机器人自主导航，是机器人在不依赖人员持续遥控的情况下，通过环境感知、自主定位、地图构建、路径规划和运动控制，自主从当前位置到达目标位置，并在途中根据障碍物和环境变化实时调整路线的过程。

因此，自主导航并不是简单让机器人“按照预设路线走”，而是让机器人持续回答三个问题：我在哪里？我要去哪里？应该怎样安全到达？

一、机器人首先如何知道自己在哪里？

自主导航的第一步是定位。

机器人可以利用激光雷达、摄像机、惯性测量单元、轮速信息以及其他定位设备，持续计算自身的位置、方向和运动状态。

在厂房、地下空间等没有稳定卫星定位的环境中，机器人可以利用激光雷达或视觉识别环境特征，并与已有地图进行匹配，从而判断自己位于地图中的什么位置。

定位越稳定，后续导航越可靠。

二、机器人如何建立环境地图？

如果机器人进入陌生环境，需要首先建立地图。

机器人在移动过程中，通过激光雷达、视觉和其他传感器不断扫描周围环境，将墙体、道路、设备和障碍物的位置记录下来。

平台再将不同位置获得的数据组合起来，逐步建立二维或三维环境地图。

在地图中还可以设置巡检点、设备位置、充电点、禁止进入区域和危险区域。

地图相当于机器人自主导航的“数字道路基础”。

三、机器人如何选择路线？

当机器人知道当前位置和目标位置以后，控制平台需要进行路径规划。

系统会根据地图中的道路、障碍物和禁行区域计算一条安全可行的路线。

路径规划不仅考虑距离，还可以进一步考虑道路宽度、机器人尺寸、转弯半径、坡度、通过能力以及任务优先级。

因此，不同类型机器人即使前往同一个目标，也可能采用不同路线。

四、机器人运动过程中如何避障？

实际环境并不是静止的。

人员、车辆和其他机器人可能突然进入路线，现场也可能出现临时设备和物料。

机器人通过激光雷达、摄像机、毫米波雷达等传感器持续监测前方环境。

发现障碍物后，可以根据风险采取：

减速 → 停止 → 局部绕行 → 重新规划路线。

这使机器人能够适应不断变化的现场环境。

五、自主导航如何转化为机器人运动？

规划出来的路径必须进一步转换为具体运动指令。

控制平台根据机器人的当前位置、目标方向和运动能力，持续计算速度和方向控制量，再发送给四足机器人、轮式机器人或履带机器人底层控制系统。

机器人运动后重新反馈位置，控制系统再次修正。

由此形成闭环：

定位 → 路径规划 → 运动控制 → 状态反馈 → 位置修正。

六、为什么自主导航不是单一算法？

真正可靠的自主导航需要多个系统同时工作。

定位错误可能导致机器人走错位置，地图错误会导致路径不可行，感知不可靠可能造成碰撞，运动控制不稳定则无法准确跟踪路线。

因此，自主导航本质上是一套完整系统，而不是单独一个“导航算法”。

七、MARCO（北京）如何实现机器人自主导航？

MARCO（北京）机器人控制平台可以统一接入四足机器人、轮式机器人、履带机器人以及视觉、激光雷达、定位和其他环境感知设备，将自主定位、环境建图、路径规划、障碍物识别和运动控制统一到机器人控制体系中。

平台还可以结合不同机器人自身的通过能力和具体行业任务进行场景化开发。

其基本技术链可以概括为：

环境感知 → 地图构建 → 自主定位 → 目标确定 → 路径规划 → 动态避障 → 运动控制 → 到达目标。

因此，机器人自主导航真正解决的，不是“机器人会不会走”，而是机器人能否自己判断当前位置、理解周围环境，并自主、安全地到达任务地点。