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四、导航避障：3d结构光的首次尝试 再不横冲直撞
石头扫地机器人在导航避障方面一直都在探索不同的方案——从早年以lds激光导航避障为主的方案升级到t7 pro身上应用的lds激光雷达+双目方案，到了石头扫地机器人t7s plus，我们体验到了全新的ai结构光reactive 3d避障。
它主要依靠3d结构光进行工作，这是一种主动光学测距方案，由发射端和接收端两部分组成。
这种方案的精度比较高，通常会要求结构光的发射端不能够包含编码的光斑，然后由接收端捕获投射出的光斑，根据光点的形变计算距离。
更细分来看，石头扫拖机器人t7s plus选择的3d双线结构光，采用双线结构光替代传统红外光源，能够实现远距离测量。
一般而言，单纯线激光无法有效分辨门槛等低矮障碍物，无法正确采取“跨过”还是“避开”。而且，若是简单应用3d结构光对物体进行避障，粗暴过度避障必然会影响扫地机器人的清扫覆盖率。
为此，石头扫拖机器人t7s plus采用3d双线结构光主动式测距的同时，还融合了lds 激光测距、超声波地毯识别、高精度沿墙传感器等多传感器数据结合ai算法，能够采取正确的避障策略，智能判断是避障还是穿越，规避因为过度避障而导致的漏扫问题。
值得一提的是，在暗光环境下，由于线激光模组自带激光源进行探测，无需额外补光。对于白墙等缺少轮廓信息的障碍物探测，其能够依靠传感器捕捉的激光回波位置计算深度信息，不受光照变化或物体纹理影响。
在测试过程当中，基于这套主动测距的方案，石头扫拖机器人t7s plus对于日常生活当中的常见障碍物，在传感器扫描探测后能够配合避障算法确定不同的避障距离：
对于大量家庭常见障碍物体，如体重秤、电源线和拖鞋、门槛和地毯等物体，其避障距离大多都在2cm以内。
而且在清扫时，其探测到前方有墙或障碍物时，会在离墙或障碍物大概 1cm时转身规避，保护家具和踢脚线，减少碰撞产生磨损的情况。
在避障方面，石头扫拖机器人t7s plus展现出来的能力还是“立体”的——不仅能对地面的障碍物进行避障，对于沙发和床等8-10cm之间容易卡住扫地机器人的家具，其也能通过3d结构光进行高度测量辅助。
而且为了防止漏扫，石头扫拖机器人t7s plus在进入高度临界的环境时，行走策略会切换为保守模式，当确认无法清扫时，才会进行避障。
如果遇到需要脱困越障的场景，石头扫拖机器人t7s plus的越障动作也是根据3d结构光的测距信息而有选择的施展。
软件算法方面，石头扫拖机器人t7s plus升级到了全新的rr mason 8.0 3d算法，通过细化场景，增加测试案例，在路径规划中专为地毯和擦地场景进行专项优化。还支持百种泛物体识别避障，在检测到障碍物后，其还能结合lds采集到的地图信息，将障碍物对应位置标记在 app地图上。
在观察过扫拖机器人的行动路径之后，除了z字型清扫，t7s plus 还添加了全新的井字形扫拖，这是一种针对小区域的重点清洁，堪称“拉网式”清洁，减少遗漏。在手机app中点击「划区/选区」，清扫次数选择 2 次及以上，即可体验。
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