已經(jīng)在“人類最后智力驕傲”上碾壓人類的Google DeepMind的人工智能程序AlphaGo，卻連挪動一枚小小的棋子都需要人類幫助才能完成，是莫拉維克悖論有力的證明，讓計算機在智力測試或者下棋中展現(xiàn)出一個成年人的水平是相對容易的，但是要讓計算機有如一歲小孩般的感知和行動能力卻是相當困難。
在視覺導航定位系統(tǒng)中，目前國內(nèi)外應用較多的是基于局部視覺的在機器人中安裝車載攝像機的導航方式。在這種導航方式中，控制設備和傳感裝置裝載在機器人車體上，圖像識別、路徑規(guī)劃等高層決策都由車載控制計算機完成。
視覺導航定位系統(tǒng)主要包括：攝像機（或CCD 圖像傳感器）、視頻信號數(shù)字化設備、基于DSP的快速信號處理器、計算機及其外設等。現(xiàn)在有很多機器人系統(tǒng)采用CCD 圖像傳感器，其基本元件是一行硅成像元素，在一個襯底上配置光敏元件和電荷轉(zhuǎn)移器件，通過電荷的依次轉(zhuǎn)移，將多個象素的視頻信號分時、順序地取出來，如面陣CCD傳感器采集的圖像的分辨率可以從32×32到1024×1024像素等。
視覺導航定位系統(tǒng)的工作原理簡單說來就是對機器人周邊的環(huán)境進行光學處理，先用攝像頭進行圖像信息采集，將采集的信息進行壓縮，然后將它反饋到一個由神經(jīng)網(wǎng)絡和統(tǒng)計學方法構(gòu)成的學習子系統(tǒng)，再由學習子系統(tǒng)將采集到的圖像信息和機器人的實際位置聯(lián)系起來，完成機器人的自主導航定位功能。
激光測距具有光束窄、平行性好、散射小、測距方向分辨率高等優(yōu)點，但同時它也受環(huán)境因素干擾比較大，因此采用激光測距時怎樣對采 集的信號進行去噪等也是一個比較大的難題，另外激光測距也存在盲區(qū)，所以光靠激光進行導航定位實現(xiàn)起來比較困難，在工業(yè)應用中，一般還是在特定范圍內(nèi)的工業(yè)現(xiàn)場檢測，如檢測管道裂縫等場合應用較多。
如今，在智能機器人的導航定位技術(shù)應用中，一般采用偽距差分動態(tài)定位法，用基準接收機和動態(tài)接收機共同觀測4 顆GPS衛(wèi)星，按照一定的算法即可求出某時某刻機器人的三維位置坐標。差分動態(tài)定位消除了星鐘誤差，對于在距離基準站1000km的用戶，可以消除星鐘誤差和對流層引起的誤差，因而可以顯著提高動態(tài)定位精度。
但是因為在移動導航中，移動GPS接收機定位精度受到衛(wèi)星信號狀況和道路環(huán)境的影響，同時還受到時鐘誤差、傳播誤差、接收機噪聲等諸多因素的影響，因此，單純利用GPS導航存在定位精度比較低、可靠性不高的問題，所以在機器人的導航應用中通常還輔以磁羅盤、光碼盤和GPS的數(shù)據(jù)進行導航。另外，GPS導航系統(tǒng)也不適應用在室內(nèi)或者水下機器人的導航中以及對于位置精度要求較高的機器人系統(tǒng)。
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