传感器融合：从“单兵作战”到“团队协作”
传感器融合，简单来说，就是让多个不同类型的传感器收集信息，并通过算法进行综合处理，从而得到比任何单一传感器更可靠、更全面的环境感知结果。这就像人类同时使用眼睛（视觉）、耳朵（听觉）和触觉（碰撞）来判断周围情况一样。智慧型扫地车搭载的各类传感器各有优劣：激光雷达测距精准但无法识别物体属性；视觉传感器能识别纹理和颜色却受光线影响；碰撞传感器直接可靠但属于被动接触。将它们的数据融合，就能取长补短，构建出实时、高精度的环境地图。
核心传感器如何各司其职？
激光雷达（通常是LDS激光导航）是构建地图的“骨架”。它通过发射激光束并测量反射时间，能以厘米级精度计算出周围物体的距离和轮廓，从而绘制出房间的二维或三维结构图。视觉传感器（如摄像头）则充当“眼睛”，负责识别激光雷达难以分辨的细节，例如区分地上的电源线（需避开）和地毯花纹（可越过），或识别特定的障碍物类型。而碰撞传感器（如缓冲触板或红外接近传感器）则是最后的“保险丝”，在极近距离或传感器盲区（如低矮的家具底部）提供瞬时反馈，确保机器轻触即停，避免硬性撞击。
算法：融合数据的“智慧大脑”
收集数据只是第一步，真正的智慧在于融合算法。先进的扫地车会采用如卡尔曼滤波或更复杂的贝叶斯估计等算法，对不同传感器传来的、可能存在矛盾和噪声的数据进行加权、校准与整合。例如，当视觉传感器因光线昏暗暂时失效时，系统会提高对激光和碰撞传感器数据的依赖权重；当激光雷达检测到一个未知轮廓时，视觉信息可以帮助判断它是柔软的窗帘（可轻轻推开）还是坚硬的玻璃门（必须绕行）。这个过程是动态且实时的，确保了扫地车决策的准确性与适应性。
未来展望与意义
智慧型扫地车的避障技术，是自动驾驶、服务机器人等更复杂领域技术的微型化先驱。随着边缘计算和人工智能芯片的发展，未来的传感器融合将更加智能化，不仅能避障，还能理解场景，例如识别出“儿童游戏区”并主动进行更细致的清洁。这项技术生动地展示了如何通过模仿生物的多感官协同，并利用工程与算法将其升华，来解决现实世界中的复杂导航问题。它不仅是便利生活的工具，更是我们迈向更智能机器人时代的一个缩影。
