当扫地机器人不断被电线死亡缠绕，将猫砂盆推成移动城堡，将宠物粪便均匀作画时，我们不禁思考，2025年的扫地机器人，是否该学会“看路”了？
传统避障的局限，从盲人摸象到雾里看花
早期扫地机器人依赖红外或碰撞传感器，避障能力几乎为零，如同“蒙眼走路”。激光导航的出现，首次赋予了扫地机器人避障能力。然而，激光导航技术本身也同样存在难以克服的短板。
较大的体积、特殊的机械结构以及技术原理，造就了激光雷达的多个天然缺陷：无法探测低矮区域、对透明物体识别差、缺乏语义理解能力等。
这种能扫不会躲的硬伤，在智能家居普及的今天显得尤为突兀。当用户不再满足于基本清扫，而是期待更智能、更“懂事”的家庭助手时，传统传感器的二维思维显然已经跟不上三维生活的复杂需求。
行业亟需能让机器人真正“看见”并“理解”环境的方案。而视觉传感器凭借其丰富的环境信息获取能力、强大的物体识别潜力及相对较低的成本，自然而然走进了厂商们的视野。
视觉赋能，从“看到”到“看懂”
就像人类借助双眼实现立体视觉，通过加入双目视觉传感器，机器人同样能够实现感知升维。
一方面，视觉传感器可以获取丰富且直观的信息。研究表明,视觉信息占了人类获取信息的80%以上,因此，通过视觉传感器可以获取的信息要远远超过通过激光雷达获得的信息。同时，结合深度学习，视觉技术能够实时识别各种常见物体，包括激光雷达无法识别的透明物体等。
另一方面，视觉技术能够实时识别动态物体。同时，结合AI算法，扫地机器人能够预判物体的移动轨迹，从而实现主动规避。
这种能力跃迁带来的场景革新无疑有着颠覆性。想象一下，家中的扫地机器人正在工作，突然发现前方有个滚动的小球，它不仅能迅速停下，还能提前规划路线绕开，这与传统被动避障有着质的提升。
然而视觉技术潜力虽大，但技术门槛同样也高。相较于盲目采用不成熟的视觉技术，在激光导航的基础上增加视觉传感器，即能提升避障效果，多传感器融合也是当前机器人、自动驾驶等领域的趋势。一时间，激光雷达+视觉传感器的机型如雨后春笋般不断出现，迅速替代了原有的高端机型。
不过，融合导航方案并非没有缺点。随着传感器不断做加法，不仅对局促的机器人空间带来挑战，同样系统复杂度也明显提高，由此造成更多冗杂的运算压力，而不断提升平台算力，只会导致成本进一步提升。同时，与自动驾驶、商用机器人所需要的安全冗余不同，扫地机器人的硬件性能要求相对较低，这意味融合方案并不完全适用消费级的扫地机器人。
纯视觉破局，算法与硬件碰撞出的极简革新
在行业沉迷传感器堆叠时，INDEMIND另辟蹊径打造出All in One纯视觉方案「家用机器人AI Kit」——仅用两颗摄像头和一枚轻量级芯片，实现了传统激光+视觉融合方案的全部功能。
在硬件革新上，INDEMIND自研双目视觉模组，体积更小，且对安装位置无限制，完美适配更薄的机型，提升覆盖能力。同时，集成环境补光，在黑暗环境中也能实现无差别作业。
在算法突破上，INDEMIND实现VSLAM和深度学习模型轻量化，结合硬件加速技术，有效降低平台的计算压力，能够在几美金的计算平台实现稳定运行建图、导航、避障等任务逻辑。同时，自研路径规划算法、三维语义地图、智能决策引擎等核心技术，在技术表现上不仅能够媲美激光雷达的精度，在功能和体验上甚至超过激光雷达融合方案。
在避障方面，通过将三维语义建图技术、AI识别技术、智能决策技术相结合，机器人的避障能力得到了质的提升。
基于三维语义地图，机器人不仅具备获取真实环境结构的能力，还能够将物体属性（电线、宠物粪便、地毯材质）和场景属性（厨房油污区、卧室静音区）与三维地图实现空间关系匹配。这意味着机器人突破二维感知局限，实现立体避障。
同时，语义理解的实现将能显著提升避障的精细度。包括区分障碍物属性避障、场景化避障决策等。区分障碍物属性：识别电线、宠物粪便、地毯材质等，并采取针对性措施（如避开电线、绕开宠物粪便）；场景化避障决策：在厨房油污区加强避障灵敏度，在卧室静音区降低碰撞力度。
此外，基于视觉技术的优势，机器人还能够动态适应环境，并实现主动避障。包括动态物体追踪、预判式避障策略、多模态交互避障。
• 动态物体追踪：实时更新移动障碍物位置，避免“刻舟求剑”式导航失误；
• 预判式避障策略：结合物体3D信息，模拟人类规避动作（如绕行、减速）；
• 多模态交互避障：通过语音指令（如“避开地毯”）动态调整路径。
值得一提的是，INDEMIND纯视觉方案还拥有脏污识别能力，支持根据脏污类型和脏污程度自主决策清洁策略，让扫地机器人实现"按需清洁"，革新传统的清洁方式。而与市面上的脏污识别方案不同，INDEMIND脏污识别技术，能够稳定识别多种常见脏污，脏污检出率达99%以上，是业内少有的成熟化技术。
从单纯的清扫工具到具备 “思考” 能力的智能家居，视觉黑科技正在重新定义扫地机器人的使用体验。
