三、导航避障：给dToF找来了3D结构光的好搭档
这代科沃斯地宝DEEBOT T9对于避障规划系统都升级到了2.0版本，在前代就已经用上的1mm级别dToF基础上，进行了融入结构光技术和3D成像算法的核心升级。这使得此作建图速度和精度提高，而且不受强光和暗光影响，任何光照环境下都能建图。
科沃斯地宝DEEBOT T9机身上方凸起处就是TrueMapping全局规划系统的雷达探测模块，采用dToF。
dToF是TOF技术的细分类目，指的是“直接飞行”（还有一种叫作iTOF的细分技术指的是“间接飞行”），顾名思义就是直接向测量物体发射光脉冲，然后测量反射光脉冲和发射光脉冲之间的时间间隔，从而得到光的飞行时间。如此一来，就获得了被测物体的深度信息。
dToF的精度取决于其脉冲持续的时间，所以测量精度、抗干扰能力不会随距离增长而显著降低，在不同距离的误差相对大多数方案更加稳定，在远距离也能捕获相对高精度、低噪声、高可信度的深度信息。
这对于扫地机器人而言意味着能获得更精细的3D网格细节，精准还原对象的形状，对于复杂家庭环境而言建图更精确。
通常扫地机器人扫描出来的是平面户型图，可以看到，科沃斯地宝DEEBOT T9可以扫出3D立体户型图，还原户型结构。
来看科沃斯地宝DEEBOT T9的正下方，深色区域的就是TrueDetect 3D结构光传感器。其原理是采用红外光源，发射出来的光经过编码投影在物体上，产生的图案经物体表面反射回来，从而采集不同的图像相位信息。
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3D结构光传感器
如此一来，对于日常生活当中的常见障碍物，科沃斯地宝DEEBOT T9面对日常生活中常见的鞋子、袜子、椅子、电线等障碍物，扫描探测后配合避障算法能确定不同的避障距离，比如：
面对小物体，在距离6cm处开始避障，防止物体缠绕滚刷/边刷；
面对线材，在距离5cm出开始避障，防止线材缠绕；
面对其他偏大物体，距离约3cm处开始避障，保护家居的同时，覆盖更多清洁面积。
实测，科沃斯地宝DEEBOT T9能感知到手机等轻薄的微小障碍物。
遇到类似数据线之类容易缠绕的高度“危险”物品，科沃斯地宝DEEBOT T9的避障距离明显会有所拉长。
对于不具缠绕威胁的桌脚、椅子腿等物体，科沃斯地宝DEEBOT T9会缩至极限距离后才开始避障。
