艾罗伯特 Roomba i7+ 扫地机器人使用总结(导航|清洁|功能|噪音|集尘系)

【什么值得买 摘要频道】下列精选内容摘自于《家电启示录 篇七：会自己倒垃圾的扫地机器人：iRobot i7＋ 附iRobot扫地机器人行为解读》的片段：

作为一个扫地机器人，首要order是：我在哪儿？要到哪儿去？怎么去？除此之外智能程度比较高的话还有：去不了怎么办？能不能去？

另外还新增集尘系统测试，主要测试高效性，以及对各种污垢、垃圾的清理能力。

这里主要测试分为以下部分：

1.APP使用评价。

2.导航/规划系统。

3.清洁效果测试。

4.悬崖探测测试。

5.学习/记忆功能测试。

6.噪音测试。

7.防缠绕测试。

8.CleanBase集尘系统测试。

1.APP使用评价

说在前面：iRobot i7+作为一款学习型扫地机器人，首先是需要调教的。

比起上代9系，这代i7+在使用之前是需要进行一定的环境学习。

介于上篇评测评论是两个极端的方向，爱的非常爱，讨厌的非常讨厌，我这里也顺便做个讲解。

有的说小米吃灰了，iRobot 980 完美。

有的说iRobot垃圾得不行，用一次就退货了，比米家石头差太多。

体验差别巨大，这里其实主要在于对iRobot的行为不太了解，实际上过了学习阶段每天计划任务启动不用管，稍微清理下障碍物就行了。

首先要连接扫地机器人，引导过程比较直观也简单，一次连上，需要注意的是仅支持2.4gHz频段wifi。

为达到最佳体验，这里还是建议重置多试几次，可能需要试出最合适的连接路径，另外包括更新也是属于比较慢的速度。

首次清扫提示可以激活智能地图，不同于9系列，这里地图升级为可自定义房间以及分区清扫。

APP建议首先进行地图训练，训练模式时机器人在关闭胶刷和吸尘器的状态下进行模拟的全房覆盖清扫记忆，减少噪音及电池损耗，可以多跑几次，直到地图完成。

iRobot（9系以及i7+视觉导航款）必须配合APP进行全屋学习，前3-5次清扫基本都处于学习状态，学习状态的扫地机器人会反复往返于家中的各个角落，在路口原地打转，去过的地方又去第二次等等，这个过程确实看起来简直傻得不行。

像上图这个过程，我一眼可以看出来，这是在拍全景图，玩过摄影的都知道全景拼接是怎么拍的，说是傻转我也不反驳，所以到底傻不傻还是靠自己判断了。

加上默认的自动模式会根据地面状况进行一次/多次清扫，以及细致的边角清扫，100㎡的房在前几次的清扫时间上会达到1.5-2小时左右，所以以这个时候的效率或者路径来评价全房的清扫效果是不够的。

iRobot Roomba 970并没有这样直观的地图学习提示，所以前几次清扫的表现作为与其他扫地机器人的对比评测标准结果可想而知了。

最后三次为开启一次清扫，相同面积的清扫记录，时间上是在不断的优化的，也与地面干净程度有关，三次均为同一天启动，显然污垢少，清扫时间更短。

房间扫描完成后，可以设置间隔分隔以及指定房间名字，这与目前大多数国产一样，可以智能化分，分区清扫。

但存储地图的能力上iRobot Roomba i7达到了惊人的10张地图，且可以自动识别所处的环境对应的哪一张，多楼层也能轻松搞定。

不同的是iRobot Roomba i7+ 可以对多个楼层进行地图学习及记忆，记住多达10个不同的家居平面图, 并且在早餐或者傍晚光线较弱的时候也可以通过训练增强弱光下的地图记忆。

多份地图，实际上这是针对欧美国家的多层独栋别墅服务的，进入其他曾经去过的空间不至于需要重新学习，节省时间，保持多层清扫的高效性。

在学习地图这里有个“也许不久即会推出”，iRobot似乎埋了个伏笔，也许在为能够让扫地机器人多楼层工作的升降设备预留了空间，从一楼扫到四楼并自动倒垃圾，未来看样子很美好。

另外，配备了Clean Base的Roomba i7会在通行后识别充电集尘座，并多出一个清空集尘盒的按钮，可以手动开启集尘盒清理，关于集尘盒下文将进行解读。

iRobot的APP比起其他家的少了一点可玩性，比如手机遥控器这样的功能。不过就像我在前面说的，一个可以完全脱管的扫地机器人是不需要每天守着APP的，用惯了iRobot Roomba 970 的我告诉你，设置完了计划任务之后我三五个月都没有再打开过APP，一款好的扫地机器人就像个田螺姑娘，在你不知不觉的时候搞定一切，让你忘掉扫地这回事。

iRobot的APP方面胜在设置完分区以及计划任务之后就可以完全脱管了，之后除非升级，基本无需在开启。

2.导航/规划系统。

导航/规划系统上，本次主要升级的Imprint智能规划功能。

划区清扫目前已经不是什么独家技术了，LDS激光导航的SLAM算法更易实现，因为激光精度更高，更容易做到位置识别。

iRobot坚持的是vSLAM的视觉导航，因为视觉导航+识别技术才是物联网的最终的完美状态。

就像我们常用的导航，单纯的路线图的导航式不如立体实景AR导航来的信息更多更直观，作为拥有机器人羡慕嫉妒恨的大脑的人类当然选择AR增强，因为提供的众多信息可以让大脑更安全准确的做出判断，但是作为机器人而言左边的更节省算力，但简单带来的是更加容易出错。

9系列的摄像头以及处理器无法满足全房识别的精度，因为如果依靠摄像头3D建模带来的计算量是极其巨大的，估计一台高配置电脑才能实现基于摄像头的实时3D建模计算，9系应该是视频采集进行特征值的记忆，iRobot i7+这次的升级在摄像头分辨率以及算法和处理器上做了升级，能够支持全房的识别与导航，实现指划禁区等功能。

说起3D建模，伊莱克斯的这款就是3D建模的，不过走了捷径，也是依靠两侧的激光发射装置返回的点线图来处理，所需要的计算能力更小，不过好处是不再有旋转的LDS配件，使用寿命更长。

这里是处理能力的区别，按处理器能力要求排个位的话，我认为是：iRobot 视觉导航的无差别面图处理＞伊莱克斯 3D激光视觉导航的立体点线处理＞LDS激光导航的平面点线图处理。即便是如此，iRobot也不敢把和把摄像头装在前部，巨量的图像信息不是轻易能处理的。比如戴森的360EYE的全景摄像头，完全属于“睁眼瞎”的处理水平，败在计算能力。

倒是如果能结合云计算的话，也许会有不错的表现，毕竟这是折磨计算能力的事情，这里倒是可以展望下将来会有基于云计算的视觉导航。

按发展趋势预计，今年很有可能是视觉导航与激光导航激战的一年，LDS激光导航的利用已经达到了最大化，继续下去只能恶性竞争（压价），而视觉导航仍是一片蓝海，不止iRobot、伊莱克斯，国产的科沃斯也在跟进，在CES展示并推出了LDS+视觉识别这样的扫地机器人，并在展会上展示了前部摄像头的物体识别技术。

这里吐槽下另几家国产组装厂商，除了坚守祖传LDS导航外，并无新意，新品也只做了不痛不痒的升级，也许配音上又多了一款“人性化”的求救语音吧，下一波的视觉识别是真正考验技术研发实力的时候了，没有点技术积累以及研发投入很难继续辉煌，不知道最后还会剩下几家。

回到导航测试正题，导航测试我无法做个全房的监测，且iRobot并没有实时路径，这里我只能测试一个区域清扫轨迹，轨迹记录了扫地机器人的行走路线。

为方便对比，我选取的之前产品评测中测试过的区域进行清扫覆盖轨迹记录，且此区域为已经学习识别过的空间，查看最大效率。

自动模式下会进行多次覆盖，并且会尝试开始地图识别，所以这里我开启两次清扫模式记录轨迹。

基本与iRobot Roomba 970 的差不多，且处于无光环境，基本依靠的iAdapt3.0智能导航为基础进行覆盖，一次清扫的就不重复测试了，井字变弓字，下面Roomba 970的可以给你参考。

再附上几个其他扫地机器人的轨迹图，供大家参考。

iRobot Roomba 970轨迹。

米家扫地机器人。

伊莱克斯 Pure i9.

实际上iRobot的轨迹会受实际地面污垢情况以及清扫面积影响，自动模式下会自主的进行判断，一次或者多次清扫（遇到大面积污垢会进行不止2次覆盖），所以效率上有所差别。

3.清洁效果测试。

清洁效果是个实战测试，撒上不同大小的粉尘类，污垢类，固体类垃圾查看清洁效果。

i7+参数上已经达到了iRobot 980的吸力，同为10倍于iRobot Roomba600系列的吸力，而iRobot 970则为5倍，吸力上增加了一倍，不过只是在地毯模式下的增压，常规状态下仍为iRobot 970 的5倍。

所以可以预见的是地板清洁效果是与iRobot 970差不多的。

御用测试空间：2m×1.4m的宝宝围栏。

清扫测试物品：钢珠、黄豆、面包糠、面粉。