机器人探索未知领域是指在缺乏先验环境信息的情况下，机器人系统通过自主感知、决策与执行，逐步构建环境认知并完成特定任务的技术范式。这一过程本质上是对未知空间或复杂场景的主动认知建模，涉及多模态传感器融合、实时定位与建图(SLAM)、路径规划以及自适应控制等核心技术。与预设环境下的任务执行不同，探索行为强调系统在不确定性条件下的主动学习能力，要求机器人能够动态评估探索收益与风险，在信息获取与任务完成之间实现最优平衡。
从产品开发视角看，该技术在工业巡检、灾难救援、行星探测等场景具有重要应用价值。例如在管道检测中，配备激光雷达与热成像仪的机器人可自主构建三维地图并识别腐蚀点；在火星探测任务中，毅力号火星车通过分层探索策略实现了对杰泽罗陨石坑的高效勘测。当前技术挑战主要在于探索效率与鲁棒性的提升，这需要将传统几何算法与现代深度强化学习相结合，发展出更高效的探索策略生成方法。相关研究可参考《Science Robotics》2022年发表的《Autonomous robotic exploration》综述论文。