机器人的“眼睛”与“耳朵”：多传感器融合
智能清洁机器人并非依赖单一感官。它通常装备了多种传感器，共同构成感知系统。激光雷达（LiDAR）是核心，它通过发射激光束并测量反射时间，精确绘制出周围环境的二维或三维地图，如同为机器人装上了“千里眼”。同时，机身周围的超声波传感器和红外传感器，则像敏感的“触须”，用于近距离探测低矮障碍物、玻璃或悬崖（如楼梯口），防止碰撞或跌落。近年来，视觉传感器（摄像头）的应用也日益增多，通过图像识别技术来辅助识别特定类型的垃圾或复杂障碍物。
大脑的决策：从建图到路径规划
仅仅感知环境还不够，关键在于如何利用这些信息。机器人首先会进行“同步定位与地图构建”（SLAM）。它一边移动，一边利用传感器数据实时构建所处环境的地图，并同时确定自己在地图中的精确位置。有了这张“数字地图”，其“大脑”（控制算法）便开始高效规划清扫路径。常见的算法如“弓字形”覆盖路径，确保无遗漏清扫；或结合房间分区，进行区域式清洁。先进的系统还能根据地面脏污程度（通过光学或声学传感器判断）动态调整清洁策略，对特别脏的区域进行重点反复清洁。
灵巧的避障：实时反应与智能决策
动态环境中的障碍物是最大挑战。当传感器检测到突然出现的行人、椅子或宠物时，机器人需要瞬间做出反应。其控制系统采用分层决策逻辑：对于静态已知障碍物（如地图中标记的家具），会提前规划绕行；对于动态未知障碍物，则依赖实时传感器数据，触发紧急避障程序。这通常结合了减速、停驻、重新规划局部路径等一系列动作。最新的技术趋势是融合人工智能，让机器人不仅能“看见”障碍物，还能“理解”其类别（是人还是物体），从而做出更拟人化、更安全的避让行为。
总结与展望
从激光雷达的精准测距，到SLAM技术的实时建图定位，再到基于算法的智能路径规划与多传感器融合避障，这些技术共同构成了现代智能清洁设备的自动化基石。它们不再是简单的执行预设路线的机器，而是具备了初步环境感知与决策能力的智能体。随着传感器成本下降、算力提升以及人工智能算法的进步，未来的清洁机器人将更加高效、安静且具备更强的交互与学习能力，真正融入我们的智慧生活与工作空间。
