視覺導航定位：影象處理量巨大，一般計算機無法完成運算，實時性較差；受光線條件限制較大，無法在黑暗環境中工作。 GPS導航定位：室內環境下，存在定位精度低、可靠性不高的問題。 超聲波導航定位：由於超聲波感測器自身的缺陷，如鏡面反射、有限的波束角等，無法充分獲取周邊環境資訊。 線圈導航定位：在機器人行走規劃路徑上佈置感應線圈，透過在機器人身上安裝感應裝置來進行電磁感應，但這樣的機器人只能按照預定路徑行走，談不上真正的智慧， SLAM（simultaneouslocalization and mapping）技術：在室內環境中，機器人不能利用全域性定位系統進行定位，而事先獲取機器人工作環境的地圖很困難，甚至是不可能的。SLAM技術使得機器人在自身位置不確定的條件下，經過一系列的位置並且在每一個位置獲得感測器對環境的感知資訊，在完全未知環境中建立地圖，同時利用地圖進行自主定位和導航。一般SLAM可以分為三個步驟：基於外部感知的環境特徵提取，遞推形式的預測和更新演算法以及相應的資料相關技術。