公园清扫机器人如何自动避让游人？
一、核心避让技术：多传感器融合与AI决策
公园清扫机器人的自动避让能力，本质上是一套“感知-决策-执行”闭环系统。
1. 感知层：环境建模与目标识别
激光雷达与毫米波雷达负责构建周围环境的3D点云地图，实时测量与行人、树木、长椅等障碍物的距离。
高清摄像头配合AI视觉算法，能区分“人”“宠物”“车辆”“静态障碍物”等不同类别，甚至识别行人的运动方向与速度。
部分车型搭载超声波传感器，用于近距离盲区补盲，确保0.5米内的突发闯入也能被捕捉。
2. 决策层：路径规划与动态避障
基于SLAM技术，机器人预装公园全局地图，并通过实时传感器数据更新“可通行区域”。
当检测到行人进入安全距离（通常设定为1-1.5米），系统会触发“主动避让模式”：减速、暂停、绕行或重新规划局部路径，选择最不影响行人通行且能继续完成清扫任务的路线。
对于儿童、宠物等运动轨迹不规则的目标，算法会加大安全冗余，优先停车等待而非强行走捷径。
3. 执行层：平滑制动与静音运行
电机驱动系统支持毫秒级响应，制动过程平缓，避免急停引起游客惊吓。
机器人运行时噪音控制在较低分贝，避免因为突然出现或噪音干扰导致行人紧张。
二、从“被动避障”到“主动礼让”：场景化策略
不同的公园活动场景，机器人的避让逻辑也有所侧重。
- 场景
- 典型特征
- 避让策略
- 广场/主干道人流密集、方向随机保持2米以上安全距离；非必要不穿越人群，优先沿着边缘清扫；在人流高峰期自动切换至低优先级区域作业
- 狭窄步道/林间小径空间受限、有视线盲区降低速度至0.5m/s以下；提前在弯道处鸣提示音；若双向都有行人，靠边停车让行
- 草坪/儿童活动区可能有坐卧、奔跑的游人延长检测范围至3米，启动“极度保守”模式；遇到儿童玩具、野餐垫等临时障碍物即时绕开
- 夜间/低光照时段行人稀少但光线差启用红外补光与热成像；自动切换至定时任务模式，优先在无人的时间段完成主清扫
三、人机共存的智慧：多维保障机制
除了机器人自身的算法，整座公园还配套了“软硬兼施”的安全网。
1. 作业时间错峰
多数公园将机器人主力清扫安排在开园前、闭园后或午间人流较少的时段，白天仅做辅助补扫。
北京天坛公园的清扫机器人“可全天候值守”，但实际运行时仍优先选择游客稀疏的时段进行深度清洁。
2. 远程监控与人工干预
管理后台可实时查看每台机器人的位置、传感器状态和避让记录；一旦出现异常（如长时间被困、传感器故障），运维人员可通过APP远程接管或派遣人工协助。
机器人自身携带应急救援物资（如灭火器、医药箱），在有人需要帮助时还能充当移动应急点。
3. 冗余安全设计
底盘四周配备防撞触边条，即使传感器失效，物理碰撞也会触发急停。
紧急停止按钮设置在机身显著位置，游客或工作人员可一键断电。
四、从“机器替人”到“机器助人”：更高阶的协作形态
机器人的避让能力，最终指向的是“人机和谐”而非“机器抢道”。
效率与安全的平衡：深圳环卫机器人每小时清洁超8000平方米，但仍严格遵守“行人优先”原则，不会因为追求效率而挤占人行道。
工种升级：原本从事单纯体力清扫的工人，转型为“机器人指挥官”，负责路线规划、故障处理、精细边角清洁，劳动强度下降，技术含量提升。
公众体验优化：机器人在公园中本身就是一道科技景观，许多游客主动与它合影，它也会“礼貌”地停下等待，形成有趣的互动。
五、技术迭代方向
随着L4级自动驾驶技术在公园场景的落地，未来清扫机器人的避让能力还将进一步进化：
预判式避让：通过分析历史人流数据，提前预测密集区域和高峰时段，自动调整作业计划。
群体协同避让：多台清扫机器人共享彼此感知到的障碍物信息，避免在狭窄区域“会车”时互相阻塞。
情感化交互：当需要从行人身边经过时，机器人可发出“请让一让，我要工作啦”等语音提示，甚至用灯光闪烁表达意图，让避让行为更自然、更友善。