移动机器人是机器人的最重要研究领域，人们很早已开始移动机器人的研究。世界上第一台确实意义上的移动机器人是斯坦福研究院（SRI）的人工智能中心于1966年到1972年研制的，名为Shakey，它装备了电视摄像机、三角测距仪、撞击传感器、驱动电机以及编码器，并通过无线通讯系统由二台计算机控制，可以展开非常简单的自律导航系统。Shakey的研制过程中还问世了两种经典的导航系统算法：A*算法（theA*searchalgorithm）和可用图法（thevisibilitygraphmethod）。虽然Shakey不能解决问题非常简单的感官、运动规划和掌控问题，但它毕竟当时将AI应用于机器人的尤为顺利的研究平台，它证实了许多一般来说归属于人工智能（AritificialIntelligence，AI）领域的坦率的科学结论。

从20世纪70年代末开始，随着计算机的应用于和传感技术的发展，以及新的机器人导航系统算法的大大发售，移动机器人研究开始转入快车道。　　　　移动机器人智能的一个最重要标志就是自律导航系统，而构建机器人自律导航系统有个基本拒绝——避障。下面让我们来理解一下移动机器人的避障，避障是指移动机器人根据收集的障碍物的状态信息，在行驶过程中通过传感器感官到阻碍其通行的静态和动态物体时，按照一定的方法展开有效地避障，最后达到目标点。　　构建避障与导航系统的必要条件是环境感官，在不得而知或者是部分不得而知的环境下避障必须通过传感器提供周围环境信息，还包括障碍物的尺寸、形状和方位等信息，因此传感器技术在移动机器人避障中起着十分最重要的起到。

避障用于的传感器主要有成像传感器、视觉传感器、红外传感器、激光传感器等。　　移动机器人避障常用的传感器　　1激光传感器　　激光测距传感器利用激光来测量到被测物体的距离或者被测物体的偏移等参数。

较为常用的测距方法是由脉冲激光器收到持续时间很短的脉冲激光，经过待测距离后箭到被测目标，脉冲回到，由光电探测器接管。根据主波信号和脉冲信号之间的间隔，即激光脉冲从激光器到被测目标之间的来往时间，就可以算数出待测目标的距离。由于光速迅速，使得在测小距离时光束来往时间很短，因此这种方法不合适测量精度拒绝很高的（亚毫米级别）距离，一般若拒绝精度十分低，常用三角法、振幅法等方法测量。

　　2视觉传感器　　视觉传感器的优点是观测范围广、获取信息非常丰富，实际应用于中常用于多个视觉传感器或者与其它传感器因应用于，通过一定的算法可以获得物体的形状、距离、速度等诸多信息。或是利用一个摄像机的序列图像来计算出来目标的距离和速度，还可使用SSD算法，根据一个镜头的运动图像来计算出来机器人与目标的比较偏移。但在图像处理中，边缘锐化、特征提取等图像处理方法计算出来量大，实时性劣，对处理机拒绝低。且视觉测距法检测无法检测到玻璃等半透明障碍物的不存在，另外不受视场光线高低、烟雾的影响相当大。

　　3红外传感器　　大多数红外传感器测距都是基于三角测量原理。红外发射器按照一定的角度升空红外光束，当遇上物体以后，光束不会光线回去，如图所示。光线回去的红外光线被CCD检测器检测到以后，不会取得一个位移值L，利用三角关系，在告诉了升空角度alpha;，位移距L，中心矩X，以及滤镜的焦距f以后，传感器到物体的距离D就可以通过几何关系计算出来了。红外传感器的优点是受红外线影响，白天黑夜均可测量，角度灵敏度低、结构非常简单、价格较低廉，可以较慢感官物体的不存在，但测量时不受环境影响相当大，物体的颜色、方向、周围的光线都能造成测量误差，测量过于准确。

　　4超声波传感器　　投胎波传感器检测距离原理是测得收到超声波至再检测到收到的超声波的时间差，同时根据声速计算出来出有物体的距离。由于超声波在空气中的速度与温湿度有关，在较为准确的测量中，须要把温湿度的变化和其它因素考虑到进来。

超声波传感器一般起到距离较短，普通的有效地观测距离都在5-10m之间，但是不会有一个大于观测盲区，一般在几十毫米。由于成像传感器的成本低，构建方法非常简单，技术成熟期，是移动机器人中常用的传感器。

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