小i机器人背后的核心导航技术究竟是怎样的它能否成为扫地机器人的未来之选
激光导航和视觉导航，这两种技术各有千秋，分别代表了不同发展阶段的探索与突破。激光导航，以其高效率、高精度、抗干扰能力，为市场主流提供了强大的支持。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），通过激光传感器获取环境信息，并测量机器与障碍物的距离，经过算法处理，构建二维地图，实现定位导航。点云数据呈现出一系列分散、角度准确、距离信息的点，对于简单的地形环境表现卓越，但在复杂场景中容易遇到盲区问题。
而视觉导нав采用双目摄像头或ToF相机等方式，通过特征点或标志物进行建图，从而实现自主定位和智能避障。研究表明人类获取环境信息量75%来自视觉，而双目结构模仿人类眼部，可以从环境中获取海量纹理信息，有着强大的场景辨识能力。这为扫地机器人实现智能决策提供了先决条件。
尽管两者各有优势，但也存在局限性。激光方案受限于布局限制，对低矮障碍物容易产生探测盲区。而视觉方案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。此外，由于技术难度较高，其研发成本和周期都要远远超过其他方案。
为了弥补这些缺失，一些厂商采取融合策略，如石头T7Pro采用“激光＋双目摄像头”，科沃斯T8采用“激摩＋ToF”。这样的融合可以提高避障功能，但同时也带来了复杂化及成本增加的问题。
INDEMIND作为一个专注于计算机视觉研发的公司，在2020年推出了专门面向扫地机器人的双目立体视觉导航方案。这项方案以高集成性为特点，将多种功能高度集成，同时提供极佳性能：深度计算误差小于1%，三维空间可构建，不仅能够识别十几种大类家居用品，还能根据不同障碍物进行策略性避险。在绝对定位精度方面，它甚至达到了同级别激光系统水平。
此外，该方案兼具智能拓展，可配置业务逻辑来满足更多个性化需求，如看护、安防等，这使得它在实际应用中的扩展潜力非常巨大。
总结来说，小i机器人所采用的核心导航技术，即便是一款优秀产品，也并非万无一失，每一种解决方案都有其独到的优劣。在选择下一个革命性的解决办法时，我们需要考虑到不仅仅是当前市场上的表现，更重要的是未来的可持续发展方向以及用户对于更丰富互动体验所期待的一切。而这个过程，就是我们追求科技创新，最终创造出真正属于未来世界的人工智能时代的一个关键步骤。