扫地机器人算法轻量化通用设计原则与基础手段

针对低算力嵌入式平台特性，扫地机器人关键算法轻量化遵循降维简化、增量计算、精度折中、资源复用四大原则，避免无意义的高精度运算与冗余计算，先通过基础手段削减底层算力消耗，再针对各算法特性做专项优化。

数据精度量化优化

低算力平台对浮点型数据运算效率较低，通过数据精度量化，将高精度浮点数据转换为低精度整型数据，可大幅提升运算速度、降低内存占用。将算法中的坐标值、距离参数、特征权重等数据，从32位浮点型（FP32）转换为16位整型（INT16）甚至8位整型（INT8），同时建立数据映射关系，补偿精度损失；对于地图栅格、传感器采样值等离散数据，采用定点数运算替代浮点运算，减少主控浮点运算单元的压力，适配低算力平台的运算特性。

冗余计算与参数裁剪

梳理算法中的冗余逻辑参数，剔除对结果影响较小的计算环节：删减算法迭代过程中的重复校验步骤，合并关联性强的计算流程；降低高频更新参数的采样频率，根据机器人运行速度调整计算周期；去除复杂的修正项与补偿项，保留核心运算逻辑，减少单次迭代的计算量。同时，压缩算法参数数量，采用稀疏存储方式存储参数矩阵，降低Flash与RAM的占用空间。

内存复用与数据调度优化

针对小内存特性，采用内存动态复用机制，避免内存碎片化与重复占用：为算法中间变量分配固定内存块，运算完成后立即释放，供其他模块复用；采用流式数据处理模式，边采集数据边运算，无需缓存全部原始数据；拆分大规模计算任务为多个小任务，分批次执行，减少单次内存占用峰值。同时，优化数据调度顺序，将高频访问数据存入高速缓存，降低数据读取耗时。

激光SLAM定位建图算法轻量化

激光SLAM是扫地机器人定位导航的核心，原生GMapping、Cartographer等算法算力消耗高，需从点云处理、地图构建、回环检测三方面优化：

点云数据降采样简化：激光雷达原始点云数据量大，采用体素格降采样与距离筛选，剔除远距离无效点与冗余点，保留关键轮廓点，将单帧点云数量削减60%以上，减少点云匹配运算量。

栅格地图分辨率自适应：根据清扫场景调整地图栅格尺寸，大面积空旷区域采用大栅格（10cm-15cm），狭小区域采用小栅格（5cm），降低地图数据量与更新频率；采用增量式地图更新，仅修改机器人周边栅格状态，无需全量重建地图。

简化回环检测机制：摒弃复杂的特征匹配回环，采用基于里程计与地图相似度的简易回环策略，降低回环检测的计算频率，仅在机器人返回关键区域时执行回环校验，减少算力浪费。

位姿估计优化：采用迭代误差更小的高斯牛顿法简化版，减少迭代次数，将位姿优化的计算量控制在低算力平台可承受范围，同时保证定位误差满足清扫需求。

全覆盖路径规划算法轻量化

全覆盖路径规划需保证清扫无死角，同时简化寻路逻辑，兼顾覆盖率与算力消耗：

混合式路径规划简化：摒弃计算复杂的全局智能寻路算法，采用“弓字形主路径+局部绕行”的混合方案，主路径采用固定模式遍历，仅在遇到障碍物时执行局部避障，大幅减少路径计算量。

栅格地图分区管理：将全局地图划分为多个独立子区域，按区域依次清扫，每次仅需计算单个子区域的路径，降低单次寻路的地图遍历范围；记录已清扫区域标记，避免重复路径计算。

动态路径阈值简化：设置障碍物距离阈值与转向角度阈值，采用查表法替代实时计算，根据障碍物位置直接调用预设路径参数，减少决策运算时间。

障碍物识别算法轻量化

低算力平台无AI加速单元，视觉障碍物识别需摒弃深度学习，采用轻量化传统视觉算法与传感融合方案：

简易特征提取替代复杂卷积：采用边缘检测、颜色阈值分割、轮廓匹配等传统视觉方法，提取障碍物的形状、大小等简易特征，替代深度学习的卷积特征提取，降低运算复杂度。

多传感数据融合校验：结合激光雷达点云距离、红外传感信号与视觉特征，通过阈值判断识别障碍物类型，无需复杂分类运算，提升识别效率。

图像降分辨率处理：将采集的图像分辨率压缩至低尺寸，减少像素处理量，同时裁剪无关背景区域，仅保留机器人前方关键区域进行识别。