小米扫地机器人 改装加简单拖地功能

受网友启发,我到淘宝搜索到了科沃斯扫地机器人配件里面有半圆形的拖布,下面是链接,仅供参考。

科沃斯扫地机器人配件

https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z09.2.0.0.Lw5Ur2&id=537192767236&_u=l3vcgcu525f

买6个拖布配件就有送3M魔术贴,就是那个一面贴胶一面勾形反复粘, 实测发现用1个拖布片不接地,厚度不够,我把2个拖布片缝到一起,OK接地成功。注意:在清扫过程中,遇到家里门口脚垫时,机器人会有卡顿现象,特别是那种绒面厚的脚垫。机器人回充电也可以,只是点阻力。

试了两次,拖地效果一般,不如自己手动的好,但平时如果天天用扫地机器人清扫,地也不会太脏,使用时最好每个屋子中途停止清扫,把拖布片洗一洗,然后不要拧的太干。我家是两室一厅,所以我中途洗了3次。这也是因为没有供水系统造成的,如果有不用中途停止!我正构思怎么设计供水系统呢。。。有新设计后再继续写大笑

拖布片(正面)


拖布片(背面)与 3M魔术贴勾面 粘合


3M魔术贴





最后的效果























### 扫地机器人的主要功能 扫地机器人是一种智能家居设备,其主要目标是实现对家庭地面的自动化清洁。以下是其核心功能: 1. **路径规划与导航** 现代扫地机器人通常配备激光雷达(LIDAR)、视觉传感器或SLAM(同步定位与地图构建)技术,用于绘制房间地图并规划最优清扫路径。这种功能确保机器人能够高效覆盖整个区域,避免重复清扫或遗漏。 2. **避障功能** 通过红外传感器、碰撞传感器和摄像头等技术,扫地机器人可以检测家具、楼梯、电线等障碍物,并采取绕行或减速等策略以避免损坏设备或环境。 3. **自动回充** 当电池电量较低时,机器人会自动返回充电座进行充电。这一功能依赖于内置的低电量检测机制以及对充电座位置的记忆能力。 4. **吸尘与清扫** 扫地机器人通常配备边刷、主刷和吸尘口,通过旋转边刷将灰尘聚集到主刷区域,再由吸尘电机吸入尘盒中。部分高端型号还支持拖地功能,配备水箱和拖布模块。 5. **智能调度与远程控制** 多数扫地机器人支持Wi-Fi连接,用户可通过手机App远程控制设备,设定清扫时间表或指定清扫区域。某些机型还可与语音助手(如Alexa、Google Assistant)集成,实现语音控制[^2]。 --- ### 扫地机器人的工作原理 扫地机器人的运行依赖于多个子系统的协同工作,主要包括以下几个方面: 1. **运动控制系统** 扫地机器人通常采用差速驱动方式,通过两个独立电机控制左右轮的速度来实现转向。为了提高运动的平稳性和精确性,常使用PID控制器对速度和方向进行调节。例如,在MATLAB/Simulink环境中设计的PID控制器可帮助机器人实现路径跟踪和避障功能[^1]。 2. **感知系统** 感知系统包括多种传感器: - **红外/超声波传感器**:用于检测近距离障碍物。 - **激光雷达(LiDAR)**:用于构建环境地图并实现精准定位。 - **摄像头与视觉算法**:部分机型使用视觉SLAM技术进行导航。 - **跌落传感器**:防止机器人从楼梯上掉落。 3. **决策与路径规划** 基于传感器数据,机器人内部的微处理器执行路径规划算法,决定如何高效清扫。常见的路径模式包括螺旋式、Z字形、弓字形等。高级机型支持记忆地图,能够在不同房间间切换清扫任务。 4. **吸尘与清洁机制** 吸尘电机产生负压,将灰尘吸入尘盒;边刷和滚刷则负责将地面上的垃圾引导至吸尘口。对于具备拖地功能的机型,水箱通过重力或泵送方式湿润拖布,实现湿拖效果。 5. **能源管理** 扫地机器人通常使用锂电池供电,内置电源管理系统用于监控电量状态、优化能耗,并在电量不足时触发自动回充流程。 --- ### 示例代码:基于PID的扫地机器人方向控制 以下是一个简化的Python示例,展示如何使用PID控制算法调整扫地机器人的方向: ```python class PIDController: def __init__(self, Kp, Ki, Kd): self.Kp = Kp self.Ki = Ki self.Kd = Kd self.last_error = 0 self.integral = 0 def compute(self, error, dt): self.integral += error * dt derivative = (error - self.last_error) / dt output = self.Kp * error + self.Ki * self.integral + self.Kd * derivative self.last_error = error return output # 示例:控制机器人朝向目标角度 pid = PIDController(Kp=1.2, Ki=0.01, Kd=0.05) target_angle = 90 # 目标角度 current_angle = 85 # 当前角度 dt = 0.1 # 时间间隔 error = target_angle - current_angle adjustment = pid.compute(error, dt) print(f"方向调整量: {adjustment}") ``` ---
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