机器人是如何实现避障的？
随着机器人在工厂、仓库、酒店、商场、餐厅等环境中的使用，人们越来越重视机器人的移动性，以至于避障成为一个极其关键和必要的功能。希望机器人能够根据收集到的障碍物状态信息，感知阻碍其通过
激光雷达传感器的静态或动态物体，然后按照一定的方法有效避开障碍物，最终到达目标点。
避障导航的必要条件是环境意识。在未知或部分未知的环境中，避障需要激光雷达传感器获取周围环境的信息，包括障碍物的大小、形状、位置等。因此，激光雷达传感器技术在移动机器人避障中起着非常重要的作用。
机器人避障需要的传感器有激光雷达、深度摄像头、超声波传感器、物理碰撞和跌落检测。
目前市场上常见的机器人避障基本都是使用激光雷达。但如果只使用激光雷达作为唯一的避障传感器，是无法胜任一些复杂场所的避障的。需要给机器人配备其他传感器作为补充，比如超声波传感器，成本非常低，实现简单，可以识别透明物体。缺点是探测距离短，三维轮廓识别精度不好。因此，
但是机器人安装的传感器越多，就越能有效躲避障碍物，这是真的吗？
答案是否定的。在实际应用中，传感器越多越好。不合理的传感器组合不仅增加了使用成本，还可能导致传感器之间的相互干扰。此外，每个传感器的误差和噪声模型之间也存在差异。比如超声波传感器的测距精度，障碍物探测的方位精度都远低于激光雷达。
如何融合不同的传感器并提取更真实的检测数据，必须考虑以下约束:
1.产品形式
机器人本身的形状和运动特性也会制约传感器的选择。比如一些人形教育机器人，比较小巧，造型可爱。如果把体积比较大的雷达放进去，显然会影响整体美观。
2.与使用环境的适应性
每个传感器都有其特定的工作指标，如激光雷达，最大测量半径是衡量其性能的关键指标之一。如果将最大探测半径为10米的a
激光雷达应用于在非常空旷的厂房内工作的机器人，可能并不合适。同样，如果要求机器人在黑暗的环境中工作，那么拥有只能接受可见光的视觉成像传感器也是不合适的。
3.费用
当选择的传感器能够很好地满足上述指标时，成本就是决定最终能否选择的衡量因素。其实这也是目前制约导航定位技术普及的核心因素。从历史上看，由于激光雷达的成本较高，传统上无法用于实际产品中。因此，近年来，低成本激光雷达产品的研发成为行业内的一大趋势。另一方面，仅依赖视觉传感器的导航方案也是当前学术界的研究热点，其背后传感器成本的有效降低也是驱动因素之一。
随着计算机技术、传感器技术、人工智能、移动机器避障和自主导航技术的发展，取得了丰硕的研究成果，应用领域不断扩大，应用复杂度越来越高。移动机器人的自主寻路要求已经从简单的功能实现升级到可靠性、通用性和高效性，因此对其相关技术提出了更高的要求。然而，到目前为止，还没有一种方法可以在任何环境下有效地避开障碍物。如何克服相关算法的局限性是今后的研究方向之一。
