谁能成为工业机器人技术中的未来深度解析核心导航技术的秘密
谁是扫地机器人核心导航技术的“未来”？激光还是视觉？
在深度解析工业机器人技术的过程中，我们发现，导航系统作为扫地机器人的“眼”和大脑，是实现其感知和行动能力的关键。从随机式的惯性导航到全局规划式的激光导航，再到基于计算机视觉技术的视觉导航，这些技术经历了多次变革，而后激光导航成为市场主流，但随着用户对智能化需求的显著提升，基于计算机视觉技术的视觉导航强势出现，“老玩家”与“新进者”的游戏再次上演。
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），通过发射光束并测量反弹后的时间，可以计算出自己与物体之间距离。这种方式能够构建二维地图，并实现定位与路径规划。然而，由于布局限制，对低矮障碍物容易产生探测盲区，在实际表现中，时常出现避障失效、误触、反应迟钝等问题。
另一方面，视觉导nav使用双目摄像头采集环境信息，以高分辨率图像为基础进行场景识别。这不仅提供了更丰富的地图数据，还能理解房屋布局、空间结构，从而实现智能交互，如目标跟踪、执行特定指令等。但由于数据处理量巨大，在算法和硬件无法给予足够支持时，会产生测距误差，精准度下降等问题，因此市面上的大部分方案精度和稳定性都较差。此外，由于技术实现难度较高，研发成本和周期都要远远超过方案。
为了弥补两者的不足，一些厂商开始采用融合策略，如石头T7Pro采用“激光＋双目摄像头”，科沃斯T8采用“激摩斯＋ToF”。这些方案虽然在避障功能上有所提升，但同时也带来了复杂繁多模组传感器集成的大难题，以及相应提高成本的问题。
最近，一家专注于计算机视觉研发公司INDEMIND推出了双目立体视觉导nav方案，该方案以高度集成算法为特点，将原本需要单独开发或购买各个子系统的大型项目简化成了一个整体解决方案。在应用表现上，该方案提供0．05－1．5m范围内误差小于1％’s深度计算，有望在未来的扫地行业中扮演关键角色。
综上所述，无论是哪种类型，都各有优劣势。在寻找未来核心导nav标准时，我们必须考虑到每种方法都有其不可替代之处，同时不断追求更高效率、高精确性的解决办法。而对于消费者来说，最终选择将取决于他们对于智能化程度以及预期效果之间的心理平衡。如果说目前来看，可见的是用户对智能化需求日益增长，那么未来的发展趋势必然是在这两种或更多不同类型结合共存的情况下逐步展开。
