自主旗舰扫地机之争：多机型各显神通实测横评，哪种才是真智能( 四 ) ：自主旗舰扫地机之争：多机

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导航方案解决的问题是识别清扫空间的大环境，划定清扫范围，保证清扫路径遍历性和不重复性。但是这些还不够，毕竟实际的家居环境远远要更复杂，不是一马平川+家徒四壁，比如散落满地的玩具与衣服、家具腿、数据线、地毯、门槛等。
因此，扫地机能否准确的识别障碍并精准绕开，避免被困住，也是提高清扫效率，衡量机器是否智能的主要指标之一。毕竟，你也不想天天在家里到处“拯救”机器人吧。

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所以这就比较考验扫地机的避障方案了。
基础版的方案就是超声波障碍感应系统、红外线障碍感应系统的为优，机械撞板次之。
作为旗舰机型，各家都在尝试不同的进阶解决方案。比较常见的就是给机器人加上“眼睛”（摄像头），与置于机身顶部用于视觉导航的摄像头不同，这类避障摄像头基本都置于机器的前部。
01.石头T7Pro：双目摄像头/科沃斯T8AIVI：单目摄像头采用双目避障摄像头（500万像素），除了能像单目一样识别家庭常见物体，还能对更多种类的家庭未知物体进行3D建模、测距、避障。

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实际使用下来确实不错，对插线板、家具底座、拖鞋等物体的识别都很精准，可以准确的进行规避。

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但是这一方案有一个最大的硬伤，就是隐私问题！
石头的处理方案是：视频功能仅在APP支持，出厂默认关闭，需手动使用实体按键开启，视频不会储存到服务器上，而且获得了极为严苛的德国莱茵安全隐私认证。
但是客户是否真的能够接受，就看个人的宽容度了。

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02.科沃斯N8Pro/T8Power：3D结构光3D结构光被大家熟知是在3年前的iPhoneX上，结构光基本原理是用光学衍涉器件将VCSEL产生的激光光束阵列复制成至上万光束，用红外COMS图像传感器对光束照射物体上产生光斑大小及形状进生3D分析，从而获得深度信息。

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相比传统的红外或超声波形式的避障， 3D结构光的精度提升约4倍，对于体积很小的电线等材质也有很高的识别率。

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但是因光束分布、光衰减及算法上的限制，目前只用在近距离的应用。

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03.360X100MAX：三目激光雷达矩阵听名字就是奔着石头T7Pro去的，三目指的是：
①采用dToF技术的隐藏式激光雷达在中远距离应用场景上dToF相比结构光优势明显，至于dToF前文已经讲过了，这里就不赘述了。

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②前向固态线激光测距精度2-3mm ，可精准识别插线板、拖鞋、宠物粪便等上百种障碍物（支持OTA升级，不断提升障碍物数据库），并通过处理器实时运算，从而执行主动识别避障，避免缠绕、误扫误触等情况的发生。

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③纵向固态线激光

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总结来说， 360新款旗舰使用这一套方案非常创新，也是目前市面的唯一一款，实际体验效果不错，而且相比视觉避障，在保证了识别效果的基础上，由于dToF和前向/纵向固态线激光均为点成像原理，并不会呈现真实图像，因此不涉及隐私问题。

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