——原始的随机碰撞
犹记得从前的扫地机器人常常利用原始的间隔传感方案，依赖避震的橡胶材料结合随机运动路线在室内碰撞，检测撞击到障碍物时就随机转向，直到碰到下一个障碍物再次转向，如此类推完成一次又一次的清扫。
这种方案原始、大略、粗暴，有适宜它的场景——极为狭小的室内空间，不过一旦碰着正常面积的房间时，其低效的毛病便会显现。
——3D构造光
3D构造光方案是在iPhone将之用于Face ID之后而广为人知，这是一种主动光学测距方案，由发射端和吸收端两部分组成。这种方案的精度比较高，常日会哀求构造光的发射端不能够包含编码的光斑，然后由吸收端捕获投射出的光斑，根据光点的形变打算间隔。
当然，代价是成本相当高，丈量间隔也受吸收端到发射真个间隔影响。而且强光环境下表现差，随意马虎受环境光芒影响。
——3D TOF方案
ToF技能本身是一种测距实现方法，要测得与场景中某个工具的间隔，由ToF模组的光源向该工具发出光。光在发出后抵达该工具，并反射回到ToF模组的传感器。打算这期间“光的翱翔韶光”。
而3D ToF是将ToF的单点扩展到多点，常日在相同体积的模组内，丈量间隔大于构造光。也能在强光或者暗光环境下事情，不受环境光芒影响，然而3D ToF的劣势对付扫地机器人比较致命——分辨率低，图像信息不易赞助避障。
常见于iPad Pro的3D ToF镜头
——激光雷达
激光雷达避障的事理是发射激光到物体表面，然后吸收物体的反射光旗子暗记。而且激光避障的精度、反馈速率、抗滋扰能力和有效范围都要明显优于红外和超声波。劣势在于单束 LIDAR 通过旋转可以扫描一个面的数据(LDS)，无法完成对三维天下的感知。
但无可否认的是，这是目前扫地机器人当中的主流方案，比如石头扫地机器人T7便是运用的该方案。
——视觉避障
目前市场上大多数搭载单目视觉识别系统的扫地机器人只能捕捉二维信息，缺少空间感。而且单个摄像头的图片信息无法获判断场景中每个物体与镜头的间隔关系，短缺第三个维度，也便是景笃信息，可能司帐算错物体的实际间隔。
那么有没有搭载双目系统的扫地机器人？石头扫地机器人T7 Pro便是。它和石头扫地机器人T7有着完备同等的2500Pa超强吸力、297ml的恒压电控水箱，差异之处便是这超前的避障系统：更详细点来说，石头扫地机器人T7 Pro采取的是LDS激光雷达+双目方案，在视觉部分，与单目比较，它能够捕捉物体的景笃信息。
值得一提的是，在去基带版的“骁龙625”的加持下，石头扫地机器人T7 Pro还能够运行AI 物体识别算法，对周围环境的障碍物进行属性识别和剖析，根据不同属性的障碍物采纳不同的主动避障方案，兼顾清扫覆盖度和避障成功率。
目前石头扫地机器人T7 Pro已经支持体重秤、风扇/吧台椅底座、鞋子、插线板、线团、“粑粑”、织物（袜子）等9 类家庭常见障碍物。
不止于此，在摄像头内部的红外补光灯（肉眼不可见）的浸染下，石头扫地机器人T7 Pro还可以实现暗光环境下的避障。无论这天间还是夜间，扫地机器人在双目系统加持下的避障、脱困比较单目系统都会有显著改进。
对付家用的扫地机器人而言，加入更多传感器赞助事情，一定是智能程度、功能性进化的主要方向。以是能够预见的是，未来的扫地机器人为了实现更高的智能化水平，配备的传感器会更为多样，当前来看石头扫地机器人T7 Pro确实是走在了最前沿。
从实际效果来看，石头扫地机器人T7 Pro搭载的视觉系统方案所实现的效果综合付出的代价本钱，比较较已有的其它方案，都有相称的优胜性，在接下来相称长的期间之内，也不无可能发展成未来主流扫地机器人的主要感知方案。