引言
扫地机器人作为智能家居领域的重要代表，近年来在全球范围内迅速普及。从最初的随机清扫到如今的智能导航与高效清洁，扫地机器人正在向更高级的**具身智能（Embodied Intelligence）**方向迈进。具身智能强调智能体通过与环境的物理交互来学习和适应任务，而扫地机器人正是这一理念的典型应用。它们需要在复杂的家庭环境中感知周围物体、规划清扫路径、避开障碍物，并完成清洁任务。
最近，云鲸智能（Narwal）成功完成了一轮融资，投资方包括字节跳动、清水湾基金等知名机构。这不仅标志着资本市场对扫地机器人行业的看好，也凸显了云鲸智能在具身智能技术上的创新实力。其代表产品 Narwal 云鲸 J1 扫地机器人 以“扫拖一体”设计和智能清洁系统著称，展现了具身智能在实际应用中的潜力。本文将结合云鲸智能的最新动态，深入探讨扫地机器人中的具身智能技术，包括算法原理、数学模型、硬件配置以及代码实现，旨在为读者提供一篇全面的科普推文。
背景介绍
扫地机器人的发展历程
扫地机器人的历史可以追溯到上世纪90年代。1996年，Electrolux 推出了首款商用扫地机器人 Trilobite，它通过超声波传感器实现基本的避障功能。2002年，iRobot 公司推出的 Roomba 系列扫地机器人凭借高效的清洁能力和亲民的价格，迅速成为市场标杆。此后，随着传感器技术、计算能力和人工智能的进步，扫地机器人经历了从随机清扫到智能导航的转型。
- 随机清扫阶段：早期扫地机器人依靠简单的碰撞检测和随机转向，效率较低。
- 规则清扫阶段：引入陀螺仪和红外传感器后，机器人能够按照弓形路径清扫。
- 智能导航阶段：激光雷达（LiDAR）、视觉导航（VSLAM）等技术的应用，使扫地机器人能够构建环境地图并实现全局路径规划。
市场现状
根据市场研究机构的数据，2020年全球扫地机器人市场规模约为250亿美元，预计到2030年将增长至2000亿美元。在中国，扫地机器人已成为智能家居的重要组成部分，市场渗透率逐年提高。然而，随着消费者对智能化和清洁效率的要求提升，扫地机器人行业正面临技术升级的压力，具身智能成为推动行业发展的关键。
技术原理
扫地机器人的具身智能技术主要体现在三个核心环节：感知、决策和执行。
感知
感知是扫地机器人与环境交互的第一步。通过多种传感器，机器人能够获取周围环境的信息，构建环境地图并识别障碍物。常见的感知技术包括：
- 激光雷达（LiDAR）：通过发射激光并测量反射时间，计算与物体的距离。
- 摄像头：结合计算机视觉技术，识别物体和构建视觉地图。
- 超声波传感器：检测近距离障碍物。
- 红外传感器：防止机器人跌落楼梯或悬崖。
决策
基于感知数据，扫地机器人需要进行实时决策，包括路径规划和避障。决策过程依赖于先进的算法，例如 SLAM（同步定位与建图） 和 强化学习，使机器人能够适应不同的环境。
执行
执行环节涉及机器人的物理动作，例如移动、清扫和拖地。通过电机、吸尘器和拖地模块，机器人将决策转化为实际的清洁行为。
具身智能的关键在于，扫地机器人通过与环境的反复交互，不断优化其感知和决策能力。例如，云鲸智能的扫地机器人能够根据地面脏污程度调整清洁模式，体现了智能体与环境的动态适应性。
算法与数学模型
算法是扫地机器人实现具身智能的核心。以下将重点介绍路径规划和避障算法，并辅以数学表达。
路径规划算法
路径规划的目标是使扫地机器人在最短时间内覆盖整个清洁区域，同时避免重复清扫。常见的路径规划算法包括：
- 随机清扫
随机清扫是最简单的路径规划方式，机器人随机移动，遇到障碍物时改变方向。其数学模型可以用马尔可夫过程描述，状态转移概率为：
P ( s t + 1 ∣ s t , a t ) P(s_{t+1} | s_t, a_t) P(st+1∣st,at)
其中， s t s_t st 是当前状态（位置和方向），$ a_t$ 是动作（前进或转向）。这种方法效率低下，适用于技术早期阶段。 - 弓形清扫
弓形清扫按照预定轨迹移动，适用于规则的房间布局。其路径可以用参数方程表示：
x ( t ) = v ⋅ t ⋅ cos ( θ ) x(t) = v \cdot t \cdot \cos(\theta) x(t)=v⋅t⋅cos(θ)
y ( t ) = v ⋅ t ⋅ sin ( θ ) + k ⋅ d y(t) = v \cdot t \cdot \sin(\theta) + k \cdot d y(t)=v⋅t⋅sin(θ)+k⋅d
其中，$ v $ 是速度，$ \theta $ 是方向角，$ d $ 是每次转向后的间距，$ k $ 是步数。 - SLAM 算法
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping） 是目前最先进的路径规划技术。SLAM 的核心任务是同时估计机器人的位姿 $ x_t $ 和环境地图 $ m $，其数学表达为联合概率分布：
p ( x t , m ∣ z 1 : t , u 1 : t ) p(x_t, m | z_{1:t}, u_{1:t}) p(xt,m∣z1:t,u1:t)
x t x_t xt：时间 $ t $ 的机器人位姿（位置和朝向）。
m m m：环境地图。
z 1 : t z_{1:t} z1:t：从时间 1 到 t t t 的传感器观测数据。
u 1 : t u_{1:t} u1:t：控制输入（如电机速度）。
SLAM 通常通过贝叶斯滤波求解。以下是基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的简化步骤：
预测：
x ^ t ∣ t − 1 = f ( x ^ t − 1 ∣ t − 1 , u t ) \hat{x}{t|t-1} = f(\hat{x}{t-1|t-1}, u_t) x^t∣t−1=f(x^t−1∣t−1,ut)
P t ∣ t − 1 = F t P t − 1 ∣ t − 1 F t T + Q t P_{t|t-1} = F_t P_{t-1|t-1} F_t^T + Q_t Pt∣t−1=FtPt−1∣t−1FtT+Qt
更新：
K t = P t ∣ t − 1 H t T ( H t P t ∣ t − 1 H t T + R t ) − 1 K_t = P_{t|t-1} H_t^T (H_t P_{t|t-1} H_t^T + R_t)^{-1} Kt=Pt∣t−1HtT(HtPt∣t−1HtT+Rt)−1
x ^ t ∣ t = x ^ t ∣ t − 1 + K t ( z t − h ( x ^ t ∣ t − 1 ) ) \hat{x}{t|t} = \hat{x}{t|t-1} + K_t (z_t - h(\hat{x}_{t|t-1})) x^t∣t=x^t∣t−1+Kt(zt−h(x^t∣t−1))
P t ∣ t = ( I − K t H t ) P t ∣ t − 1 P_{t|t} = (I - K_t H_t) P_{t|t-1} Pt∣t=(I−KtHt)Pt∣t−1
其中，$ F_t $ 是状态转移矩阵，$ H_t $ 是观测矩阵，$ Q_t $ 和 $ R_t $ 分别是过程噪声和观测噪声协方差，$ K_t $ 是卡尔曼增益。
避障算法
避障算法确保扫地机器人安全运行。常见的避障方法包括：
- 基于规则的避障
当传感器检测到障碍物时，机器人根据预设规则调整方向。例如，若前方距离 $ d < d_{\text{safe}} $（安全距离），则转向角度 $ \theta $ 可计算为：
θ = arctan ( Δ y Δ x ) + π 2 \theta = \arctan\left(\frac{\Delta y}{\Delta x}\right) + \frac{\pi}{2} θ=arctan(ΔxΔy)+2π - 基于机器学习的避障
利用神经网络对传感器数据进行分类，判断前方是否有障碍物。其损失函数可定义为交叉熵：
L = − 1 N ∑ i = 1 N [ y i log ( y ^ i ) + ( 1 − y i ) log ( 1 − y ^ i ) ] L = -\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N [y_i \log(\hat{y}_i) + (1 - y_i) \log(1 - \hat{y}_i)] L=−N1i=1∑N[yilog(y^i)+(1−yi)log(1−y^i)]
其中， y i y_i yi 是真实标签， y ^ i \hat{y}_i y^i 是预测概率。
硬件与传感器
硬件和传感器是具身智能的物理基础。扫地机器人通常配备以下组件：
激光雷达（LiDAR）：测量距离，精度高，适用于构建二维或三维地图。
摄像头：支持视觉导航和物体识别。
超声波传感器：检测近距离障碍物，成本低。
红外传感器：防止跌落，常见于悬崖检测。
电机与轮子：驱动机器人移动。
吸尘器与拖地模块：执行清洁任务。
以云鲸智能的 Narwal 云鲸 J1 为例，其搭载了高精度激光雷达和视觉传感器，能够实时生成家庭环境地图，并结合算法实现高效导航。
代码示例
以下是一个简单的 Python 代码示例，模拟扫地机器人在二维网格中的移动和清洁过程。代码使用 NumPy 处理网格数据，并用 Matplotlib 可视化结果。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 定义网格大小
grid_size = 10
# 初始化网格：0 表示未清洁，1 表示已清洁
grid = np.zeros((grid_size, grid_size))
# 初始化机器人位置
robot_pos = [0, 0]
# 定义移动方向：右、下、左、上
directions = [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)]
current_direction = 0 # 初始方向向右def move_robot():global robot_pos, current_direction# 计算新位置new_pos = [robot_pos[0] + directions[current_direction][0],robot_pos[1] + directions[current_direction][1]]# 检查边界if 0 <= new_pos[0] < grid_size and 0 <= new_pos[1] < grid_size:robot_pos = new_poselse:# 遇到边界，改变方向current_direction = (current_direction + 1) % 4def clean():grid[robot_pos[0], robot_pos[1]] = 1# 模拟清洁过程
for _ in range(100):move_robot()clean()# 可视化结果
plt.imshow(grid, cmap='gray')
plt.title('扫地机器人清洁结果')
plt.savefig('cleaning_result.png')
此代码模拟了扫地机器人在 10×10 网格中的移动，并将清洁区域标记为 1，最终生成清洁结果图像。在实际应用中，需加入传感器数据处理和复杂路径规划。
云鲸智能案例分析
公司概况与融资动态
云鲸智能（Narwal）成立于2016年，专注于家庭服务机器人研发。其代表产品 Narwal 云鲸 J1 以创新的“扫拖一体”设计受到关注。最近，云鲸智能完成了一轮数亿元融资，投资方包括字节跳动、清水湾基金等。这笔资金将用于技术研发和市场扩展。
技术优势
智能清洁系统Narwal 云鲸 J1 采用“基站 + 机器人”模式，机器人可自动返回基站清洗拖布，实现全自动清洁。这种设计减少了人工干预，提升了用户体验。
导航技术配备激光雷达和视觉导航系统，机器人能够精确构建家庭地图，并通过 SLAM 算法规划路径。
决策优化基于人工智能算法，机器人可根据地面脏污程度动态调整吸力和拖地力度。
市场前景
随着智能家居需求的增长，扫地机器人市场预计将持续扩张。云鲸智能凭借技术创新，有望在竞争中占据优势地位。
未来展望
扫地机器人和具身智能的未来发展方向包括：多模态感知集成激光雷达、摄像头和超声波传感器，提升环境感知能力。强化学习通过与环境的交互，机器人可自主优化清洁策略。例如，使用奖励函数 R ( s , a ) R(s, a) R(s,a) 训练机器人覆盖更多区域。人机交互引入语音控制和手机应用，提升用户体验。模块化设计支持硬件升级，满足个性化需求。
结论
扫地机器人作为具身智能的重要应用，融合了感知、决策和执行技术，正在改变家庭清洁方式。云鲸智能的融资成功不仅反映了市场对其技术实力的认可，也预示了行业的发展潜力。未来，随着算法和硬件的进步，扫地机器人将更加智能，为用户带来更便捷的生活体验。