iAdapt情景规划导航：这是一种更智能的路径规划方式，它根据一定的移动算法，如三角形、五边形轨迹尝试性的覆盖作业区，如果遇到障碍，智能传感器会帮助扫地机器人调整其路线，以便更彻底地清洁地板的边缘区域以及家具的下方、周围和后方区域，同时避免扫地机器人被卡住，这种方法相对于规划式清洁来说可以达到更高的清洁效率。

iAdapt情景规划导航行走路线

　　详细来说，iAdapt情景规划智能导航技术可使扫地机器人每秒做出60次决定，来更加灵活地适应其工作环境。这种技术应用于iRobot扫地机器人身上，扫地机可根据红外回传信息的强度、范围、高度、转速、电流大小、阻力等参数，计算出前方障碍物大致形状，再经过软件的处理运算，得出的结果就是机器人下一步的清洁方式。此外，扫地机器人还可以根据所处环境作出40余种清扫动作，如围绕、折返、螺旋、贴边、转身等等，可适应绝大部分家居环境。目前市面上iRobot的8系、6系、5系扫地机均使用这项技术。

iRobot扫地机器人智能计算下一步清洁方式

　　估计会有不少的人觉得，这样的清洁方式清洁的时间一定会很长，但是iRobot完全规避了这些尴尬。它采用面积模糊判定算法，根据房间面积自动设定清扫时长。和路径规划不同的是，它根据单次行进距离和单位时间碰撞频率来测量房间面积大小。单次行进距离越长则间接代表房间面积越大，走几步就调头则间接代表房间面积较小。

优点：覆盖率高，根据环境障碍可自行调节行走路径，更加智能，清洁效果更加彻底。

iRobot采用面积模糊判定算法

高覆盖率≠高清洁率

　　看到这里是不是觉得这样的行走方式比规划式的行走路线智能的多。但是通过上面的路径分析不知道你有没有注意，规划式的清洁方式大多都有高覆盖率的优点，很多用户觉得高覆盖率就是高清洁率的表现，现实的使用真的是这样吗？

高覆盖率≠高清洁率

　　以常见的“弓”字形清扫路径为例子，扫地机器人在弓字形行走中，边刷会不断将垃圾扫到旁边的区域，而如果垃圾被弹到了已经扫过的区域，规划型扫地机器人则不会再去清扫，这样就形成了一个问题，看似覆盖率更高的规划型产品，实际扫净的效率可能并不高。而iRobot扫地机器人采用的iAdapt情景规划导航技术则完美的解决了这个问题，在高覆盖率的同时也达到了高清洁率。

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