服務機器人相比工業機器人，面對的工作環境是未知的，存在很多不確定性，所以，必須要對周圍的環境有高效的感知、識別、理解、判斷及行動能力。
機器人想要擁有高效的感知、識別、理解等能力，離不開這些關鍵技術的輔助和幫助。
機器人常見的三個通用的技術層：定位導航、人機交互和環境交互技術。
首先，來了解一下定位導航技術。
機器人想要完成自主定位導航，就必須擁有自主完成地圖構建，精準識別每一個障礙物，并進行及時有效規避的能力。同時，還要能清楚自身所在位置及坐標，反饋給上層應用，協助完成定位導航。
所以，這就涉及到機器人的感知能力，需要有“眼睛”等來幫助機器人感知周圍環境，構建有效的地圖數據，配合相應算法，完成運算，實現自主定位導航。
激光雷達“眼中”的世界：
自主定位導航技術按照所實現的功能進行劃分的話，可包含如下內容：
物流自動分揀機器人視頻每個部分在實際工作當中是緊密聯系在一起的，下圖展示了一個典型的自主定位導航系統內部各組件的框架：
自動分揀機器人批發目前，市面上常見的用來輔助機器人完成自主定位導航的技術就是激光SLAM和VSLAM，兩者各有優點。
由于視覺方案受環境光限制較多，而激光雷達可以不受光線影響，實時測量周圍物體和障礙物的距離，再加上近幾年激光雷達成本逐漸下降，被認為是目前最具優勢的感知方案。
未來，多傳感器的融合必然也是大勢所趨。融合來自多個傳感器的感知數據（如：超聲波、防跌落、防碰撞傳感去、深度攝像頭等），以產生更可靠、準確、全面的信息，精確地反映檢測對象的特性，消除信息的不確定性，提高信息的可靠性。
下面，我們來說說人機交互技術。
機器人在擁有基礎的自主定位導航技術之后，想要進一步發揮自身作用，還需要擁有人機交互的能力。人機交互技術能讓機器人進一步了解人類，了解用戶訴求，從而為用戶提供更個性化的服務。
目前，人機交互技術主要包含語音識別、語義理解、人臉識別、圖像識別、體感/手勢交互等技術。通過語音識別、合成、理解等技術，實現更精準的營銷和專屬服務。通過人臉識別，可幫助商家精準得識別用戶，并主動與用戶打招呼，提升用戶體驗……
人機交互技術的成熟，使其得到了很好的商業落地應用，在很多的AI平臺、機器人及C端產品中都能找到相應應用案例。
最后，就是環境交互技術。
環境交互技術就是解決機器人除了運動之外的其他動作，比如機械臂、物體抓取等。這就涉及到機器人怎么去抓？怎么樣去控制？以及怎么去操控？
機械臂涉及到機械、控制、計算機等，包含了機器人手指末端的利用、觸覺控制等等，這就需要傳感器來幫助識別。
智能分揀機器人技術在有了關鍵技術的輔助下，接下來就是產品類公司所要考慮的，如何找準用戶核心需求，快速找準市場定位，鋪貨市場，讓部分先行產品在“部分群體和市場率先應用”，進一步深入各個領域。
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