随着机器人深入人们的生活，例如工厂、仓库、酒店、商场、餐厅等环境中的使用，人们对机器人的移动能力越为重视，市场对智能化设备的需求日益高涨。以至于避障成为一个极为关键且必要的功能。避障是指移动机器人根据采集的障碍物的状态信息，在行走过程中通过传感器感知到妨碍其通行的静态和动态物体时，按照一定的方法进行有效地避障，最后达到目标点。

实现避障与导航的必要条件是环境感知，在未知或者是部分未知的环境下避障需要通过传感器获取周围环境信息，包括障碍物的尺寸、形状和位置等信息，因此传感器技术在移动机器人避障中起着十分重要的作用。下面小编和大家一起看看超声波传感器和激光雷达传感器在机器人避障中的相关解决方案。

目前市面上常见的机器人避障基本都采用到激光雷达，激光雷达作为自动驾驶和机器人等领域中的重要传感器，一直扮演着“眼睛”的角色，360°扫描周围环境，构建厘米级别高精度地图，为后续避障导航做辅助。

但如果仅使用激光雷达作为唯一的一种避障传感器，是无法在一些复杂场所胜任避障工作的，必须要为机器人配备其它的传感器作为补充，比如：超声波传感器，它的成本非常低，实施简单，可识别透明物体，缺点是检测距离近，三维轮廓识别精度不好，所以对桌腿等复杂轮廓的物体识别不好，但是它可以识别玻璃、镜面等物体。

目前较为常见的组合是采用激光雷达、深度相机外加超声波等传感器的方式来进行融合避障导航，但，是不是机器人产品上安装的传感器越多，就越能有效检测障碍物并规避呢？

理论上，机器人上安装的传感器种类和数量越多，导航定位系统就越能有效的检测出环境中的风险和障碍物。但实际情况中，额外的传感器并非多多益善。除了成本因素外，不合理的传感器组合将可能导致相互干扰的发生。此外，每种传感器的误差和噪音模型存在区别。比如超声波传感器的测距精度和检出障碍物的方位精度远低于激光雷达。

超声波传感器以其性价比高、硬件实现简单等优点，在移动机器人感知系统中得到了广泛的应用。但是超声波传感器也存在一定的局限性，主要是因为波束角大、方向性差、测距的不稳定性（在非垂直的反射下）等，因此往往采用多个超声波传感器或采用其他传感器来补偿。