扫地机器人的避障功能是实现智能化清洁的核心技术之一，主要依赖于多传感器融合和算法处理。以下从技术原理、传感器类型、算法逻辑及发展趋势等方面展开分析：
1. 避障技术原理
避障系统的本质是通过实时感知环境障碍物，结合运动控制算法规划路径。其核心流程包括：
环境感知：通过传感器获取障碍物的位置、尺寸、材质等信息；
数据处理：将原始信号转化为机器可识别的数字信息；
决策规划：基于算法生成绕障路径，控制电机执行避障动作。
2. 主流传感器类型
（1）红外/超声波传感器
工作原理：通过发射红外线或超声波，测算反射时间计算距离。常见于中低端机型，成本低但精度有限，易受深色或吸光材质影响。
局限性：无法识别透明玻璃、镜面等高反射率物体。
（2）激光雷达（LDS）
技术优势：通过旋转激光探头生成2D环境地图，测距精度可达±1cm，适合构建全屋SLAM地图。高端机型如科沃斯T20系列普遍采用。
缺点：垂直探测范围有限，对低矮障碍物（如电线）可能漏检。
（3）3D结构光/ToF摄像头
深度学习应用：通过投射光斑或飞行时间测距，结合AI图像识别区分障碍物类型（如鞋子、宠物粪便）。代表机型有石头G20的3D ToF+AI避障系统。
突破点：可识别高度信息，实现三维空间避障。
（4）碰撞传感器
机械式设计：通过缓冲触板或红外线微动开关触发回退，属于被动避障方案。早期Roomba机型仍保留此设计作为冗余保护。
3. 算法层优化
SLAM算法：同步定位与建图技术是路径规划的基础，主流包括激光SLAM（精度高）和视觉SLAM（成本低）。
语义分割：新一代AI算法可将障碍物分类为“可跨越”（如地毯）或“需规避”（如电线），提升清洁效率。
多传感器融合：通过卡尔曼滤波或贝叶斯网络整合不同传感器数据，降低误判率。
4. 技术挑战与发展趋势
复杂场景应对：目前对动态障碍物（如移动的宠物）的预测仍存在延迟，部分厂商通过增加FPGA芯片提升算力。
能耗平衡：高精度传感器（如双线激光雷达）功耗较大，需优化低功耗模式。例如追觅X30采用“巡航探测+局部精细扫描”的混合策略。
标准化测试：行业缺乏统一的避障性能评估标准，小米等厂商开始采用“障碍物通过率”和“误触率”双指标量化评测。
随着毫米波雷达、UWB定位等技术的下沉应用，未来避障系统将向“全维度感知”和“预判式决策”方向发展。部分实验室产品已尝试结合家居IoT设备实现协同避障，这可能是下一代技术的突破方向。
