机器视觉：赋予机器人“眼睛”
许多高端扫地机器人配备了摄像头，这构成了其机器视觉系统的基础。通过摄像头捕捉环境图像，机器人能够识别物体的形状、颜色和纹理。例如，通过训练，AI算法可以学会将特定颜色和形状的物体识别为“电线”或“袜子”，从而主动规避。最新的技术甚至能实现视觉SLAM（即时定位与地图构建），即一边移动一边构建家庭环境的地图，并实时定位自身在地图中的位置，从而实现高效、不重复的路径规划。
激光雷达：精准的空间测绘仪
如果说机器视觉是“看”，那么激光雷达（LiDAR）就是“测量”。它通过发射不可见的激光束并接收其反射信号，精确测量到周围物体的距离。激光雷达传感器通常位于机器人顶部，进行高速旋转扫描，能在瞬间获取周围环境的二维或三维点云图。这幅距离地图精度极高，能清晰勾勒出家具的轮廓、墙面的位置，是构建家庭布局图最核心的工具之一。基于此地图，机器人可以规划出类似“弓字形”的最优清扫路径，避免随机乱撞。
AI算法：背后的“智慧大脑”
传感器收集的海量数据需要被理解和处理，这正是人工智能算法的用武之地。算法首先对数据进行融合，将视觉信息、距离信息乃至陀螺仪、里程计的数据结合起来，形成对环境的统一理解。随后，通过机器学习，尤其是深度学习模型，机器人能对特定障碍物进行分类识别。例如，通过成千上万张宠物粪便图片的训练，机器人能学会准确识别并绕开它，而不是尝试清扫。此外，算法还负责实时路径规划和决策，在动态环境中（如突然出现的行人脚）做出快速避障反应。
多传感器融合的未来
目前最先进的技术趋势是“多传感器融合”。单一传感器有其局限：激光雷达无法识别玻璃门，视觉在暗光下可能失效。因此，结合激光雷达、视觉摄像头、3D结构光甚至超声波传感器，并利用强大的AI算法进行数据互补，才能实现全天候、全场景的可靠感知。未来的扫地机器人将不仅是清洁工具，更可能成为具备高级环境理解能力的家庭移动智能终端。
总而言之，智慧型扫地机的避障能力，是硬件传感器与软件智能算法协同工作的结晶。它从一个侧面展现了现代机器人技术如何将感知、决策与执行融为一体，让机器能够更安全、更智能地融入我们的日常生活空间。
