感官的融合：多传感器构建环境认知
洗地机的“眼睛”和“耳朵”是一系列传感器。激光雷达（Lidar）通过发射激光并测量反射时间，构建出高精度的二维或三维环境地图，这是其空间定位的基石。同时，超声波传感器能探测透明玻璃、低矮障碍物等激光雷达的盲区。陀螺仪和里程计则持续追踪机器自身的运动姿态和位移。这些传感器收集的数据并非独立工作，而是通过“传感器融合”算法进行整合与互补。例如，当激光雷达在强光下可能失效时，视觉摄像头和惯性数据可以接替工作，确保机器对环境认知的连续性和鲁棒性，这是其实现自主导航的第一步。
大脑的决策：从地图到清洁策略
获取环境数据后，洗地机的“大脑”——主控芯片中的算法开始发挥作用。它首先将传感器数据融合，生成并实时更新家庭的“语义地图”，不仅标注出墙壁、家具等静态障碍，还能识别出地毯、门槛、电线等特殊区域。基于这张地图，路径规划算法开始计算最优清洁路线。先进的算法（如A*算法、D*算法或其变种）会综合考虑覆盖效率、避免重复、节能等多个目标。例如，它会优先采用高效的“弓字形”路径覆盖大面积区域，在遇到复杂边界或障碍物时切换为沿边清洁模式。对于重污渍区域，通过视觉或污垢检测传感器的反馈，它能自主决策进行反复重点清洁。
行动的协同：驱动与清洁系统的闭环控制
规划好的路径需要精准的执行。驱动系统接收路径指令，通过电机控制轮子实现前进、后退和转向。这个过程是一个“闭环控制”：机器会不断通过传感器反馈实际位置，与规划路径进行比对，并实时微调运动，以纠正滑动、碰撞等造成的偏差。与此同时，清洁决策逻辑同步运行。根据地面材质（通过传感器识别或预设）和脏污程度，它自主调节吸力大小、出水量、滚刷转速甚至提升拖布以应对地毯。例如，识别到地毯时自动增大吸力并停止渗水；检测到顽固污渍则增大水量并放慢行进速度进行搓洗。
从多传感器融合感知环境，到智能算法规划高效路径，再到驱动与清洁系统的精准协同执行，现代智慧型洗地机展现了一个完整的“感知-决策-行动”自主系统。它不仅是家务的好帮手，更是移动机器人技术在消费领域的一个成功缩影，其背后涉及的自动控制、人工智能和计算机视觉原理，正推动着更智能、更体贴的居家服务机器人不断向前发展。
