机器人决策优化是指在动态环境中，通过算法和计算模型帮助机器人系统做出最优行动选择的过程。它需要综合考量任务目标、环境约束、传感器数据以及不确定性因素，最终生成执行路径或行为序列。这种优化不仅涉及单步决策的局部最优，更要实现任务全程的全局最优，其核心在于平衡即时收益与长期效益，同时处理实时环境变化带来的决策复杂度。
在具身智能产品开发中，决策优化技术直接影响机器人的响应速度和任务完成质量。例如服务机器人路径规划时，既要避开动态障碍物，又要考虑能耗与时间成本；工业机械臂则需在精度与速度之间寻找帕累托最优。当前主流方法融合了强化学习、运筹学与最优控制理论，其中基于模型的预测控制（MPC）与无模型强化学习（如Deep Q-Learning）在实践中展现出显著优势。值得关注的是，近年兴起的层次化决策架构通过分解复杂任务，有效降低了高维状态空间的计算负担。