从边界线到 SLAM，割草机器人导航定位的下一个关键技术是它？

电子发烧友网综合报道 据贝哲斯咨询统计，2024 年全球机器人割草机市场规模为 20.53 亿美元，预计 2024-2029 年预测期内该市场复合年增长率为 12.11%。
 
目前，导航定位技术是割草机器人实现智能化、高效化作业的核心支撑，通过 GNSS（如北斗、RTK）、视觉 SLAM、激光雷达等技术，割草机器人可以实现厘米级定位，精确识别草坪边界、障碍物及已修剪区域，避免重复劳动和遗漏区域。
 
在行业发展初期，割草机器人依赖人工铺设的物理边界线（如导线）或随机碰撞式行走，仅能在固定区域内工作，灵活性极差。不过，目前依然有一些低端产品采用这种粗放的导航定位技术，以满足小面积、简单草坪的需求。
 
随着智能化水平的提升，以及人们对割草机器人高精度定位需求的增加，割草机器人开始集成普通 GPS 实现粗略定位，结合陀螺仪规划直线路径，但精度仍然较低，一般为米级，且易受遮挡（如树木）影响。
 
RTK + 视觉 SLAM 是目前割草机器人主流的导航定位技术，尤其在提升定位精度和环境适应性方面表现突出。RTK 通过基准站修正 GPS 信号，可实现厘米级定位，在开阔无遮挡的草坪区域能稳定提供全局坐标，快速确定机器人在 “世界坐标系” 中的位置。但其弱点也非常明显，遇到树木、房屋、围墙等遮挡时，卫星信号易丢失或漂移，导致定位失效。
 
视觉 SLAM 通过识别草坪中的纹理、固定参照物，在无卫星信号的遮挡区域仍能通过 “环境特征匹配” 推算自身位置，解决 RTK 的 “遮挡盲区” 问题。但纯视觉 SLAM 依赖光照条件（强光或逆光下易失效）和环境纹理。
 
两者融合后，开阔区域用 RTK 提供高精度全局定位，遮挡区域用视觉 SLAM 通过环境特征修正位置，形成 “全局锚定 + 局部修正” 的闭环，定位鲁棒性显著提升 —— 这正是高端割草机器人的核心方案。
 
过往，RTK + 视觉 SLAM 是割草机器人导航定位技术的天花板，不过现在有厂商希望打破这一局限。其中一种方式是科沃斯在割草机器人中引入了激光雷达，补充 “主动式环境感知维度”，解决 RTK + 视觉 SLAM 在复杂室外场景中的固有短板，推动导航定位技术从 “二维精准” 向 “三维鲁棒” 升级。不过，激光雷达的成本仍然是一大挑战。
 
还有一种升级路线是环境语义理解，它突破了传统 “感知 - 执行” 的机械逻辑，让机器人从 “能看到环境” 进化为 “能理解环境”—— 不仅识别物体的物理属性（位置、形状），更能理解其 “意义”“规则” 和 “用户需求”，最终实现类人的自主决策。这种升级，也将重新定义割草机器人的产品形态：未来的竞争，不再是 “谁的定位更准”，而是 “谁更能理解复杂场景并做出符合用户预期的行为”。