机器人与关键技术解析
工业机器人的关键技术发展与应用
工业机器人的关键技术发展与应用随着科技的不断进步，工业机器人在现代制造业中扮演着越来越重要的角色。
工业机器人产业的迅速发展不仅推动了制造业的现代化及高效化，也为人类的生产与生活带来了极大的便利。
本文将从工业机器人的关键技术、发展及应用角度探讨其背后的复杂性。
工业机器人是一种智能化机械设备，其关键技术主要包括：控制系统、感知系统、动力系统、控制算法和操作方式等。
1.控制系统：控制系统是工业机器人的大脑，可以将计算机辅助设计的动作指令转化为动作信号从而驱动机器人运动。
现代工业机器人控制器采用开关电源与直线伺服电机控制器的结合，实时检测电机的运动状态并进行统一控制。
由于工业机器人对运动的速度和精度要求极高，控制系统的设计和实现尤为重要。
2.感知系统：感知系统主要用于机器人对周围环境的感知和识别，实现机器人的速度和精度调节。
例如，光学传感器、激光测距仪、摄像头等，能够帮助机器人在工作时及时调整角度、位置以及保证物料的准确捡取。
感知系统不仅提高了工业机器人的自动化和智能化水平，也提升了机器人在复杂和多样化的工作环境中的适应能力。
3.动力系统：动力系统是指工业机器人的驱动系统，主要由电机、减速器和传动部分组成。
现代化的工业机器人一般采用直线电机驱动，可以实现高效、精确控制，同时减小了机器人的体积和重量。
4.控制算法：控制算法是机器人系统的重要组成部分，关系到机器人的精度、快速性、稳定性以及系统的可靠性。
现代化的工业机器人通常采用快速、高精和可编程控制算法，这一算法在保证机器人高效、稳定且灵活的同时，还能将人类想要的工作转化为机器人所能识别和执行的指令。
5.操作方式：操作方式是指操作人员使用的人机交互方式，主要包括：手柄操作、语音控制、视觉控制和自主控制等。
现代化的工业机器人一般采用数字化、图像化和无人化的操作方式，这种方式能够降低人为操作的误差、提高生产效率，并且在一些特殊场合下可以保证操作安全。
随着制造业的发展，工业机器人已成为工业自动化的重要组成部分，并且不断地得到改进和完善。
工业机器人的关键技术发展与应用
工业机器人的关键技术发展与应用工业机器人是集机械、电气、控制、计算机等多学科技术于一身的高科技产品，作为现代制造业的重要组成部分，工业机器人在生产领域具有着广泛的应用。
本文将分别从机器人控制、机器人机构、传感器技术、视觉技术、智能算法、应用领域等方面，对工业机器人的关键技术发展与应用进行介绍。
一、机器人控制技术机器人控制技术是工业机器人的核心技术之一，它主要负责机器人运动轨迹规划、运动控制、力控制、位置检测等方面的工作。
随着计算机技术和控制技术的不断发展，机器人控制系统也在不断地迭代升级，实现了越来越复杂的运动控制和力控制功能。
工业机器人的机构设计决定着其在工业生产中的应用范围和灵活性，机器人机构技术是一项相对成熟的技术。
在机器人机构设计中，重要的参数包括机器人的自由度、臂长、有效载荷等，设计师要根据规定的需要来制定方案，使机器人操作的范围及穿透能力得到优化。
三、传感器技术工业机器人的视觉或非视觉传感器技术是实现“手眼协调”能力的关键之一。
检测传感器可以配合控制系统，实现对目标物体的位置、形态、尺寸等参数的检测，并及时进行反馈和修正。
其主要包括光电传感器、激光三角测距传感器、高音传感器、压力传感器、力传感器、加速度器、视觉传感器等等。
四、视觉技术机器人视觉技术主要包括图像采集、处理、分析与识别等内容。
通过利用工业相机采集场景中的图像、图形识别与分析算法，机器人能够很好地完成视觉巡检、精准定位和零件拼接等任务。
五、智能算法技术随着人工智能技术的逐步发展，工业机器人的智能化程度也在不断提升。
智能算法主要包括语音识别、自然语言处理、深度学习等方面。
这些算法可以实现对机器人的智能化控制，提高机器人的学习和自适应能力，为机器人带来更加智能的未来。
六、应用领域工业机器人具有广泛的应用领域，如汽车制造、电子制造、航空航天制造、机械制造等。
其中，汽车制造是工业机器人的主要应用领域之一，机械臂和物料搬运机器人被广泛应用于汽车生产流程中。
移动机器人概述与关键技术
移动机器人概述与关键技术移动机器人是指能够自主进行移动和执行任务的自主机器人系统。
它们能够在各种环境中自主导航和感知，并完成特定的任务。
随着科技的不断进步，移动机器人在工业、服务、军事等领域发挥着重要的作用。
本文将概述移动机器人的基本概念和关键技术。
一、移动机器人的基本概念移动机器人是指能够自主进行移动和执行任务的机器人系统。
它们通过搭载各种传感器、执行器和计算设备来感知环境、做出决策和执行动作。
移动机器人可以根据任务需求在不同的环境中自主导航，包括室内、室外、水下、太空等。
同时，移动机器人通常具有和人类相似的运动能力，可以行走、爬行、飞行等。
二、移动机器人的关键技术在移动机器人的实现过程中，涉及到许多关键技术。
接下来，将重点介绍几个关键技术。
1. 感知与导航技术移动机器人需要能够感知环境、定位自身位置并规划路径。
为实现这一目标，需要使用多种传感器，如摄像头、激光雷达、超声波传感器等。
这些传感器可以帮助机器人获取周围环境的信息，并利用这些信息进行地图构建、自主定位和路径规划。
2. 运动控制技术移动机器人的运动控制是实现其移动能力的基础。
通过控制执行器（如电机、液压缸等），机器人能够实现行走、转动、爬行等各种动作。
针对不同类型的移动机器人，需要采用不同的运动控制算法和方法。
3. 人机交互技术人机交互技术是为了提高机器人和人类之间的交流和协作效率。
通过使用自然语言处理、计算机视觉、语音识别等技术，机器人可以理解人类的指令，并作出相应的响应。
这种交互方式可以使移动机器人更加灵活、高效地完成任务。
4. 任务规划与执行技术移动机器人能够执行各种任务，如巡逻、清扫、运输等，需要进行任务规划和执行。
任务规划是指根据机器人的能力和环境要求，将任务分解为一系列可执行的子任务，并确定执行的顺序和策略。
任务执行是指机器人按照规划的策略和路径，执行各个子任务，实现整个任务的完成。
5. 自主决策与学习技术移动机器人需要具备自主决策能力，能够根据环境变化和任务需求，做出相应的决策。
工业机器人常见五大应用领域及关键技术
工业机器人常见五大应用领域及关键技术去年全球工业机器人销量达到24万台，同比增长8%。
其中，我国工业机器人市场销量超过6.6万台，继续保持全球第一大工业机器人市场的地位。
但是，按机器人密度来看，即每万名员工对应的机器人保有量，我国不足30台，远低于全球约为50多台的平均水平。
前瞻产业研究院《2016-2021年中国工业机器人行业产销需求预测与转型升级分析报告》数据显示：2015年我国工业机器人产量为32996台，同比增长21.7%。
2016年机器人产业将继续保持快速增长，今年一季度我国工业机器人产量为11497台，同比增长19.9%。
此外，数据显示，2015年我国自主品牌工业机器人生产销售达22257台，同比增长31.3%。
国产自主品牌得到了一定程度的发展，但与发达国家相比，仍有一定差距。
2016年未来全球工业机器人市场趋势包括：大国政策主导，促使工业与服务机器人市场增长；汽车工业仍为工业机器人主要用户；双臂协力型机器人为工业机器人市场新亮点。
一、什么是工业机器人工业机器人是一种通过重复编程和自动控制，能够完成制造过程中某些操作任务的多功能、多自由度的机电一体化自动机械装备和系统，它结合制造主机或生产线，可以组成单机或多机自动化系统，在无人参与下，实现搬运、焊接、装配和喷涂等多种生产作业。
当前，工业机器人技术和产业迅速发展，在生产中应用日益广泛，已成为现代制造生产中重要的高度自动化装备。
二、工业机器人的特点自20世纪60年代初第一代机器人在美国问世以来，工业机器人的研制和应用有了飞速的发展，但工业机器人最显著的特点归纳有以下几个。
1.可编程。
生产自动化的进一步发展是柔性自动化。
工业机器人可随其工作环境变化的需要而再编程，因此它在小批量多品种具有均衡高效率的柔性制造过程中能发挥很好的功用，是柔性制造系统（ＦＭＳ）中的一个重要组成部分。
2.拟人化。
工业机器人在机械结构上有类似人的行走、腰转、大臂、小臂、手腕、手爪等部分，在控制上有电脑。
建筑机器人发展与关键技术综述
引言：六足机器人是一种仿生机器人，具有六个足部，可以实现在不同地形 和环境下的稳定行走。由于其具有较高的灵活性和适应性，六足机器人在救援、 探测、军事、生物医学等领域得到了广泛的应用。本次演示旨在综述六足机器人 的关键技术，以期为相关领域的研究人员和技术人员提供一定的参考。
1、六足机器人关键技术概述六 足机器人作为一种仿生机器人， 其应用领域非常广泛
五、结论
回顾过去，我们可以看到机器人技术的发展历程是一个不断进步和创新的过 程。展望未来，我们有理由相信未来的机器人将更加智能、功能更强大、应用更 广泛。随着科技的不断发展，机器人技术将在我们的生活中发挥更大的作用，为 我们的生活带来更多的便利和可能性。
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然而，六足机器人在一些方面仍存在问题和挑战。例如，在动态行走和复杂 环境下的自适应行走方面，六足机器人的性能还有待进一步提高。此外，六足机 器人的能耗和鲁棒性也是需要解决的问题。
3、六足机器人关键技术的未来 发展方向随着科技的不断发展
未来，六足机器人还将面临更多的技术挑战和实际应用挑战。例如，如何提 高六足机器人的运动速度和效率，如何使其在更加复杂和恶劣的环境下进行自适 应行走，以及如何解决六足机器人的鲁棒性和能耗问题等。
一、建筑机器人发展历程
建筑机器人的发展可以追溯到20世纪80年代。当时，由于人力成本的上升和 建筑环境的恶劣，人们开始探索使用机器人进行建筑作业的可能性。最早的建筑 机器人主要用于挖掘和搬运等重体力劳动，随着技术的进步，逐渐出现了能够进 行精细作业的建筑机器人。
近年来，随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，建筑机器人的智能化 程度越来越高。一些先进的建筑机器人已经具备了自主导航、物体识别、抓取和 放置等能力，可以完成复杂的建筑任务。
工业自动化机器人在智能制造中的关键技术与应用
工业自动化机器人在智能制造中的关键技术与应用引言：随着科技的快速发展，工业自动化机器人在智能制造中发挥着越来越重要的作用。
工业自动化机器人凭借其灵活性、精确性和高效性，成为现代制造业的重要助手和关键技术。
本文将深入探讨工业自动化机器人在智能制造中的关键技术和应用，重点涵盖机器人智能化、感知技术、运动控制技术等方面。
一、机器人智能化机器人智能化是工业自动化机器人在智能制造中的核心技术之一。
传统机器人往往需要人工干预或者固定的程序进行操作，无法适应复杂多变的生产场景。
而智能机器人通过引入人工智能技术，能够实现自主学习、自主感知和自主决策的能力，大大提高了工业生产的智能化程度。
1. 机器人学习能力机器人学习能力是智能机器人的核心特征之一。
通过机器学习算法和模型，机器人能够根据传感器获取的数据，自主学习并不断优化自身的工作方式。
例如，机器人可以通过学习来准确定位和抓取物体，实现更精确的操作。
机器人学习能力的提升，能够有效提高生产线的效率和准确性。
2. 机器人感知能力机器人感知能力是指机器人通过传感器对周围环境进行感知和理解的能力。
智能机器人可以通过视觉识别技术、声音识别技术、力觉传感技术等，感知并理解周围环境的信息。
例如，在装配生产线中，机器人可以通过视觉识别技术准确辨认零件的位置和方向，实现自动装配。
机器人感知能力的提升，能够使其更好地适应不同的生产场景，提高生产质量和效率。
二、感知技术感知技术是工业自动化机器人在智能制造中的关键技术之一。
通过传感器设备，机器人可以感知周围环境的信息，从而做出相应的决策和动作。
1. 视觉识别技术视觉识别技术是机器人感知技术中的重要组成部分。
通过视觉传感器和计算机视觉算法，机器人能够识别并理解周围物体的形状、颜色、位置等特征。
例如，在物流领域中，机器人可以通过视觉识别技术准确识别货物的标签或条形码，实现智能化的物流管理。
视觉识别技术的应用，不仅提高了生产线的自动化程度，还可以减少人工错误和提高工作效率。
机器人感知与控制关键技术及其智能制造应用
机器人感知与控制关键技术及其智能制造应用摘要：本论文针对机器人感知与控制关键技术及其在智能制造中的应用进行了深入研究。
文章介绍了机器人感知与控制技术的重要性和意义。
而后详细探讨了机器人感知技术，包括视觉感知、声音感知和情感感知等方面。
接着，讨论了机器人控制技术，包括运动控制、路径规划和智能控制等方面。
着重阐述了机器人感知与控制的集成技术，包括传感器与执行器的接口技术和感知与控制算法的融合。
最后，论文重点探讨了机器人感知与控制在智能制造中的应用，包括生产线优化和产品质量检测等方面。
通过综合应用感知与控制技术，机器人能够实现自主感知、智能决策和精确控制，从而提高智能制造的生产效率和产品质量。
关键词：机器人感知与控制；智能制造；视觉感知；声音感知；情感感知1引言制造领域的迅猛发展，逐渐对智能化技术产生了更高的技术，并对该技术进行了广泛应用。
智能机器人在服务国家重大需求，引领国民经济发展和保障国防安全中起到重要作用，被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”。
随着新一轮工业革命的到来，世界主要工业国家都开始加快机器人技术的战略部署。
而智能机器人作为智能制造的重要载体，在深入实施制造强国战略，推动制造业的高端化、智能化、绿色化过程中将发挥重要作用。
机器人的感知技术使机器人能够感知和理解外部环境的信息，包括视觉、声音和情感等方面的感知；而控制技术则实现了对机器人动作和行为的精确控制。
机器人感知与控制的关键技术研究对于提高机器人的智能水平，促进智能制造的发展具有重要意义。
2机器人感知技术2.1机器人感知概述机器人感知是指机器人通过各种传感器获取外部环境信息并对其进行理解的能力。
它是机器人实现自主感知、环境交互和决策行为的基础。
机器人感知技术的发展使得机器人能够感知到视觉、声音、触觉等多种信息，从而提高机器人在复杂环境中的应对能力[1]。
2.2视觉感知技术视觉感知技术是机器人感知技术中最为重要的一部分。
通过摄像头和图像处理算法，机器人能够获取、处理和理解环境中的视觉信息。
BigDog四足机器人关键技术分析
2、控制模块
2、控制模块
BigDog四足机器人的控制模块采用了先进的控制算法和硬件设备，可以实现 机器人的稳定行走和动态调整。通过复杂的算法和传感器数据反馈，机器人的步 态和姿态可以得到精确控制，使其在不同的地形和环境下保持稳定运动。
3、传感模块
3、传感模块
BigDog四足机器人的传感模块包括多种传感器，如IMU、地面力传感器、距 离传感器等。这些传感器可以实时监测机器人的运动状态、位置信息、地形变化 等，为控制模块提供数据支持，使机器人能够适应不同的环境和工作条件。
机器狗整体结构分析
传感器：BigDog四足机器人装有多种传感器，包括加速度计、陀螺仪、压力 传感器和触觉传感器等，以实现对其运动状态和周围环境的感知。
机器狗整体结构分析
电子控制系统：电子控制系统是BigDog四足机器人的核心部分，它可以接收 传感器的信号，根据预设的算法对机器人的运动进行控制。
机器狗整体结构分析
机器狗应用场景分析
机器狗应用场景分析
BigDog四足机器人的应用场景非常广泛，主要包括工业、医疗和军事等领域。 在工业领域，BigDog四足机器人可以用于生产线上的货物搬运、设备维修和 安全巡检等工作。由于其具有较好的越障能力和适应能力，可以在不同环境下完 成相关任务。
机器狗应用场景分析
在医疗领域，BigDog四足机器人可以用于康复训练、护理服务和医疗救援等 工作。例如，在地震等灾害现场，BigDog可以帮助救援人员快速找到被困人员， 并运送物资和设备。
机器狗控制技术分析
智能感知：智能感知技术可以帮助BigDog四足机器人感知周围环境，包括地 形、障碍物和人员等信息。通过这些感知信息，BigDog可以自主判断当前环境， 并作出相应的反应。
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机器人与关键技术解析机器人（robot）一词，最早出现在1920年捷克科幻作家恰配克的《罗索姆的万能机器人》中，原文作“Robota”，后来成为英文中通行的“Robot”。
更科学的定义是1967年由日本科学家森政弘与合田周平提出的：“机器人是一种具有移动性、个体性、智能性、通用性、半机械半人性、自动性、奴隶性等7个特征的柔性机器。
”国际机器人联合会将机器人分为两类，工业机器人和服务机器人。
工业机器人是“一种应用于工业自动化的，含有三个及以上的可编程轴的、自动控制的、可编程的、多功能执行机构，它可以是固定式的或移动式的”。
服务机器人则是“一种半自主或全自主工作的机器人，它能完成有益于人类健康的服务工作，但不包括从事生产的设备”。
从定义可见，分类的标准是机器人的应用场合。
一般的机器人都由机械结构、控制驱动系统、感知系统、交互系统等部分组成。
图1 一般机器人的系统构成近年来工业机器人供应量在大多数行业都呈现出上涨的态势。
而服务机器人发展历史较短。
其在功能上的主要不同体现在两个方面：一是与人的沟通协作；二是在复杂环境下代替人的部分工作。
发展现状仿生机器人“机器人”这个名称本身就带有仿生学色彩，目前已有不少类人机器人、机器狗等产品问世，这些产品大部分只具有娱乐功能。
然而2013年底在美国佛罗里达州Homestead举办的DARPA机器人挑战赛则将仿生机器人推到了救灾救援的应用领域。
该赛事设计了通过布满障碍物的门、崎岖路行走、破拆墙面、连接消防栓、转动阀门等八项比赛任务，吸引了来自世界各地的16支仿生机器人团队。
从比赛任务的设置可以看出，比赛非常鲜明地突出了仿生机器人在救灾救援方面的应用。
经过激烈的角逐，日本Schaft公司生产的HRP-2机器人最终夺魁。
来自弗罗里达的一家非盈利机构和卡耐基-梅隆大学分获二、三名。
值得一提的是，Schaft机器人已在早些时候被Google收购，而第二、四名团队所用的Atlas机器人也来自Google旗下的Boston Dynamics。
作为世界上最具创新实力的科技公司之一，Google的收购行为也表明了仿生机器人具有一定的市场前景。
机器人在救援救灾方面，与人类相比具有巨大的优势，可以极大提高搜救效率和减少人员伤亡。
但同时，从该赛事也可以看出，所有的机器人在比赛中都出现过故障，甚至有3支代表队最终得了零分。
即使完成比赛，机器人的动作也显得呆板迟钝。
这些都表明目前的仿生机器人技术还不成熟，具有很大的发展空间。
无人驾驶汽车除机器人挑战赛外，DARPA还分别于2004、2005和2007年举办过3届无人车挑战赛，专注于轮式移动机器人，或者通俗地称为无人驾驶汽车。
无人车除了能减轻驾驶员的疲劳外，更重要的作用在于缓解交通拥堵和减少交通事故。
同时，无人驾驶汽车在军事上也可以发挥巨大的作用。
无人车的发展得到了全球很多机构和公司的支持，其中典型的代表就是Google公司。
Google公司继承了DARPA比赛中最优秀的团队，研发了广受关注的Google 无人车，完成了数十万公里的道路测试，并获得了美国多个州机动车辆管理部门颁发的驾驶许可证，这意味着Google无人车已成为了交通参与者，而不仅是实验室的设备。
这无疑是里程碑似的事件，它标志着无人车已经具备商业化的条件，同时也表明无人驾驶技术趋于成熟。
中国在无人车方面的研究也在如火如荼地开展。
自2009年以来，国家自然基金委举办了5届智能车挑战赛。
国内多家研究机构参赛，进行城区道路、乡村道路等比赛项目的角逐，展现了中国无人车发展的水平。
其中，中科院合肥物质科学研究院研制的“智能先锋”号无人车，是唯一一支连续4年进入比赛前三名的车队。
图3 中科院合肥物质科学研究院研制的无人车纵观5届比赛，中国无人驾驶技术取得了突飞猛进的发展。
以2013年在常熟举办的第5届中国智能车未来挑战赛为例，设置了通过路口、按照红绿灯及其他交通标示的指示通行、避让车辆、绕过障碍等多项具有一定难度的比赛项目。
从这些项目的设置和参赛车队的比赛完成情况可以看出，国内的优秀无人车具备了在较复杂环境中自主行驶的能力，技术水平在某些方面已可以和国际先进水平媲美。
地外星球探测器最为人熟知的地外探测器要数火星探测器和月球探测器了。
世界上最早的火星探测器是前苏联发射的“火星1号”探测器。
月球是人类探测器最常光顾的星球。
前苏联和美国是最早发射月球探测器的国家，从1958年开始，两国发射了大量月球探测器。
1970年，月球车1号成功登月，成为第一个登上月球的机器人，拍摄了大量月球照片。
而随后的月球24号探测器更是带回了月岩标本。
2013年底，中国成功发射嫦娥三号月球探测器，并释放玉兔号月球车。
玉兔号成为第一个登上月球的中国机器人，完成了在月球表面行驶并拍摄照片的任务，并对月石、月坑等做了科学探测。
玉兔号的经历与月球表面的地形一样，可谓“坎坷”。
2014年1月25日，玉兔号进入第二次休眠期，原计划在2月10日唤醒，却因机构故障未能苏醒过来。
正当人们以为玉兔号将长眠月球时，2月12日，玉兔号却全面苏醒，情况趋于好转。
这也表明了我国自主研发的外星探测机器人具备了一定应对未知极端环境的能力。
民用机器人产业前景广阔上述重大机器人项目的开展，有力地推动了机器人技术的发展，同时也进一步促进了民用机器人产业的壮大。
根据国际机器人联合会的统计，2012年全球专业服务机器人销量为16067套，销售额34.2亿美元。
而个人及室内服务机器人的销量更高达300万套，比2011年上涨20%，销售额达到12亿美元。
该组织还预测，在2013-2016年间，将新增约94800套专业服务机器人，销售额将高达171亿美元。
而在此期间，个人服务机器人的销售量将达到2200万套。
专业服务机器人主要应用于军事、户外作业、后勤保障和医疗等方面，分类销量如图4，数据来源于国际机器人联合会。
图4 专业服务机器人分类销量个人及室内服务机器人主要应用于家庭清扫、玩具、教育、老弱者护理等方面。
其中家庭清扫机器人的销售量最大，预计2013-2016年间，销售将达1550万台。
中国的机器人市场相当广阔，据统计，2012年，中国已成为全球第五大工业机器人装备国，预计到2016年，中国的工业机器人装备量将超过韩国和德国，成为全球第三大工业机器人装备国。
我国的机器人需求量持续攀升，我国自主研发的机器人产量和技术水平已不能满足需求。
因此在《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》中，明确指出将服务机器人作为未来优先发展的战略高技术，并制定了《服务机器人科技发展“十二五”专项规划》，以此促进我国机器人产业的发展。
因此我认为，在未来的10~20年间，中国的机器人产业必将迎来一个高速发展的新阶段。
关键技术机器人是一门多学科交叉的技术，涉及到机械设计、计算机、传感器、自动控制、人机交互、仿生学等多个学科。
因此，机器人领域中需要研究的问题非常多，而其中感知、定位和控制是机器人技术的三个重要问题。
下面主要针对机器人中的环境感知、自主定位、运动控制等方面，简述其中的用到的一些技术。
环境感知目前，在结构化的室内环境中，以机器视觉为主并借助于其他传感器的移动机器人自主环境感知、场景认知及导航技术相对成熟。
而在室外实际应用中，由于环境的多样性、随机性、复杂性以及天气、光照变化的影响，环境感知的任务要复杂得多，实时性要求更高，这一直是国内外的研究热点。
多传感器信息融合、环境建模等是机器人感知系统面临的技术任务。
基于单一传感器的环境感知方法都有其难以克服的弱点。
将多种传感器的信息有机地融合起来，通过处理来自不同传感器的信息冗余、互补，就可以构成一个覆盖几乎所有空间和时间的检测系统，可以提高感知系统的能力。
因此，利用机器视觉信息丰富的优势，结合由雷达传感器、超声波雷达传感器或红外线传感器等获取距离信息的能力，来实现对本车周围环境的感知成为各国学者研究的热点。
使用多种传感器构成环境感知系统，带来了多源信息的同步、匹配和通信等问题，需要研究解决多传感器跨模态跨尺度信息配准和融合的方法及技术。
但在实际应用中，并不是所使用的传感器及种类越多越好。
针对不同环境中机器人的具体应用，需要考虑各传感器数据的有效性、计算的实时性。
所谓环境建模，是指根据已知的环境信息，通过提取和分析相关特征，将其转换成机器人可以理解的特征空间。
构造环境模型的方法分为几何建模方法和拓扑建模方法。
几何建模方法通常将移动机器人工作环境量化分解成一系列网格单元，以栅格为单位记录环境信息，通过树搜索或距离转换寻找路径；拓扑建模方法将工作空间分割成具有拓扑特征的子空间，根据彼此连通性建立拓扑网络，在网络上寻找起始点到目标点的拓扑路径，然后再转换为实际的几何路径。
环境模型的信息量与建模过程的复杂度是一对矛盾。
例如针对城区综合环境中无人驾驶车辆的具体应用，环境模型应当能反映出车辆自动行驶所必需的信息，与一般移动机器人只需寻找行走路径不同的是，车辆行驶还必须遵守交通规则。
信息量越多、模型结构越复杂，则保存数据所需的内存就越多、计算越复杂。
而建模过程的复杂度必须适当，以能够及时反映出路况的变化情况，便于做出应对。
自主定位定位是移动机器人要解决的三个基本问题之一。
虽然GPS 已能提供高精度的全局定位，但其应用具有一定局限性。
例如在室内GPS信号很弱；在复杂的城区环境中常常由于GPS信号被遮挡、多径效应等原因造成定位精度下降、位置丢失；而在军事应用中，GPS信号还常受到敌军的干扰等。
因此，不依赖GPS的定位技术在机器人领域具有广阔的应用前景。
目前最常用的自主定位技术是基于惯性单元的航迹推算技术，它利用运动估计（惯导或里程计），对机器人的位置进行递归推算。
但由于存在误差积累问题，航位推算法只适于短时短距离运动的位姿估计，对于大范围的定位常利用传感器对环境进行观测，并与环境地图进行匹配，从而实现机器人的精确定位。
可以将机器人位姿看作系统状态，运用贝叶斯滤波对机器人的位姿进行估计，最常用的方法是卡尔曼滤波定位算法、马尔可夫定位算法、蒙特卡洛定位算法等。
由于里程计和惯导系统误差具有累积性，经过一段时间必须用其他定位方法进行修正，所以不适用于远距离精确导航定位。
近年来，一种在确定自身位置的同时构造环境模型的方法，常被用来解决机器人定位问题。
这种被称为SLAM （Simultaneous Localization And Mapping）的方法，是移动机器人智能水平的最好体现，是否具备同步建图与定位的能力被许多人认为是机器人能否实现自主的关键前提条件。
近十年来，SLAM发展迅速，在计算效率、一致性、可靠性提高等方面取得了令人瞩目的进展。
SLAM的理论研究及实际应用，提高了移动机器人的定位精度和地图创建能力。