Dirt Detective

Dirt Detective jest technologią programową, która analizuje historię sprzątania domu i na jej podstawie ustala, które pomieszczenia wymagają największej uwagi. Funkcja nie reaguje wyłącznie na pojedyncze drobiny przechodzące przez moduł czyszczący. Korzysta również z zapisanej mapy, czasu od ostatniego sprzątania, wcześniejszych zdarzeń Dirt Detect oraz charakteru poszczególnych pomieszczeń.

Technologia została zaprezentowana we wrześniu 2023 roku wraz z robotami Roomba j9+ i Roomba Combo j9+ jako część systemu iRobot OS 7.0.

Czym Dirt Detective różni się od Dirt Detect?

Nazwy są podobne, ale opisują dwa różne poziomy inteligencji robota.

Dirt Detect

Dirt Detect działa w czasie rzeczywistym. Czujniki w głowicy wykrywają zwiększoną ilość zanieczyszczeń przechodzących przez moduł odkurzający.

Robot może wtedy:

• wykonać dodatkowy przejazd,
• uruchomić Persistent Pass,
• dłużej pozostać na określonym fragmencie,
• oznaczyć zdarzenie związane z zabrudzeniem.

Dirt Detective

Dirt Detective analizuje dane z wielu wcześniejszych cykli i przypisuje je do konkretnych pomieszczeń na mapie.

System może wnioskować, że:

• kuchnia jest brudzona częściej niż sypialnia,
• przedpokój dawno nie był odkurzany,
• salon wymaga dwóch przejazdów,
• dywan w jednym pokoju potrzebuje większej mocy,
• mniej uczęszczane pomieszczenie może zostać posprzątane lżej.

Dirt Detect dostarcza więc części danych, a Dirt Detective wykorzystuje historię i mapę do planowania kolejnych zadań.

Kiedy wprowadzono Dirt Detective?

Technologia została ogłoszona 11 września 2023 roku razem z Roombą j9+ i Combo j9+.

iRobot przedstawiał ją jako jedną z głównych nowości iRobot OS 7.0. System miał automatycznie:

• rozpoznawać najbardziej zabrudzone pokoje,
• ustalać kolejność ich sprzątania,
• dopasowywać liczbę przejazdów,
• zmieniać moc odkurzania,
• dobierać sposób pracy do rodzaju podłogi i historii pomieszczenia.

Jakie dane analizuje Dirt Detective?

Dokładny algorytm nie jest publicznie opisany w pełnym zakresie. Z materiałów producenta wynika jednak, że system uwzględnia przede wszystkim:

• czas od ostatniego sprzątania pokoju,
• częstotliwość zdarzeń Dirt Detect,
• historię poprzednich zadań,
• rodzaj podłogi,
• częstotliwość sprzątania,
• mapę i nazwy pomieszczeń,
• ustawienia użytkownika.

Na tej podstawie robot tworzy spersonalizowany plan pracy.

Jak powstaje ocena zabrudzenia pomieszczenia?

Robot nie ma laboratoryjnego czujnika mierzącego ilość kurzu w całym pokoju. Ocena jest wynikiem analizy pośredniej.

Przykładowo:

1. kuchnia była sprzątana trzy dni temu;
2. podczas poprzednich cykli wielokrotnie aktywował się w niej Dirt Detect;
3. przedpokój był sprzątany wczoraj;
4. sypialnia nie generowała wielu zdarzeń zabrudzenia;
5. system przydziela kuchni wyższy priorytet;
6. robot zaczyna od kuchni i wykonuje tam dwa przejazdy;
7. w sypialni może zastosować lżejsze ustawienie.

Nie oznacza to, że Dirt Detective widzi świeżo rozsypaną mąkę przed rozpoczęciem zadania. System dowie się o niej dopiero po dotarciu do danego miejsca albo na podstawie informacji użytkownika.

Priorytetyzacja najbrudniejszych pokoi

Tradycyjny harmonogram może nakazywać robotowi sprzątanie pomieszczeń zawsze w tej samej kolejności. Dirt Detective próbuje zmieniać kolejność na podstawie aktualnej historii.

Robot może najpierw pojechać do:

• kuchni,
• przedpokoju,
• jadalni,
• pokoju ze zwierzętami,

a dopiero później do rzadziej używanych pomieszczeń.

Producent opisuje tę funkcję jako automatyczne sprzątanie najbrudniejszych pomieszczeń w pierwszej kolejności.

Automatyczne dobieranie liczby przejazdów

Dirt Detective nie ogranicza się do kolejności.

System może zdecydować, że:

• kuchnia wymaga dwóch przejazdów,
• sypialni wystarczy jeden,
• dywan powinien zostać odkurzony z większą mocą,
• twarda podłoga w korytarzu może być czyszczona łagodniej.

iRobot podawał, że technologia tworzy indywidualny plan w oparciu o rodzaj pokoju i podłogi.

W jakich modelach stosowano Dirt Detective?

Technologia zadebiutowała w:

• Roombie j9+,
• Roombie Combo j9+.

Na oficjalnych stronach tych modeli funkcja jest wymieniana jako element systemu iRobot OS uczący się na podstawie historii sprzątania.

Dostępność w kolejnych generacjach może zależeć od:

• modelu,
• wersji oprogramowania,
• regionu,
• rodzaju mapowania,
• mocy obliczeniowej urządzenia.

Nie należy zakładać, że każda Roomba z Dirt Detect automatycznie obsługuje Dirt Detective.

Czy Dirt Detective działa od pierwszego uruchomienia?

Podstawowe funkcje robota są dostępne od początku, ale pełna personalizacja wymaga danych.

System musi poznać:

• mapę domu,
• nazwy pomieszczeń,
• częstotliwość użytkowania,
• historię zdarzeń zabrudzenia,
• typowe cykle.

Pierwsze zadania mogą więc być mniej spersonalizowane niż późniejsze.

Czy użytkownik może zmienić decyzję robota?

Tak. Dirt Detective automatyzuje planowanie, ale użytkownik nadal może:

• wybrać konkretne pokoje,
• zmienić liczbę przejazdów,
• określić moc,
• uruchomić zadanie ręcznie,
• ustalić harmonogram,
• ominąć wybrane pomieszczenie.

System ma pomagać w planowaniu, a nie odbierać kontrolę.

Dlaczego Dirt Detective może błędnie uznać pokój za czysty?

Możliwe przyczyny:

• pomieszczenie było sprzątane ręcznym odkurzaczem, czego Roomba nie wie;
• zabrudzenia są lekkie i nie uruchamiają Dirt Detect;
• robot nie dotarł do części pokoju;
• mapa ma błędne granice;
• pomieszczenie zostało nazwane lub podzielone nieprawidłowo;
• zabrudzenie pojawiło się nagle po ostatnim cyklu.

System bazuje na dostępnych danych, a nie na ciągłej obserwacji podłogi.

Dlaczego może zbyt często wybierać kuchnię?

Kuchnia zwykle generuje:

• okruchy,
• ziarna,
• twarde drobiny,
• częste zdarzenia Dirt Detect.

Algorytm może więc prawidłowo uznać ją za bardziej wymagającą. Jeżeli jednak reakcja jest przesadna, warto sprawdzić:

• czystość czujników Dirt Detect,
• stan wałków,
• obecność luźnego elementu powodującego drgania,
• właściwy podział mapy.

Fałszywe zdarzenia Dirt Detect mogą wpływać na historię pomieszczenia.

Dirt Detective a prywatność

Technologia przetwarza informacje dotyczące:

• planu domu,
• nazw pomieszczeń,
• częstotliwości sprzątania,
• historii zadań,
• rodzaju podłóg.

Nie oznacza to automatycznie rejestrowania obrazu. Zakres danych zależy od modelu i jego innych funkcji. Roomba j9 korzysta jednak także z systemu PrecisionVision, dlatego użytkownik powinien sprawdzić ustawienia map, zdjęć przeszkód oraz konta.

Zalety Dirt Detective

• automatyczne ustalanie kolejności pomieszczeń;
• wykorzystanie historii zabrudzeń;
• dopasowanie liczby przejazdów;
• możliwość zmiany mocy zależnie od podłoża;
• ograniczenie ręcznego konfigurowania każdego zadania;
• lepsze wykorzystanie czasu i baterii;
• szczególna przydatność w domach z dziećmi i zwierzętami.

Wady i ograniczenia

• wymaga czasu na zebranie danych;
• nie widzi świeżego zabrudzenia przed przejazdem;
• zależy od poprawnej mapy;
• fałszywe zdarzenia Dirt Detect mogą zaburzyć historię;
• dostępność jest ograniczona do wybranych modeli;
• wymaga aplikacji i aktualnego oprogramowania;
• ocena zabrudzenia jest algorytmiczna, a nie bezpośrednia.

Czy iRobot opatentował Dirt Detective?

Dirt Detective jest nazwą handlową systemu wprowadzonego w iRobot OS 7.0. Firma mogła chronić poszczególne metody analizy map, historii i zachowań robota, ale sama ogólna idea sprzątania bardziej zabrudzonych pomieszczeń nie oznacza monopolu na wszystkie podobne algorytmy.

Najdokładniej można napisać, że iRobot opracował własną implementację łączącą dane Dirt Detect, Smart Map i historię zadań.

Znaczenie Dirt Detective

Dirt Detective pokazuje zmianę sposobu rozwoju robotów sprzątających. Wcześniejsze generacje koncentrowały się na tym, jak przejechać po podłodze. Nowsze systemy próbują decydować:

• kiedy sprzątać,
• od którego pokoju zacząć,
• gdzie wykonać więcej przejazdów,
• jakiej mocy użyć.