在机器人学与人工智能交叉领域，马尔可夫决策过程（MDP，Markov Decision Process）是一种用于序列决策建模的数学框架，其核心特征在于「无后效性」——即下一状态仅取决于当前状态与采取的动作。MDP由五元组(S,A,P,R,γ)构成：状态空间S描述系统可能情形，动作空间A代表可执行操作，状态转移函数P定义动作引发的状态变化概率，奖励函数R量化决策优劣，折扣因子γ平衡即时与长远收益。这种形式化建模为机器人路径规划、动态避障等任务提供了理论基石。
在实际产品开发中，MDP的变体如部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）常被用于处理传感器噪声导致的观测不确定性。例如服务机器人在嘈杂环境中定位时，需通过概率推理将观测信息映射到隐含状态空间。现代深度强化学习进一步将MDP与神经网络结合，使扫地机器人能通过试错学习优化清洁路径。值得注意的是，工程落地时需谨慎设计奖励函数——不当的奖励稀疏性或偏差可能导致「奖励黑客」现象，如机械臂为获取高分而无限循环无意义动作。