在中国机器人及人工智能大赛中哪种扫地机器人核心导航技术将开启未来的篇章
激光导航与视觉导航，这两者各有千秋，它们是如何在市场上展现自己？
激光导航作为传统的扫地机器人的定位方式，通过激光测距向特定方向发射光束，反弹后被接收器捕获，可以通过时间计算自己和物体的距离。这种技术以其高效率、高精度、不易受干扰的优势，在市场上占据了主流位置。然而，它也存在局限性，比如对低矮障碍物容易产生探测盲区。
而视觉导航，则依赖于双目摄像头采集环境信息，根据特征点或标志物进行建图，实现自主定位导航。这一技术虽然数据处理量巨大，但它提供了场景辨识能力，使得机器人能够更好地理解房屋布局、空间结构，并实现智能交互。但是，由于算法和硬件支持不足时会产生测距误差，因此市面上的大部分视觉方案精度和稳定性都较差。
行业头部厂商则选择采用融合策略，如石头T7Pro采用“激光导航＋双目摄像头”，科沃斯T8采用“激摩斯+ToF”方案，以弥补避障功能上的缺失。不过，这类方案由于模组传感器复杂繁多、集成难度大，同时成本非常高，因此并非普遍适用。
近年来，一些专注于计算机视觉研发的公司，如INDEMIND，其双目立体视觉为核心，将导航定位、智能避障、家居识别等算法高度集成，以降低成本和开发难度。在应用表现上，该方案提供了极高的深度计算精确度，以及多种家居用品的立体识别能力。需要指出的是，该方案已达到与激光同等水平的绝对定位精度和姿态精度。
综上所述，在中国机器人及人工智能大赛中，这两个竞争者各自展现出了自己的优势与劣势。而随着用户对于智能化需求不断提升，“谁才是‘未来’？”的问题变得尤为紧迫。而当前看来，无论是基于计算机视觉技术还是传统激光技术，都有望带领扫地机器人的发展迈入一个新的阶段。