盘点割草机器人六大避障传感器

电子发烧友网综合报道 割草机器人的避障技术是其智能化水平的核心体现，主要通过传感器技术、环境感知算法和路径规划方法实现安全、高效的自主作业。随着智能化水平提升，割草机器人避障正从单一传感器向多模态融合演进，结合 AI 算法与先进控制策略，逐步实现高精度、低功耗的全自动作业。

超声波传感器是割草机器人常用的避障传感器之一，通过发射超声波并接收反射波计算与障碍物的距离。这种方式适合中短距离检测（通常 0.1-5 米），精度较高；不受光线影响，白天黑夜均可工作；成本适中，广泛应用于中低端机型。不过，超声波传感器对细长物体或吸音材质的检测能力较弱。

红外传感器是另一种常用的避障传感器，通过发射红外线、接收反射信号判断障碍物的存在及距离。其成本低、结构简单，适合近距离检测，且响应速度快。但易受阳光、强光或深色物体（吸收红外光）干扰，精度较低，多作为辅助避障手段。

第三种常用的避障传感器是碰撞传感器，比如机械触须、微动开关等。这类传感器通过物理接触检测障碍物，当机器人外壳受到碰撞时，传感器触发信号，控制系统立即停止前进或转向。它们成本极低、结构可靠，适用于检测 “漏检” 的障碍物；无需复杂算法，可直接触发停机或转向。不过，碰撞传感器属于被动避障，依赖碰撞发生，可能造成轻微损坏。

第四种常用的避障传感器是视觉传感器，通过摄像头采集图像，结合目标识别算法（如深度学习）分析障碍物的形状与位置。其优点是可识别复杂障碍物（如宠物、玩具），提供高分辨率环境信息，配合 SLAM 技术可构建环境地图，提升路径规划能力；缺点是依赖光照条件，且对算法计算资源需求高。

第五种常用的避障传感器是毫米波雷达，通过发射毫米波（波长 1-10 毫米）探测障碍物，利用多普勒效应判断距离和相对速度。毫米波雷达穿透性强，不受雨、雾、灰尘、阳光影响，适合户外复杂环境，且对非金属障碍物（如植物、塑料）也有较好检测能力。不过，其精度低于激光雷达，分辨率较低，多作为辅助传感器配合其他设备使用。

第六种常用的避障传感器是激光雷达，通过发射激光束扫描环境，依据反射时间计算障碍物距离，生成三维点云地图。激光雷达检测精度极高、距离远，抗干扰能力强（不受光线、天气影响）；可精准构建环境模型，支持复杂场景的避障和路径规划。但成本高，多应用于高端商用或家用机型；且体积较大，对机器人小型化存在挑战。