消费品检测

路径规划是扫地机器人的核心能力，直接影响清洁效率与用户体验，第三方检测因客观性与专业性成为验证其性能与可靠性的关键环节。本文聚焦第三方检测中路径规划的测试流程，拆解从需求对齐到容错验证的核心环节。

测试前的需求与标准对齐

第三方检测开展前，首先与厂商明确核心需求：包括路径规划指标（如覆盖效率、重复清扫率）、传感器类型（激光雷达/视觉/超声波）及机身尺寸——这些参数直接决定算法的适配性。

接着对齐标准体系：参考GB/T 4214.1-2020、IEC 60335-2-10:2019等行业标准，同时匹配厂商自定义规范（如针对长毛地毯的路径调整逻辑），明确测试边界（如是否包含夜间低光场景）。

还需核查机器人固件为量产版本（避免调试版算法优化干扰结果），并重置自定义地图至初始状态，确保测试起点一致。

所有对齐内容形成《测试需求确认书》，作为后续执行的依据，避免因需求模糊引发争议。

测试环境的标准化搭建

第三方检测会搭建复刻真实家庭的标准化场景：地面涵盖瓷砖（40%）、强化地板（30%）、短毛地毯（20%）、长毛地毯（10%），模拟常见地面类型；拼接处平整无高差，避免影响机器人移动。

家具与障碍物按“两室一厅”布局：客厅摆放2m长沙发、1m边长茶几（间距50cm）；卧室放置2m长双人大床、0.5m宽床头柜（床底预留15cm测试路径）；障碍物包括固定柜子（高80cm）、半高鞋盒（高20cm）、低矮电线卷（直径5cm），覆盖不同高度的遮挡物。

空间尺寸与光照标准化：场景总面积50㎡（客厅20㎡、卧室15㎡×2、走廊5㎡）；光照分“白天模式”（自然光照500lux）与“夜间模式”（台灯光照100lux），模拟不同时段的家庭环境。

场景参数记录在《测试环境配置表》中，包括家具坐标、地面分布、光照强度等；用UWB定位系统校准机器人起点，确保每次测试的初始位置一致。

基础路径覆盖能力测试

基础覆盖能力是路径规划的核心指标，第三方检测从三维度展开：覆盖效率——在空旷10㎡房间，记录机器人覆盖98%区域的时间（行业优秀水平≤3分钟）；重复清扫率——撒布荧光粉，统计机器人重复经过区域的比例（合格标准≤8%）。

沿边清扫能力——测试机器人对墙角、家具边缘的贴合度，记录贴合清扫的长度占总边缘长度的比例（优秀≥95%）。

每个测试重复5次取平均值，降低偶然误差（如轮子轻微打滑导致的单次结果偏差）；用高精度定位系统记录轨迹，检测人员在场景外通过监控观察，避免人为干扰。

基础测试验证机器人的核心覆盖能力，为后续复杂场景测试奠定基础。

复杂家居场景的路径适配测试

复杂场景测试模拟真实家庭的“非标准”环境：障碍物绕避——在茶几与沙发间距50cm处放置3个鞋盒，测试机器人绕避时间（≤2秒为优秀）与碰撞次数（≤1次为合格）。

狭窄通道——搭建30cm宽的走廊（模拟阳台与客厅的连接通道），测试机器人通过时间（≤10秒）与卡滞情况（卡滞＞5秒判定为失败）。

多房间切换——在客厅与卧室间设置2cm高门坎，测试机器人是否能识别门坎、自主切换路径（如从“螺旋覆盖”转为“沿边+分区”），并记录清扫状态（避免重复清扫已完成区域）。

测试覆盖10种以上家居布局，统计成功适配比例（优秀≥90%），验证算法对个性化家居环境的适配性。

动态障碍物的路径应对测试

动态测试模拟家庭中的“活干扰”：实时避让——检测人员以0.5m/s的速度从机器人前方1m处走过，测试其反应时间（≤0.3秒为优秀）与避让动作（停止/绕行），并验证干扰消失后是否能继续原路径。

障碍物移动——先让机器人熟悉“沙发旁有鞋盒”的场景，完成第一次清扫；再手动将鞋盒移至茶几中央，测试机器人重新规划路径的时间（≤0.5秒）。

随机干扰——在机器人清扫时抛出毛绒玩具（重量50g），验证其对突发动态障碍物的应对能力。

用高速摄像机（100fps）记录运动轨迹，统计成功避让次数（≥8次为合格），确保算法的实时性。

续航与路径规划的协同测试

协同测试验证电量变化时的路径合理性：低电量返回——让机器人清扫3个房间（消耗60%电量），当电量降至20%时，记录其返回充电座的路径（需选择最短路线，时间≤1分钟）。

续扫准确性——机器人充满电后启动“续扫模式”，验证是否能准确回到清扫断点（偏差≤5cm），并完成剩余区域的清扫。

用地图对比工具叠加续扫前后的地图，验证路径的连续性；同时测试充电座定位准确性（机器人对接充电座的偏差≤2cm），避免因定位不准导致无法充电。

协同测试确保机器人在电量波动时，仍能高效规划路径，避免重复或遗漏清扫。

路径规划数据的有效性验证

第三方检测通过数据验证确保结果客观：轨迹偏差——用Vicon光学运动捕捉系统记录实际轨迹，与算法规划的理论轨迹对比，计算偏差率（优秀≤3%）。

响应时间——移动障碍物时，用示波器记录“传感器感知→算法输出新路径”的时间（≤0.5秒为合格）；稳定性——在相同场景下重复测试5次，统计指标标准差（≤2%为合格），验证算法输出的一致性。

分析传感器相关性：当激光雷达被遮挡时，验证视觉/超声波传感器是否能补全数据，维持路径规划；若传感器数据缺失，算法是否能切换至惯性导航模式。

结果形成《路径规划数据报告》，包含轨迹图、偏差曲线等，让厂商直观看到算法的优缺点。

异常场景的路径容错测试

异常测试验证机器人的可靠性：传感器故障——用黑胶布遮挡50%激光雷达，测试是否能切换至“视觉+超声波”融合模式，覆盖效率下降≤5%为优秀。

轮子卡滞——在左轮缠绕2mm电线，测试脱困时间（≤30秒为合格）及报警功能（声音≥60dB，确保用户能听到）。

地图丢失——手动清除SLAM地图，测试机器人重新构建地图的时间（≤2分钟）及覆盖效率恢复情况（≥90%为合格）。

每个异常场景重复3次，统计成功容错次数（≥2次为合格）；同时验证故障时APP是否能推送准确提示（如“轮子卡滞请检查”），确保用户及时处理。