“感官”的融合：机器人的眼睛与皮肤
现代扫地机的自主性，首先建立在多传感器融合技术之上。它不再依赖单一的碰撞传感器。机身上通常配备了激光雷达（Lidar）、摄像头、悬崖传感器、陀螺仪和加速度计等。激光雷达通过发射激光束并测量反射时间，能快速构建出周围环境的二维轮廓图，精度高且不受光线影响。视觉传感器（摄像头）则能识别具体的物体、纹理和颜色，辅助识别家居物品和边界。悬崖传感器像机器人的“皮肤”，防止其从楼梯跌落。这些传感器如同人的感官，持续收集数据，为大脑——中央处理器提供决策依据。
构建心中地图：SLAM算法的核心作用
有了感官数据，下一步是理解和记忆环境。这正是同步定位与地图构建（Simultaneous Localization And Mapping, SLAM）算法的核心任务。简单来说，SLAM要解决“我在哪？”和“周围什么样？”这两个同时发生的问题。扫地机在移动中，通过对比激光雷达或摄像头连续采集的数据，计算出自身的位移和旋转（定位），并逐步将零散的测距信息拼接成一幅完整的家庭户型地图（建图）。这幅实时更新的数字地图，是它一切智能行为的基础。目前，视觉SLAM（VSLAM）和激光SLAM是主流技术路线，前者成本较低，后者在精度和稳定性上更胜一筹。
规划最优路径：从随机到全局的进化
拥有了精确的地图，扫地机便可以进行智能路径规划。早期的随机碰撞式清扫已被彻底淘汰。现代路径规划主要分为全局规划和局部规划两层。全局规划基于已构建的完整地图，采用如“弓字形”（覆盖式）路径，确保系统性地遍历每一个可清扫区域，避免重复和遗漏。而局部规划则负责应对实时动态障碍，比如突然出现的宠物或拖鞋。当传感器检测到新障碍时，局部规划算法会立即重新计算绕行路线，并在避开障碍后，无缝回归到全局规划路径上。这种分层规划方式，兼顾了效率与灵活性。
综上所述，现代扫地机器人的自主导航，是一个从感知到认知，再到决策与执行的完整机器人学应用范例。它生动地展示了传感器技术、SLAM算法和路径规划如何协同工作，将冰冷的机器转化为能理解环境、自主决策的智能体。这项技术不仅让家务变得更轻松，其背后原理更是自动驾驶、无人机、服务机器人等更广阔领域的基石，持续推动着智能机器融入我们的日常生活。
