系统工程化适配与家庭场景专项优化

视觉–激光融合SLAM扫地机器人系统的研究，最终需落地到实际产品中，适配家庭环境的多样性与端侧硬件约束。本节从工程化适配策略与典型家庭场景专项优化两个方面，推动系统的实用化落地，提升系统的可靠性与用户体验。

工程化适配策略

一是算法轻量化适配。针对扫地机器人端侧嵌入式芯片的低算力、低功耗约束，对融合SLAM算法进行轻量化优化：采用模型剪枝、量化、蒸馏等技术，精简特征提取与融合算法的结构，降低计算量与内存占用；优化算法的计算流程，采用多线程并行处理，提升算法的实时性；剔除冗余计算步骤，保留核心功能，确保算法在ARM架构嵌入式芯片上稳定运行，同时维持较高的定位与建图精度。

二是传感器协同适配。优化视觉传感器与激光雷达的安装位置与参数，确保两者的视野互补，减少感知盲区；通过传感器标定技术，实现视觉数据与激光数据的精准对齐，降低融合误差；针对不同价位的扫地机器人，设计差异化的传感器配置方案：中高端机型采用RGBD相机与32线激光雷达，提升定位与建图精度；中低端机型采用双目相机与16线激光雷达，在控制成本的同时，保障基础性能。

三是硬件成本控制。优化传感器选型，选择性价比高的视觉与激光传感器，降低硬件成本；利用机器人在清洁过程中采集的多源数据，无需额外收集标注数据，降低数据成本；优化算法的训练方案，减少训练过程中的算力消耗，降低模型训练成本，推动融合SLAM技术在中低端扫地机器人产品中的普及。

4.2 典型家庭场景专项优化

针对家庭环境中的典型场景痛点，开展专项优化，提升系统的环境适配能力，具体如下：

弱光与全黑场景优化：优化视觉传感器的曝光参数，提升弱光环境下的图像采集质量；结合激光雷达的抗光照干扰优势，增加激光特征的权重，减少视觉特征的依赖；在自监督模型中加入红外图像处理模块，利用红外图像捕捉环境轮廓，结合可见光图像与激光点云数据，提升弱光、全黑环境下的定位与建图稳定性，确保机器人在夜间也能实现精准清洁。

动态障碍物场景优化：优化动态特征识别算法，通过视觉与激光数据的融合，精准区分动态障碍物（宠物、人员）与静态环境，剔除动态障碍物产生的干扰特征；结合强化学习技术，让系统自主学习动态障碍物的运动规律，提前预判障碍物的移动路径，调整定位与路径规划策略，避免碰撞与定位漂移；当检测到动态障碍物时，自动标记动态区域，不将其纳入地图的静态轮廓，避免地图出现冗余标注。

低矮与狭窄区域场景优化：优化激光雷达的扫描角度与视觉传感器的拍摄角度，强化对低矮区域（沙发底部、床底）、狭窄区域（墙角、沙发缝隙）的感知能力；结合超声波传感器的数据，补充低矮、狭窄区域的深度信息，避免地图缺失；优化机器人的运动控制策略，控制机器人降低高度、调整移动速度，确保能够精准进入低矮、狭窄区域进行清洁，提升清洁覆盖度。

纹理稀疏场景优化：优化视觉特征提取算法，挖掘环境中的细微特征（如墙面与地面的边界、家具的边角），提升纹理稀疏区域（空白墙面、光滑地面）的特征提取能力；增加激光特征的融合权重，利用激光点云的几何特征补充视觉特征的不足；强化几何约束与运动约束，提升位姿估计的鲁棒性，避免因特征不足导致的定位漂移与地图偏差。