Editing 割草机器人 (section)

== 1. 技术趋势：计算机视觉在割草机器人中的应用 ==
'''从随机碰撞到视觉导航'''：早期的家用割草机器人多采用简单的随机路径或埋设边界线方式工作，而未来的趋势是赋予机器人“视觉”，让其能够看懂周围环境，自主规划路径。计算机视觉技术的发展使机器人可以通过摄像头识别草地边界、障碍物和目标区域。例如，一款新型智能户外割草机器人已经配备纯视觉感知系统和深度学习算法，在需要厘米级精度的草坪场景中表现出色 (AI Vision-Navigated Smart Lawn Care Expert)。这表明视觉方案有望摆脱传统边界线，实现更加精确的割草。

'''深度学习赋能'''：近年来深度学习在计算机视觉领域的突破极大推动了机器人视觉能力。通过卷积神经网络等技术，机器人能够学会识别草坪、花坛、道路以及小动物等各种图像特征。一些商用产品已引入'''神经网络视觉'''：例如Worx公司的Landroid Vision机器人利用深度学习持续改进对割草区域和障碍物的识别 (Landroid Vision 1 Acre)。这种趋势预示未来的割草机器人将持续“学习”周围环境，不断优化其视觉识别能力。

'''从辅助传感到纯视觉'''：视觉传感器正逐步取代或减少对传统传感器的依赖。一方面，摄像头价格低廉且信息量丰富，使视觉SLAM（同步定位与地图构建）在小型机器人中日益普及 (China Wuhan Geosun Navigation Technology Co., Ltd latest company news about )。另一方面，视觉系统的独立性使机器人不必依赖GPS等外部定位手段即可实现自主导航 ((PDF) Local Navigation and Docking of an Autonomous Robot Mower using Reinforcement Learning and Computer Vision)。研究表明，采用单摄像头的视觉系统可以低成本实现自主导航和精确停靠，而且不需要外部传感器或GPS辅助 ((PDF) Local Navigation and Docking of an Autonomous Robot Mower using Reinforcement Learning and Computer Vision)。总的来看，'''计算机视觉在割草机器人中的应用将从辅助角色变为核心，使机器人真正做到“看着割”'''。