扫地机器人的避障能力，核心取决于传感器技术、算法算力与机身机械设计的协同水平，这三者共同决定了它到底是“聪明”还是“智障”。
一、传感器：机器人的“眼睛”是避障第一道关卡
激光雷达（LDS/dToF）：主流导航方案，可快速建图并测距，但对低矮物品（如数据线）存在盲区，需配合其他传感器。dToF激光雷达精度比传统LDS高一个数量级，暗光下也能稳定工作。
视觉传感器（单目/双目/3D结构光）：双目视觉通过视差计算距离，AI视觉可识别130余种具体障碍物（如袜子、电线、宠物粪便）。3D结构光精度达毫米级，成本适中，应用最广。
超声波传感器：不受颜色、透明度影响，能完美应对玻璃门、黑色家具等光学传感器“失灵”场景，同时对楼梯落差实现防跌落探测。
多传感器融合：目前旗舰机型普遍采用“dToF激光雷达+RGB摄像头+3D结构光/ToF”三重融合，实现0.1秒内完成识别-判断-绕行全流程。
二、算法与AI：让机器人“看懂”并“决策”的关键
AI深度学习模型：基于数万家庭场景训练，可区分袜子与电线、耳塞与花生壳等易混淆物品，识别准确率在光照充足时对直径超2cm的袜子达98.7%。
实时路径重规划：搭载自研NPU芯片，结合SLAM算法实现毫秒级动态避障，对奔跑宠物、突然掉落的拖鞋也能实时响应。
策略分级逻辑：对软质小物体优先绕行（偏移15–25cm），对细长线缆判断摆动趋势后暂停等待，对宠物粪便通过多光谱识别并触发APP告警。
在线学习能力：首次遇到未标注新障碍物时，自动截取图像上传云端迭代模型，后续识别率持续提升。
三、机身机械设计与越障能力：最后一道“物理防线”
机身高度与形态：低于8.5cm才能钻进沙发底；外扩机械臂或仿生臂可深入墙角、桌腿根部，解决圆形机身边角漏扫通病。
越障与脱困：前轮悬架行程≥1.5cm、越障能力6cm以上才能跨越门槛石；部分机型（如追觅仿生双关节机械足）可跨越2–6cm台阶，实现全屋无阻通行。
避障与清洁的平衡：避障不是“完全不碰”，而是“柔性接触”或“微调绕行”，在覆盖率和避障成功率间取得最佳平衡——如石头、科沃斯旗舰机型的单房间覆盖率超81%，同时避障成功率行业领先。