图片4
在传感器中加入点阵投射器，利用该装置，将数千个跟踪点射到要识别的目标上，这种具有特定结构的光，会因被摄像的深度不同而获得不同的相位信息，这样就能让智能扫地机器人“看到物体”。该结构的变化再由运算单元转化为深度信息，从而得到三维结构。目前常见的人脸识别技术主要是应用这种技术。
但是，仅仅“看见”这些物体还远远不够，扫地机器人还必须弄清物体究竟是什么，是应该清理的垃圾？或者是要避开的障碍物(如：电线、鞋等)，这就要求扫地机器人具有“识别”功能，在这个时候AI算法就能出现。
智能扫地机器人采用目标识别算法，能够对家庭环境中常见的物体进行分类、判别。例如，毛毯是需要清理的物品，而拖鞋、袜子、电线等则是需要避免的物件。这一步看起来很简单，实际上对机器人的计算能力要求很高。
自然，前面的感知与识别都是为了能够迅速避开后面的障碍物，这也是智能扫地机器人最关键的技术：避障。
当前广泛使用的避障技术是3D结构光结合激光雷达技术。三维结构光在获取目标三维信息的同时，还可以获得目标的深度信息，但是对距离的限制较小，dToF雷达技术是对远距深度信息的补充。该系统利用单帧测量时间、向对象发射多个光信号，并记录每次信号来回飞行的时间，制作了直方统计图，将其中最频繁出现的飞行时间(ToF)用来计算与目标距离。
智能扫地机器人在达到障碍物的安全距离后，就能及时制动，重新调整路线。此外，由于AI识别技术的加持，扫地机器人对不同种类物品也可以采取不同的规避策略。例如拖鞋、袜子、椅子等，它们将尽可能靠近物体，并在距离3cm左右时调整路线；对较危险的电线，则可增加至5厘米左右。
