银星智能扫地机器人当前总年产量 300 万台，年销售额超 10 亿元。据 2020 年中国海关出口数据显示：ODM 出口的扫地机器人中，每 4 台就有 1 台来自银星智能。公司每年研发投入占总收入的 10% 以上，在扫地机器人的运动控制、传感器融合、SLAM 算法、人机交互、AI、IOT 等领域始终保持行业领先地位。

公司成立 16 年来，坚持深耕于扫地机器人的技术创新与产品研发，在模组、算法、深度清洁等模块都有着深厚的技术沉淀和突破。首先在运动装置方面，银星智能自主研发的无刷左右轮，创新性地采用了无刷马达作为轮子的驱动。相较于传统的有刷马达，使用无刷马达的左右轮能够做到无级调速，尤其是在低速运行的整体性能优于有刷马达。这不仅对扫地机整机的工作寿命有优化提升， 解决了扫地机轮子积碳的问题，还对扫地机算法上的运动控制、路径规划有着明显的改善作用。

其次自主研发的防水无刷风机，采用创新的、完全自主专利的结构设计，能够显著优化风机的防水能力，使其适应于更加复杂或恶劣的工作环境。

在传感器模组方面，也自研出小尺寸 TOF 激光雷达，采用先进的 D-TOF 技术进行测距，即通过光飞行时间测量法进行距离的测量。相较于目前市场上应用较多的三角测距雷达， TOF 能够测量更远的距离。同时使得 TOF 雷达能够制作成半封闭式或全封闭式，不仅体积更小，且防水防尘效果也有显著提升，让搭载该雷达的扫地机能够兼容到不同环境下的工作。此外银星智能引入机器视觉技术，搭载视觉避障模组以提　高扫地机的整体避障能力。目前业内使用的摄像头对标人眼， 通过处理器& 摄像头来模拟人类视觉功能。机器视觉的出现， 让机器人能直观获取相关视觉信息并加以理解运用。

在纯硬件图像显示层面，摄像头功能在很多方面超越人眼本身：

1.反应速度：对快速运动物体的成像能力;

2. 感光光谱：对紫外线、红外线等人眼不能感知的部分， 机器视觉可以实现成像;

3. 机器视觉对灰度分辨能力强，人眼则对色彩的分辨能力强;

　　图 1 TOF 激光雷达

图 2 视觉技术

4. 机器视觉稳定，无疲劳问题，一致性高。

而在涉及感知处理方面，机器视觉还有很大提升空间。经过深度学习之后，保证数据量足够的情况下，机器视觉的识别能力得到较大提升，使得扫地机器人在重定位、场景分类、避障等方面的优势都逐步得以体现。

在扫地机的实际应用中，单目视觉可用以物体识别，但无法感知物体的真实尺寸和距离，需要结合里程计、IMU 等做运动感知器件的数据补充，才能够用于 Vslam 导航。相较于单目视觉技术，双目视觉在结构上就更接近人类双眼，通过左右目图像的视差进行计算，用以感知物体的大小及与物体的距离。从算法实现的难度上，双目比单目低很多，但是成本提高不少。受识别距离的限制，在全局建图中应用还有待性能提升，目前主要应用于避障和局部建图。

软件算法方面，银星智能布局惯性导航，激光导航和视觉导航三大导航技术。分别利用陀螺仪，激光雷达以及摄像头， 结合先进的惯导算法，激光 slam 和 Vslam 技术完成扫地机的清扫和控制。利用合理的智能分区技术，将家庭环境划分为不同区域来分别清扫，通过此技术，扫地机器人面对不同家庭环境时便能够更精细化地进行规划清扫。同时结合路径规划，运动控制等相关技术完善扫地机的清扫规划，让扫地机变得更加智能。

未来，银星智能将持续导入 AI 智能识别和控制技术，使得扫地机器人更加智能、人性化，由此更全面地完成扫地机器人本身的使命，满足用户日益纷繁多样的产品需求。