機器人導(dǎo)航是實現(xiàn)自主移動的核心技術(shù)，其本質(zhì)是解決 “我在哪里”“要到哪里去”“如何到達” 三個核心問題。從家庭服務(wù)機器人的室內(nèi)避障到工業(yè) AGV（自動導(dǎo)引車）的精準(zhǔn)轉(zhuǎn)運，從無人機的自主巡檢到室外移動機器人的復(fù)雜環(huán)境穿梭，導(dǎo)航技術(shù)通過融合感知、決策與控制，使機器能夠在動態(tài)環(huán)境中實現(xiàn)目標(biāo)驅(qū)動的自主運動。本文將系統(tǒng)解析機器人導(dǎo)航的底層原理，涵蓋定位與建圖、路徑規(guī)劃、避障控制等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，揭示不同場景下的技術(shù)適配邏輯。

定位與建圖：機器人的 “空間認知” 基礎(chǔ)

定位與建圖是機器人導(dǎo)航的前提，其核心任務(wù)是讓機器人感知自身在環(huán)境中的位置，并構(gòu)建周圍空間的數(shù)字化表征。這一過程主要通過SLAM（同步定位與地圖構(gòu)建）技術(shù)實現(xiàn)，根據(jù)環(huán)境特性和傳感器配置，形成了多種技術(shù)路徑。

激光 SLAM憑借高精度成為室內(nèi)外通用方案?；诩す饫走_的 SLAM 系統(tǒng)（如 GMapping、LOAM 算法）通過持續(xù)發(fā)射激光束掃描環(huán)境，獲取障礙物的距離與角度信息，生成點云數(shù)據(jù)。系統(tǒng)將每一幀點云與歷史點云進行配準(zhǔn)（如 ICP 迭代最近點算法），計算機器人的位姿變化（位置 x,y,z 與姿態(tài)角 roll,pitch,yaw），同時增量式構(gòu)建環(huán)境地圖。在結(jié)構(gòu)化環(huán)境（如倉庫、車間）中，激光 SLAM 可實現(xiàn)定位精度≤5cm，地圖分辨率達 1cm，足以滿足 AGV 的厘米級導(dǎo)航需求。其優(yōu)勢在于對光照不敏感，但在無紋理區(qū)域（如白墻）可能因特征不足導(dǎo)致定位漂移，需通過里程計數(shù)據(jù)融合補償。

視覺 SLAM適用于低成本、高靈活性場景。單目視覺 SLAM（如 ORB-SLAM）利用攝像頭采集的二維圖像，通過特征點提取（如 ORB 特征）與匹配，估算相機運動軌跡并恢復(fù)三維結(jié)構(gòu)；雙目視覺 SLAM 則通過視差計算直接獲取深度信息，避免單目 SLAM 的尺度不確定性問題。視覺 SLAM 的優(yōu)勢是硬件成本低（僅需攝像頭），但受光照、動態(tài)物體影響顯著，在強光、逆光或快速運動場景中易失效。為提升魯棒性，現(xiàn)代視覺 SLAM 常融合 IMU（慣性測量單元）數(shù)據(jù)，通過卡爾曼濾波補償短時間內(nèi)的特征丟失，使定位誤差控制在 1% 路徑長度以內(nèi)（如 100 米路徑誤差≤1 米）。