机器人女友背后的核心导航技术究竟是谁的未来
激光导航与视觉导航，两者各有优劣
从可预见的未来看，用户对于智能化需求的提升一直保持着十分高的期望，这也为下一代扫地机器人指明了方向。而机器人要模拟人类大脑的“思维导图”，学会独立思考，智能决策则是关键。
激光导航脱胎于早期的基于测距的定位方法（如超声和红外），通过激光传感器获取环境信息，并测量机器与障碍物距离。点云构建二维地图，实现定位、避障等功能。尽管精度高，但受限于传感器属性，对低矮障碍物容易产生探测盲区，在实际表现中常出现避障失效、误触、反应迟钝等问题。
视觉导航利用双目视差，从环境中获取海量纹理信息，有强大的场景辨识能力。结合语义识别，可以更好理解房屋布局、空间结构，实现智能交互，如目标跟踪、执行特定指令等。但数据处理量巨大，在算法和硬件无法给予足够支持时会产生测距误差。
行业头部厂商推出了融合策略方案，如石头T7Pro采用“激光＋双目摄像头”，科沃斯T8采用“激摩＋ToF”。但这类方案缺点也很明显：模组传感器复杂繁多，集成难度大，同时成本非常高。
INDEMIND在2020年专门面向扫地机器人推出了双目视觉导航方案，以双目立体视觉为核心，将多项算法高度集成，大大降低成本和开发难度。在应用表现上，该方案提供0．05－1．5m范围内误差小于1％深度计算，可以构建三维空间地图，并且能够根据不同障碍物信息实现策略性避障。此外，该方案兼具智能拓展，可配置业务逻辑实现更多定制化需求。
因此，即使两种技术都有一定的局限性，但考虑到用户对智能化需求的大幅提升，以及市场对创新产品持续追求，最终答案似乎已经清晰——将来属于那些能有效融合两个技术优势并创新的扫地机器人的世界。
