机器人如何实现智能化的自主定位与导航？

机器人实现智能化自主定位与导航，需融合多传感器数据、高效算法及硬件支撑，以下从技术框架、核心技术、典型应用场景等方面详细解析：

一、技术框架：定位与导航的核心环节

机器人自主定位导航通常包含三个关键步骤，形成闭环系统：

1. 环境感知：通过传感器获取周围环境信息
2. 定位解算：确定机器人在环境中的位置与姿态
3. 路径规划与控制：规划运动轨迹并执行导航指令

二、核心技术解析

（一）环境感知：多传感器融合

传感器类型	工作原理	优势与局限
激光雷达（LiDAR）	发射激光脉冲，通过时间飞行（ToF）计算距离，构建环境点云地图。	精度高（厘米级），抗光照干扰，但成本高，功耗大。
视觉相机（Camera）	通过摄像头采集图像，利用计算机视觉算法（如特征点检测、深度学习）识别环境。	成本低，信息丰富（颜色、纹理），但依赖光照，受动态物体影响。
毫米波雷达（Radar）