掃除しても綺麗になった気がしない そんなあなたにダイソンが新商品を出したようです。
掃除は誰にとっても面倒です。
私も気づけばやっていますが、1週間くらい掃除しない時も平気であります。
そんな私たちでも掃除ができるようになる！
そう、ダイソンならね
注釈
本記事はダイソンさんの最新商品を紹介しながら、どんどん内部で使われているであろう技術寄りの話に移行していきます。
衝撃の新商品
ダイソンさんが2024年4月9日に新商品を発表しました。
その名も「CleanTrace」
この商品は掃除をする人の課題から考え出されました。
何度掃除してもなんか綺麗にならないなぁ と感じる瞬間がないでしょうか
それはもしかしたら、知らず知らずのうちに掃除しやすいところだけ掃除しているからかもしれません。
つまり同じところを掃除しているので綺麗にならないのです。
ダイソンは独自調査にこの課題に気づき、この商品を開発しました。
この商品は、掃除機に専用アプリをインストールしたスマホを取り付けて掃除すると、スマホでどの部分が掃除されたのか表示されます。
とても便利！
また、この商品にはダイソンのGen5Detectで使われている掃除の進行度を可視化したツールも搭載されています。結果も併せてあなたの掃除を力強くサポートします。
実はロボット掃除の脳内を見ている
では、どのように掃除した場所を表示しているのでしょうか
ここで使われている技術はロボット掃除機が自動で動いてくれるために使われている技術と共通しています。
ロボット掃除機の脳内をスマホで可視化しているイメージでしょうか
ロボット掃除機の自動マッピング技術にはLiDAR, vSLAMが使われています。
どちらもセンサーにより掃除機の現在位置を予測する技術ですが、その原理はかなり違います。
ロボット掃除機で使われるLiDAR, vSLAMとは
LiDARは特殊波長のレーザーを用いて距離測定を行う技術です。レーザー光が物体に当たって跳ね返ってくる時間を計測し、距離を測定します
精度が高いことが利点ですが、センサー、レーザーの補正が難しいことや性能がレーザーの性能によるところが課題です。
LiDARは自動ロボット以外でももちろん大活躍しています。 例えば人工衛星に搭載されて、地形調査を行なったりしています。iPhoneにも搭載されています。
一方でvSLAMは普通の画像を使って距離測定を行います。
大体同じ方向から東京タワーを写した2枚の写真を用意して人に見せると、詳しい人なら大体どの方向から取られているかが推測できます。
vSLAMはこれを非常に近い場所で撮影された2枚の画像から自分の方角(姿勢)だけでなく、距離も測る技術です。
各フレーム画像に映るオブジェクトの位置関係から、幾何学的構造を満たすような自身の姿勢を深層学習や最適化によって決定(推測)します。
この方法の問題点は、オブジェクトが明瞭でないといけないことです。 つまり人間も東京タワーのようなわかりやすい建物なら正解率は高いですが、空や海であれば正解率は下がります。 機械がやっても同じでオブジェクトがないと精度は低くなります。
まとめ
ダイソンの商品紹介から、その凄さと利用されている技術について紹介しました。掃除にここまで情熱を注げるのはぜひ見習いたいです笑
ダイソンのジェームズ・ダイソン氏はとても革新的でイノベーションの象徴として知られています。 彼の哲学はぜひ勉強したいですね。
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