當掃地機器人不斷被電線死亡纏繞，將貓砂盆推成移動城堡，將寵物糞便均勻作畫時，我們不禁思考，面對家庭中的“地雷陣”，2025年的掃地機器人，是否該學會“看路”了？

傳統(tǒng)避障的局限，從盲人摸象到霧里看花

早期掃地機器人依賴紅外或碰撞傳感器，避障能力幾乎為零，如同“蒙眼走路”。激光導航的出現(xiàn)，首次賦予了掃地機器人避障能力。然而，激光導航技術本身同樣存在難以克服的短板。

較大的體積、特殊的機械結構以及技術原理，造就了激光導航的多個天然缺陷：無法探測低矮區(qū)域、對透明物體識別差、缺乏語義理解能力等。

這種能掃不會躲的硬傷，在智能家居普及的今天顯得尤為突兀。當用戶不再滿足于基本清掃，而是期待更智能、更“懂事”的家庭助手時，傳統(tǒng)傳感器的“二維思維”顯然已經(jīng)跟不上“三維生活”的復雜需求。

行業(yè)亟需能讓機器人真正“看見”并“理解”環(huán)境的方案。而視覺傳感器憑借其豐富的環(huán)境信息獲取能力、強大的物體識別潛力及相對較低的成本，自然而然走進了廠商們的視野。

視覺賦能，從“看到”到“看懂”

就像人類借助雙眼實現(xiàn)立體視覺，通過加入雙目視覺傳感器，機器人同樣能夠實現(xiàn)感知升維。

一方面，視覺傳感器可以獲取豐富且直觀的信息。研究表明,視覺信息占了人類獲取信息的80%以上。因此，通過視覺傳感器可以獲取的信息要遠遠超過通過激光雷達獲得的信息。同時，結合深度學習，視覺技術能夠實時識別各種常見物體，包括激光雷達無法識別的透明物體等。

另一方面，視覺技術能夠實時識別動態(tài)物體。同時，結合AI算法，掃地機器人能夠預判物體的移動軌跡，從而實現(xiàn)主動規(guī)避。

這種能力躍遷帶來的場景革新無疑有著顛覆性。想象一下，家中的掃地機器人正在工作，突然發(fā)現(xiàn)前方有個滾動的小球，它不僅能迅速停下，還能提前規(guī)劃路線繞開，這與傳統(tǒng)被動避障有著質的提升。

然而視覺技術潛力雖大，但技術門檻同樣也高。相較于盲目采用不成熟的視覺技術，在激光導航的基礎上增加視覺傳感器，既能提升避障效果，多傳感器融合也是當前機器人、自動駕駛等領域的趨勢。一時間，激光雷達+視覺傳感器的機型如雨后春筍般出現(xiàn)，迅速替代了原有的高端機型。

不過，融合導航方案并非沒有缺點。隨著傳感器不斷做加法，不僅對局促的機器人空間帶來挑戰(zhàn)，同樣系統(tǒng)復雜度也明顯提高，由此造成更多冗雜的運算壓力，而不斷提升平臺算力，只會導致成本進一步提升。同時，與自動駕駛、商用機器人所需要的安全冗余不同，掃地機器人的硬件性能要求相對較低，這意味著融合方案并不完全適用于消費級的掃地機器人。

純視覺破局，算法與硬件碰撞出的極簡革新

在行業(yè)沉迷傳感器堆疊時，INDEMIND另辟蹊徑打造出All in One純視覺方案「家用機器人AI Kit」——僅用兩顆攝像頭和一枚輕量級芯片，實現(xiàn)了傳統(tǒng)激光+視覺融合方案的全部功能。

在硬件革新上，INDEMIND自研雙目視覺模組，體積更小，且對安裝位置無限制，完美適配更薄的機型，提升覆蓋能力。同時，集成環(huán)境補光，在黑暗環(huán)境中也能實現(xiàn)無差別作業(yè)。

在算法突破上，INDEMIND實現(xiàn)VSLAM和深度學習模型輕量化，結合硬件加速技術，有效降低平臺的計算壓力，能夠在幾美金的計算平臺實現(xiàn)穩(wěn)定運行建圖、導航、避障等任務邏輯。同時，自研路徑規(guī)劃算法、三維語義地圖、智能決策引擎等核心技術，在技術表現(xiàn)上不僅能夠媲美激光雷達的精度，在功能和體驗上甚至超過激光雷達融合方案。

在避障方面，通過將三維語義建圖技術、AI識別技術、智能決策技術相結合，機器人的避障能力得到了質的提升。

基于三維語義地圖，機器人不僅具備獲取真實環(huán)境結構的能力，還能夠將物體屬性（電線、寵物糞便、地毯材質）和場景屬性（廚房油污區(qū)、臥室靜音區(qū)）與三維地圖實現(xiàn)空間關系匹配。這意味著機器人突破二維感知局限，實現(xiàn)立體避障。

同時，語義理解的實現(xiàn)將能顯著提升避障的精細度。包括區(qū)分障礙物屬性避障、場景化避障決策等。區(qū)分障礙物屬性：識別電線、寵物糞便、地毯材質等，并采取針對性措施（如避開電線、繞開寵物糞便）；場景化避障決策：在廚房油污區(qū)加強避障靈敏度，在臥室靜音區(qū)降低碰撞力度。

此外，基于視覺技術的優(yōu)勢，機器人還能夠動態(tài)適應環(huán)境，并實現(xiàn)主動避障。包括動態(tài)物體追蹤、預判式避障策略、多模態(tài)交互避障。

? 動態(tài)物體追蹤：實時更新移動障礙物位置，避免“刻舟求劍”式導航失誤；

? 預判式避障策略：結合物體3D信息，模擬人類規(guī)避動作（如繞行、減速）；

? 多模態(tài)交互避障：通過語音指令（如“避開地毯”）動態(tài)調整路徑。

值得一提的是，INDEMIND純視覺方案還擁有臟污識別能力，支持根據(jù)臟污類型和程度自主決策清潔策略，讓掃地機器人實現(xiàn)"按需清潔"，革新傳統(tǒng)的清潔方式。而與市面上的臟污識別方案不同，INDEMIND臟污識別技術，能夠穩(wěn)定識別多種常見臟污，臟污檢出率達99%以上，是業(yè)內少有的成熟化技術。

從單純的清掃工具到具備 “思考” 能力的智能家居，視覺黑科技正在重新定義掃地機器人的使用體驗。