混沌的起点：随机碰撞算法
早期的扫地机大多采用随机碰撞算法。其原理简单粗暴：机器启动后随机方向行走，遇到障碍物便随机转向，通过长时间的覆盖来“碰运气”完成清扫。这就像蒙上眼睛在房间里走动，虽然最终可能走遍大部分区域，但存在大量重复路径和清洁死角，效率极低。其科学基础是概率论中的“随机游走”模型，虽然理论上在无限长时间内能覆盖整个空间，但在实际应用中，时间和电池续航都是有限资源。
关键的转折：惯性导航与路径规划
为了提升效率，惯性导航（陀螺仪）与基本的路径规划算法被引入。机器通过陀螺仪记录自身的移动距离和角度变化，构建一个粗略的“已清扫区域”记忆，并尝试执行如“弓字形”等规律路径。这好比我们有了方向感，能走直线并尝试系统性地覆盖区域。然而，误差会随着时间累积（称为“航位推算漂移”），且无法应对复杂多变的家居环境，地图构建能力依然薄弱。
智慧的飞跃：同步定位与地图构建
真正的质变来自于SLAM技术的应用。SLAM，即“同步定位与地图构建”，是机器人领域的核心技术。其工作原理是：机器人通过激光雷达或视觉传感器（如摄像头）实时感知周围环境，获取距离和特征信息。算法则同时处理两大任务：一是根据感知数据推算自身在未知环境中的位置（定位），二是根据移动轨迹和感知信息逐步绘制出环境地图。这相当于机器人一边行走，一边在脑海中绘制一张越来越精确的房屋“图纸”。
效率的巅峰：智能路径规划与决策
拥有了精确的数字化地图，扫地机便进入了智能决策阶段。算法可以基于地图进行全局最优路径规划，例如采用“覆盖路径规划”算法，将房间划分为网格或区域，以最短路径、最少重复的方式遍历所有可清扫点。它还能识别房间分割、家具布局，智能决定清扫顺序（如先沿边后弓字填充），并动态避障。最新的机型甚至能通过人工智能识别地面材质、垃圾类型，自动调整吸力和拖地水量，实现精准清洁。
总结：算法演进如何重塑清洁
从随机碰撞到智能建图，扫地机器人核心算法的演进史，本质上是其从“工具”到“智能体”的进化史。这一演进对清洁效率的影响是颠覆性的：清洁覆盖率从不足70%提升至99%以上，完成相同面积清扫所需时间缩短一半以上，且更加节能。更重要的是，它解放了用户的精力，实现了真正意义上的自动化。未来，随着多传感器融合、AI与家庭物联网的深度结合，扫地机器人将不仅是清洁工具，更是家庭环境的数据感知中枢，其“智慧”的边界还将不断拓展。
