以下是目前主流掃地機器人智能避障與環境識別技術的比較，內容以繁體中文（台灣）呈現，並以中立、知識型角度說明。

主流智能避障技術比較

技術類型 原理與特色 優點 缺點/限制
機械避障 依靠物理碰撞感應器，撞到障礙物後改變方向 成本低、結構簡單 易碰撞、無法預判障礙物
視覺避障 利用AI攝影機（RGB/深度攝影機）進行影像識別，辨識障礙物種類與距離 可辨識多種障礙物、靈活度高 受光線影響、需強大運算
雷射雷達（LDS） 發射雷射光，測量反射時間計算距離，建立環境地圖 精準度高、不受光線影響 成本高、無法辨識透明物
3D ToF避障 發射紅外線，測量反射時間，建立3D深度圖 可辨識低矮/透明物、反應快 成本較高、需穩定光源
紅外線避障 發射紅外線，偵測反射訊號判斷障礙物 成本低、反應快 易受環境干擾、精度有限

環境識別技術進展

  • AI視覺辨識：如追覓X20 Pro採用AI Action視覺攝影機，結合線激光與LDS雷達，能精準識別55種以上障礙物，並根據不同障礙物動態調整避障距離，精度達毫米級。
  • AI深度學習模型：如INDEMIND家用機器人AI Kit，運用物體識別卷積神經網絡，可辨識低矮、透明、動態障礙物，並根據物體類型進行避障，最小尺寸可達1cm，精度1%。
  • 微型化AI晶片與感測器融合：部分廠商採用微型化AI模型與RGB感測器，結合ToF架構，提升距離計算與物件辨識準確度，並降低誤判率。

技術應用與效益

  • 多感測器融合：結合視覺、雷射、ToF等多種感測器，提升避障與環境識別能力，適用於複雜家庭環境。
  • 全天候作業：部分系統具備主動補光與光照適應策略，可在強光、昏暗、無光源等環境下穩定運作。
  • 成本與效能平衡：微型化AI晶片與演算法晶片化技術，降低硬體成本，提升商業應用多元性。

小結

目前掃地機器人智能避障與環境識別技術已從單純的機械碰撞，進化到多感測器融合與AI深度學習，大幅提升避障精度與環境適應能力。各家廠商持續優化AI模型與感測器配置，以滿足不同家庭環境需求。