智慧物业快速发展的物业清洁机器人凭借高效、稳定的服务，承担起了诸如地面清洁、垃圾清运等大量基础工作。然而，无光环境却成为了制约其清洁效率与服务质量的关键难题。无论是地下车库、黑暗的楼道角落，还是深夜无人的办公区域，在缺乏光线的情况下，传统依靠视觉识别的导航技术往往会“失灵”，因此，无光环境下清洁路径的优化迫在眉睫。

一、无光环境对机器人清洁的挑战

在无光环境中，以摄像头为核心的视觉传感器失去了捕捉图像信息的能力，无法识别周围的障碍物、地面状况以及目标清洁区域。而依赖视觉定位与建图的算法，如基于视觉的SLAM（同时定位与地图构建）技术，也难以正常工作，导致清洁机器人无法准确确定自身位置和规划清洁路径。此外，光线不足还会影响机器人对清洁区域边界的判断，可能出现重复清洁或遗漏清洁区域的情况，大大降低清洁效率，增加能耗成本。

二、核心技术应用与路径规划原理

（一）多传感器融合技术

为应对无光挑战，多传感器融合成为关键。激光雷达通过发射激光束并接收反射信号，能够精确测量与周围物体的距离，构建三维空间点云图，即使在完全黑暗的环境中，也能清晰感知障碍物的位置、形状和大小。超声波传感器则利用声波反射原理，在近距离探测中发挥优势，可辅助激光雷达检测低矮障碍物或狭窄空间。同时，惯性导航系统（INS）通过加速度计和陀螺仪实时监测机器人的运动状态，为机器人提供相对精确的位置和姿态信息。多种传感器协同工作，弥补了单一传感器的局限性，为路径规划提供更全面、准确的环境数据。

（二）SLAM算法的适应性改进

针对无光环境，SLAM算法需要进行适应性调整。基于激光雷达的SLAM算法，如Cartographer、LOAM等，通过对激光雷达采集的数据进行处理和匹配，实时构建环境地图并确定机器人自身位置。这些算法在无光环境下能够稳定工作，为清洁路径规划提供可靠的地图基础。同时，结合粒子滤波、卡尔曼滤波等算法，对传感器数据进行融合和优化，进一步提高定位和建图的精度，确保清洁机器人在复杂无光环境中也能准确感知环境，为路径规划奠定坚实基础。

（三）路径规划算法

在获取准确的环境信息和定位后，路径规划算法发挥作用。传统的路径规划算法如A*算法、Dijkstra算法，通过计算节点之间的代价来寻找从起始点到目标点的路径，但在复杂环境中计算量较大，效率较低。因此，改进的算法如JPS（跳跃点搜索）算法，能够在保证路径合理的前提下，大幅减少搜索节点数量，提高路径规划效率；RRT（快速扩展随机树）算法及其变体，则更适合在动态、复杂的无光环境中快速生成可行路径，使清洁机器人能够灵活避开障碍物，高效完成清洁任务。

三、无光环境下清洁路径优化策略

（一）环境预扫描与地图构建

在进入无光区域前，清洁机器人可利用多传感器进行环境预扫描。激光雷达快速旋转扫描，获取区域内的大致轮廓和障碍物分布，构建初始地图。同时，结合已有的建筑平面图等先验信息，对地图进行补充和修正，为后续清洁路径规划提供更完善的地图参考。这样，即使在完全无光的环境中，机器人也能依据预构建的地图，对清洁区域有初步的认知和规划。

（二）动态路径调整

在清洁过程中，环境可能会发生变化，如突然出现的障碍物、人员走动等。清洁机器人通过实时监测传感器数据，一旦检测到环境变化，立即启动动态路径调整机制。利用RRT*等算法，在原路径基础上快速重新规划一条避开障碍物的新路径，确保清洁工作不间断进行，同时避免与障碍物发生碰撞，保障自身安全。

（三）分区清洁与覆盖策略

对于大面积的无光清洁区域，采用分区清洁策略。将区域划分为若干个小块，清洁机器人按照一定顺序依次对每个小块进行清洁。在每个小块内，运用螺旋式、Z字形等覆盖算法，确保清洁区域无遗漏，提高清洁覆盖率。同时，合理规划小块之间的移动路径，减少不必要的行程，提高清洁效率。

（四）边缘检测与边界识别

为准确判断清洁区域边界，清洁机器人利用超声波传感器和激光雷达进行边缘检测。通过分析传感器数据的变化，识别出墙壁、台阶、门等边界特征，避免机器人超出清洁区域范围，同时也能防止机器人在清洁过程中跌落台阶等危险情况发生。

在技术的不断进步下，智慧物业清洁机器人在无光环境下的清洁路径优化将朝着更智能化、高效化的方向发展。一方面，人工智能技术的深度应用，如深度学习算法，将使机器人能够更好地理解复杂环境，自主学习和优化路径规划策略。另一方面，新型传感器技术的研发，如毫米波雷达、红外热成像传感器等，将进一步提升机器人在无光环境下的感知能力，实现更精准的环境识别和定位。