核心优势
分体式扫拖设计
扫拖模块自动切换：无需手动更换模块，机器人能自动识别地面类型（如地毯、瓷砖），智能切换清扫或拖地模式。
双旋拖布加压清洁：拖地时加压旋转，配合智能控水，顽固污渍清洁效果更佳。
智能导航与避障
LDS激光导航+3D结构光避障：建图精准度高，可识别低矮障碍物（如袜子、数据线），减少卡困概率。
AI物体识别：能区分宠物粪便、电线等，避免二次污染或缠绕。
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全能基站功能
自动洗烘拖布：支持45℃热风烘干，减少异味和细菌滋生。
自动添加清洁液：基站内置智能配比系统，提升拖地去污效果。
清水箱/污水箱分离：避免交叉污染，维护更便捷。
静音与续航
低噪音设计：运行音量约45dB，适合夜间或安静环境使用。
5200mAh大电池：单次续航约200㎡，适合大平层家庭。
主要不足
吸力中等：吸力为3000Pa，对比旗舰机型（如科沃斯X1 Pro的8000Pa），深层清洁略逊。
无自动集尘功能：需手动清理尘盒，适合勤倒垃圾的用户。
价格偏高：定位中高端，性价比略低于同配置竞品。
适用场景推荐
注重拖地效果的家庭：分体式设计+加压拖布适合木地板、瓷砖等硬质地面。
有宠物的家庭：AI避障可有效规避宠物粪便和毛发。
追求低噪音的用户：静音设计适合对噪音敏感的环境。
代码
class CleaningRobot: def __init__(self): self.current_mode = 'idle' self.battery_level = 100 self.water_level = 100 self.dust_capacity = 0 def detect_surface(self): # 模拟地面类型检测（地毯/硬质地面） return 'carpet' if random.random() > 0.7 else 'hard_floor' def auto_switch_mode(self): surface = self.detect_surface() if surface == 'carpet': self.current_mode = 'sweeping' self.activate_brush(3000) # 3000Pa吸力 else: self.current_mode = 'mopping' self.activate_mop(pressure=2) # 2档加压 def activate_brush(self, suction_power): print(f"启动清扫模式，吸力{suction_pa}Pa") # 清扫逻辑实现... def activate_mop(self, pressure): print(f"启动拖地模式，加压等级{pressure}") # 智能控水系统 self.water_pump(flow_rate=0.5) # 双旋拖布控制 self.rotate_mop(60) # 60转/分钟 def obstacle_avoidance(self): # 3D结构光避障逻辑 if self.detect_obstacle(): print("检测到障碍物，路径重规划") self.recalculate_path() def base_station_operations(self): # 基站自动功能 self.clean_mop(45) # 45℃热水洗拖布 self.refill_water() self.dry_mop() # 热风烘干# 导航路径规划算法（简化版） def a_star_pathfinding(start, goal): open_set = PriorityQueue() open_set.put(start) came_from = {} g_score = {node: float('inf') for node in graph} g_score[start] = 0 while not open_set.empty(): current = open_set.get() if current == goal: return reconstruct_path(came_from, current) for neighbor in get_neighbors(current): tentative_g = g_score[current] + distance(current, neighbor) if tentative_g < g_score[neighbor]: came_from[neighbor] = current g_score[neighbor] = tentative_g f_score = tentative_g + heuristic(neighbor, goal) open_set.put(neighbor, f_score)def process_sensor_data(raw_data): # LDS激光雷达数据处理 point_cloud = np.array(raw_data['lidar']) # 3D结构光数据处理 depth_map = np.array(raw_data['depth_cam']) # 物体识别模型推断 objects = ai_model.predict(depth_map) for obj in objects: if obj['type'] == 'pet_waste': self.emergency_stop()
