如何挑选好用的扫地机器人

　　扫地机器人的产品属性，跟很多其他小家电的重要差异在于，其他小家电还是要用人力操作，而扫地机器人的功能是实现人力完全替代、家务自由。也正因为这个特点，扫地机器人的发展路线经常被用来对标洗衣机的普及：都是“懒人经济”的产物。

　　但眼下扫地机器人的渗透率还远远不如洗衣机。目前国内扫地机器人约为600万台，而洗衣机则超过了6000万台。在全世界，洗衣机的渗透率更是高达65%。然而，扫地机器人在中、美两国的渗透率现在仅4.5%、12.5%，成长空间巨大。

　　这样广阔的市场前景当然吸引了众多玩家的加入：除了科沃斯、石头科技，戴森、莱克等原本做吸尘器的公司，海尔、美的等传统家电企业，都在增加扫地机器人业务。

　　以美的为例，2020年美的的扫地机器人销量预计为2019年的两倍，目前集团内已经直接成立了扫地机器人业务的独立子公司。

　　要做到让懒人彻底不干活，扫地机器人的研发可谓重中之重。如果没有路径规划能力，那它无法完整清扫每个角落，只是一个“人工智障”。

　　对于一个扫地机器人来说，它也要面对三大哲学问题：自己在哪？要到哪去？怎么去？

　　这三个问题分别对应了定位、建图和路径规划，需要SLAM算法和传感器才能解决这三个问题。

　　SLAM是一种算法，可以同步定位和建图，在机器的行进过程中不断修正位置信息并与已经建立的地图进行匹配，确保机器在行进过程中不会因为累计误差而找不到路。

　　扫地机器人内置的SLAM在实现定位和构图之后，进行路线的计算，并形成记忆。

　　此时扫地机器人的路径也由原来的杂乱无序变成了井井有条的“弓字型”，可以有规划的走遍每一个角落，真正做到清扫干净。

　　除了算法，为了帮助扫地机器人形成运动记忆，想要在躲避障碍物上有提升，它还需要搭配传感器来提供位置数据，从而做出判断。

　　目前传感器有三种：陀螺仪、激光、摄像头，分别对应现在市面上的陀螺仪规划机器人、激光规划机器人、视觉规划机器人。

　　这些传感器会实时发出声波或者红外信号，当信号在扫地机器人遇到障碍物后会反射回来，然后传感器根据反射做出计算，从而改变运动轨迹，就避免了扫地机器人与家具甚至家庭成员发生碰撞。

　　总体来说，随着扫地机器人的传感器精度不断提高，定位也更加准确，再加上一些识别卡死功能，扫地机器人的撞击率更小了。

　　目前市面上绝大多数扫地机器人使用的，依然是单根毛刷的配置，比如科沃斯和石头、小米的扫地机器人，使用的材质依然是胶刷和毛刷二合一，不同的也就是毛刷大孝长短不一样。其实这种毛刷在扫地机器人前几年时就已经非常流行了，这种毛刷在清洁一般的灰尘垃圾时并没有什么问题，不过针对于宠物毛发，它在清洁时更容易出现缠绕的情况，而面对一些较为顽固的灰尘，清扫起来也更有可能清洁不干净。

　　那除了毛刷之外，市面上还有其它更好的选择吗？当然有，那就是国外扫地机器人领导品牌iRobot，推出的双效组合胶刷。相较于单根毛刷，两根胶刷搭配清洁的效果要明显会好上不少，双效组合胶刷经过独特的设计，一根剥离污垢，一根则扫入污垢，并且清洁毛发时也不会出现缠绕的情况，使用体验上确实更加令人省心放心。

　　一般来说扫地机器人的最大吸力能够达到1500Pa，其实就已经足够使用。事实上科沃斯、石头科技的一些旗舰扫地机器人，它们的最大的吸力也都是在1500Pa至2000Pa左右。所以在吸力方面，我们挑选扫地机器人时不需要盲目追求大吸力，只需要扫地机器人的吸力满足清洁的需求即可，当然如果还有着更低的噪音表现，那就更好了。

　　目前各大扫地机器人厂商采用的算法都不一样，像科沃斯则是采用TrueMapping全局规划技术，而石头科技则是RRmason算法，iRobot则是iAdapt 3.0智能导航搭配Imprint智能规划技术。另外科沃斯和石头科技是最近两年才开始转向采用视觉导航技术，而iRobot则在很早之前便开始坚定地采用视觉导航技术，在视觉导航技术的算法上研发时间也最长。

　　扫地机器人的连接、设置、操控都是在App上完成，App功能的丰富程度一定程度上也决定着扫地机器人是否能够满足我们日常的个性化清洁需求。

　　还是以科沃斯、石头科技以及iRobot为例，这三款App中，我们都可以去设置扫地机器人的清洁时间，清洁频率以及定时定区清洁等功能，基本上你想使用的功能都可以找得到。不过总的来说科沃斯和石头科技的App不如iRobot更加简洁，后者不仅简洁无广告，而且功能入口很好找，对于小孩或者是老人来说也更容易上手。

　　另外iRobot有一点比较好的是，它经常会通过OTA升级给扫地机器人推送新的功能，即使是已经发布几年的一些老机型有时也能够获得新功能升级，这点对于老用户来说非常好。很多人可能并不在意，但软件后续升级维护其实也是产品使用体验中极为重要的一部分，iRobot在这方面做的是比较不错的。

　　不夸张地说，在扫地机器人这个细分领域，几乎是“人能有多懒，地有多大产”。
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