Editing 割草机器人 (section)

== 3. 导航与避障：纯视觉高效路径规划 ==
'''视觉覆盖路径规划'''：纯视觉割草机器人需要解决如何高效覆盖整个草坪区域的问题，即'''全覆盖路径规划'''。传统随机走动效率低，而未来机器人将在初始阶段利用视觉识别草坪边界，自动绘制地图或边界线，然后规划系统的覆盖路线。例如，有产品已经能通过摄像头自动检测草坪边界并生成虚拟地图 ( LUBA 2 AWD Robot Lawn Mower | Mammotion US ) ( LUBA 2 AWD Robot Lawn Mower | Mammotion US )。在此基础上，机器人可采用“行列式”或“弓字形”（牛耕法）等路线系统地来回穿梭，确保不遗漏任何区域。同时，深度强化学习算法（如Re-DQN）也被用于优化覆盖路径规划，以提升效率和减少重复覆盖 (A Complete Coverage Path Planning Algorithm for Lawn Mowing Robots Based on Deep Reinforcement Learning)。强化学习让机器人在动态环境中持续调整路径，从而在复杂场景下仍保持高覆盖率和短路径 (A Complete Coverage Path Planning Algorithm for Lawn Mowing Robots Based on Deep Reinforcement Learning)。

'''实时避障与动态调整'''：在工作过程中，机器人难免遇到动态障碍（如经过的人、宠物）或临时变化（如突然出现的障碍物）。纯视觉方案需要依靠摄像头及时感知并避开障碍。深度学习的目标检测和图像分割可实时识别前方出现的人、动物、玩具等非草坪对象，并触发避障行为 ( LUBA 2 AWD Robot Lawn Mower | Mammotion US )。例如，先进的视觉算法已经能区分视野中的物体是高大的厚草需要割除，还是需要绕行的障碍（如儿童或动物） ( LUBA 2 AWD Robot Lawn Mower | Mammotion US )。当检测到障碍物时，机器人可立即减速、停机或绕行重新规划路径。在避让过程中，视觉SLAM帮助机器人更新环境地图，规划绕过障碍后的新路线，随后继续之前未完成的区域。整个过程是'''闭环的视觉反馈'''：摄像头不断捕捉环境变化，算法即时调整机器人轨迹，确保既避开障碍又尽可能覆盖全部草地。

'''无人值守的智能调整'''：纯视觉导航还意味着机器人可以根据环境变化自动调整行为。例如天气变暗时，机器人视觉效果下降，可能暂停工作等待光线充足（或打开补光灯）；草长势旺盛区域，视觉检测到草密度高，机器人可自动减慢速度细致裁剪；相反草稀疏处则加快通过。此外，摄像头可监测剪草效果，例如辨别已剪短的草和未剪的草颜色/纹理差异，适当调整路线补剪漏掉的区域。虽然这些功能仍在研究，但借助视觉的丰富信息，'''未来割草机器人将能像人一样察觉环境细节并做出灵活反应'''，实现高效且高质量的自动割草。