两边的驱动轮转动。
感知结构：
传感器是扫地机器人的重要组成部分，扫地机器人只有通过传感器才能获得外界信息。
扫地机器人使用的传感器主要有红外线传感器、视觉传感器、超声
图表2扫地机器人各类传感器汇总
传感器名称
原理作用
LDS激光测距传感器
当激光投射到障碍物上时，会在传感器里形成光斑。
同时，图像传感器会根据光斑的像素序号来计算到激光测距传感器的中心距离。
全向压力传感器
LDS激光测距传感器上盖配备全向压力传感器，顶面360度全方位灵敏感应轻微碰撞，防止机器人上方卡住。
超声波传感器
整颗传感器由负责发射超声和负责接收超声两部分组成，声波在空气中传播的速度是340m/s，根据发射和接收的时间差可以计算并得到与障碍物距离，从而避免碰撞，透明物体也能正确感应提前减速。
沿墙传感器
沿墙传感器（激光、红外传感器）的作用下，在清扫墙边缝隙的过程中始终和墙精确保持约10mm的距离，同时配合边刷高速旋转可以彻底将墙边缝隙的灰尘清理干净。
三轴陀螺仪和三轴加速度计
加速度传感器和陀螺仪传感器往往封装在同一个IC内，传感器IC内部集成了很多前端处理电路，然后采用标准的通信协议，如IIC、SPI等，将机器人的角加速度和线加速度以一定的格式发送出来。
陀螺仪可以检测在yaw/pitch/roll方向的角度变化，从而判断机器朝向，而三轴加速度计则可以判断扫地机器人在X/Y/Z三个轴的加速度，用来判定机器是否倾斜或有无突然的碰撞等状况。
悬崖传感器
悬崖传感器感应台阶高度，每个传感器由一个红外发射管和红外接收管组成，传感器安装于底部，红外发射管每隔一段时间向地面发射红外射线，如果较长时间才返回或者没有返回，则表明底盘与地面距离较远，这样就能避免跌落。
跌落传感器
通过检测轮组是否在被压迫状态，以判断当前机器是否正常运行，当轮子离地后，会立刻停止工作，大大的提高了搬运过程中的安全性。
霍尔磁性传感器
无论用户是忘记安装尘盒还是滤网，均能正确检测，避免用户遗忘安装尘盒或滤网带来风机受损。
电子罗盘传感器
通过磁场感应，准确识别虚拟墙。
回充传感器
控制器会向红外线发射器发送信号，红外线发射器向四周发射红外线。
碰撞传感器
在扫地机器人的前端设计了约180°
的碰撞板，在碰撞板左右两侧各装有一个光电开关。
光电开关由一对红外发射对管组成，发光二极管发射的红外光线通过扫地机器人机身特制的小孔被光敏二极管接受，当机身碰撞板受到碰撞时，碰撞板就会挡住机身特制小孔，阻碍红外线的接受从而向控制系统传达信息。
视觉传感器
利用高清摄像头向上拍摄天花板图像的偏差变化实现定位，这种定位方式因为是通过比对参照物的特征信息来确定位置，因此参照物的特征信息、环境光源、机器人硬件配置等因素会对定位的精确度产生影响。
CSDN，太平洋研究院整理
扫地机器人PCBA:
是扫地机器人的大脑，由电子元件、芯片等组成，主要是整个扫地机器人的控制终端，连接到每个传感器或者马达控制位置。
清洁结构：
清扫结构主要是边刷、滚刷、杂物盒、电机，类似于吸尘器的结构，通电后高速运转，使吸尘器内部形成瞬间真空，内部的气压大大低于外界的气压，在
边刷主要为解决圆形
形态有死角的问题。
移动电源：
移动电源需同时为移动机构提供动力，为控制电路提供稳定的电压，为各个模块提供能源。
自动返回充电对扫地机器人非常重要，因为在扫地机器人自带的充电电池电量有限，不一定能保证完成清扫任务，这就需要扫地机器人能自动对接充电。
扫地机器人通过红外线信号来确定充电基座位置，并自行运动到充电基座，完成自动充电。
本质上来讲，扫地机器人是一个彻底解放，在产品达到一定阶段，将有望实现对于人力的完全替代，类似于洗衣机等产品，将人从繁重的日常家务中解放出来。
从服务机器人角度，这些零部件赋予了扫地机器人的感知、决策、执行功能：
1、感知：
家庭的工作环境下，对家庭环境建立理解，主要靠传感器、传感模组做到的，无论是扫地机器人上LDS（激光雷达）的传感模组，还是视觉V-SLAM的传感模组，都是用于本身工作环境下的信息收集。
2、决策：
算法和算力，算力是指的用什么样的芯片将信息处理，主要要求是运算速度要快，能耗要低，算法是在同样的信息进来的情况下，使得信息产生的判断、决策是最优的，规划路线使得机器人在行动过程中，打扫效率、覆盖面积达到最好的效果。
3、执行：
一个是行走，一个是清洁，行走要具备规划性、有效壁障、跨越障碍（门槛、地毯与地面的高度差等）、脱困能力（比如机器人会卡在一个地方出不来），能够独立完成1次清扫。
清洁的好与坏，为把该吸走的垃圾都打扫干净。
图表3：
扫地机器人是具备感知、决策、执行的服务机器人
感知：
激光雷达、超声等传感器
扫地机器人
决策：
软执行:
电
件算法，机
芯片
太平洋研究院整理
1.2扫地机器人=吸尘器+SLAM算法+传感器+人机交互
而智能扫地机器人不仅仅是简单的吸尘器，它是吸尘器+SLAM算法+传感器+人机交互的融合，有明显区别于一般家电产品：
1、智能性：
家庭服务机器人的智能性体现在其先进的算法上，在初代的扫地机器人中，只应用简单的传感器处理，智能化程度不高，随机乱撞问题明显（基本是以时间为代价，完成对于房间100%清扫），漏扫率和清扫的重复率都髙，针对于这一痛点问题，行业陆续提出了陀螺仪、激光雷达、摄像头等传感器以及SLAM算法来不断提高扫地机器人的智能性，优化清扫效率，扫地机器人目前的控制算法、智能化程度远远强于一般家电产品，已经形成了针对于家庭环境的“无人驾驶”系统，并且随着传感器模组、芯片的升级，软件算法的迭代，其智能性还有进一步提升的空间。
图表4：
扫地机器人“无人驾驶”体系
《智能扫地机器人技术的研究与实现》、太平洋研究院整理
同时，智能性人机交互，还体现于APP控制，通过手机，随时随地即可实现家庭清洁。
未来，类似于看护、巡逻等更多功能的集成，意味着更多的数据积累，通过APP和大数据等技术领域的持续研发，一键化满足消费者从产品到服务全方位的个性化需求。
2、可持续升级：
扫地机器人产品仍在不断升级过程中，硬件模块包括传感器、主刷清扫组件、充电座等多个模块均为定制化产品，软件模块的功能也在近年来快速更
迭、增加。
往后看，软件方面的能力将会变的越来越重要，软件的迭代速度远快于硬件，差异化竞争将更多集中在软件领域。
硬件模块：
主要针对于清洁性能提升，最为明显的是主刷的设计，从最开始仅仅基于吸尘器改进的真空吸结构，到后来增加单滚刷来加强清扫能力，一直到现在市面上比较主流的双滚刷结构——胶质滚刷加毛质滚刷，面对吸尘口相对转动，配合边刷，最终达到系统清扫的目的，对于一些粘性脏物时，其清洁效果更为明显。
图表5：
单吸口式扫地机器人
图表6：
中刷对夹式扫地机器人
iRobot官网，太平洋研究院整理
在充电座也有创新，在2018年的iRobot的新品中，i7推出了在充电设备的设计上，Roombai7+会带来一个全新的概念，其将可以搭配CleanBase底座完成自我清倒垃圾，事实上搭配CleanBase底座使用，Roombai7+机器人甚至可以完全独立运行一个月左右，自主完成充电和清倒垃圾的动作。
图表7：
Roombai7+搭配了CleanBase底座
软件方面变得越来越重要：
1、在硬件模块解决了基本清扫能力之后，龙头公司逐步加大了对于软件方面的投入，类似于iRobot的软件工程师：
硬件工程师人数从2012年前的1：
8，到目前提升到1：
3。
而科沃斯的募投项目中加大了对于软件方面的投入，包括打造机器人互联网生态圈项目，主要投向为APP开发、大数据中心建设、语音图像识别等。
2、从产品层面，近年来软件方面的功能更新层出不穷，包括高精确的地图、语音交互、断点续扫等，都已经成为消费者的核心关注点。
图表8：
iRobot软件研发人员迅速增加
iRobot软件研发人数
90
80
70
60
50
40
30
20
10
2013201420152016
iRobot年报，太平洋研究院整理
3、唯一移动：
扫地机器人作为所有家居中唯一一个可以动起来的产品，其未来的特别在于未来物联网/智能家居市场，扫地机器人将成为新
兴参与者，并有望占据越来越重要的位置。
通过不断完善物联网相关技术，让机器人逐渐演变成为连接互联网、物联网的入口，建立家庭-人-机器人-万物的智能连接。
扫地机器人企业已经初步开始探索家庭互联的模式。
2018年11月1日，谷歌和iRobot宣布他们正在合作，利用iRobot机器人吸尘器收集的地图数据改进智能家居技术。
这两家公司表示，其目标是通过利用iRobot收集的独特数据集来完善智能家居服
务，这些数据对其他智能家居设备非常有用。
这些地图可用于定位Wi-Fi连接照明等产品，例如，自动为客户卧室，厨房等的灯光指定名称和位置。
图表9：
iRobot与Google合作完善智能家居服务
2扫地机器人发展历程
2.1第一阶段：
清洁功能逐步成熟，具备实用价值
二十世纪九十年代末至二十一世纪初，得益于微电子技术的跨越式发展，集成电路、算法程序、机器的融合成为了流行趋势。
包括戴森、松下、伊莱克斯等多家海外知名的家用电器制造企业将研发方向瞄准了智能扫地市场，吸尘器与计算机技术不断碰撞，最终以智能扫地机器人的身份登上了历史的舞台。
1997年第一代扫地机器人诞生于瑞典伊莱克斯专业家电制造商，其在BBC的科学节目《明日世界》中重点将产品推荐，2001年，伊莱克斯正式将其量产产品推出，名为
）智能扫地机器人，三叶虫也是整个行业的雏形。
智能扫地机器人三叶虫的机身采用圆饼形设计，塑料外壳。
依靠单片机控制底部车轮自主行动，清洁方面有一个可拆卸滚桶刷和轻型真空泵，采用滚扫为主抽吸为辅的清扫方式。
机体装置的反射式超声波传感器为机器人提供了壁障能力。
当其完成了清扫任务或内置镍氢电池电量低时，会自动返回电源处充电。
三叶虫的储尘箱满后，会自动发出报警。
该机器人还配有磁条，用来限制其活动范围，避免进入卫生间或者从楼梯上跌下。
扫地机器人基本框架已经逐步形成。
但是由于其运行速度缓慢（算力不够）、高度设计不合理、昂贵的价格，导致市场表现非常一般。
图表10：
Trilobite扫地机器人
英国公司Dyson（戴森）曾于2001年设计了一款名为DC06的扫地机器人，但因为价格过于高昂，并没有推出市面。
这款吸尘器搭载了超过70个传感器、两台机载计算机，有着强大的吸力和精确的探测，价格达到3000美元。
2002年，一家军工机器人企业转型家用市场，将整个扫地机器人带入商业化阶段。
iRobot最开始产品为军用机器人，比如Packbot，2001年9.11恐怖袭击事件中投入搜救行动一举成名以来，它便被广泛的应用在了军事、救援等重要领域。
作为一个军工企业，iRobot在传感器、硬件的设计都具备非常强大的技术积累，2002年的Roomba就是iRobot转型家用的首次尝试。
起初iRobot公司只生产了15000多台，但是在发布会上就销售了1万多台，他们预感到强烈的市场需求，于是同年圣诞节又追加生产了5万台，以满足节日需要，这一成功动作之后，正式开启了扫地机器人的发展爆发阶段。
图表11：
iRobot的Packbot军用机器人
图表12：
iRobot的Roomba系列机器人
iRobot推出Roomba系列扫地机器人，其最大的意义在于它的“三段式清扫结构”专利发明，这也是沿用至今，许多扫地机均采用的“边刷+滚刷+吸尘口”的清扫结构，其中相对于其他二段式清扫结构的产品来说，重点是在边刷与吸尘口之间增加了一个V型滚刷，目的是通过滚刷高速旋转可以扫起被静电吸附在地面上的灰尘，清扫能力强于只有真空吸尘口的扫地机。
随着美国市场的成功，iRobot在2008年逐步走上了海外市场扩张的道路，目前来说，海外与国内比例各占一半。
在战略上，国防军工业务由于市场的萎靡，iRobot把重心向家用服务机器人领域倾斜，2016年彻底将国防军工机器人剥离出了上市公司。
图表13：
iRobot实现了扫地机器人商业化
10.0070
9.0060
8.00
7.0050
6.0040
5.00
4.0030
3.0020
2.00
1.0010
0.000
净利润（亿美元）毛利率（%）海外占比（%）
2.2第二阶段：
智能化提升过程中，成为70-80分产品
但是在解决了清扫的基本功能之后，仅仅使得扫地机器人产品具备了初步的实用价值，对于实现完整的清扫，仍然有着很多的问题，使用者开始频繁关注漏扫、重复清扫、清扫路线混乱、无法实现好的物体识别等问题，对于现有的产品，有着较多的质疑。
扫地机器人的核心问题，逐渐从功能性向智能性转型，由基本的清扫功能，到清扫效率、清扫质量的提升。
随着2010年neato的创始人贾科莫马里尼，在美国加州硅谷推出了一款使用激光雷达测距的扫地机器人，装备了一个激光发射器，一个激光接收器。
在工作的时候，发射器发射激光，遇到障碍物之后，激光会反射反射，光会被接收器接收到，通过计算发射器和接收的时间差。
利用光速恒定的原理以及一系列的算法，能够算出障碍物与机器之间的距离，生成地图，根据地图，进行有规划的弓形清扫模式，随后，戴森、iRobot相继提出了视觉导航方案，利用视觉传感器而非激光雷达，实现地图建立、路径规划等功能，至此，SLAM算法+传感器（激光雷达或视觉）+专属芯片方案出现在人们的视野中，实现了对于随机类缺陷的解决。
图表14：
路径规划逐步成为主流
这一个阶段的提升主要围绕着传感器、算法方面，根据导航规划的分类，我们可
1、随机类：
随机碰撞方式，没有任何路径规划功能，清扫覆盖率低，实用性很较差，主要为之前市场上的主流产品以及目前市场上千元以下级别的扫地机器人，代表机型包括Roomba5系及以下产品，科沃斯朵朵/魔镜。
2、局部规划类：
陀螺仪+加速度计导航是惯性导航系统的一种利用惯性元件，测量载体本身的加速度和角速度，经一系列运算后得到载体的导航参数，从而达到对载体导航定位的目的。
该方案可以实现有规律的弓字形清扫。
缺点：
加速度经过两次积分形成的位移数据会有累积误差，轨迹偏差会随着清扫的过程越来越大；
为没有其他类型的感知信息，对于相对复杂的房型会有漏扫的情况。
没有全局地图，只能根据位移生成轨迹图，故无法实现回充续扫以及被移动后的位置检测。
Roomba6系/7系/8系产品，科沃斯DD35\朵朵S，市场上的售价基本在1000-2000元，。
3、全局规划类：
针对于局部规划产生的误差，可以用视觉/激光雷达去弥补IMU的累积误差，并且形成全局地图，可以实现回充续扫等功能。
代表的品种有LDS：
小米一代、石头、科沃斯DG/DR/DN；
Vslam：
Roomba9系产品（首款R980/R960）、科沃斯DJ35、neato（最早推出激光雷达），售价在1500-3000元之间。
一般而言，全局规划类主要分为两种解决方案：
1、LDS方案。
LDS激光测距传感器，当激光投射到障碍物上时，会在传感器里形成光斑。
优势在于建图和定位精度较高；
可以实现全局定位，回充续扫等功能。
激光雷达成本相对较高；
激光雷达的机械特性导致其易损坏，寿命有限；
信息有限，只能提供二维平面的点云数据，没有其他信息，无法识别障碍物的类型，对于这个平面之外的物体，比如低矮障碍物（扫地机器人机身9cm以下）也无法进行感知。
2、VSLAM方案。
V-SLAM又叫图像位移定位，是采用深度摄像头元件的导航方式，通过高清摄像头，利用小孔成像的原理来采集环境信息，光线照到物体发生漫反射，通过小孔，在摄像头内的光学感应元件上形成一个倒立的影像。
影像大小和影像到小孔的距离与实际物体大小和物体到小孔距离比例一样（影像大小/影像距离=物体大小/物体距离），从而得到一个等式，进一步可以计算出物体大小和物体距离，进一步构建地图。
优势在于可以从图片中提取更多属性信息，占用空间小、成本低。
缺点在于受环境光照、参照物的特征信息以及
机器人硬件条件，这三大因素会对精确度产生影响，导致定位精度的稳定性不够。
另外，过于复杂的环境，会导致信息量会暴增，算法复杂度上升，也有可能影响精准定位。
升级会员 