坚信屏幕前的各位看官应当都有过扫地的经历，回忆起一下扫地的过程，可以分解成为两个主要的动作：回头到某个方位；将其清扫整洁。与之适当的，作为人类扫地劳动的替代者扫地机器人也包括两个主要的系统：自律导航系统和清理系统。
如果说清理系统是扫地机器人冠上扫地之名的本钱，是扫地机器人之心；那么自律导航系统就是它冠上机器人之名的底气，是扫地机器人之脑。如果没自律导航系统，那么它不能被称作扫地机器而不是扫地机器人。
下面竟然我们明确来看一下扫地机器人的底气是怎么产生的。 机器人导航系统的三个经典问题 说道到机器人的自律导航系统，非常简单来说可以归结由MIT教授JohnJ.Leonard和原悉尼大学教授HughDurrant-Whyte明确提出的三个问题： (1)WhereamI？ (2)WhereIamgoing？ (3)HowshouldIgothere？ 第一个问题是机器人的定位问题，即如何根据现在观测到的和前面未知的信息，辨别机器人在当前环境中的方位。第二个和第三个问题，实质上就是登录一个目标，然后规划一定的路径来构建这个目标。
对一般的移动机器人来说，这个目标是一个点，即点到点导航系统。而对扫地机器人来说，其目标不是到达某一点，而是迭代某一个区域，以构建对房间的清理。今天让我们再行来看一下第一个问题，即扫地机器人的定位。
定位是还包括扫地机器人在内的移动机器人自律导航系统中最基本的环节，也是已完成任务必需解决问题的问题。说道到定位，大家首先想起的有可能是GPS定位、基站定位等常用的室外定位。
与之有所不同，扫地机器人的定位都是室内定位，其拒绝定位精度低（最多在亚米级），实时性好，GPS、基站定位等方法无法符合。扫地机器人定位总体上可以分成比较定位和意味著定位，下面我们分别来看。 比较定位法 航位推算出法（Dead-ReckoningMethod）是一种经典的比较定位法，也是扫地机器人目前尤为普遍用于的一种定位方法。
它利用机器人装备的各种传感器提供机器人的运动动态信息，通过行列式总计公式取得机器人比较初试状态的估算方位。航位推算出较常用于的传感器一般有：码盘，惯性传感器（如陀螺仪、加速度计）等。 码盘法一般用于加装在车轮上的光电码盘记录车轮的转数，进而取得机器人相对于上一取样时刻方位和姿态的转变量，通过这些偏移量的积累就可以估算机器人的方位。码盘法优点是方法非常简单、价格低廉，但其更容易不受标定误差、车轮爆胎、摇晃等因素影响，误差较小。
但是由于码盘价格便宜，非常简单易懂，可用作机器人较短时间距离内的方位估算。 惯性传感器用于陀螺仪和加速度计获得机器人的角加速度和线加速度信息，通过分数取得机器人的方位信息。
一般情况下，用于惯性传感器的定位精度低于码盘，但是其精度也要不受陀螺仪飘移、标定误差、敏感度等问题影响。无论是用于码盘还是惯性传感器，它们都不存在一个联合的缺点：有积累误差，随着行经时间、距离的大大减少，误差也大大减小。
因此比较定位法不适合于长时间、长距离的精确定位。
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