三、什么是SLAM？视觉SLAM又是啥？

如果你看过此前笔者写过的各型扫地机器人评测，那么相信对频频出现的“SLAM”会留有印象。

SLAM是“Simultaneous Localization and Mapping”的缩写，翻译过来可以叫它“同步定位与建图”，具体指的是机器人一边计算自己的位置一边规划地图的过程，针对的也就是扫地机器人在哪里、周围是什么的问题，包含定位和建图这两方面，并基于此规划路径躲避障碍。

目前在扫地机器人当中主流的方案可以分为两大派系，一个是激光SLAM，另一个就是视觉SLAM。

我们此前测试过的扫地机器人基本全都是激光SLAM型的机器，它们依靠发射激光光束，然后再弹回来，以此测绘出机器人和目标地点的距离形成二维图像。一次得到周围障碍点的角度和距离，优点是采集速度快、计算量小，而弊端也显而易见，是无法探测透明的物体，并且很难在大面积户型精准定位。

激光SLAM制图

视觉SLAM则是能看到真实环境，它以摄像头为传感器，对于环境的区分度更高，不过需要更高的算力，两者算是各有千秋。

Trifo Max采用的是视觉SLAM方案，配备的是专业全局快门式摄像头，每秒采集多帧图像，实现高清摄像定位，同步SLAM构图。不过单一的导航系统无法做到面面俱到，视觉SLAM在光线昏暗或无光环境当中难以准确定位。

Trifo Max共配备10⼤类28组传感器，其中的红外测距传感器、沿墙传感器、碰撞传感器的存在便是在暗光下给予辅助作用，保证出⾊的导航效果。

在使用中，笔者发现，当遇到一定面积少障碍物的区域时，Trifo Max会呈现出标准的“Z”字形路线清扫，从而在最短的时间内实现最高的清扫效率。这也是标准的路径规划式清扫。

此前有一些扫地机器人使用随机碰撞式导航，即不会预先计算规划清扫线路，在清扫区域当中进行随机碰撞，这是一种不计时间成本的“以时间换空间”的策略，十分低效，给人的观感也犹如乱跑乱扫，毫无章法。

我们现在使用的Trifo Max则是标准的路径规划式清扫，在清扫之前会标定起点，扫描形成地图，在地图上计算规划合理的清扫路径，提升效率。

不过需要注意的是，Trifo Max支持断点续扫，但目前不支持地图保存功能，每一次清扫需要重新建图。

此外，笔者在使用体验过程当中，发现Trifo Max在侦测到物体、墙壁时，得益于其搭载的四组红外测距传感器，能够做到提前减速，并且减速过程也堪称灵敏迅速，同时不影响墙壁边角的清扫。不漏扫、也不重复扫。

扫地机器人工作的环境当中常常面对各种路障，为了检验Trifo Max扫地机器人面对正常家庭环境的独立清扫能力，我们另外还模拟了几种常见的状况对其进行测试，看一下其应对能力如何。

面对较为低矮的清扫区域，诸如沙发低下、床底、桌底，Trifo Max扫地机器人凭借8.4cm机身高度的迷你小身板来去自如，这主要是得益于采用视觉SLAM方案将摄像头塞入机身当中，免去了激光传感器不能去除的柱状塔。

家中桌椅即使再精心放置，在扫地机器人行进的过程当中，也无法避免给其无心地预设陷阱。笔者将其放入狭隘的桌下空间，结果Trifo Max扫地机器人能够通过视觉自动规划合适的路径，坦然从桌腿四处碰壁的一隅之地当中成功脱困，安然走出我们为之预设的困境。

我们在前文曾经提及Trifo Max扫地机器人自带10大类28组传感器，其中就有悬崖传感器用于防跌落，可以做到无死角地侦测周遭环境，在侦测到大落差地点之时会迅速转向寻求它路，及时“悬崖勒马”。

Trifo Max扫地机器人最高可以实现2cm高度的越障，应付家中的门槛、门垫等障碍毫无问题，不会轻易被困。这里可以看到其车轮弹性还是相当足的，爬坡能力较强，轻松越过门槛，继续清扫工作。