SLAM：为机器绘制“心中地图”
SLAM是智慧型洗地机自主导航的基石。你可以把它想象成机器人在一个陌生房间里一边走路一边画地图的过程。洗地机启动时，它对环境一无所知。通过搭载的传感器（如激光雷达或视觉传感器），它不断探测周围物体的距离和方位。激光雷达通过发射激光束并测量反射时间来计算距离，生成精确的点云图；视觉传感器则像眼睛一样捕捉图像，通过算法识别特征点。在移动中，洗地机通过对比前后时刻传感器数据的差异，估算出自己的位置变化，同时将探测到的环境特征不断添加到地图中。这个“定位”与“建图”同步进行、相互校正的过程，就是SLAM，最终在机器内部形成一个可用于路径规划的数字化地图。
传感器融合：打造全方位感知能力
单一传感器有其局限性。激光雷达在黑暗或强光下稳定，但难以识别玻璃、镜子等高反光物体；视觉传感器信息丰富，但受光线影响大。因此，现代高端洗地机普遍采用多传感器融合技术。它通常结合了激光雷达、视觉摄像头、陀螺仪、加速度计和沿墙传感器等。核心处理器就像一个信息中枢，运用滤波算法（如卡尔曼滤波）和融合算法，综合处理来自不同传感器的数据。例如，用激光雷达获取精确的距离信息，用视觉数据辅助识别障碍物类型（是拖鞋还是电线），用惯性测量单元补偿机器急转弯时的运动误差。这种融合大大提升了系统的鲁棒性和环境理解的深度，让避障决策更智能——不仅能绕开，还能判断是否可跨越或需要谨慎对待。
从建图到执行：完整的自主工作流
有了精确的地图和实时定位，洗地机便能规划出最高效的清洁路径。通常采用“弓字形”覆盖路径，并结合房间分割技术，按区域有序清洁。在动态避障方面，系统会实时比对当前传感器数据与已有地图。当检测到地图中未标注的临时障碍物（如突然出现的宠物）时，它会立即在路径规划层进行局部重新规划，绕行后继续完成中断的任务。最新的技术进展甚至引入了轻量化的神经网络模型，使洗地机能更好地理解家居场景语义（如识别地毯区域并自动增大吸力），实现从“感知”到“认知”的进化。
总而言之，智慧洗地机的自主性并非魔法，而是SLAM建图提供了空间认知的“蓝图”，传感器融合技术则赋予了全面而可靠的“感知力”。这两项技术的成熟与成本下降，正推动着服务机器人从实验室走进千家万户，让我们得以享受科技带来的便利与解放。
