Рычков Е. Н.
Введение
В настоящее время в сфере риэлторских услуг активно используются панорамы, позволяющие под разными углами рассмотреть объект недвижимости. Они создаются часто вручную с помощью склейки фотографий специальным программным обеспечением [1-3]. С другой стороны, в последнее десятилетие проявляется вопрос геймификации в рабочем и жизненном процессах. В ряде случаев, когда мало времени, есть другие дела в процессе рабочего дня, удобнее и интереснее перед реальным осмотром, в частности, объекта недвижимости подключиться к роботу-помощнику, через него пройти какой-то тест на соответствие недвижимого объекта ожиданиям, который может быть с учетом как правил игры, так и своих идей. Система может сама подсказать, что стоит посмотреть на пятна на стене, обратить внимание на целость пола и состояние мебели в режиме реального удаленного присутствия, без необходимости куда-либо торопиться, без красивых фотографий и человеческого фактора. Можно обратить внимание на текущий уровень освещенности в помещении, ведь где-то за счет панорамных окон квартира может быть довольно светлой, удобной, просторной, а где-то за счет лоджии может быть вечная темнота, про которую иначе сложно узнать, не приехав посмотреть объект лично.
Когда по фотографии проводится осмотр недвижимости, на ней помещение представляется таким, каким его хочет показать потенциальный продавец или арендодатель, а также наблюдается состояние объекта именно в том уровне освещенности, с которым работал владелец объекта. Здесь у потенциального покупателя сравнительно мало свободы и возможности выбора, ему лишь дают наиболее привлекательный “угол обзора” из всех возможных в разное время суток, при разной погоде.
Например, на портале недвижимости Циан [4] устанавливаются фильтры на наличие кондиционера или стиральной машины, но оценивать качество их работы – это, судя по отсутствию соответствующих фильтров, считается лишней информацией, тогда как наличие катышек на постиранной одежде, если вдруг это можно посмотреть, состояние пластикового корпуса кондиционера и личное присутствие при его работе сразу позволяют сделать вывод о реальной стоимости и полезности таких удобств. Одно и то же удобство может быть класса люкс, а может быть из самой дешевой ценовой категории и состарено годами и естественным износом, что на Циан сегодня не учитывается.
Процесс поиска подходящего объекта недвижимости зависим от обмана и от субъективного восприятия, нет каких-либо цифровых стандартов. В то время, как техническое совершенствование таких сервисов, как такси и доставки ушло вперед, область риэлторских услуг не особо автоматизируется и зависит в основном от человеческого фактора: взгляды, диалог, настроение во время осмотра. Как следствие, стоимость определяется среднерыночной суммой, которая наблюдается в районе или, в частности, в многоэтажном доме, а продавец и покупатель осуществляют сделку преимущественно за счет человеческого фактора, впечатления, которое продавец старается сформировать в глазах покупателя. Если продавец плохо продает, то действительно хороший объект недвижимости может быть продан дешево, не по своей цене, что в современных реалиях сравнимо с торговлей сотовыми телефонам на радиорынке, с тем, как люди торгуются на базаре. Уходит человеческое время, ресурсы уходят не на создание чего-то нового в профессиональных сферах участников сделок купли-продажи или аренды, а на то, чтобы выгодно заключать все новые и новые сделки снова и снова, что в современном мире выглядит довольно неоптимально.
С развитием дронов удобным становится залететь в квартиру и ориентироваться по ней с помощью БПЛА (беспилотного летательного аппарата), также возможна версия робота на колесном шасси. В настоящее время это еще слабо актуально на рынке недвижимости по словам нескольких опрошенных риэлторов, сделки заключаются по старинке, удобно использовать панорамы для онлайн-туров.
Пересмотр возможности автоматизации риэлторских услуг
Задача современного риэлтора – наиболее красиво представить объект, чтобы дороже или быстрее его продать или сдать в аренду. В результате покупатель тратит несколько недель времени на то, чтобы сначала осмотреть, в частности, квартиры по фотографиям, а затем на месте посмотреть приобретаемые объекты вживую, многие покупатели остаются обманутыми, что отчасти правильно с точки зрения капитализма. При наличии у покупателя опыта аренды или покупки в прошлом ситуация выглядит относительно адекватной, но неопытный человек, которого как следует убедил агент или хозяин, готов платить большие деньги, закрывая глаза на проблемы с мебелью, плесень, сломанный кафель, отклеенные обои. Под конец срока аренды или через несколько дней после продажи может возникнуть ситуация, что дефекты объекта недвижимости всплывают, и приходится искать ответственных в этом, в результате какой-либо стороне сделки из двух имеющихся приходится с чем-то смиряться.
Известно, что в капитализме важна добавочная стоимость, которая определяет прибыль и не позволяет заключать сделки исключительно по себестоимости. Сравнивая гипотетический сервис онлайн-риэлтора, однако, с сервисами Яндекс-такси или любой современной службой доставки, можно видеть, что качество услуг риэлтора часто может значительно страдать из-за непрописанной и неочевидной системы правил.
Вообще в сфере недвижимости существуют разные ситуации, из-за которых риэлтору не выгодно видеть плюсов в автоматизации отрасли. Данное направление интересно тем, что квартиры могут стоить по 3-30 млн рублей [4], а риэлтор, работающий на таких сделках, может за раз заработать до 1 млн рублей, потому что комиссия риэлтору не имеет смысла, если покупателю нравится объект недвижимости и он хочет его получить первым, не допустив попадания в другие руки. Но такого покупателя нужно еще найти, в чем и заключается труд риэлтора. Это – творческая деятельность, когда нужно найти подход к покупателю и, возможно, даже подружиться. В течение длительного времени, например, в срок 1-4 месяца, риэлтор может искать подходящего покупателя.
Стоимость объекта недвижимости устанавливается, как правило, исходя из средней стоимости по статистике в данном доме [4]. Такие порталы, как Циан, обладают ретроспективными данными, которые используются для прогнозирования и сравнения с фактическими ценовыми ставками. Нет особой политики ценообразования с учетом стиля, состояния мебели. Этот параметр учитывается косвенно, когда происходит просмотр фотографий, за счет чего покупатель и может заплатить больше, увидев красивый интерьер в целом, красивый вид из окна. Этот вид даже особо не принимается во внимание в текстовом описании объекта, это, видимо, считается лишней информацией, оценивать которую объективно необязательно.
Однако, покупатель, как субъективное существо, часто не может учесть множество факторов: тип окон (панорамные, маленькие, тройные), плесень на стенах, повреждение на обоях, как и не может понять, чего он точно хочет. Потенциальному покупателю приходится вырабатывать свою систему ценностей и вспоминать-анализировать критерии, за счет которых он переходит к сделке. Износ, не зафиксированный в договоре, часто может стать причиной того, что прошлые арендодатели, например, оставили владельцу испорченную квартиру, а отвечать за это приходится новому арендатору, который не заметил дефектов изначально.
В современном мире рейтингово-игровой системы также удобно понимать, с каким человеком имеешь дело во время той или иной сделки. Даже по типу и виду плесени, по отношению продавца, по его предыдущим сделкам можно либо понять, что у него низкий рейтинг, либо сразу увидеть, что человек очень качественно работал на рынке ранее.
Благодаря максимально детальной системе фильтров по квартире и обратным отзывам от посмотревших объект можно было бы ранжировать жилье по привлекательности, не привязываясь именно к ценовой политике по дому. Сейчас, для сравнения, особого ранжирования, как и ведения истории по квартирам, нет.
Таким образом, актуально также наличие на гипотетическом роботе-риэлторе датчиков, объективно показывающих параметры освещенности, влажности, температуры и других параметров в помещении. Возможность создания робота-риэлтора ни раз поднималась в работах других авторов, что показано в [5-7], но это происходило, например, на уровне алгоритма, который оценивает стоимостную историю по домам и улицам города, фильтрует ненужную и неправдоподобную информацию. Алгоритм, однако, уже реализован на том же портале Циан. Также речь идет о роботах, которые разговаривают с клиентами по телефону [6].
До сих пор, актуально на 2024 год: работа риэлтора предполагает, что робот ее выполнить не может, ведь важно видеть и четко понимать, с кем общаешься, на что настроен потенциальный клиент, какая у него жизненная история с учетом того, что часть информации он может недоговаривать, приукрашивать. Риэлтору важно видеть и намерения того, кто хочет продать или сдать жилье или офисное помещение.
В [7-9], например, написано о том, что риэлтор, скорее, использует современные инструменты, в том числе на основе AI (Artificial Intelligence или Искусственный Интеллект). Автоматизация риэлторского бизнеса предполагает особые платформы по автоматизации бизнес процессов, но в узком направлении именно для риэлторов [9].
Процесс автоматизации и цифровизации риэлторских услуг просто необходим в современных реалиях, где люди еще не изобрели устройство телепортации, а с современным темпом жизни в крупных городах, особенно в Москве, процесс осмотра объектов недвижимости до стадии заключения сделки занимает до нескольких десятков часов в дороге, тогда как суть при выборе, часто, простая: почувствовать “энергетику” в доме, которая часто связана с тем, насколько светло, тепло, уютно, как ярко светит солнце из того или иного окна.
Если панорама и позволяет увидеть объект недвижимости изнутри под разными углами, “совершить прогулку”, то для того, чтобы к панораме привязать ключевые параметры, характеризующие квартиру, нужны дополнительные разработки. Если панорама уже есть, то, используя компьютерное зрение, можно находить недочеты или преимущества, распознавая образы. Но робот-риэлтор будет более эффективным помощником, который не только будет измерять параметры (освещенность, температура, влажность) в течение длительного времени, и на основе получаемых величин ранжировать квартиру, но и средством, через которое будут создаваться реальные отзывы от реальных людей, почему стоит взять квартиру дешевле или дороже.
Идеальный риэлтор, таким образом, представляется роботом с софтом и железом, лишенный человеческого фактора, который не говорит недостоверную информацию, не пытается что-то приукрасить, но действительно на территории мегаполиса дает возможность клиенту объект его мечты, а владельцу помещения – подобрать клиента его уровня, у которого после сделки не останется негативного осадка. Это позволяет честно выравнивать цены на рынке недвижимости, где заработать можно не за счет обмана и красивого представления, а за счет реальных улучшений в ремонте или состоянии помещения.
Люди, у которых так мало времени, получат возможность быстрее находить подходящий объект благодаря более правильной настройке фильтров, наличию датчиков и обратной связи. А выбирать квартиру онлайн станет проще за счет того, что робот-риэлтор устанавливается на объект вплоть до покупки и “показывает” помещение вплоть до заключения сделки.
Создание робота-риэлтора позволяет также перевести большой процент сделок исключительно в онлайн, позволяя интегрировать в системе услуги грузчиков, перевозчика, что может привести к тому, что переезд, например, в новый офис будет выполняться лишь одним просмотром с последующей голосовой командой для голосового помощника, такого как Алиса, “сними объект и запланируй переезд”.
Раньше актуальности в данной разработке было меньше по причине слабого развития робототехники, дорогой стоимости решений, способных совершить прорыв в данной области, недостаточного уровня развития и популярности Интернета-вещей и автоматизации логистических городских процессов.
Реалистичность, объективность и необходимость параметров объекта недвижимости
Покупка – это своеобразная лотерея, ведь мы под влиянием настроения можем как принять правильное решение, так и сделать кого-то богаче за счет своей ошибки и своего неправильного выбора, потом осознавая, что потрачены лишние деньги. Введение автоматизации и цифровизации в сферу недвижимости, с одной стороны, является чрезмерным усложнением, так как требует относительно дорогого робота телеприсутствия, а риэлтор ведь еще должен перевозить такие устройства от объекта к объекту самостоятельно. Сегодня не очень понятно, кому нужно заходить на веб-сайт и управлять роботом для просмотра квартиры, если есть возможность приехать и не только своими органами чувств зафиксировать температуру и влажность в доме, но и внимательно все осмотреть.
Сейчас очень мало параметров представлено в фильтрах на сайте подбора недвижимости. Рассмотрим, например, Циан. Ссылка с фильтрами для поиска жилья для аренды выглядит следующим образом:
Можно задавать регион и точечное месторасположение за счет координат широты и долготы, наличие кондиционера и других удобств задается специальными параметрами в GET-запросе, такими как conditioner=1. Можно увидеть параметры is_by_homeowner – от собственника, room1, room2 – флаги по количеству комнат, zoom – степень масштабирования карты для поиска, deal_type – тип сделки, параметров, теоретически, может быть любое необходимое количество.
При поиске жилья по договору аренды на данном сайте было замечено, что без личного присутствия “почувствовать энергетику” жилья можно лишь по анализу всех данных в совокупности, по текстовому описанию от владельца. На Циан неважно, показывает объявление собственник или аферист, хоть и есть фильтр, который отделяет собственников от риэлторов. То есть может быть много красивых объявлений, где собственник может даже договориться с владельцев квартиры о просмотре, но после него может случиться обман, высок уровень человеческого фактора.
В целом квартиру, конечно, видно по фотографиям, но реальный поиск автором жилья для аренды показал, что объекты с идеальными фотографиями на практике могут быть с плесенью на окнах, ободранными обоями, большими царапинами на паркете, пятнами, которые по-разному видны в зависимости от уровня освещенности и спектра света.
В процессе заключения сделок на Циан наличие другой дополнительной информации кажется неактуальным, так как дольше читать объявление, проще созвониться и увидеть уже квартиру лично. Но очевидно, что много ручного ввода информации, которую никак нельзя аугментировать с использованием данных, получаемых автоматически с использованием устройств и систем датчиков Интернета вещей. Сегодня ни клиенту, ни риэлтору, ни собственнику не выгодно иметь поля, которых еще нет в стандартном функционале порталов поиска недвижимости. Ведь нужно тратить время на введение и прочтение допольной информации, тогда как посмотреть квартиру вживую, кажется, намного проще.
Таким образом, для человека из XX – начала XXI столетия появление робота-риэлтора действительно видится абсурдным событием, в то время как для поклонника современного умного дома сегодняшние сайты подбора жилья крайне бедны количеством анализируемой информации. В частности, уже рассмотрена возможность определять “настроение” и “энергетику” помещения, если есть данные об освещенности, о виде из окна, о наличии рядом стройки или дет. садов, о наличии плесени, об уровне влажности, о показаниях температуры и шума в разные часы.
Когда сосед слушает музыку или в соседней комнате бегают дети, это можно уловить и зафиксировать даже относительно бюджетными микрофонами. Но знание этой информации позволяет предотвратить потенциальные дискомфорт, разочарование, негатив, и найти для квартиры подходящего жителя, который заранее может знать уровень комфортного ему шума. Циан, однако, анализирует статистику по дому и предоставляет информацию о средней стоимости объектов, принимая, кажется, в учет не только площадь, но и наличие удобств типа кондиционера.
Циан до сих пор не способен анализировать наличие комаров и тараканов в подвале дома, что прочувствовано лично автором данной статьи. Квартира снималась в аренду в районе м. Профсоюзная в г. Москва на ул. Гарибальди, которая считается улицей с относительно богатыми постройками. В подвале были рои комаров и тараканов, которые быстро добирались до снимаемой квартиры на первом этаже, но как хозяйка, так и коммунальные службы неофициально “жалели” нас как арендаторов, а официально – говорили, что в доме всё хорошо. Зимой комары были в спячке, но летом жить в помещении стало невозможно, причем соседи, как оказалось, тоже страдают от этого, но терпят и “надеются на чудо”. Циан не способен в настоящее время учесть подобные нюансы, так как не обладает реальной информацией по дому как минимум, которую можно было бы получить с датчиков, установленных в доме. Это дает возможность приукрашивать данные и обманывать тех, кто берет квартиру в аренду.
Интересна возможность использовать на роботах-риэлторах камеры примерно одинакового качества или соответствующим образом откалиброванные, при этом система освещения может помочь рассмотреть квартиру как при разных уровнях освещенности (100 Лм, 1000 Лм, 2000 Лм, 3000 Лм), так и при разных спектрах света (холодный, теплый, ультрафиолет).
Качество сервиса
Многие даже Российские компании работают над качеством предоставляемого сервиса, что наблюдалось и ранее. Сегодня таксист уже не будет не давать сдачу, шумно себя вести в салоне, приезжать не к подъезду (на примере Яндекс такси и даже Максим), потому что от этого зависит его рейтинг, под рейтингом и сам пассажир, и если значение будет низким, то теоретически ниже и качество услуг или клиентов. Есть глубокая мотивация в том, чтобы соблюдать правила, ведь теоретически будет за это больше бонусов, скидок, предложений, качественных автомобилей, если речь идет о пассажире, также и для таксиста. Второй пример – сервис доставки (на примере системы правил Яндекс-доставки и Достависта). Если курьер не берет долго заказы или многократно не выходит на работу, к нему начинают применять систему штрафов.
Казалось бы, зачем ограничивать людей таким образом, но система правил дает комфортный сервис. Такси стало максимально независимым от человеческого фактора. Появилось много специалистов, которые отлично справляются и зарабатывают в системе, выполняя действительно много заказов. Проведен опрос на 10 человек, в результате которого выяснилось, что люди, которые видели раньше доставку и такси и сейчас, отдают предпочтение современному качеству предоставляемого сервиса.
В недалеком будущем автоматизация деятельности риэлтора выглядит очень привлекательно. Представьте, что по улице едет роботизированный Яндекс-почтальон, но он доезжает до подъезда и ждет, пока ему откроет дверь первый входящий в подъезд человек. Робот поднимается на лифте и открывает нужную дверь выданным ему электронным ключом, а затем размещается в запланированном месте и ждет, пока к нему подключатся. У людей, которые покупаю квартиру через такой сервис, будут более объективные показатели для принятия решения о покупке:
а) составитель объявления предварительно отвечает на вопросы теста, по которым нейросеть составляет относительно полное текстовое описание его объекта, которое, затем, может быть отредактировано;
б) покупателю или арендатору доступны конкретные параметры объекта недвижимости, измеренные роботом.
в) покупатель или арендатор сами могут навести объектив на нужный угол комнаты или посмотреть ближе на стену, проверить ее на наличие пятен.
Будет ли это проблемой, что красота объектов и их привлекательность будут априори реалистичнее в 50+ % случаев, из-за чего найдется меньше покупателей? Окажется ли такой сервис хуже, чем стандартные объявления о купле-продаже недвижимости? Пожалуй, что сервис все-равно будет лучше и будет занимать следующую ступень эволюции рынка недвижимости, так как:
а) покупатели смогут больше доверять продавцам и быстрее находить именно то, что нужно им;
б) система априори рассчитана на объективную оценку объекта (не только площадь и высота потолков, но и отзывы по результатам осмотра, графики температуры, влажности и других параметров);
в) хозяин может объективно понимать, что сделать, чтобы его объект недвижимости можно было продать или сдать дороже (очистить пятно, купить другую мебель).
Таким образом, разработка данного сервиса крайне актуальна и позволит избавить продавца от “колхоза” с бабушкиным ремонтом или гардиной, посаженной, извините, на клеевой пистолет. А покупатель будет больше доверять уже “проверенным” продавцам, которые в режиме онлайн с каждым днем автоматически предоставляют покупателем все больше данных об их квартире за счет установленных роботов телеприсутствия.
Создание своего рода цифровых двойников объектов недвижимости, метод панорам
Известны порталы, действующие на практике и позволяющие купить или продать недвижимость. Довольно известны в настоящее время такие ресурсы, как Домклик (проект от Сбербанка), Avito, ЦИАН, Этажи и другие. Их отличительной особенностью является то, что даже говорят, что в одном из данных сервисов имеется функция распознавания с помощью обученной нейросети “бабушкиных квартир” (объектов со старой мебелью, потерявших тренд в моде) от помещений с современным ремонтом. В таких сервисах, однако, как раз таки и отсутствует функционал, заявленный в данной статье. Квартира выбирается, конечно, с использованием фильтров на портале (площадь, количество комнат), но полнота информации об объекте и “упаковка” очень большого объема информации об объекте в интуитивно понятный интерфейс одностраничного сайта – это, вероятно, лишь следующий этап развития подобных сервисов.
Известны устройства для съемки панорам, имеется множество программного обеспечения для склейки фотографий, например, Canon PhotoStitch [10]. Например, одна такая установка в исполнении учеников лицея при МГТУ им. Баумана представлена еще в 2017 году на защите проектов в Кванториуме Мосгормаш как система, альтернативная другим системам для создания панорам, в том числе системе от Google (которая используется для создания панорам в гугл-картах). Фотографии прототипа на этапе защиты доступны по запросу, но одна из них приведена на рис. 1, система использовалась для съемки панорам конкретных предприятий. Механика управления углами штатива, на котором закреплена фотокамера, реализована на передаточном механизме, распечатанном на 3D-принтере.
После получения фотографий скрипт на языке Python использовался для автоматической передачи данных в программу для склейки фотографий, в результате чего получалась панорама. С помощью такого устройства можно получать панорамы объектов недвижимости и передвигаться по ним “онлайн”, однако это длительный процесс, и в ряде случаев может оказаться удобнее то, что видеоматериалы, доступную пользователю, снимет обычный робот телеприсутствия, а для выяснения деталей в соответствии со вкусами потенциального покупателя или арендатора можно управлять роботом-риэлтором в режиме “онлайн”.
При просмотре объектов недвижимости используются довольно сильно развитые инструменты, позволяющие создавать просматривать панорамы. Получаются довольно привлекательные результаты, и даже сняв всего лишь 3-4 панорамы можно получить тур для потенциального покупателя или арендатора, в котором будут видны относительно мельчайшие детали, например, по состоянию стен, пример показан на рис. 2. Если кажется, что пятно возникло из-за игры света, то достаточно лишь чуть переместиться в панораме, и станет понятно, действительно ли есть пятно или вмятина, или же показалось [11, 12]:
Недостатки с подходом, основанным исключительно на использовании панорам, заключаются в:
зафиксированном световом потоке (например, съемка велась в солнечный день, а не в дождливый);
отсутствии возможности анализировать объективно такие параметры, как среднюю степень освещенность комнаты в течение дня, температуру ночью зимой, степень охлаждение стены, которая граничит с подъездом, который плохо обогревается;
необходимости арендовать аппарат для съемки панорам и потратить 3-7 часов времени на создание такой панорамы, которую уже через год, возможно, придется заново обновлять;
на стене во время съемки панорамы может не быть, например, плесени, которую отмыли перед процессом съемки, но она появится завтра.
Одно из преимуществ использования панорам видно на фото:
панораму можно снять даже там, где нет пола.
Однако, если уже после заключения сделки обнаруживаются вышеуказанные проблемы, это сильно смещает выгоду в сторону продавца или арендодателя, ведь недостатки не учтены заранее, а скидку за это никто не сделал, недостатки заранее никто не поправил. Это, своего рода, небольшой обман, что, однако, является нормой в сфере современных продаж. Фактически панорамы и есть цифровые двойники, но это не совсем так, ведь последние характеризуются полным списком свойств реального объекта в цифровом мире. Следовательно, речь идет о “своего рода” цифровых двойниках, где математическая модель цифровизированного объекта – это бессмыслица. Однако, материал данной статьи как раз позволяет расширить цифровые двойники объектов недвижимости и дополнить их дополнительными данными, такими как зависимость температуры в помещении от внешних условий, в том числе погодных. Это возможно благодаря использованию концепции Умного дома и Интернета вещей.
Текущая актуальность аппаратного робота-риэлтора
Съемка панорам сейчас упрощается все дальше и дальше. Очень простое решение для риэлторов – экшн-камера 360 градусов для съемки панорам, ведь она и выдает фотографии, которые актуальны для создания панорам объектов недвижимости, эти камеры используют риэлторы в настоящее время [11, 12].
В ходе эксперимента проведен опрос 10 риэлторов и технических специалистов смежных областей на предмет того, изменила бы что-то роботизированная платформа на колесах в риэлторской сфере. В целом 2 человека высказались именно за бесколесные платформы (дроны). Еще 3 человека пояснили, что колесная платформа кажется безопаснее, если дома есть кто-то еще. Остальные категорически против того, что могут быть инструменты удобнее, чем панорамы. То есть мнения разделились, однако 50% специалистов из узкого числа опрошенных считают реального физического робота хорошим конкурентным преимуществом, передовым инструментом, повышающим качество предоставляемой услуги и количественные показатели, которые получаются в ходе ее оказания. Данные эксперимента не приводятся в статье по причине защиты персональных данных, но доступны по запросу и зафиксированы.
Дальнейший процесс пока все так же индивидуален для всех, ведь кто-то просто сидит и руками склеивает через программу полученные фотографии в панораму, затем создает тур и выкладывает его на веб-портал с постоянным адресом html-страницы. Ну а кто-то автоматизирует данные процессы и получает более быстрый процесс создания панорам. В любом случае создание панорамы требует работы риэлтора: нужно выбрать точку, в которой будет происходить съемка, такие точки надо выбрать так, чтобы не пропустить каких-то существенных деталей.
Теперь, когда людей уже не удивить панорамами и онлайн-турами по квартире, хотя это и довольно занимательно и удобно, на смену должно прийти какое-то новое техническое преимущество. Учитывая, что уже давно идет речь о геймификации обыденных процессов и о дальнейшем переходе к цифровому обществу, в котором за людей многие процессы делают роботы, подключение к “удаленному помощнику”, который ездит по квартире и показывает то, что видит сам, может быть занимательным процессом.
Управлять таким роботом теперь не так сложно, как 10-20 лет назад, ведь за последнее время активно развивалась образовательная робототехника, повышался уровень грамотности населения в данном направлении. Людей можно удивить кое-чем новым: процесс просмотра квартир похож на онлайн-игру, в которой интроверты могут вообще свести к минимуму любой контакт с людьми и необходимость узнавать детали. А с внедрением роботов с системой датчиков и возможностью посмотреть изменения температуры, влажности и других параметров в помещении становится возможным угодить большему числу пожеланий клиента.
Во время съемки панорам время от времени появляются проблемы со склейкой: высота объектов не совпадает с реальной, возникают искажения. Использование “глаз” робота позволяет избавиться от периодических проблем со склейкой, изображение мы видим так, словно сами находимся в помещении. Дальнейшее развитие панорам может избавить от сегодняшних ошибок в склейке, однако очевидно, что риэлторский подход явно требует сегодня подходов с разных сторон к продаже, ведь до сих пор далеко не 100% клиентов заключают сделку после онлайн-просмотра, часты случаи, что человек, приехав на объект недвижимости, может заметить что-то, чего не видел на панораме, передумать.
Наконец, еще один нюанс – панорама снимается с определенной высоты. Если на панораме посмотреть вниз, то часто можно увидеть, как находишься на определенной высоте от пола или земли… Эта высота, обычно, не регламентирована, каждый риэлтор выбирает ее такой, чтобы было удобно. Роботизированная установка при наличии управления регулировкой высоты расположения камеры позволяет выбрать ту высоту, которая удобна потенциальному покупателю или арендатору.
Онлайн-показ объектов с использованием роботизированного риэлтора
Роботы в сфере недвижимости оказались не так популярны, как панорамы и “3D-туры”, и вообще не используются, вероятно по следующим причинам:
высокая стоимость аппаратной части роботов, которая дополняется большой стоимостью программного обеспечения;
аренда робота для съемки панорам – это существенная наценка на стоимость сделки, но если робот будет стоять на объекте несколько дней – это будет еще дороже;
панорама доступна многим посетителем сайта одновременно, а роботом может управлять в момент времени только один человек;
несовершенность современных роботов в средней и дешевой ценовых категориях (не преодолеют ступеньку, застрянут, не смогут двигаться также, как человек).
Таким образом, вместо риэлтора в классическом понимании этого слова в квартиру или другой объект недвижимости решили не ставить никакого робота, ведь удобнее снять панораму и показывать потенциальному клиенту, после чего уже назначать очную встречу. Однако, с течением времени и с развитием интернета вещей, причины выше теряют свою актуальность.
Роботы-пылесосы, особенно б/у, стали доступны и среднему, и бедному классам. Программное обеспечение, которое разработка которого являлась задачей для целых отделов программистов крупных компаний, теперь относительно открыто и доступно к пониманию для всех. Хорошие модели роботов-пылесосов довольно редко где-то застревают при передвижении по квартире, у них уже давно стала классической система амортизации и сцепления с полом (материал резины для колеса). Манипуляторы с низкой точностью (единицы градусов) теперь разрабатывают даже школьники. Программное обеспечение для телеметрии используется уже ни один десяток лет, также стало чем-то “давно знакомым” и “классическим”.
Однако недостатки использования только панорам озвучены выше, концепция Genervis заключается в том, что на объекте недвижимости устанавливается робот телеприсутствия, с помощью которого можно увидеть состояние просматриваемого онлайн объекта, управляя передвижением робота и положением камеры, зафиксированной на нем.
Первым роботом, созданным для проекта Genervis, может управлять каждый в сети Интернет, отправляя на сервер http://esp32.tfeya.ru, GET-запросы. Интерфейс сервера, разработанного для передачи команд из веб-интерфейса на сервоприводы робота, показан на рис. 3.
В интерфейсе имеется возможность выбора “датчика” (модуля, мотора, сервопривода), задания ему значения, запись данных возможна при использовании пользовательского логина и API-ключа. На графике показаны реальные значения, полученные с датчика.
Проработан личный кабинет пользователя и возможности как управлять устройствами, так и считывать значения с различных датчиков, то есть получено решение для умного дома. АПИ-ключ генерируется пользователем из личного кабинета интерфейса, это показано на рис. 4. Он обеспечивает защиту от воздействия на роботизированную установку третьих лиц, хотя для тех, кто знает ключ, имеется проблема в одновременном управлении роботом.
Проблема частично решается средствами веб-сервера, так как если писать в интерфейсе, что “робот находится в управлении”, другие пользователи смогут одновременно управлять роботом, только если додумаются отправлять GET-запросы не с одностраничного сайта, а самостоятельно.
Значение для сервопривода можно задать ползунком, который находится снизу, в диапазоне от 0 до 180 градусов. Для каждого сервопривода, получается, необходимо посылать свой get-запрос на сервер.
Движение головы ВВЕРХ-ВНИЗ
http://esp32.tfeya.ru/sensorData.php?login=kras&sensor_id=1&secret=12345678&val=160
Движение головы ВЛЕВО-ВПРАВО
http://esp32.tfeya.ru/sensorData.php?login=kras&sensor_id=2&secret=12345678&val=160
Движение левого колеса на всю скорость НАЗАД
http://esp32.tfeya.ru/sensorData.php?login=kras&sensor_id=3&secret=12345678&val=-255
Движение правого колеса на всю скорость ВПЕРЕД
http://esp32.tfeya.ru/sensorData.php?login=kras&sensor_id=4&secret=12345678&val=255
В переменной val передается угол поворота сервопривода, sensor_id - номер датчика, также видно логин и API-ключ пользователя.
Эксперимент №1 с управлением манипулятором через веб-сервер Интернета вещей (IOT)
На рис. 5 приведен выполненный эксперимент с управлением манипулятора через веб-сервис http://esp32.tfeya.ru
Для питания робота используется литий-ионный аккумулятор, напряжение 6В для сервоприводов и 5В для телефона и микроконтроллера генерируются с помощью преобразователей напряжения. Манипулятор собран из металлических частей и фиксируется на роботе-пылесосе. Как видно на изображении выше, он может быть зафиксирован и просто на столе струбциной. Для видеостриминга выбрано соединение через видеохостинг, это позволяет проводить коллективный осмотр помещения с помощью видеокамеры телефона, однако приводит к задержке порядка 8 секунд. Управление работает без ощутимой задержки, то есть от изменения положения ползунка до реального перемещения установки проходит, как минимум, менее 0.5 секунды, несмотря на редко проявляющиеся большие задержки, связанные, скорее всего, с особенностью соединения, выдаваемого Интернет-провайдером.
Эксперимент №2 с управлением мобильного робота эконом-категории через веб-сервер Интернета вещей (IOT)
Для конструкции роботизированной платформы перепробованы относительно небольшие самодельные шасси, изготовленные на лазерном гравере в ФАБЛАБ “Мисис”. Одна из полученных конструкций представлена на рис. 6. Аналогов таких шасси сейчас полно в виде конструкторов, которые продаются по ценам, доступным для детей для занятий по робототехнике. Данное шасси взято в проект Genervis в качестве бюджетной версии робота для онлайн-риэлторства.
Как показали наблюдения, платформа хорошо передвигается по относительно ровной поверхности, но мало весит (влияет на устойчивость), обладает относительно слабым сцеплением с полом, недостаточно сбалансирована (если долго ехать вперед, робот немного поворачивает из-за дисбаланса). А анализ недостатков этой платформы на практике применительно к рассматриваемой задаче позволяет выделить преимущества более дорогих версий. Более дорогие версии обладают лучшей устойчивостью, могут снабжаться механизмом для высоты подъема камеры (без неожиданного переворачивания устройства), хорошим сцеплением с поверхностью. Данная бюджетная версия, однако, обладает потенциалом превращения в БПЛА на колесах, когда можно не только летать по квартире, но и опуститься на пол и проехать в какой-либо труднодоступный угол, в частности, квартиры, для просмотра состояния.
Высота подъема манипулятора на данной платформе 17 см может быть и недостатком, и преимуществом, ведь можно смотреть на окружающее пространство снизу вверх. В этом есть преимущество – возможность хорошо разглядеть состояния плинтусов и стен ближе к полу. Недостаток – нельзя посмотреть на объект недвижимости с высоты взора человека, хотя бы присевшего. На рис. 7 приведена более совершенная, но более массивная версия платформы на основе робота-пылесоса.
Для передачи значений поворота штатива телефона разработан собственный отдельный веб-сервер http://esp32.tfeya.ru, к которому подключается автоматизированная платформа “Робот-риэлтор”. На платформе предусмотрена установка: лампы для обеспечения необходимого светового потока, датчиков температуры и влажности. Также предполагается, что установка для автоматической съемки панорам, показанная на рис. 1, также может быть закреплена вместо показанного на рис. 5 манипулятора.
Но и в этой конструкции съемка и склейка панорам возможно в диапазоне углов, которые обеспечивает конструкция, который находится явно ниже уровня глаз человека. По конструкции и ее массе, однако, понятно, что высоту до уровня глаз человека поднять можно, просто будет уменьшена устойчивость предлагаемого решения.
Готовые решения для управления роботом телеприсутствия и их применимость к автоматизации и цифровизации процессов на рынке недвижимости
Задача с удаленным управлением роботом решается, например, таким готовый решением, как Robocam, которое также может быть интегрировано в Genervis, как и разработанный собственный сервис управления роботом. Процесс управления роботом через это приложение может быть представлен изображением, приведенным ниже.
На телефоне или планшете, который устанавливается на мобильного робота, устанавливается специальное программное обеспечение, сервер, клиентская часть которого – веб-браузер на компьютере. С компьютера можно управлять движением робота и углами поворота механизма, который держит устройство, производящее видеостриминг.
На плату Arduino, к которой подключен Bluetooth модуль, нужно поставить программное обеспечение для подключения к роботу через мобильный телефон или планшет.
На соответствующем мобильном ресурсе и ставится приложение Robocam, которое создает веб-сервер, куда нужно заходить с клиента. Работа Robocam показана на рис. 8. Веб сервер позволяет передавать команды на робота, а также транслирует видеопоток с камеры телефона или планшета на созданном сервере. К серверу можно подключиться очень просто из локальной сети – для этого нужен IP адрес и порт. Например: http://192.168.0.100:8080
Чтобы зайти на приложение из внешнего интернета, нужно пробросить порт через роутер домашней сети, чтобы к устройству можно было подключаться. Robocam – это приложение на телефон, которое во многом проще переписать с нуля под веб.
В ходе исследований разработано управление роботом через собственный веб-сервер, а стрим с камеры ведется через RTMP-сервер.
Веб-интерфейс для генерации онлайн сайта с информацией об объекте недвижимости
Одностраничный сайт генерируется по набору входных данных, представленных на рис. 9. Разработано приложение, с помощью которого из текстового описания объекта недвижимости можно создать красивый одностраничный сайт, который можно предлагать потенциальным покупателям млм арендаторам.
Как только сайт сгенерирован, можно увидеть карту с местоположением объекта, текстовые данные, взятые из документа .docx. Главная функция здесь – можно управлять удаленным роботом, появляется видео и 2 органа управления. С помощью одного органа передаются координаты x, y, отвечающие за движение робота, а второй джойстик (оба джойстика круговые) передает положения сервоприводов, отвечающих за углы поворота камеры. Причем 0,0 манипулятора камеры находится “вверху”, то есть когда телефон “смотрит” точно наверх. Имеется возможность менять положение телефона влево на 90 градусов и вправо на столько же. Также можно поворачивать камеру телефона вверх и вниз, размах такой же, от -90 градусов до +90 градусов.
Эксперимент №3 с управлением максимальной версии робота-риэлтора через веб-сервер Интернета вещей (IOT)
Итак, полноценная версия робота-риэлтора выполнена на базе робота-пылесоса, так как эта платформа сбалансирована и оптимальна для использования в домашних условиях. Имеются амортизация, функция возвращения на док-станцию для подзарядки, мощность моторов и система редукторов выбраны оптимально для правильного расхода аккумулятора. Эти факторы позволяют сэкономить время на разработку, так как фактически промышленное решение должно быть сконструировано аналогичным образом. Это решение в ценовой категории менее 25000 рублей, что позволяет устанавливать такие роботы в домах повсеместно для того, чтобы ежедневно показывать удаленно десятки и сотни объектов недвижимости, например, см. рис. 10.
Таким образом, за основу полноценного робота для проекта Genervis взято шасси от робота-пылесоса, которое лишено недостатков предыдущей мобильной платформы, показанной в данном отчете. На это шасси крепится манипулятор, собранный из кронштейнов для сервоприводов mg955, эта конструкция держит мобильный телефон на высоте 0.6м от пола, что позволяет разглядеть как основную часть дома, которую обычно видно глазами, так и стены, примыкающие к полу дома, можно посмотреть дом на наличие трещин, насекомых, загрязнений и так далее. Видеоматериалы с данным роботом доступны на официальном канале Genervis [13, 14]. Фото с разработчиком представлено на рис. 11.
Роботы-риэлторы для онлайн просмотра объектов недвижимости
Роботы-риэлторы могут стоить как 10 тыс рублей, так и 500 тыс. рублей. Готовых решений сейчас на рынке не существует, так как хорошие роботы, которые смогут показать квартиру не хуже, чем риэлтор во время “офлайн”-просмотра, могут стоить и несколько миллионов рублей.
Так, известен робот от компании Яндекс, который доставляет письма. Теоретически его можно было бы запрограммировать таким образом, чтобы он подъезжал сам к подъезду в квартире, где нужен онлайн-показ объекта недвижимости, затем его кто-то бы запускал (ожидание, пока откроют дверь), затем он сам поднимается на лифте и, в ситуации недалекого будущего, въезжает в “умную” квартиру, открывая дверь электронным ключом. Робот оснащен функцией видеостриминга, и, когда он уже находится в квартире, им можно управлять удаленно. Это было бы интересно увидеть таких роботов в нашей жизни, ведь они бы сэкономили много десятков часов одного человека на просмотр, скажем, квартир-кандидатов на аренду. В ситуации с 7 млрд людей на Земле это будет экономить в недалеком будущем миллиарды часов людей. Но нужен очень простой способ для использования таких роботов в этой сфере деятельности.
Так же, например, известны показанные на скринах ниже готовые мобильные платформы, которые можно приобрести из Китая через AliExpress. Суть состоит в том, что идеально было бы иметь шагающего робота, который может ходить по лестницам в двухъярусных домах, взбираться на диваны и другие вышестоящие поверхности, см. рис. 12 и 13. Однако, в целях поступательного развития продукта Genervis, стоимость более 100 тыс. рублей выбрана как крайне дорогая, потому что, прежде всего, продукт стоит использовать повсеместно, а в текущей ситуации с бюджетом проще и правильнее начать с мелкосерийного производства.
Мобильные роботы на колесах, а не на “ногах”, однако, не являются плохим вариантом. Человек, когда уже вошел в квартиру, может, передвигаясь по полу, осмотреть фактически все, ведь мы редко поднимаемся на диван и смотрим на комнату с него, например. Следовательно, крайне подходят за основу роботы-пылесосы, причем, таким образом, ценовая категория готового решения примерно совпадает с ценами в категории на роботы-пылесосы на стадии мелкосерийного или массового видов производства.
Заключение
Необходимость создания полноценных роботов-риэлторов, где объединяются программная часть на базе искусственного интеллекта с аппаратными решениями из серий “Умный дом” и “Интернет вещей” в настоящее время еще только начинает набирать популярность на рынке, так как, в частности, на территории России только стали приживаться умные гаджеты и приборы с голосовым управлением. Геймификация уже ни один десяток лет позволяет сделать даже решение серьезных задач увлекательным творческим процессом, что стоит учитывать во всех областях жизни человека.
Возможность автоматизации работы риэлтора интересна для покупателя тем, что продавец снизит стоимость, если жилье не подходит. Либо будут в обязательном порядке устранены дефекты, на которые ориентирована более точная система фильтрации, чем используемая сегодня на том же Циане. Для продавца это интересно появлением способа выгодно и быстро продать или сдать в аренду объект недвижимости, потому что автоматизация отрасли позволяет ранжировать ценность объектов по большой системе фильтрации, в результате чего потенциальный покупатель увидит квартиру и по высокой стоимости, если она подходит под критерии качества.
Сегодня роботизация и алгоритмизация в деятельности риэлторов уже применяется, что показывают алгоритмы того же портала Циан и других, но аппаратная часть реальным риэлторам, как показывает опрос, особо не нужна.
Концепция планируемой компании Genervis сейчас заключается именно в создании мобильных роботах на колесах собственного производства, которые будут выпускаться в мелкосерийном производстве и внедряться на конкретные объекты недвижимости. Следующим шагом стоит рассмотреть, с одной стороны, шагающих роботов, которые могут ходить по ступенькам и взбираться на территории объекта недвижимости на возвышенные поверхности.
С другой стороны, следующим шагом является проработка концепции, которая показана во введении данной статьи с мыслью о внедрении робота, аналогичного яндекс-доставщику, еще и в сферу недвижимости.
Панорамы, несомненно, являются отличным инструментом в настоящее время для привлечения потенциального покупателя к объекту недвижимости, панорамы одновременно могут просматривать сотни и тысячи человек. Но развитие технологий приводит к тому, что актуально появление роботизированной установки, которая в режиме “онлайн” сможет показывать ту или иную квартиру потенциальному покупателю. Съемка панорам требует некоторого времени и затрат, тогда как робот телеприсутствия дешевой ценовой категории может дать потенциальному покупателю больше информации: можно приехать в места, которые не будут сниматься при создании панорам, можно измерить температуру “холодной” стены, увидеть плесень сегодня, а не ее отсутствие вчера, посмотреть, насколько хорошо освещена комната в то или иное время суток.
Развитие цифровых двойников предлагает возможности для людей видеть свойства объекта, не наблюдая перед собой сам объект. Если человек что-то и знает о покупке недвижимости, он все равно не держит в голове все детали, которые после сделки могут его смутить, однако, или даже расстроить. Таким образом, избыток информации об объекте недвижимости является ценным знанием, которое прибавляет вероятность правильного решения при покупке или аренде квартиры. Для продавца или арендодателя такой сервис является следующим уровнем отношений с потенциальными клиентами после уже существующих методов, ведь он предлагает то, что действительно нужно клиенту, используя больше факторов и обоснований для покупки или отказа от покупки, причем часть информации, в таком случае, вообще генерируется или дополняется парсерами и нейросетью на основе конкретных “индивидуальных” данных об объекте недвижимости.
Список использованных источников
Робот-риелтор: как искусственный интеллект меняет рынок недвижимости 2018
Лучшие AI-инструменты для агентов по недвижимости в 2024 году
Нейросеть для риэлтора и агентства недвижимости: 15 способов применения 2023
Мы оцифровываем агентства недвижимости. Весь ваш риэлторский бизнес в телефоне в вашем кармане
FanatPHP
@moderatorпросьба убрать этот поток сознания из хабов PHP и Яваскрипт, к которым он не имеет вообще никакого отношения.