清扫系统主要通过多种传感器融合与算法处理记录清洁轨迹数据，以下是核心实现方式及技术细节：

一、基础定位与数据采集技术

多传感器融合定位

电眼传感器（光学导航）

通过类似鼠标传感器的光电模块（如小瓦扫地机器人7），实时捕捉地面纹理变化，记录移动距离和方向，形成基础轨迹点。

惯性测量单元（IMU）

内置陀螺仪和加速度计，监测机器人的转向角度和加速度，补偿光学传感器的盲区误差（如楼梯、暗光环境）。

轮式编码器

记录驱动轮转动圈数，推算移动距离，与IMU数据结合提高定位精度。

环境辅助定位

蓝牙信标/二维码标记

在固定位置部署蓝牙信标或二维码，机器人扫描后校准位置（尤其适用于大型商场等复杂环境）。

激光雷达（LDS）或视觉SLAM

高端机型（如米家扫地机）通过激光扫描或摄像头构建环境地图，实时匹配当前位置与地图坐标7。

二、轨迹数据记录与压缩方法

关键点记录法

仅存储转向点、起点/终点等关键位置（如拐角、房间边界），而非连续点位，大幅减少数据量。例如：

农田机器人沿直线垄沟作业时，只记录每条垄的端点坐标。

专利技术中通过记录“清扫时刻的清扫位置点”重建轨迹。

冗余数据压缩算法

基于距离的压缩：相邻轨迹点距离小于阈值时，删除冗余点（如直线路径）。

基于角度的压缩：方向变化小于设定角度时合并点位，保留轨迹趋势。

三、轨迹数据的应用与优化

清洁过程可视化

系统将记录的轨迹点按时间顺序播放，动态绘制清扫路径（如橙色云APP展示清洁路线图）。

支持回放清洁记录，标识遗漏区域（如未覆盖的墙角）。

性能分析与智能调度

覆盖率统计：计算已清洁面积占总面积比例，提示补扫区域。

效率优化：分析停留时间过长的区域（如顽固污渍处），调整清洁参数（如增加喷水量）。

任务规划：根据历史轨迹数据，自动生成高效清洁路线（如避开重复路径）。

四、技术挑战与创新方向

数据清洗技术

噪声过滤：通过速度/距离阈值（如超过车辆极限速度的点）或统计模型（如高斯滤波）剔除异常轨迹点。

缺失填补：使用插值法或LSTM模型预测丢失点位。

前沿技术整合

边缘计算：在机器人终端实时处理轨迹数据，减少云端传输延迟。

区块链存证：确保轨迹数据不可篡改，适用于安防或合规场景。

联邦学习：在保护隐私前提下，利用多设备数据训练轨迹优化模型。

五、典型应用场景

家庭清洁机器人：通过APP查看实时轨迹，避免漏扫（如小瓦规划版7）。

大型仓储清洁：结合智能工牌记录人员轨迹，监控保洁员工作覆盖情况。

农田作业机械：基于GPS打点生成直线垄沟路径，提升耕作效率。

数据价值延伸：轨迹数据不仅用于复现清洁过程，还可结合能耗、清洁效果等参数，训练AI模型实现预测性维护（如滤网更换提醒）。未来趋势是向轻量化、高精度及隐私保护方向发展，例如通过差分隐私技术脱敏轨迹数据。