如何回答孩子的提问「扫地机器人会迷路吗」？
你看啊，我们家里就像一个迷宫一样，有桌子、椅子、沙发，还有墙壁，对吧？扫地机器人它不是像我们一样有眼睛可以看到，它会用一些很特别的方法来认识这个“迷宫”。
它怎么知道自己在哪里？
它们有“小眼睛”和“小耳朵”： 扫地机器人身上会装一些传感器，你可以把它们想象成它们的“小眼睛”和“小耳朵”。
碰撞传感器： 这是最常见的一种。当扫地机器人往前走，碰到墙壁或者桌子腿的时候，这个传感器就会告诉它“哎呀，前面有东西挡住了！” 这样它就知道要停下来，然后换个方向继续扫。就像你玩捉迷藏的时候，撞到墙就会知道这里不能再往前了。
红外线传感器/激光雷达： 有些更高级的扫地机器人，它们还会用红外线或者激光来“扫描”周围的环境。你可以想象成它会发射出细细的光束，然后看看光束碰到东西后会怎么样。通过这些光的反馈，它就能大概知道前面有什么，距离有多远。它们甚至还能把这些信息“画”成一张家里的地图！
下落传感器： 还有些传感器，它们专门用来防止扫地机器人掉下去，比如楼梯边。如果它走到楼梯口，这些传感器会告诉它“前面没路了，要小心！” 这样它就不会傻乎乎地往下跳了。
它们会“记住”家里的样子： 有些扫地机器人，就像我们每次走过的路会留个印象一样，它们也会在工作的时候，慢慢地把家里的布局记在“脑子”里。它们会记录哪里有桌子，哪里是墙壁，哪里是门口。下次再工作的时候，它就会记得这些信息，就不会一遍遍地去同一个地方或者撞到同一个地方了。这就像你玩完一个游戏，下次玩就会知道怎么走了。
那么，它为什么有时候会“迷路”呢？
虽然它们很努力地在认识家，但有时候还是会遇到点小麻烦，就像我们有时候也会走错路一样。
家里的变化太快了： 比如，你或者爸爸妈妈突然把椅子挪了个位置，或者把一个箱子放在了地上。扫地机器人之前“记住”的地图可能就对不上了，它不知道“哎呀，这里怎么多了一个东西？” 这样它就可能会感到有点困惑，然后就可能显得“迷路”了。
传感器被挡住了： 有时候，传感器上可能会沾上灰尘，或者被一根头发缠住了。这就好像你的眼睛蒙上了东西，看不清楚一样。当传感器看不清楚的时候，它就没法准确地知道自己在哪里或者前面有什么，所以就容易犯迷糊。
太复杂的环境： 有些房间特别大，有很多很多的家具，或者地上有很多散乱的东西，比如玩具、电线什么的。对于扫地机器人来说，这就好像一个特别特别大的迷宫，里面还有很多障碍物，它们需要很长的时间才能把所有的地方都摸清楚，也更容易在复杂的环境里出错。
电量不足了： 如果扫地机器人电量快用完了，它会努力地找充电桩回家。但如果它离充电桩太远，或者在找回家的路上遇到了很多麻烦，它也有可能会在半路“累倒”了，这样看起来就像是迷路了。
所以，它会迷路吗？
这么说吧，大部分时间，它们都很聪明，知道自己在哪里，也不会迷路。 但是，在一些特殊情况，比如家里环境突然大变样，或者传感器出了点小状况，它们确实有可能“暂时”地搞不清楚方向，表现得有点像迷路了。
不过，它们的设计就是为了尽量避免这种情况的发生。一旦它们找回了正确的方向，或者清理完一个区域，它们就会继续工作，或者回到充电桩去“休息”。
你觉得呢？是不是很有趣？这些小家伙们为了帮我们打扫卫生，也是很努力在学习和适应我们家的环境呢！下次你看到它在工作，可以仔细观察一下它是怎么工作的，说不定你也能发现它的小秘密哦！
网友意见
当然会。
扫地机器人是我们把我们从家务里解放出来的好产品，可做出一个优秀的扫地机器人却并不容易。
第一台智能扫地机器人其实在2001年就已经诞生了，是不是比小朋友的年龄还大，可20年过去了，我们还是经常可以看到扫地机器人在墙角自闭的消息。令人无奈。
扫地机器人的关键技术大概有室内定位、环境感知及地图构建、轨迹规划、运动避障及姿态控制等。
首先扫地机器人要明确自己在房间里的位置并感知周围环境，构建一个地图。
目前环境感知主要是对周围环境重点障碍物进行测距，常见的测距方法主要有：接触式，例如接触开关，光栅等；感应式，如电磁感应测距、霍尔效应测距等；电容式，利用物理接近传感器引起的电容变化测距；超声测距；光电式测距；激光测距；无线电测距以及视觉测距等。对比如下表所示：
常见的测距方法有激光雷达测距（及上述激光测距），以及基于摄像头的视觉测距。激光雷达测量距离远，精度好，但成本较高，体积大，视觉系统则要拍摄大量图片，对存储空间和数据处理能力有较高要求。
室内定位主要有相对定位、绝对定位以及组合定位。
相对定位又叫航迹推算定位法，是根据自己走过的路径来确定自己的位置，比如，我先向东走1千米，再向北走1千米，再向西走1千米，那我自然就知道我现在在起点北面1千米的位置。扫地机器人也可以利用陀螺仪和加速度传感器记录角速度和加速度，积分确定自己走过的距离和转过的角度，但测量会有误差，这种记录方式会让误差不断累积，最终误差较大就会影响定位，因此要如果只采用该定位方法要控制扫地机器人的工作时间防止误差过大。
绝对定位是完全利用外部信息定位，主要有路标定位、GPS定位等。但室内GPS信号较弱，GPS无法准确定位，路标定位则类似大海航行需要灯塔进行定位一样，需要能标定的信标，因此要对房间进行改造，一般也不采用。
除此之外，也可以通过激光雷达或视觉系统等自身传感器获取外部信息进行定位，这总定位方法不需要引入其他硬件（激光雷达和视觉系统也是常见的环境感知传感器），且误差较小，普遍被采用。
所谓组合定位即利用两种或多种定位方式协同定位，单一的定位方式往往存在一定局限性，因此采用多种定位方法可以提高定位精度。
接下来就是构建地图并依次规划路线了。
扫地机器人的工作环境可以看作二维环境，二维地图主要有格栅地图、特征地图、拓扑地图及混合地图。
格栅地图式将整个环境分割成一块一块的小格子，根据环境感知的结果标记小格子是否被占据，如果小格子处有障碍物，则标记为占据，如果没有则标记为空，这样就可以呈现扫地机器人可以去哪里了。考虑到扫地机器人的外形尺寸，小格子在厘米级即可。
特征地图利用空间中可以标记的特征标识来标记，特征点主要是空间中的点、线段、平面等，特征地图是一种稀疏地图。
拓扑地图的抽象层次更高，拓扑地图通过空间中的关键节点及节点之间的关系标记地图。
混合地图则是利用不同地图来完成不同的任务。
至于路径规划主要有全局规划和局部规划。
全局规划是建立在充分已知环境信息的基础上的，因此需要工作环境信息已知，这是很难办到的，实际上，扫地机器人往往采用全局规划和局部规划相结合的方式。大致上是：首先对周围环境进行感知，建立局域地图，采用“弓”字形路线对局域环境进行全覆盖，并在到达局部环境边界时，利用感知到的周围环境的信息，扩展地图，逐步建立全局的格栅地图，全局地图建立后，回溯地图，检查是否有遗漏，如有遗漏，则利用全局地图，使用全局规划算法，计算到达遗漏处的最佳路径，实现对地图的全覆盖。
至于姿态控制等就不过多介绍了。
回到问题，不难发现，上述环节任何一个出来问题，都有可能导致扫地机器人“迷路”。
例如，有的扫地机器人利用天花板进行视觉定位，就是实时拍摄天花板，利用天花板的特征信息来判断自己的位置，可如果天花板特征信息过少或被遮挡，比如天花板只刮了大白，或是扫地机器人运动到桌子底下，扫地机器人就有可能懵圈，识别错误就有可能原地转圈圈。
又例如，如果扫地机器人利用视觉测距，但周围环境很相似，或摄像头不清楚，或环境光照条件不好，都有可能导致拍摄的照片不清或过于相似，都有可能导致扫地机器人测距不准，这就像你，在城市里，四下一看，全是高楼，仰头一看，全是云，看起来一摸一样，就迷路了，道理是一样的[doge]。
当然，还有一种可能，你家太大，扫地机器人活活累到没电了，这算不算迷路了呢？
不过，虽然现在很多号称人工智能的家居产品在实际使用时表现得像个“人工智障”，但随着科技进步与技术发展，总有一天，它们会成为真正的“智能”，小朋友如果不希望扫地机器人迷路，可以努力学习，将来改进扫地机器人的原理或技术，帮助它不要迷路。
参考文献：
[1]李敏. 基于视觉的扫地机器人导航系统设计与实现[D].中国科学技术大学,2018.
[2]柴剑. 智能扫地机器人技术的研究与实现[D].西安电子科技大学,2014.
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