智能决策：从“盲人摸象”到“心中有图”
早期扫地机依赖随机碰撞和简单红外感应，清洁效率低且易被困。现代智能扫地机的核心是同步定位与地图构建算法。它通过激光雷达或视觉传感器，像人眼一样不断扫描环境，实时计算自身位置并构建房间的二维或三维地图。基于这张“心中地图”，路径规划算法（如A*算法、覆盖路径规划算法）开始工作，计算出最高效的“弓”字形或螺旋形清扫路线，避免重复和遗漏。遇到突然出现的拖鞋或宠物时，实时避障算法（常基于计算机视觉或超声波）会立刻进行局部路径重规划，确保安全通过。这一系列决策，都是在毫秒级内由算法连续完成的。
多场景适配：算法驱动的环境理解力
家庭环境复杂多变，算法赋予了扫地机强大的适应能力。通过传感器融合算法，机器能识别地板材质（如地毯与硬地板），并自动调整吸力或抬升拖布。对于复式家庭，算法能识别并记忆不同楼层的地图，实现分层管理。更先进的机型通过机器学习算法，能识别常见障碍物类型（如电线团、袜子），并采取不同策略：轻推充电线或绕开体重秤。一些算法甚至能学习用户的清洁习惯，在特定时间重点清扫高频区域，实现个性化服务。
清洁效率优化：全局统筹的计算艺术
清洁效率并非只关乎吸力大小，更在于算法的全局优化能力。这体现在多个层面：首先，在单次任务中，算法会优先规划沿边清扫，再进行区域覆盖，确保墙角和家具边缘被彻底清洁。其次，当电量不足时，算法会快速计算剩余清扫面积与回充路径，确保以最优路线返回充电座，并在续电后精准回到断点继续工作，实现无缝衔接。最新的研究趋势是引入多机协同算法，让多个扫地机像蜂群一样分工合作，由中央系统分配区域，极大提升大户型清洁效率。
综上所述，算法是智慧型扫地机的“大脑”，它将原始的传感器数据转化为对环境的理解，并做出高效、安全的清洁决策。从构建地图、规划路径，到适应场景、优化全局效率，每一步都凝结了计算逻辑的智慧。随着SLAM、机器学习和边缘计算等技术的进步，未来的扫地机器人将更加聪慧，其算法不仅能“看见”环境，更能“理解”环境，真正成为智能家居中不可或缺的自主清洁管家。
