现在市场上主流机型的三种技术都在解决路径问题-------覆盖率

But

机器被困，根本就无法行走了，还怎么去覆盖呢？

AI摄像头

可以看天花板及部分家具，做路径规划

LDS激光规划式

根据前方障碍物建立房间平面地图，规划路径

陀螺仪规划式

只做路径惯性导航，不做障碍物及路况检测

以上技术都没有办法解决路面路况的检测，判断哪些可去与不可去？

怎么办？

So:在目前技术下，各厂商提出了这样的解决方案

为什么要提高跨障高度？

无法识别低于碰撞条以下的撞击动作，只能盲闯，导致进入困区，所以增强跨障高度，以提升脱困的能力。

但实际已经被困了，无法脱困

为什么要增加虚拟墙的功能？

1：无法识别阳台，洗手间等区域（困死）

2：无法识别家具高度（卡死）

3：无法识别地毯（对地毯清扫是污染地毯）

但是这样能实际解决问题吗？

常见被困的情形

1，轮子悬空（搁浅）

盲目跨障，机器被搁浅在门槛，椅子脚上

2，拖地卡死

所有机型都无法对拖地模式做任何处理，地毯，地毡是不能使用拖地模式，所以不能上地毯

3，误入低洼处（出得去，回不来）

误入洗手间、厨房、阳台等地势低洼处后无法返回被困。（一般厨房、卫生间为湿区、家庭重污染区，不适宜用扫地机清扫）

4，顶部被卡

扫地机进入家具底下，当家具底部高度不一致时（特别是欧式家具）

无法识别家具高度，卡死甚至撞坏机器

5，缠绕卡死

怎么解决这些问题？

free move是Umouse自主研发的一个革命性的专利技术，它解决了目前扫地机都存在的一个通病，也是最大的用户痛点，即扫地机经常被卡住困死，无法顺利完成清扫工作，从而造成扫地机器人不能真正全自动，还是需要有人看守才能完成清扫作业。

free move摒弃了传统扫地机仅靠前方机械梁来感应前方障碍物碰撞的检测方法，进而采用电子感应技术，使得扫地机全机身均可检测姿态变化，然后通过大数据分析，判断扫地机的行走情况，防止扫地机被家具底部卡死、底部搁浅轮子悬空或打滑、误入阳台等低洼处无法返回等多种卡死被困情况。

同时free move技术大幅度的优化了扫地机的结构部件，使扫地机的内部结构更简单，减低了扫地机结构的设计门槛，减少了产线装配工位，提升工厂生产产能。同时降低了因组装复杂带来的产品不良率，提升了产品质量稳定性，解决了机械开关式采用的弹簧结构使用时间长后容易出现弹簧变性不能复位和断裂等情况。