从“瞎撞墙”到“真智能”，扫地机器人解放家庭主妇？

一、新技术加持，从“难用”到“好用”

扫地机器人最早发源于吸尘器行业， 1996 年伊莱克斯在原有吸尘器的基础上，研发出了全球第一款全自动扫地机器人“三叶虫”，随后有其它厂商跟进。 2000 年初，在 iRobot 推出了三段式清扫结构，解决了清扫的问题之后，扫地机器人有了实用价值，开始了正式商业化，但效率较低，主要表现在清洁程度低、重复扫、漏扫、经常卡机等，智能程度不高，消费者使用体验并不是太好。

2015年，随着顶级玩家 iRobot、 科沃斯发布一系列革命性智能产品，扫地机器人正式完成了从功能性向智能型转型 从之前的基本清扫功能，向高效清扫、高质量清扫转变，具备路线规划功能成为行业的标配。

纵观扫地机器人发展， 产品大致历经了三个阶段，即随机式清扫、规划式清扫和导航建图式清扫阶段。

随机式清扫：依靠超声波探测实现基础避障；

规划式清扫：陀螺仪+加速度计，即惯性导航；

导航建图式： SLAM 技术，根据传感器区别，可分为LDS SLAM、 VSLAM。

导航建图式清扫主要依赖于定位导航和路径规划，其清扫覆盖率和效率比之先前的技术要高很多， 当前的定位与地图构建的主流是 SLAM 技术。

按传感器种类来划分， SLAM 技术主要分为两类，一类是基于“激光测距传感器”的 LDS SLAM，另一类是基于“机器视觉”的VSLAM。

LDS SLAM 运用激光测距原理，能够获得厘米级的精度和较大的覆盖范围，但是无法监测到高反射率物品（如落地玻璃，花瓶等）。使用这种技术的扫地机器人非常适合较大空间，场景相对简单的空间清洁。

而 VSLAM 则是一种机器视觉导航定位系统，相比能够直接获取方向和距离数据的激光 SLAM 技术， VSLAM 获取的是灰度或彩色图案，对于障碍点只能获取方向而无法直接测量距离。要想计算该点的距离，需要相机挪动一个位置再观察一次，按照三角原理进行推算。

VSLAM 定位精度不如 LDS SLAM，但其优势在于纹理信息的丰富性，相同外形的障碍物 VSLAM 可以识别出内容上的不同，这带来了场景分类上的优势，适用于摆放物多，环境复杂的居室环境。

对于目前市面上的产品，这两种技术各有千秋。 石头、 米家、 Neato、浦桑尼克的扫地机器人主要采用了 LDS SLAM 技术；戴森 Dyson、 LG、iRobot 的扫地机器人主要采用了 VSLAM 技术。 巨头科沃斯的产品线则覆盖了 LDS SLAM 与 VSLAM 两项技术。

（编辑：焦作站长网）

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