早期的扫地机器人主要依靠随机碰撞和简单的红外传感器来感知环境，清洁效率较低。随着技术进步，目前主流的导航定位系统主要采用两种核心方案：激光雷达SLAM和视觉里程计。激光雷达SLAM系统通过发射激光束并接收反射信号，精确测量与周围物体的距离，每秒钟可完成数千次扫描，实时构建出环境的二维或三维地图。这种技术就像给设备装上了一双能够精确测距的"电子眼"，使其能够准确识别家具位置、房间布局等环境特征。
视觉里程计技术则更加接近人类的视觉感知方式。通过摄像头采集环境图像，分析连续帧之间的特征点变化，计算出设备的运动轨迹和位置变化。这种技术不仅能够识别物体的形状，还能分辨颜色、纹理等细节特征，为设备提供更丰富的环境信息。不过，单一技术都存在局限性：激光雷达在镜面、玻璃等特殊表面容易产生误判，而视觉系统在光线不足时效果会大打折扣。
因此，现代高端清洁设备普遍采用多传感器融合定位技术。这种技术将激光雷达、摄像头、惯性测量单元、轮式里程计等多种传感器的数据进行融合处理，通过算法互补各种传感器的优缺点。例如，当激光雷达数据受到干扰时，系统会自动切换到视觉定位模式；当环境光线较暗时，则会更多地依赖惯性导航和轮式里程计的数据。
最新研究显示，基于深度学习的语义SLAM技术正在为清洁机器人带来革命性突破。这种技术不仅能构建环境地图，还能识别特定物体，比如区分桌椅和宠物，甚至能够记住充电座的位置，实现更智能的路径规划。一些前沿产品已经开始尝试使用3D结构光技术，通过投射数万个红外点来构建环境的深度图像，实现更精确的三维环境感知。
这些定位技术的进步不仅提升了清洁效率，还让设备能够记忆多层建筑的地图，实现跨楼层自主清洁。随着5G和边缘计算技术的发展，未来的清洁机器人可能实现云端协同定位，通过与其他智能设备的数据共享，构建出更完整的室内环境模型。
从简单的随机碰撞到如今的多传感器融合定位，清洁机器人的导航技术走过了一条不平凡的发展道路。这些技术的融合创新不仅让我们的生活更加便利，也推动着整个机器人行业向着更智能、更可靠的方向不断发展。
