你覺得自家掃地機器人夠聰明嗎？吸力強的掃地機器人雖然能掃得很幹淨，但不一定足夠高效，而聰明的掃地機器人卻可以通過智慧的“小腦瓜”和明亮的“眼睛”做到高效清潔，甚至彌補吸力的不足。

“小腦瓜”與“眼睛”是什麼？在掃地機器人業界内，這套系統被稱為SLAM（Simultaneous Localization And Mapping），也就是同步定位與地圖構建。SLAM并不是一種固定的算法，而是一個概念，意在解決機器人處于未知環境時的導航與地圖定位問題。

而SLAM當中最重要的就是“眼睛”了，目前分為兩個流派——以iRobot為首使用visual SLAM（簡稱VSLAM），也就是基于圖像識别，使用攝像頭作為眼睛的視覺導航方案，和Neato開創，基于Laser SLAM的激光導航方案。當然，也有像科沃斯、小米這種“我全都要”方案，同時搭載攝像頭和激光雷達的掃地機器人産品出現。

使用激光導航方案的掃地機器人一眼就能看出來，這類掃地機器人在頂部會放置一個“小帽子”，也就是高速旋轉的激光雷達模塊。激光測距原理十分簡單，通過測量射出激光從發出到反射回來的飛行時間，計算出相對精确距離信息。在使用激光測距方案的機器人眼中畫面是這樣的。

受限于成本，目前掃地機器人搭載的激光雷達隻能獲取與雷達相同平面的2D點雲圖，雖然空間定位相對精準，但面對低矮障礙時就有些力不從心了。同時，工作時高速旋轉的激光模塊在壽命上肯定不如固定不動的攝像頭。而且在面對鏡面、玻璃、黑色布料等反射過強或過弱的表面材質時激光測距也會發生一些誤差。激光雷達方案勝在起步較早，算法十分成熟，精度也足夠目前的掃地機器人使用。同時，算力要求也比視覺導航方案小了很多。因此目前絕大部分中高端掃地機器人都在用激光導航方案。

接下來咱們了解一下視覺導航的工作原理。其實也十分容易理解： 機器人通過頂部的單目攝像頭觀測識别天花闆幾何信息，并根據算法進行位置判定。但單目視覺導航有一個弊端，就是無法判定物體的深度信息，畢竟它不像人有近大遠小的認知。所以現在的主流趨勢是讓單目攝像頭融合結構光信息，或升級為雙目攝像頭，從而讓掃地機器人知道前方的障礙離自己究竟有多遠。

第二個問題便是視覺導航極度依賴外界照明，畢竟攝像頭不會和激光一樣自己發出光線，所以在照明不好的房間或夜晚，導航效率會大打折扣。

視覺導航相比激光導航起步較晚一些，早期技術積累和算力不足的情況下表現欠佳。再加上攝像頭模塊成本較低，低端掃地機器人也會搭載的原因，所以大部分消費者會認為視覺導航弱于激光導航。但實際現在使用視覺導航方案的高端掃地機器人，在空間定位和路線規劃能力上已經和激光導航方案不相上下，甚至在某些功能上做到了突破，比如自動識别房間類型、通過算法識别障礙物并主動規避等功能，而且随着算力提高和算法叠代，視覺導航一定會越來越好用。

所以大家可以理解為，激光導航方案相對成熟，但上限低；視覺導航雖然起步慢，但随着算力提高、算法升級，使用會越來越好，并且上限很高。

當然，如果現在就想用上一款足夠智能導航又強的機器人，不妨來看看激光與視覺融合的高端産品。

·石頭T7 pro

石頭T7 Pro使用激光雷達 雙目避障方案。雙目避障這種方案僅依靠兩顆攝像頭就能做到距離識别和避障，但算力要求頗高。石頭T7 pro采用采用骁龍8核處理器，每秒識别4幀圖像，并通過AI算法讓機器人知道面前的障礙物是線團還是襪子，從而做到精确避障。

此外，石頭T7 Pro的各項參數也是十分優秀，像2500 Pa吸力、浮動主刷、自動調速邊刷、297ml大容量水箱等等配置，也讓清潔效果得到了保障。

·科沃斯地寶T9 Power

科沃斯地寶T9 Power采用頂置激光雷達外加前置結構光避障方案，結構光測距的原理其實也很簡單——向物體打出一束光，觀察光在障礙物表面的分布情況，進而得到距離信息。類似下面這樣。

融合AI算法後結構光方案還能識别電線、桌椅腿、襪子等障礙物，動态調節避障距離。可謂是十分智能。

此外，科沃斯T9 Power還擁有3000pa吸力、往複振動式拖地模塊和移動香氛系統。不僅清潔高效，還能為屋内增添花香。

時代必定是向前發展的，随着人工智能、高速通信等技術的快速叠代發展，上限更高使用體驗更好的消費級智能掃地機器人在不久後就會與我們見面，甚至在未來掃地機器人還會擁有自己的意識，讓我們能真正徹底解放雙手，享受輕松生活。

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