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机器人自主导航是指机器人在无需人工实时干预的情况下，通过感知环境、构建地图、定位自身位置并规划路径，最终实现从起点到目标点的安全移动能力。这项技术的核心在于将环境感知、决策规划和运动控制有机结合，使机器人能够应对动态变化的环境和不确定因素。自主导航系统通常由传感器（如激光雷达、摄像头）、定位算法（如SLAM）、路径规划模块（如A*、RRT算法）和执行机构组成，形成完整的感知-决策-执行闭环。 在实际产品开发中，自主导航技术已广泛应用于服务机器人、仓储物流、智能巡检等领域。例如在商场导引机器人中，系统需要实时处理人流动态变化；在无人仓储场景下，则需优化多机协作路径以避免碰撞。当前技术难点在于提高复杂环境下的鲁棒性，同时降低硬件成本。随着深度学习与强化学习的引入，机器人正在从「预设规则导航」向「自适应学习导航」演进，这对产品经理的技术选型和场景定义能力提出了更高要求。

里程计（Odometry）是机器人领域用于估算自身位置和姿态变化的技术，通过测量轮式或足式运动装置的旋转位移来推算相对运动轨迹。其核心原理基于对运动部件（如车轮、关节）的传感器数据进行积分运算，常见于轮式机器人的编码器或惯性测量单元（IMU）数据融合。里程计提供的是相对定位信息，虽然存在累积误差，但在短距离移动、即时定位与地图构建（SLAM）系统中仍是基础运动估计模块。 在具身智能产品开发中，里程计精度直接影响导航系统的可靠性。例如扫地机器人通过轮速脉冲计数推算行进距离，配合激光雷达实现厘米级定位；自动驾驶车辆则需融合视觉里程计（V-Odometry）与轮速数据以补偿GPS信号丢失。当前研究热点包括基于深度学习的误差补偿算法，以及多传感器融合方案以提升长期运动估计的稳定性。MIT出版社《Probabilistic Robotics》第5章对里程计数学模型有系统阐述。