作为自主机器人运动的关键技术，SLAM技术引起了许多人的误解：SLAM =自主机器人的定位和导航。实际上，SLAM≠机器人的自主定位和导航并不能解决运动问题。顾名思义，SLAM主要解决机器人地图构建和即时定位的问题，而自主导航则需要解决智能移动机器人与环境之间的自主交互，尤其是点对点自主运动的问题，这需要更多技术待命。为了解决机器人智能运动的问题，除了SLAM技术外，还需要添加路径规划和运动控制。在SLAM技术帮助机器人确定自己的位置并构建地图之后，它执行了称为目标点导航的功能。用外行的话来说，就是规划一条从A点到B点的路径，然后让机器人移动。机器人自主定位和导航= SLAM +路径规划和运动控制。运动计划是一个很大的概念。从机械臂的运动，飞机的飞行到扫地机的扫掠以及机器人的运动，这些实际上是运动计划的类别。运动计划主要分为：全局计划和局部计划。全局计划顾名思义，全局计划是顶级运动计划逻辑。它根据机器人预先记录的环境地图，结合机器人的当前姿态和任务目标点的位置，找到到达目标点的最快路径。局部规划当环境变化或上层规划的路径不利于机器人的实际行走（例如，机器人在行走过程中遇到障碍物）时，将对局部路径规划进行微调。与全局规划的不同之处在于，本地规划可能不知道机器人要去往何处，但是它特别擅长避免机器人前方的障碍物。这两个级别的计划模块可以协同工作，并且机器人可以很好地实现从A点到B点的智能运动。但是，在实际的工作环境中，上述配置是不够的。因为运动计划的过程还包括静态图和动态图。 A *算法A *（A-Star）算法是解决静态路网中最短路径的最有效直接搜索方法，也是解决许多搜索问题的有效算法。算法中的估计距离值与实际值越接近，最终搜索速度就越快。但是，A *算法也可以用于动态路径规划，但是当环境变化时，需要重新规划路线。 D *算法D *算法是一种动态启发式路径搜索算法。它可以预先确定环境的位置，从而使机器人可以在陌生的环境中自由移动，并在瞬息万变的环境中感到舒适。 D *算法的最大优点是无需事先确定地图。即使在未知的环境中，机器人也可以像人类一样工作。随着机器人继续探索，路径将始终被调整。上述算法是目前大多数机器人所需的路径规划算法。他们可以使机器人像人类一样聪明，可以快速规划从A点到B点的最短路径，并知道如何处理障碍物。但是，作为进入消费市场的首批服务机器人之一，扫地机器人需要更复杂的路径规划算法。空间覆盖机器人所需的功能与市场上的机器人不同。例如，对于I型折返清洁，如何有效地清洁而不重复清洁？如何使扫地机像人们一样理解房间，门和走廊的概念？针对这些问题，学术界长期以来一直有一个特殊的研究主题，即空间覆盖，并且已经提出了许多算法和理论。其中，最著名的是莫尔斯分解法，通过该法，扫除机将空间分开，然后进行清理。因此，他要实现的目标不是尽快实现从A到B的算法。为了尽可能多地打扫房屋，他必须设法覆盖从A到B的所有区域，以实现扫地机器人“扫地”的功能。因此，机器人自主定位导航技术的发展仍然需要越来越多的技术来支持它，适合于更多的场景。尽管技术和需求在变化，但保持不变的是，在行业中学习彼此的优势并集成不同的新技术不会改变。