計算效率制約小型機器人的應用。家庭服務機器人等嵌入式平臺算力有限（如 ARM 架構(gòu)處理器），難以運行復雜 SLAM 和規(guī)劃算法。解決路徑包括：硬件層面采用專用加速芯片（如 FPGA 實現(xiàn)激光點云配準加速）；算法層面通過模型輕量化（如將 ORB 特征點數(shù)量從 2000 降至 500）和增量計算（僅處理變化區(qū)域的地圖更新），使計算量降低 60% 以上。

泛化能力不足限制場景遷移。在全新環(huán)境中（如從木質(zhì)家具房間到金屬貨架倉庫），基于特定場景訓練的導航模型性能會顯著下降。多模態(tài)融合與元學習技術(shù)提供解決方案：通過激光雷達、視覺、觸覺的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，提升環(huán)境表征的魯棒性；元學習則讓機器人快速學習新環(huán)境的 “導航先驗”（如不同地面的摩擦系數(shù)），實現(xiàn) “少量數(shù)據(jù)快速適配”。

未來，機器人導航將向自主進化、群體協(xié)同方向發(fā)展。自主進化體現(xiàn)在導航系統(tǒng)的在線學習能力 —— 通過強化學習不斷優(yōu)化路徑規(guī)劃策略，例如機器人在多次穿越同一走廊后，能自主學習出避開水洼、適應地面摩擦變化的最優(yōu)軌跡。群體協(xié)同則通過多機器人的地圖共享與任務分配，擴展單機器人的感知范圍，例如倉儲機器人集群通過共享動態(tài)障礙物信息，實現(xiàn)全局避障，使集群運行效率提升 30% 以上。

總結(jié)

機器人導航技術(shù)的本質(zhì)是讓機器建立對空間的認知、決策與執(zhí)行能力，其發(fā)展歷程體現(xiàn)了從 “預編程路徑” 到 “自主適應環(huán)境” 的進化。定位與建圖構(gòu)建空間認知的基礎(chǔ)，路徑規(guī)劃提供目標驅(qū)動的決策邏輯，避障與控制則保障執(zhí)行的安全性與精準性。在家庭服務、工業(yè)制造、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域的實踐表明，導航技術(shù)的價值不僅在于替代人工，更在于突破人類操作的物理限制（如 24 小時不間斷作業(yè)、高危環(huán)境作業(yè)）。隨著傳感器成本下降與算法智能化，機器人導航將實現(xiàn) “低成本、高魯棒、易部署” 的突破，推動自主移動機器人從專業(yè)化場景走向大眾化應用，成為人類社會的 “智能移動載體”。