要让机器实现自主导航，首先需要解决定位与建图的问题。这正是SLAM技术的用武之地。SLAM代表同步定位与建图，其原理类似于人类在陌生环境中一边行走一边记忆周围特征的过程。通过激光雷达或视觉传感器，设备会实时扫描周围环境，记录墙壁、家具等障碍物的位置，同时根据自身运动状态推算出在环境中的精确位置。这种技术让洗地机能够构建出房间的二维或三维地图，为后续的路径规划奠定基础。
单一传感器往往存在局限性，因此现代洗地机普遍采用多传感器融合技术。激光雷达负责精确测距，视觉摄像头识别特定物体（如电线、拖鞋等小件物品），陀螺仪和里程计记录机器人的运动姿态，悬崖传感器防止跌落，而碰撞传感器则作为最后的保险。这些传感器数据通过特定的滤波算法进行融合，就像大脑综合处理眼睛、耳朵和触觉传来的信息一样，最终形成对环境的全面认知。
在获得环境地图后，路径规划算法开始发挥作用。优秀的路径规划不仅要覆盖所有可清洁区域，还要避免重复清扫和遗漏。常见的规划策略包括弓字形清扫、沿边清扫和区域划分清扫。先进的算法会根据房间形状自动选择最优策略，比如在长方形房间采用弓字形路径，在复杂区域则先沿边缘清扫再填充中间区域。当遇到突发障碍时，实时路径重规划功能会让设备立即调整路线，确保清洁的连贯性。
近年来，这项技术还在持续进化。一些高端型号开始引入机器学习算法，通过多次清扫积累数据，逐渐优化对不同户型的清扫策略。例如，系统会记忆家具的固定位置，学习用户的生活习惯，甚至在电量不足时自动返回充电座，充满电后继续未完成的清扫任务。
从SLAM建图到多传感器融合，再到智能路径规划，这些技术共同构成了现代洗地机的"大脑"。它们不仅解放了人们的双手，更展示了人工智能在日常生活场景中的成功应用。随着传感器精度的提升和算法的优化，未来的清洁机器人将更加智能高效，真正实现无人干预的全自动清洁体验。
