在环境感知的核心技术中，多传感器融合发挥着关键作用。扫地机通常配备激光雷达、视觉摄像头、超声波传感器和红外传感器等多种探测装置。激光雷达通过发射激光束并计算反射时间，精确测量与障碍物的距离；视觉摄像头则能识别物体的形状和颜色；超声波传感器擅长检测透明物体如玻璃门；红外传感器则用于近距离防碰撞。这些传感器各有所长，通过数据融合算法将不同来源的信息整合，形成对环境的全面认知。
实现智能避障的关键在于场景认知能力的建立。现代扫地机采用深度学习算法，通过分析传感器数据来识别不同物体类型。比如，它能区分开桌椅腿和散落的玩具，并采取不同的避障策略。对于固定家具，扫地机会记录其位置建立环境地图；对于临时障碍物，则会实时调整清扫路径。最新研发的扫地机器人甚至能够识别宠物粪便、电线等特殊障碍物，避免发生尴尬的清扫事故。
在实现路径规划方面，扫地机运用同步定位与地图构建技术，在未知环境中逐步构建地图，同时确定自身位置。基于这张地图，扫地机能够计算出最优清扫路径，实现高效的区域覆盖。当遇到突发障碍时，路径重规划算法会立即启动，确保清扫任务不会中断。
随着人工智能技术的进步，扫地机的环境感知能力正在向更高层次发展。一些高端型号已经能够识别不同房间类型，并自动调整清扫模式。例如，在厨房区域加强清洁力度，在卧室区域降低工作噪音。这些进步使得扫地机不再是简单的清洁工具，而是真正意义上的智能家居助手。
从多传感器融合到场景认知，智能扫地机的技术演进展示了人工智能在日常生活应用中的巨大潜力。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，为人们创造更舒适便捷的生活环境。
