信任屏幕前的各位看官应该都有过扫地的阅历，回想一下扫地的进程，能够分解为两个首要的动作：走到某个方位；将其打扫洁净。与之相应的，作为人类扫地劳作的替代者——扫地机器人也包含两个首要的体系：自主导航体系和打扫体系。
假如说打扫体系是扫地机器人冠以“扫地”之名的本钱，是扫地机器人之心；那么自主导航体系便是它冠以“机器人”之名的底气，是扫地机器人之脑。假如没有自主导航体系，那么它只能被称为“扫地机器”而不是“扫地机器人”。下面就让咱们详细来看一下扫地机器人的“底气”是怎样发生的。
| 机器人导航的三个经典问题
提到机器人的自主导航，简略来说能够归结为由MIT教授John J. Leonard和原悉尼大学教授Hugh Durrant-Whyte提出的三个问题：
（1）Where am I ？
（2）Where I am going？
（3）How should I go there？
第一个问题是机器人的定位问题，即怎么依据现在观测到的和前面已知的信息，判别机器人在当时环境中的方位。第二个和第三个问题，实际上便是指定一个方针，然后规划必定的途径来完成这个方针。对一般的移动机器人来说，这个方针是一个点，即点到点导航。而对扫地机器人来说，其方针不是到达某一点，而是遍历某一个区域，以完成对房间的打扫。今日让咱们先来看一下第一个问题，即扫地机器人的定位。
定位是包含扫地机器人在内的移动机器人自主导航中最根本的环节，也是完成任务有必要处理的问题。提到定位，咱们首要想到的可能是GPS定位、基站定位等常用的室外定位。
与之不同，扫地机器人的定位都是室内定位，其要求定位精度高（最少在亚米级），实时性好，GPS、基站定位等办法无法满意。扫地机器人定位总体上能够分为相对定位和肯定定位，下面咱们别离来看。
| 相对定位法
航位核算法（Dead-Reckoning Method）是一种经典的相对定位法，也是扫地机器人现在最为广泛运用的一种定位办法。它运用机器人配备的各种传感器获取机器人的运动动态信息，经过递推累计公式取得机器人相对初试状况的估量方位。航位核算较常运用的传感器一般有：码盘，惯性传感器（如陀螺仪、加速度计）等。
码盘法一般运用装置在车轮上的光电码盘记载车轮的转数，然后取得机器人相对于上一采样时刻方位和姿势的改变量，经过这些位移量的累积就能够估量机器人的方位。码盘法长处是办法简略、价格低廉，但其简略受标定差错、车轮打滑、波动等要素影响，差错较大。可是因为码盘价格便宜，简略易用，可用于机器人较短时刻间隔内的方位估量。
惯性传感器运用陀螺仪和加速度计得到机器人的角加速度和线加速度信息，经过积分取得机器人的方位信息。一般状况下，运用惯性传感器的定位精度高于码盘，可是其精度也要受陀螺仪漂移、标定差错、敏感度等问题影响。无论是运用码盘仍是惯性传感器，它们都存在一个一起的缺陷：有累积差错，跟着行进时刻、间隔的不断添加，差错也不断增大。因而相对定位法不适合于长时刻、长间隔的准确认位。
| 肯定定位法
肯定定位法是指机器人经过取得外界一些方位等己知的参照信息，经过核算自己与参照信息之间的相互联系，然后解算出自己的方位。。肯定定位首要选用依据信标的定位、环境地图模型匹配定位、视觉定位等办法。
依据信标的定位
信标定位原指在帆海或航空中运用无线电基站宣布的无线电波完成定位与导航的技能。对机器人室内定位而言是指，机器人经过各种传感器接纳或观测环境中已知方位的信标，经过核算得出机器人与信标的相对方位，再代入已知的信标方位坐标，解出机器人的肯定坐标来完成定位。用于定位的信标需满意3个条件：
（1）信标的方位固定且信标的肯定坐标已知；
（2）信标具有主被迫特征，易于辨识；
（3）信标方位便于从各方向观测。
信标定位办法首要有三边丈量和三角丈量 。三边丈量是依据丈量得到的机器人与信标的间隔来确认移动机器人方位的办法。三边丈量定位体系至少需求3个已知方位的发射器（或接纳器），而接纳器（或发射器）装置在移动机器人上。三角丈量和三边丈量的思路大体一致，经过丈量移动机器人与信标之间的视点来进行定位。
依据信标的定位体系依赖于一系列环境中已知特征的信标，并需求在移动机器人上装置传感器对信标进行观测。用于信标观测的传感器有很多种，比方超声波传感器、激光雷达、视觉传感器等。能够实时丈量，没有累进差错，精度相对较高、安稳性好，供给快速、安稳、准确的肯定方位信息，但装置和保护信标花费很高。商场上现已呈现较为老练的依据信标定位的信标定位扫地机器人，如Proscenic的模仿GPS卫星三点定位技能，iRobot的Northstar导航定位技能，但因为其价格较为贵重，它们都用于相对高端的产品中。
环境地图模型匹配定位
是机器人经过本身的各种传感器勘探周围环境，运用感知到的部分环境信息进行部分的地图结构，并与其内部事前存储的完好地图进行匹配。经过匹配联系取得自己在大局环境中的方位，然后确认本身的方位。该办法因为有严厉的条件约束，只适于一些结构相对简略的环境。
依据视觉的定位
科学研讨计算标明，人类从外界取得信息量约有75%来自视觉，视觉体系是机器人与人类感知环境最接近的勘探办法。获益于模式识别、机器视觉的开展，依据视觉的机器人定位近年来成为研讨热门。
依据视觉的定位首要分为单目视觉、双目视觉。
单目视觉无法直接得到方针的三维信息，只能经过移动取得环境中特征点的深度信息，适用于工作任务比较简略且深度信息要求不高的状况，假如运用方针物体的几许形状模型，在方针上取3个以上的特征点也能够获取方针的方位等信息，但定位精度不高。
双目立体视觉三维丈量是依据视差原理的，即左相机像面上的恣意一点只需能在右相机像面，上找到对应的匹配点，就能够确认出该点的三维信息，然后获取其对应点的三维坐标。
现在，依据视觉定位的扫地机器人也已有产品推出，iRobot和Dyson别离于2015年及2014年推出了依据视觉定位的高端扫地机器人RoomBa980和360Eye。
| 小结
自主定位是扫地机器人自主途径规划的根底。经过多年的研讨，尽管受本钱、出产等要素的限制，航位核算法仍然是现在选用最广泛的定位办法，但经过算法优化，运用混合定位，能够减小其差错带来的影响。并且，跟着视觉定位等较高定位精度的定位办法的进一步老练，其本钱也将逐步下降，并将从高端商场逐步面向群众商场，到时候扫地机器人的定位精度，智能化水平都将有遍及的提高。
