作为智能家居产品之一的扫地机机器人，从诞生之日起便承担起了解放人类双手的工作。如今的扫地机器人早已经走进千家万户，不再是21世纪初的新鲜玩意，不过，现实情况并非很多人想象中的那么乐观——虽然扫地机器人已经经历了多年的发展，但“智商”似乎仍有等级之分，比如网上就曾有“买到一台智障扫地机器人是一种什么体验?”的话题吸引了众多网友议论，在知乎中，甚至还有一位网友晒出了一张令人啼笑皆非的图片：
不少网友吐槽，买了一台扫地机器人回家，就像养了一只哈士奇——这是买来拆家的？
实际上，决定扫地机器人是“智障”还是智能的因素有很多，其中机器人背后的路径规划算法占绝大部分因素。
在这里，IT之家有必要为大家做个科普（顺便做个广告），扫地机器人的路径规划究竟有哪些种类，作为消费者的你，又该如何选择。
一、扫地机器人的清洁模式
按照扫机器人清洁模式来分的话，可以分为随机覆盖法和路径规划式清扫。
1、随机覆盖法
随机覆盖法很容易理解，清扫时走的路径是“随机”的，需要额外强调的是，这并非是真正意义上的随机碰撞清扫，而是根据一定的移动算法，如三角形、五边形轨迹尝试性的覆盖作业区，如果遇到障碍，则执行对应的转向函数。
不过在用户的眼里，这种“随机”的清扫过程看着非常捉急，往往会出现诸如“眼瞅着脏地面就是不去清扫”这样的问题，给人的感觉就是在房间内乱跑乱扫，时间久了未免也会产生这货是不是“人工智障”的错觉。
这种随机式清扫方式成本较低，往往会出现重复清扫的现象，如果不计时间可以达到100%覆盖率，但代价就是清扫效率较低。
2、路径规划式清扫
这种类型的扫地机器人利用导航定位系统记住起点和清扫路径的坐标，构建环境地图，同时计算规划清扫线路，最终结合自身的算法进行清扫确保不跑偏。
通过定位系统准确规划路线，清扫路径十分清晰和规矩，不会出现重复清扫的现象。
如果想让规划式扫地机器人完美工作，也需要一个大前提——需要建立起环境地图并进行定位，定位-构图-规划-清扫四个环节一个都不能缺少。
路径规划式清扫对比随机覆盖法▲
目前市面上大部分扫地机器人的都采用了这种相对成本略高，但更智能的路径规划式清扫方式，以石头科技为例，旗下的石头扫地机器人搭载了“升级版”的路径规划式清扫，能智能的选择近路清扫，不绕路，提高了20%的清扫效率。
二、扫地机器人的定位方式
上文提到了路径规划式清扫需要导航定位系统来实现精准导航，实际上，在扫地机器人领域，导航定位也分为三种——惯性导航、视觉导航和激光导航系统。
惯性导航是惯性传感器使用陀螺仪和加速度计得到机器人的角加速度和线加速度信息，通过积分获得机器人的位置信息。但是其精度也要受陀螺仪漂移、标定误差、敏感度等问题影响，但有一个缺点：有累积误差，随着行驶时间、距离的不断增加，误差也不断增大。
视觉导航更精准的叫法是指VSLAM图像位移定位系统，其原理是在扫地机器人身上装了一个摄像头，摄像头通过vSLAM算法拾取和记录沙发中的大量特征点（尤其是物体的边角），并在运动过程中不断追踪这些特征点，同时不断检测新的特征点，由此建立一个环境地图。视觉导航受光照条件影响大，并且成本高昂，相应的产品价格也是非常昂贵，买台扫地机器人的价格都能买个新iPhone了。
那有没有既定位精准，成本还不太高的导航技术？
这时候激光导航系统来了。通过激光测距传感器对房间进行扫描，快速获取距离信息；当激光投射到障碍物上时，会形成光斑，同时图像传感器会根据光斑的像素序号来计算到激光测距传感器的中心距离。结合扫地机器人自身的算法，构建房间地图，并实时定位清扫。
以石头扫地机器人为例，其正上方“瞭望塔”样式的LDS激光测距传感器，正是它的“眼睛”，在开始扫地之前，石头扫地机器人会通过“瞭望塔”快速扫描房间，构建出地图信息，配合智能的路径规划，开始扫地。
需要强调的扫地机器人和宠物无法共存的，否则——你将会有铲不完的屎！那么如何解决这个问题？设置禁区就行。
在以往，你还需要额外花钱购买虚拟墙，不过目前石头科技扫地机器人已经可以免费升级“禁区/软件虚拟墙功能”，简单通过软件升级就能实现“禁区”功能，有宠物在的地方，直接设置禁区，就此让扫地机器人和宠物“相望不相闻”。
总结：
一款扫地机器人，要做好分内的事情无非就是三点——在不需要用户自己动手的前提下，省心省事的完成整个房间的扫地任务，并且要打扫干净。
要同时做好这三点并不容易，这不仅需要产品拥有强劲的吸尘马达，还需要智能的路径规划算法、精准的定位和省心的清扫方式。
在微博上经常有网友的吐槽，称自家的扫地机器人简直就是“人工智障”，虽然智障和智能仅有一字之差，但这背后需要数不清的科技积累。
文章最后，IT之家小编还是要按照俗套给石头科技打个硬广告，作为小米生态链企业，石头科技凭借着不俗的性价比和产品质量，在扫地机器人市场赢得了不少消费者的口碑，临近双11，目前石头科技旗下的各种扫地机器人都迎来了不同程度上的降价和秒杀活动，感兴趣的小伙伴不妨提前关注一下。
（注：部分图片来自网络）
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