一、智能掃地機器人簡介

　　前面有一個傳感器，可以檢測到障礙物。如果碰到墻壁或其他障礙物，它將自行打開。根據每個制造商的設置，將采取不同的路線，并計劃清潔該區域。由于其簡單的操作和便利性，如今已逐漸流行，成為上班族或現代家庭的常用家用電器。

　　如今，機器人技術變得越來越成熟，因此每個品牌都有不同的研發方向，并具有特殊的設計，例如：雙吸塵器蓋，連接的手持式吸塵器，集塵盒可以清洗和擦拭，可以放香，或具有光催化劑殺菌等功能。

　　二、智能掃地機器人視覺導航技術

　　配備視覺導航的掃地機器人使用單目解決方案的視覺導航來實現定位。該類型的智能掃地機器人的視覺傳感器安裝在頂部，通過復雜的算法，可以通過感知由具有不同亮度的光點組成的光學圖像來對機器人進行定位。這些光學圖像從不同角度看起來不同。通過連續收集圖像信息，機器人可以定位在自己構建的地圖上，從而知道已掃描了哪些位置以及需要清潔哪些位置。

　　視覺導航的優點主要有兩點，一是成本低，二是適用性強，并且可以借助大數據解決技術路線。但是，視覺導航清掃器的問題也很明顯。視覺測距的前提是準確性。 相機獲取環境信息后，必須快速計算距離。 如果在此期間數據處理和算法無法跟上，則距離數據將出現偏差。

　　所以，如果我們從技術實現這個方面來進行考慮的話，視覺導航無疑比激光導航困難得多。這也是為什么市場上很少有完全采用視覺導航系統的掃地機器人的原因，更多的情況下，智能掃地機器人是激光導航+視覺傳感器或其他傳感器融合解決方案。

　　三、全局路徑規劃與局部路徑規劃

　　在進行掃地機器人的路徑規劃時，必須提到SLAM技術。沒有懸念的是，SLAM技術和路徑規劃是兩個層次的內容。 SLAM更像是一種被動技能，它的作用在于為機器人提供地圖和定位信息。智能掃地機器人需要實現自主運動，所以，智能掃地機器人需要路徑規劃和SLAM的配合。 如果沒有SLAM為路徑規劃提供高質量的定位信息，那么，智能掃地機器人就很難實現路徑規劃。

　　對于智能掃地機器人進行路徑規劃，除了解決SLAM本身的困難外，路徑規劃還需要去解決許多其它的問題。對于路徑規劃呢，我們可以簡化地理解為從點A到點B的移動問題。那么這個問題就會變成，如何去進行全局路徑規劃和局部路徑規劃。

　　那么，全局路徑規劃是個什么東東呢?我們可以這樣子去理解，在靜態地圖上，機器人僅基于地圖計算從當前點到目標點的距離。 這種方式的算法有很多種，最常聽到的是Astar算法。在實際應用中，這個方法的應用范疇十分廣泛。

　　除了全局路徑規劃之外，那么還存在的一個問題就是局部路徑規劃。在全局路徑規劃中，智能掃地機器人已經規劃了一條可能的步行路徑，但是，實際情況并非是十分理想的，在實際移動過程中可能會出現許多意想不到的情況，比如說，智能掃地機器人移動時突然有人走動過來，它阻止了機器人的計劃步行路徑。那么在這種情況下呢，智能掃地機器人如何在不修改先前計劃路徑的情況下繞過人員? 對于智能掃地機器人來說，一般的行走方向是正確的，但是如果有障礙物，那么就會需要暫時改變道路。 此過程稱為本地路徑規劃。目前，用于解決該問題的算法傳統上是EFF，并且使用當前的動態滲透算法。