扫地机器人是智能家用电器的一种，可凭借人工智能技术自动在房间内完成地板清理工作，通常采用刷扫和真空方式，将地面杂物先吸纳进入自身的垃圾收纳盒，从而完成地面清理的功能。
• 控制系统：AUTO-MCU智能芯片，为扫地机器人的核心
• 感知系统：超声波测距仪/接触传感器、红外线传感器、激光雷达/CCD摄像
• 移动系统：驱动轮和万向轮，决定扫地机器人的运动空间
• 清洁系统：滤尘袋、集尘袋、排气管、吸口、边刷、滚刷、抹布、水箱
• 移动电源：电池、连接部件、充电器，电池容量在2000毫安到3000毫安之间
扫地机器人的充电座包括：
软件系统是上层建筑，核心竞争力体现在地图构建和路径规划能力，软件（算法）通常包括：随机式、激光SLAM、VSLAM、以及多传感器融合等。LDS SLAM和vSLAM在扫地机器人导航系统中的应用对比
早期扫地机器人采用随机清扫路径，通过陀螺仪对物品进行定位，经常出现反复清扫或大面积漏扫的情况，清扫效率较低，2010年起，随着导航系统和路径规划等技术不断创新，使用体验逐渐提高。
在导航系统方面，从陀螺仪导航升级至LDS激光导航、vSLAM 视觉导航。
SLAM（同步定位与地图构建），指运动物体根据传感器的信息，一边计算自身位置，一边构建环境地图的过程，有效解决扫地机器人在未知环境下运动时的定位与地图构建方式。
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping): 根据传感器种类和安装方式的不同，SLAM可分为LDS SLAM和vSLAM。
其中，LDS SLAM在理论、技术和产品落地上都相对成熟；vSLAM尚处于进一步研发和应用场景拓展、产品逐渐落地阶段。
LDS SLAM（激光导航）
- 算法成熟稳定，建图和定位精度较高；可实现全局定位、回充续扫等功能
- 成本相对较高；激光雷达的机械特性导致其易损坏，寿命有限；信息有限，只能提供二维平面的数据，没有其他信息，无法识别障碍物的类型；凸起的结构会增加扫地机器人的厚度，降低通过性
vSLAM（视觉导航）
- 硬件成本低，采集信息丰富，适用范围广，在功能实现上有更多可能性
- 导航精确度受环境光照、参照物的特征信息以及扫地机器人硬件条件等因素影响，导致定位精度的稳定性不够；过于复杂的环境会导致信息量会暴增，算法复杂度上升，可能影响精准定位
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