小米扫地机器人传感器有哪些核心技术？

小米扫地机器人的传感器系统是一个多传感器融合的复杂系统,可以大致分为以下几大类：

导航与定位传感器 (实现“大脑”功能)

这类传感器是机器人构建地图、规划路径、知道自己“在哪”和“要去哪”的基础。

a. 激光雷达 - 核心中的核心

• 技术: 绝大多数中高端小米/石头/追觅机器人使用的是 LDS 激光雷达，它通过旋转发射激光束，测量激光遇到障碍物后返回的时间,从而计算出障碍物的距离和角度。
• 作用:
  • 构建地图: 通过 360° 旋转扫描，机器人可以实时获取周围环境的轮廓信息，并拼接成完整的 2D 或 3D 地图。
  • 定位: 在地图构建完成后，机器人通过持续扫描，将实时获取的环境信息与已有地图进行比对，从而确定自身的精确位置，实现“实时定位与地图构建”（SLAM）。
  • 路径规划: 基于地图和自身定位，机器人可以规划出最高效、最完整的清扫路径，如“弓”字形规划。
• 关键指标: 通常是 3600 次扫描/秒,这决定了其地图构建的速度和精度。

b. 视觉传感器 - 辅助与增强

• 技术: 主要指 摄像头，通常位于机器人顶部,与激光雷达协同工作。
• 作用:
  • AI 视觉避障: 这是近年来最重要的升级，通过摄像头拍摄前方环境，并利用内置的 AI 算法进行图像识别，可以精准识别并避开常见的家庭障碍物，如：
    • 线缆类: 数据线、充电线、耳机线。
    • 低矮障碍物: 鞋子、拖鞋、袜子。
    • 宠物类: 粪便、宠物食盆、玩具。
    • 家具腿: 椅子、桌子腿。
  • 家居识别: 一些高端型号可以识别房间类型（如厨房、卧室）,并根据不同房间的特点调整清扫策略。
  • 禁区识别: 通过 App 设置虚拟墙或禁区，机器人通过视觉识别到这些标记（如附在地上的卡片）后会主动避开。

环境感知与避障传感器 (实现“眼睛”和“触觉”功能)

这类传感器帮助机器人实时感知周围环境，避免碰撞,并保护家具和自身。

a. 碰撞传感器

• 技术: 机械式/电子式缓冲板 和 红外传感器。
• 作用: 当机器人正面撞到家具等障碍物时，缓冲板会先受力，触发内部的微动开关或红外传感器，机器人会立即减速或转向,避免硬碰硬造成损伤。

b. 悬浮感应传感器

• 技术: 红外或超声波传感器,通常位于机器人的底部或边刷附近。
• 作用: 检测机器人是否被地毯、门槛或电线卡住导致机身悬空，一旦检测到悬空，机器人会自动停止边刷和主刷，防止打空或损坏电机,并尝试脱困。

c. 沿边传感器

• 技术: 红外传感器 或 机械式边刷。
• 作用: 用于沿墙边、家具边进行清洁，红外传感器可以检测到墙壁的存在，机器人会贴着墙边行走,确保边角区域的清洁无死角。

d. 克服障碍传感器

• 技术: 悬崖传感器 (红外或超声波)。
• 作用: 这是最基础也最重要的传感器之一，分布在机器人底部，当机器人行至楼梯、台阶等悬崖边缘时，传感器检测不到地面反射信号，会立即停止并后退,防止跌落。

e. 拖地专用传感器

• 技术: 电控水箱 + 压力传感器。
• 作用:
  • 电控水箱: 精确控制出水量,避免渗漏打湿地毯。
  • 压力传感器: 高端型号（如石头 G10S Pure）会通过机身底部的压力传感器感知地面材质，当检测到地毯时，会自动抬起拖布并停止出水；当检测到硬质地板时，会放下拖布并开始工作，实现“地毯识别”功能。

内部状态传感器 (实现“自我体检”功能)

这类传感器监控机器人自身的运行状态,确保其正常工作。

a. 陀螺仪/加速度计

• 技术: 惯性测量单元 的一部分。
• 作用: 测量机器人的姿态、旋转和加速度，这对于激光雷达进行精准定位至关重要，可以弥补在光线不足或纯色地面等特殊环境下，激光雷达可能出现的定位漂移问题,让定位更稳定。

b. 里程计

• 技术: 通过 编码器 记录驱动轮的转动圈数。
• 作用: 辅助测量机器人移动的距离和方向，是 SLAM 算法中的重要数据源之一。

c. 集尘盒传感器

• 技术: 红外或机械式浮子。
• 作用: 检测尘盒是否已满，当尘盒满时，会在 App 上提示用户清理，对于带自动集尘功能的机型,则会触发自动集尘。

d. 滤芯传感器

• 技术: 红外传感器。
• 作用: 检测滤芯是否安装到位或是否需要清洗,保证吸力系统的正常工作。

总结与对比

小米扫地机器人的传感器策略是：

• 中低端型号: 以 激光雷达 + 基础避障传感器 为主,满足基本的导航和清扫需求。
• 高端旗舰型号: 在激光雷达的基础上，强力引入 AI 视觉摄像头 和 压力传感器，实现“视觉避障”和“地毯识别”等高级功能,将避障精准度和清洁智能化水平提升到新的高度。

这种多传感器融合的方案，使得小米系扫地机器人在同价位产品中,通常在导航规划和避障能力上表现出色。

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