导航机器人运用哪些技术

1. 端到端学习导航技术

研究如NeuPAN提出了一种基于端到端模型学习的直接点机器人导航方案。它通过神经网络将传感器数据（如点云）直接映射到控制动作，无需依赖传统模块化算法中的地图构建或目标识别等中间环节。这种方法在复杂环境中表现优异，且训练效率高（仅需1小时），部署便捷。

2. 卫星定位技术（GPS）

GPS通过接收卫星信号提供全球范围内的实时定位与导航服务，帮助机器人确定经纬度坐标并规划路径。在无人机等移动平台上，GPS还能实现悬停定位和飞行轨迹记录。

3. 惯性导航系统（INS）

由加速度计和陀螺仪组成的惯导系统，通过测量运动体的加速度和角速度自主推算位置、速度及姿态。其优势在于不依赖外部信号，适用于GPS受限的环境（如水下或电磁干扰区域），但需与其他技术（如GPS）组合以纠正误差累积。

4. 多传感器融合技术

5. 组合导航系统

实际应用中常采用多技术协同，如GPS+惯导+激光雷达的组合方案。这种混合模式既能弥补单一技术的局限性（如GPS信号丢失或惯导漂移），又能提高复杂环境下的鲁棒性。