“盲人摸象”的随机碰撞时代
早期的扫地机大多采用随机碰撞式导航。它们没有“眼睛”和“地图”，仅依靠简单的红外或物理碰撞传感器，在碰到障碍物后随机转向。其原理类似于物理学中的“布朗运动”，通过长时间、大范围的覆盖来概率性地完成清扫。这种方式算法简单、成本低廉，但效率极低，重复清扫和漏扫严重，完全依赖于时间换空间。
引入“指南针”：惯性导航与陀螺仪规划
为了提升效率，惯性导航技术被引入。扫地机内置陀螺仪和加速度计，像船员的罗盘一样，通过测量自身的旋转角度和移动距离来估算位置和航向，从而尝试走出“弓”字形等规律路径。这使机器有了初步的“方向感”，清扫覆盖率显著提升。然而，惯性导航存在累积误差——微小的测量偏差会随着时间推移不断放大，导致最终定位严重偏离，仍需碰撞传感器进行周期性校正。
核心飞跃：同步定位与地图构建
真正的革命始于SLAM技术的应用。SLAM让扫地机在未知环境中，一边移动，一边构建周围环境的地图，同时利用这张地图来实时确定自己的位置。这就像一个人在一片漆黑中摸索，同时在心里绘制房间布局并记住自己走到了哪里。早期的激光SLAM通过顶部的旋转激光雷达扫描周围，获取高精度的距离信息来构建2D地图，路径规划精准高效。而视觉SLAM则通过摄像头捕捉图像信息，利用计算机视觉算法提取特征点进行定位和构图，成本更具优势，并能识别更多语义信息（如电线、拖鞋）。
从“看见”到“理解”：AI赋能与未来展望
如今，顶尖的扫地机器人已进入AI赋能阶段。它们不仅拥有厘米级精度的全屋地图，更能通过融合多传感器数据和深度学习算法，识别家具类型、区分地面材质（如地毯与地板），甚至判断污渍程度。例如，通过视觉识别，机器可以主动避开地上的袜子、电线团；通过AI规划，它可以选择先清洁较脏的区域。未来的进化方向将更侧重于多机协同、与智能家居的深度融合，以及具备更高级环境理解和自主决策能力的“家庭移动智能体”。
回顾扫地机的进化史，从随机游走到全局规划，本质上是一部微型机器人感知与认知能力的发展史。每一次导航技术的迭代，都深深植根于传感器技术、算法算力以及我们对“机器如何理解空间”这一根本问题的认知突破。它不仅是消费电子的进步，更是机器人学、自动控制与人工智能技术走入寻常百姓家的生动缩影。
