超声波传感器通过发射频率高于20kHz的声波并接收回波来工作。当声波遇到障碍物时会产生回波，系统通过计算发射与接收的时间差，就能精确计算出与障碍物的距离。这种技术类似于蝙蝠的声呐系统，具有探测距离远、不受光线影响的优点，特别适合检测桌椅腿等较大障碍物。
红外传感器则采用不同的工作原理。它发射红外光线并接收反射光，通过三角测距法计算距离。由于红外光波长较短，这种传感器对小型障碍物的检测更为精准，能够识别出电源线、拖鞋等超声波传感器可能遗漏的物体。不过，红外传感器在强光环境下性能会受到影响，这正是需要多种传感器协同工作的原因。
在实际工作中，这两种传感器形成了完美的互补关系。超声波传感器负责大范围环境扫描，建立空间地图；红外传感器则专注于细节检测，防止小型障碍物造成的卡顿。控制系统会综合两类传感器的数据，通过算法分析得出最优行进路线。当检测到障碍物时，系统会先减速，然后在安全距离内重新规划路径，实现平滑绕行。
最新的扫地机还引入了视觉识别技术，通过摄像头获取的环境图像，结合机器学习算法，能够识别特定类型的障碍物，比如区分电线团和玩具，并采取不同的应对策略。这种多传感器融合的技术代表了家庭服务机器人发展的最新方向。
随着人工智能技术的进步，未来的扫地机避障系统将更加智能化。研究人员正在开发能够预测障碍物移动轨迹的算法，使扫地机能够主动避开家中的宠物或行人。这些技术进步不仅让清洁工作更加高效，也为更复杂的家庭服务机器人奠定了基础。
