从“盲人摸象”到“心中有图”：SLAM的核心使命
早期的扫地机器人多采用随机碰撞或沿边清扫策略，效率低下且常被困住。其根本局限在于“看不见”。现代智能清洁机器人的核心突破，是拥有了同步定位与地图构建（SLAM）的能力。你可以将其理解为机器人的“内在视觉”和“记忆中枢”。它需要实时回答两个关键问题：“我在哪里？”以及“我周围的环境是什么样？”。通过持续感知环境，机器人一边估算自身运动轨迹（定位），一边将感知到的特征点拼接成一张环境地图（建图）。这张不断更新的地图，就是它规划高效、覆盖全面清洁路径的基石。
机器的“感官”：多传感器融合的智慧
机器人并非通过单一“眼睛”看世界。为了精准实现SLAM，它依赖一套传感器融合系统，这好比人类综合运用视觉、触觉和平衡感。最常见的是激光雷达（Lidar），它通过发射激光束并测量反射时间，能精确获取周围物体的距离信息，生成高精度的二维或三维点云地图，是目前构建地图最可靠的方式之一。视觉传感器（摄像头）则提供了丰富的纹理和颜色信息，能识别特定物体（如电线、拖鞋），但受光线影响大。此外，机器人还配备了陀螺仪、加速度计等惯性测量单元（IMU）来感知自身运动姿态，以及沿墙传感器、跌落传感器等应对复杂地形。通过算法将不同传感器的数据优势互补、纠错融合，机器人才能获得稳定、可靠的环境感知，避免因单一传感器失效而“迷路”或碰撞。
感知之上的决策：从地图到行动
拥有了精确的环境地图和自身定位，清洁机器人的“大脑”——路径规划算法便开始工作。它会将整个清洁区域划分为网格或区域，采用如“弓字形”覆盖、分区清扫等策略，计算出最短、最有效的行走路线，并动态避让突然出现的障碍物（如人的脚、移动的宠物）。这种基于感知的智能决策，不仅极大提升了清洁效率，也使得机器人能适应动态变化的家庭环境，实现真正的自主工作。
因此，智能清洁设备的“看见”世界，实质上是集感知、建图、定位、规划与决策于一体的复杂机器人感知系统在发挥作用。SLAM与多传感器融合技术，正是赋予机器以空间智能的关键。这项技术不仅让我们的家居生活更便捷，也是自动驾驶、无人机、服务机器人等诸多前沿领域的基石，持续推动着机器从被动执行工具向自主智能体的演进。
