掃地機器人的避障方案當屬老生常談的話題了。
——原始的隨機碰撞
猶記得早年的掃地機器人常常使用原始的距離傳感方案，依靠避震的橡膠材料結合隨機運動路線在室內碰撞，檢測撞擊到障礙物時就隨機轉向，直到碰到下一個障礙物再次轉向，如此類推完成一次又一次的清掃。
這種方案原始、簡單、粗暴，有適合它的場景——極為狹小的室內空間，不過一旦遇到正常面積的房間時，其低效的缺陷便會顯現。
——3D結構光
3D結構光方案是在iPhone將之用於Face ID之後而廣為人知，這是一種主動光學測距方案，由發射端和接收端兩部分組成。這種方案的精度比較高，通常會要求結構光的發射端不能夠包含編碼的光斑，然後由接收端捕獲投射出的光斑，根據光點的形變計算距離。
當然，代價是成本相當高，測量距離也受接收端到發射端的距離影響。而且強光環境下表現差，容易受環境光線影響。
——3D TOF方案
ToF技術本身是一種測距實現方法，要測得與場景中某個對象的距離，由ToF模組的光源向該對象發出光。光在發出後抵達該對象，並反射回到ToF模組的傳感器。計算這期間“光的飛行時間”。
而3D ToF是將ToF的單點擴展到多點，通常在相同體積的模組內，測量距離大於結構光。也能在強光或者暗光環境下工作，不受環境光線影響，然而3D ToF的劣勢對於掃地機器人比較致命——分辨率低，圖像信息不易輔助避障。
常見於iPad Pro的3D ToF鏡頭
——激光雷達
激光雷達避障的原理是發射激光到物體表面，然後接收物體的反射光信號。而且激光避障的精度、反饋速度、抗幹擾能力和有效範圍都要明顯優於紅外和超聲波。劣勢在於單束 LIDAR 通過旋轉可以掃描一個面的數據(LDS)，無法完成對三維世界的感知。
但無可否認的是，這是目前掃地機器人當中的主流方案，比如石頭掃地機器人T7就是應用的該方案。
——視覺避障
目前市場上大多數搭載單目視覺識別系統的掃地機器人只能捕捉二維信息，缺乏空間感。而且單個攝像頭的圖片信息無法獲判斷場景中每個物體與鏡頭的距離關係，缺少第三個維度，也就是景深信息，可能會計算錯物體的實際距離。
那麼有沒有搭載雙目系統的掃地機器人？石頭掃地機器人T7 Pro便是。它和石頭掃地機器人T7有著完全一致的2500Pa超強吸力、297ml的恆壓電控水箱，差異之處就是這超前的避障系統：更具體點來說，石頭掃地機器人T7 Pro採用的是LDS激光雷達+雙目方案，在視覺部分，與單目相比，它能夠捕捉物體的景深信息。
值得一提的是，在去基帶版的“驍龍625”的加持下，石頭掃地機器人T7 Pro還能夠運行AI 物體識別算法，對周圍環境的障礙物進行屬性識別和分析，根據不同屬性的障礙物採取不同的主動避障方案，兼顧清掃覆蓋度和避障成功率。
目前石頭掃地機器人T7 Pro已經支持體重秤、風扇/吧檯椅底座、鞋子、插線板、線團、“粑粑”、織物（襪子）等9 類家庭常見障礙物。
不止於此，在攝像頭內部的紅外補光燈（肉眼不可見）的作用下，石頭掃地機器人T7 Pro還可以實現暗光環境下的避障。無論是白天還是夜間，掃地機器人在雙目系統加持下的避障、脫困相比單目系統都會有顯著改善。
對於家用的掃地機器人而言，加入更多傳感器輔助工作，一定是智能程度、功能性進化的重要方向。所以能夠預見的是，未來的掃地機器人為了實現更高的智能化水平，配備的傳感器會更為多樣，當前來看石頭掃地機器人T7 Pro確實是走在了最前沿。
從實際效果來看，石頭掃地機器人T7 Pro搭載的視覺系統方案所實現的效果綜合付出的代價成本，相比較已有的其它方案，都有相當的優越性，在接下來相當長的時期之內，也不無可能發展成未來主流掃地機器人的重要感知方案。
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