静态障碍物识别率：测试扫地车对静止物体（如桌椅腿、花盆、箱子）的准确识别与分类能力。
动态障碍物响应：评估扫地车对突然出现的移动物体（如宠物、行人脚部）的感知和避让反应速度。
低矮障碍物检测：检验扫地车对地面低矮物体（如电线、拖鞋、玩具）的探测效果，防止卷入或碰撞。
悬崖与台阶识别：验证扫地车对楼梯口、台阶边缘等跌落风险的感知准确性，确保及时停止或转向。
透明/反光障碍物识别：测试其对玻璃门、镜面、光面家具等特殊材质物体的识别能力，这是常见技术难点。
混合场景障碍物分辨：评估在复杂家庭或办公环境中，对多种类型障碍物共存时的综合分辨与决策能力。
识别距离与精度：测量扫地车传感器能有效识别障碍物的最远距离，以及定位障碍物的精确程度。
误报与漏报率统计：统计将无害情况误判为障碍物（误报）及未能识别真实障碍物（漏报）的发生频率。
光线适应性测试：检验在不同光照条件（强光、弱光、逆光）下，视觉传感器的障碍物识别稳定性。
系统冗余与失效安全：测试当主传感器（如激光雷达）失效时，备用传感器（如超声波）能否接替完成障碍物检测任务。
前方主探测区域：扫地车正前方扇形区域，是激光雷达和视觉传感器的主要覆盖范围，用于核心避障。
侧向近场区域：车身两侧近距离范围，通常由红外或超声波传感器覆盖，防止侧面剐蹭家具。
后方盲区监测：评估后退时对后方新出现障碍物的感知能力，防止倒车碰撞。
地面紧贴区域：紧贴扫地车底盘下方的空间，用于检测可能卡住主刷或车轮的小型物体。
高度探测范围：传感器在垂直方向上的有效探测角度，决定了对悬空物体（如桌底）和低矮物体的探测能力。
动态物体运动轨迹预测范围：系统能够跟踪并预测移动物体未来几秒内运动路径的空间范围。
弱纹理区域：如纯色墙面、单色地毯等特征不明显区域，测试在此环境下传感器的可靠性。
高反射/吸收表面区域：在镜面、深色地毯等对光信号反射异常的表面进行探测有效性评估。
传感器融合重叠区：不同传感器探测范围相互重叠的区域，用于测试多传感器数据融合与协同的性能。
极限工作边界：测试各传感器在标称最远/最近探测距离边缘处的识别性能衰减情况。
标准测试场地法：在预先布置了标准障碍物的实验室场地中，进行系统性、可重复的定量测试。
实景复现测试法：在模拟真实家庭或办公室环境的测试房内，进行综合性场景测试。
动态目标模拟法使用移动机器人或轨道装置模拟行人脚步、宠物等动态障碍物，测试响应逻辑。
传感器单独激励法：屏蔽其他传感器，单独测试某一类传感器（如仅用视觉）的识别能力以评估其独立性能。
边界条件测试法：在光照极限、高速运行、电量低下等边界条件下，检验障碍物识别系统的鲁棒性。
长周期压力测试：让扫地车长时间连续工作，统计其疲劳状态下障碍物识别能力的稳定性与误差变化。
对比基准测试法使用高精度测量设备（如动作捕捉系统）作为真值基准，对比评估扫地车自身识别的准确性。
故障注入测试法：人为制造传感器遮挡、数据干扰等故障，验证系统的错误处理和冗余机制。
算法黑盒测试法通过输入大量预设的传感器数据序列，观察其最终的避障决策输出是否符合预期。
用户场景跟测法在真实用户家中进行实地测试，收集在实际复杂且非结构化环境中的障碍物识别数据。
沟通检测需求：为精准把握客户需求，我们会仔细审核申请内容，与客户深入交流，精准识别样品类型、明确测试要求，全面收集相关信息，确保无遗漏。
签订协议：根据沟通确定的检测需求及商定的服务细节，为客户定制包含委托书及保密协议的个性化协议。后续检测严格依协议执行。
样品前处理：收到样品后，开展样品预处理、制样及标准溶液制备等前处理工作。凭借先进仪器设备和专业技术人员，科学严谨对待每个细节，保证前处理规范准确。
试验测试：此为检测核心环节。运用规范实验测试方法精确检测每个样品，实验设计与操作均遵循科学标准，保障测试结果准确且可重复。
出具报告：测试结束立即生成详尽检测报告，经严格审核确保结果可靠准确，审核通过后交付客户。
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