蜂拥而至，也间接导致了市场的极度饱和，扫地机器人虽然发展速度快，但依然存在一些技术难题没有很好地克服。总的来说国内扫地机器人的痛点主要在于质量参差不齐、死角清扫不干净、路径规划随机式清扫导致部分区域清扫不干净等，其次就是清扫过程并未完全解放人力，一些需要清洗更换组件以及顽固污渍依然需要人力协助。

　　的清洁需求只会越来越高。根据德国GFK数据，中国家庭服务机器人在沿海城市的产品渗透率仅为5%，内地城市仅为0.4%，与发达国家16%的渗透率相比仍有较大差距。这意味着，尽管国内扫地机器人在迅速增长，但很多家庭还处在观望阶段，尚未转化为购买。如果给扫地机器人做用户画像，大部分居住在城镇地区，收入水平中上，同时需要经常打扫卫生，所以潜在需求空间非常广阔。

　　这几年随着扫地机规划导航系统的不断完善，全局导航规划类扫地机占比已突破85%，据奥维云网（AVC）线年上半年，激光导航扫地机的零售额占比从去年同期的45.2%增至54.9%；视觉导航产品的占比从12.3%提升至17.7%；搭载

　　人工智能）技术的“激光、视觉”导航产品的占比则从1.6%增至7.8%。无独有偶，新发布的中高端扫地机器人中，激光导航系统的扫地机几乎已经成为了“标配”，带来的功能升级也是眼花缭乱。前有科沃斯dFoF扫描进行辩物，后有浦桑尼克高精度LDS激光扫描用来识别完成测距。可以看得出现在扫地机行业会越来越成熟，消费者也会对各种关键的配置、参数的认知，左右其购买决策。作为扫地机器人工作的第一步定位建图，对于扫地机来说，工作前要把周围环境数字化、结构化才能制定更清晰的行进路线及清扫模式。目前常见的扫地机器人半数以上采用激光SLAM，但是部分激光 SLAM在实际清扫过程中容易受到环境和实时动态变化的影响，影响整体地图的规划。还有部分扫地机器人呢采用单目视觉技术，主要通过加入摄像头进行辅助定位，使扫地机在移动过程中对图像进行连续跟踪，利用相机姿态和物体之间相对位置变化的估算，但单个摄像头进行估算缺容易存在误差，导致建图效果较差，所以采用激光 SLAM 和单目视觉SLAM 融合的方式是未来发展的一个方向。

　　信息，多采用试探性碰撞方式来确定障碍物实际位置；三是无法获取障碍物的具体属性信息，时有漏扫、误扫等情况。在2020年间科沃斯推出的AI双目避障模组与浦桑尼克增加的环境感知功能都旨在加速扫地机避障功能升级。

　　从行业角度来看，过去扫地机器人同质化竞争导致爆款一直缺失，从扫地到拖地、再到自动集尘、自动洗拖布的技术进化，消费者需求也在不断提升与进化，各品牌商在智能化与清洁模式上不断推陈出新拿出普及型的产品，市场还有进一步引爆的空间。以往简单只有扫拖功能的机器人不再满足于消费者，对于每次工作完还需清洁尘盒和拖布也是导致扫地机器人普及率不高的原因。扫地机器人行业也在等待有品牌可以打破同质化和推出新产品，让扫地机器人行业有一个质的突破。其中不少品牌凭着自身强大的研发创新能力和超前敏锐的营销能力，以浦桑尼克为代表的自动集尘扫地机和云鲸为代表的自动洗拖布机器人让行业有了更多的发展方向，有效提高扫地机器人工作效率。

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　　器人越来越智能，并且功能集成也越来越多，不仅集成了扫拖一体，并且还能进行自清洁，自动换水等功能。如果哪天能够实现自动倒垃圾，那么

　　器人的出现，机器人的产品力和使用体验得到明显提升，可以说已经能够极大程度的满足消费者的需求，但为什么

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　　的导航系统工作，左目是一个OV8856摄像头，支持最高800万像素的MIPI摄像头模组；中目则是一颗简单的红外收发器；右目是ofilm0092 TOF传感器，该传感器可以为摄像头中的每一个像素

　　器人中，污水箱是非常关键的一部分，因为它是用来存放清洁过程中产生的污水和雨水的地方。因此，对污水箱的液位进行监测和控制

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