机器的“感官”：核心传感器类型解析
智能清洁设备的“感官”主要由各类传感器构成。最常见的是碰撞传感器和红外悬崖传感器，前者通过物理触碰感知障碍，后者发射红外线探测高度落差，防止跌落。更先进的设备则搭载了激光雷达（Lidar）和视觉传感器。激光雷达通过发射激光并测量反射时间来构建高精度环境地图，是目前实现精准导航的主流方案。视觉传感器则模拟人眼，通过摄像头捕捉环境图像，结合计算机视觉算法进行识别与定位，能区分鞋子、电线等具体物体，但受光线影响较大。此外，陀螺仪、加速度计等惯性传感器负责感知自身运动状态，确保行进路径的稳定。
机器的“大脑”：导航算法的智慧
传感器收集的数据，需要强大的“大脑”——导航算法来处理。早期的随机碰撞式算法效率低下，已逐渐被淘汰。如今主流的是基于传感器建图的规划式算法，其中又分为激光SLAM（同步定位与地图构建）和视觉SLAM。SLAM技术能让机器人在未知环境中一边移动一边实时构建地图并确定自身位置。激光SLAM精度高、稳定性好，是高端扫地机的首选；视觉SLAM成本相对较低，能识别更多语义信息，但对算力要求高，且暗光环境下表现可能打折。算法根据构建的地图，规划出高效的“弓”字形或自定义清扫路径，避免重复和遗漏，实现真正的智能覆盖。
如何选择：场景决定最佳方案
不同的传感器与算法组合，适用于不同的场景。对于家庭环境，尤其是户型复杂、家具多、光线变化大的情况，配备激光雷达和激光SLAM算法的扫地机器人是稳妥之选，它能高效处理复杂布局。如果预算有限且家中光线充足、物品摆放整齐，采用视觉导航的方案也能满足需求。对于需要频繁清洁、面积广阔的商用场景（如商场、办公楼），大容量、高效率的电动尘推车是关键。这类设备通常采用更耐用的惯性导航或简易激光导航，注重长续航和强大的尘推力度，其算法优化重点在于规划大区域的最优清洁路线，而非精细避障。
总而言之，智能清洁时代的选择，本质上是根据自身环境复杂度、清洁需求与预算，在传感器的精度、算法的智能度以及设备的专项性能之间找到平衡点。了解这些背后的科学原理，不仅能让我们挑选到更趁手的“清洁助手”，也让我们得以一窥人工智能与机器人技术在日常生活中的精彩应用。
