隨著AI技術的發展，如今的移動機器人可以在復雜的環境中快速做出反應，即使是在陌生的環境中，機器人也可以進行環境感知、自主定位與決策規劃，終實現自主移動。

移動機器人技術本身是一個多學科交叉融合的復雜工程，涉及到了計算機、傳感器、人機交互、仿生學等多個學科。而環境感知、自主定位和決策規劃是移動機器人的三大關鍵技術。

超聲波導航定位技術

超聲波導航定位的工作原理也與激光和紅外類似，通常是由超聲波傳感器的發射探頭發射出超聲波，超聲波在介質中遇到障礙物而返回到接收裝置。

通過接收自身發射的超聲波反射信號，根據超聲波發出及回波接收時間差及傳播速度，計算出傳播距離S，就能得到障礙物到機器人的距離，即有公式：S＝Tv／2式中，T—超聲波發射和接收的時間差；v—超聲波在介質中傳播的波速。

在移動機器人的導航定位中，因為超聲波傳感器自身的缺陷，如：鏡面反射、有限的波束角等，給充分獲得周邊環境信息造成了困難，因此，通常采用多傳感器組成的超聲波傳感系統，建立相應的環境模型，通過串行通信把傳感器采集到的信息傳遞給移動機器人的控制系統，控制系統再根據采集的信號和建立的數學模型采取一定的算法進行對應數據處理便可以得到機器人的位置環境信息。

由于超聲波傳感器具有成本低廉、采集信息速率快、距離分辨率G等優點，長期以來被廣泛地應用到移動機器人的導航定位中。而且它采集環境信息時不需要復雜的圖像配備技術，因此測距速度快、實時性好。

同時，超聲波傳感器也不易受到如天氣條件、環境光照及障礙物陰影、表面粗糙度等外界環境條件的影響。超聲波進行導航定位已經被廣泛應用到各種移動機器人的感知系統中。

視覺導航定位技術

視覺導航定位系統主要包括：攝像機（或CCD圖像傳感器）、視頻信號數字化設備、基于DSP的快速信號處理器、計算機及其外設等。現在有很多機器人系統采用CCD圖像傳感器，其基本元件是一行硅成像元素，在一個襯底上配置光敏元件和電荷轉移器件，通過電荷的依次轉移，將多個像素的視頻信號分時、順序地取出來，如面陣CCD傳感器采集的圖像的分辨率可以從32×32到1024×1024像素等。

視覺導航定位系統的工作原理簡單說來就是對機器人周邊的環境進行光學處理，先用攝像頭進行圖像信息采集，將采集的信息進行壓縮，然后將它反饋到一個由神經網絡和統計學方法構成的學習子系統，再由學習子系統將采集到的圖像信息和機器人的實際位置聯系起來，完成機器人的自主導航定位功能。

GPS定位

在智能機器人的導航定位技術應用中，一般采用偽距差分動態定位法，用基準接收機和動態接收機共同觀測4顆GPS衛星，按照一定的算法即可求出某時某刻機器人的三維位置坐標。差分動態定位消除了星鐘誤差，對于在距離基準站1000km的用戶，可以消除星鐘誤差和對流層引起的誤差，因而可以顯著提G動態定位精度。

移動GPS接收機定位精度受到衛星信號狀況和道路環境的影響，同時還受到時鐘誤差、傳播誤差、接收機噪聲等諸多因素的影響，因此，單純利用GPS導航存在定位精度比較低、可靠性不G的問題，所以在機器人的導航應用中通常還輔以磁羅盤、光碼盤和GPS的數據進行導航。另外，GPS導航系統也不適應用在室內或者水下機器人的導航中以及對于位置精度要求較G的機器人系統。

光反射導航定位技術

激光全局定位系統一般由激光器旋轉機構、反射鏡、光電接收裝置和數據采集與傳輸裝置等部分組成。

工作時，激光經過旋轉鏡面機構向外發射，當掃描到由后向反射器構成的合作路標時，反射光經光電接收器件處理作為檢測信號，啟動數據采集程序讀取旋轉機構的碼盤數據（目標的測量角度值），然后通過通訊傳遞到上位機進行數據處理，根據已知路標的位置和檢測到的信息，就可以計算出傳感器當前在路標坐標系下的位置和方向，從而達到進一步導航定位的目的。

激光測距具有光束窄、平行性好、散射小、測距方向分辨率G等優點，但同時它也受環境因素干擾比較大，因此采用激光測距時怎樣對采集的信號進行去噪等也是一個比較大的難題，另外激光測距也存在盲區，所以光靠激光進行導航定位實現起來比較困難，在工業應用中，一般還是在特定范圍內的工業現場檢測，如檢測管道裂縫等場合應用較多。

典型的紅外傳感器包括一個可以發射紅外光的固態發光二J管和一個用作接收器的固態光敏二J管。由紅外發光管發射經過調制的信號，紅外光敏管接收目標物反射的紅外調制信號，環境紅外光干擾的消除由信號調制和專用紅外濾光片保證。設輸出信號Vo代表反射光強度的電壓輸出，則Vo是探頭至工件間距離的函數：Vo＝f（x，p）式中，p—工件反射系數。p與目標物表面顏色、粗糙度有關。x—探頭至工件間距離。

SLAM技術

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即時定位與地圖構建），自1988年被提出以來，主要用于研究機器人移動的智能化。對于完全未知的室內環境，配備激光雷達等核心傳感器后，SLAM技術可以幫助機器人構建室內環境地圖，助力機器人的自主行走。

SLAM問題可以描述為：機器人在未知環境中從一個未知位置開始移動，在移動過程中根據位置估計和傳感器數據進行自身定位，同時建造增量式地圖。

SLAM技術的實現途徑主要包括VSLAM、Wifi－SLAM與Lidar SLAM。