清扫机器人的避障计划是一个常见的话题。 -原始的随机碰撞请记住，在早期，扫地机器人经常使用原始的距离传感解决方案，依靠减震橡胶材料结合随机运动路线在室内碰撞，当它们检测到障碍物时，它们会随机旋转直到他们撞到了下一个。障碍物再次转弯，依此类推，一次又一次地完成清扫。这种方案是原始的，简单的，粗糙的，并且具有适合的场景，即极小的室内空间，但是一旦遇到具有正常面积的房间，其效率就会低下。 ——3D结构化照明3D结构化照明方案在iPhone将其用于FaceID之后广为人知。这是一种有源光学测距方案，由两部分组成：发射端和接收端。该解决方案的精度较高，通常要求结构光的发射端不能包含编码的光斑，然后接收端捕获投射的光斑，并根据光斑的变形来计算距离。亮点。当然，成本很高，并且测量距离也受到从接收端到发送端的距离的影响。此外，在强光环境下性能较差，并且容易受到环境光的影响。 ——3DTOF方案ToF技术本身就是一种测距的实现方法。必须测量到场景中物体的距离，ToF模块的光源会向物体发射光。发出光之后，它到达物体并反射回ToF模块的传感器。计算“轻飞行时间”。在这段时期。 3DToF是将ToF的单点扩展到多个点，通常在模块的相同体积中，其测量距离大于结构化光的测量距离。它也可以在强光或暗光环境下工作，不受环境光的影响。但是，3DToF的缺点对扫地机器人是致命的-分辨率低，并且图像信息不易帮助避免障碍。 iPadPro中通常使用的3DToF透镜-激光雷达避障的原理激光雷达将激光发射到物体表面，然后接收物体的反射光信号。此外，激光避障的准确性，反馈速度，抗干扰能力和有效范围明显优于红外和超声波。缺点是LIDAR的单个光束可以通过旋转来扫描表面的数据（LDS），并且无法完成对三维世界的感知。不可否认，这是当前扫地机器人的主流解决方案。例如，Roborock T7是此解决方案的应用。 -避免视觉障碍目前，市场上大多数配备单眼视觉识别系统的扫地机器人只能捕获二维信息，缺乏空间感。而且，单个摄像机的图像信息不能确定场景中的每个物体与镜头之间的距离关系。缺少三维空间，即景深信息，可能会计算出错误物体的实际距离。那么，有没有配备双目系统的扫地机器人？这就是Roborock T7Pro。它具有与Roborock T7完全相同的2500Pa超强吸力和297ml恒压控制水箱。不同之处在于该先进的避障系统：更具体地说，Roborock T7Pro使用LDS激光雷达。 +双目解决方案，在视觉部分，与单目解决方案相比，它可以捕获对象的景深信息。值得一提的是，在“ Snapdragon 625”的基带版本的支持下，Roborock T7Pro还可以运行AI对象识别算法，以基于障碍物的不同属性来识别和分析周围环境中的障碍物。考虑到清洁范围和避障成功率，采用不同的主动避障方案。目前，Roborock T7Pro已经支持9种类型的家用障碍物，包括体重秤，风扇/吧凳底座，鞋子，配线架，螺纹球，“ baba”和织物（袜子）。不仅如此，在相机内部的红外补光（肉眼不可见）的作用下，Roborock T7Pro还可在黑暗环境中实现避障。无论是白天还是晚上，双目系统下扫地机器人的避障和释放都将比单眼系统显着提高。对于家用扫地机器人，增加更多的传感器辅助工作必须是智能和功能进化的重要方向。为此