公共清洁机器人已成为维护市容环境的重要力量。然而，极端雨雪天气却对其稳定运行构成严峻挑战。积水、积雪、结冰路面，以及潮湿、低温环境，不仅影响机器人的移动性能、清洁效率，还可能导致电子元件损坏、系统故障。如何优化公共清洁机器人在雨雪环境下的稳定性，成为提升城市智能化清洁水平的关键课题。

一、雨雪环境对公共清洁机器人的影响

（一）机械结构与移动性能受困

雨雪天气导致路面湿滑、积雪结冰，公共清洁机器人的轮子或履带与地面的摩擦力大幅降低，容易出现打滑、侧翻等情况。清扫刷、吸污装置等清洁部件也会因积水、积雪堵塞，影响正常运转。例如，在积雪较厚的道路上，机器人的清扫刷可能无法有效将积雪卷入收集箱，甚至因积雪阻力过大导致电机过载损坏；在积水路段，吸污装置若被杂物堵塞，会使污水无法及时排出，降低清洁效率。

（二）电子元件与系统面临风险

潮湿的空气和飞溅的雨雪容易渗入机器人内部，造成电子元件短路、受潮损坏。特别是传感器、电路板等精密部件，一旦接触水分，可能出现数据传输异常、功能失灵等问题。低温环境还会影响电池性能，导致电池容量下降、续航能力减弱，缩短机器人的工作时间。此外，雨雪天气可能引发电磁干扰，影响机器人的无线通信和导航系统，使其无法准确接收指令、规划路径。

（三）清洁任务效率与质量下降

恶劣天气下，污垢与积水、积雪混合，清洁难度显著增加。普通清洁模式难以应对复杂的污渍情况，机器人可能需要反复清洁同一区域才能达到基本的清洁效果，这不仅延长了工作时间，还增加了能源消耗。同时，由于能见度降低、环境光线不足，机器人的视觉识别系统可能无法准确识别垃圾和障碍物，影响清洁任务的精准度和安全性。

二、稳定性优化的关键技术与策略

（一）机械结构强化与防滑设计

优化行走机构：采用特殊材质和结构的轮子或履带，如带有防滑齿的橡胶轮胎、锯齿状履带，增加与湿滑路面的摩擦力。部分机器人可配备自适应悬挂系统，根据路面状况自动调整车身高度和重心，提升在不平、湿滑路面上的稳定性。例如，某款新型清洁机器人通过液压悬挂系统，在遇到积水坑洼时，能迅速调整车轮间距和压力，避免侧翻。

改进清洁部件防护：对清扫刷、吸污装置等清洁部件进行防水、防堵塞设计。在清扫刷周边加装防护罩，防止积雪、杂物缠绕；在吸污管道入口处设置过滤网和自动清理装置，及时清除堵塞物。同时，加强清洁部件的密封性，防止水分渗入电机和传动系统。

（二）电子系统防护与性能提升

防水防潮处理：对机器人的外壳和内部电子元件进行全密封设计，采用防水胶圈、防水接头等部件，确保雨水无法渗入。在电路板表面涂覆防水涂层，增强电子元件的防潮能力。例如，一些高端清洁机器人采用纳米级防水涂层，可有效隔绝水分，保护电路板不受潮损坏。

低温适应性改造：为电池配备加热保温装置，如电加热膜、保温棉，使电池在低温环境下保持适宜的工作温度，提升续航能力。优化电机和电子元件的低温性能，选用耐低温材料和器件，确保在寒冷天气下正常运转。同时，加强散热系统的设计，防止机器人在工作过程中因热量积聚而损坏电子元件。

抗电磁干扰与通信优化：采用屏蔽技术和抗干扰电路，减少雨雪天气中电磁干扰对机器人通信和导航系统的影响。增加备用通信模块，如卫星通信设备，在无线网络信号不佳时切换至备用通道，保证机器人与控制中心的实时通信。此外，优化导航算法，结合多传感器数据，提高机器人在复杂环境下的定位精度和路径规划能力。

（三）智能感知与清洁模式自适应调整

多传感器融合：在雨雪环境中，单一传感器的性能可能受到限制，因此采用多传感器融合技术至关重要。将激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器与视觉传感器相结合，弥补视觉识别在低能见度条件下的不足。例如，激光雷达和毫米波雷达能够穿透雨雾，准确感知障碍物的距离和位置；超声波传感器可检测近距离的积水深度和路面状况，为机器人的决策提供更全面的信息。

智能清洁模式切换：根据实时环境监测数据，机器人自动切换清洁模式。在积水路段，启动强力吸水模式，提高吸污效率；在积雪路面，开启扫雪除冰模式，通过加大清扫刷的转速和压力，清除积雪和薄冰。同时，利用人工智能算法分析清洁效果，动态调整清洁参数，如清扫刷的角度、吸力大小等，确保在不同天气条件下都能达到良好的清洁效果。

（四）远程监控与应急处理

建立完善的远程监控系统，实时监测公共清洁机器人在雨雪环境下的运行状态，包括电量、位置、故障报警等信息。一旦发现机器人出现异常情况，如打滑被困、系统故障，控制中心可立即发出指令，调整机器人的运行策略或派出人工救援。此外，通过远程升级功能，及时为机器人更新软件和算法，修复在极端天气下暴露的问题，提升其应对复杂环境的能力。

极端雨雪天气频繁出现的背景下，公共清洁机器人的稳定性优化是实现城市智能化清洁的必然要求。通过机械结构强化、电子系统防护、智能感知升级以及远程监控等多方面的优化策略，能够有效提升机器人在恶劣环境下的适应性和可靠性。