机器人导航技术原理与系统架构​(一)

机器人导航是实现自主移动的核心技术，其本质是解决 “我在哪里”“要到哪里去”“如何到达” 三个核心问题。从家庭服务机器人的室内避障到工业 AGV（自动导引车）的精准转运，从无人机的自主巡检到室外移动机器人的复杂环境穿梭，导航技术通过融合感知、决策与控制，使机器能够在动态环境中实现目标驱动的自主运动。本文将系统解析机器人导航的底层原理，涵盖定位与建图、路径规划、避障控制等关键环节，揭示不同场景下的技术适配逻辑。

定位与建图：机器人的 “空间认知” 基础

定位与建图是机器人导航的前提，其核心任务是让机器人感知自身在环境中的位置，并构建周围空间的数字化表征。这一过程主要通过SLAM（同步定位与地图构建）技术实现，根据环境特性和传感器配置，形成了多种技术路径。

激光 SLAM凭借高精度成为室内外通用方案。基于激光雷达的 SLAM 系统（如 GMapping、LOAM 算法）通过持续发射激光束扫描环境，获取障碍物的距离与角度信息，生成点云数据。系统将每一帧点云与历史点云进行配准（如 ICP 迭代最近点算法），计算机器人的位姿变化（位置 x,y,z 与姿态角 roll,pitch,yaw），同时增量式构建环境地图。在结构化环境（如仓库、车间）中，激光 SLAM 可实现定位精度≤5cm，地图分辨率达 1cm，足以满足 AGV 的厘米级导航需求。其优势在于对光照不敏感，但在无纹理区域（如白墙）可能因特征不足导致定位漂移，需通过里程计数据融合补偿。

视觉 SLAM适用于低成本、高灵活性场景。单目视觉 SLAM（如 ORB-SLAM）利用摄像头采集的二维图像，通过特征点提取（如 ORB 特征）与匹配，估算相机运动轨迹并恢复三维结构；双目视觉 SLAM 则通过视差计算直接获取深度信息，避免单目 SLAM 的尺度不确定性问题。视觉 SLAM 的优势是硬件成本低（仅需摄像头），但受光照、动态物体影响显著，在强光、逆光或快速运动场景中易失效。为提升鲁棒性，现代视觉 SLAM 常融合 IMU（惯性测量单元）数据，通过卡尔曼滤波补偿短时间内的特征丢失，使定位误差控制在 1% 路径长度以内（如 100 米路径误差≤1 米）。