在传感器
避障范畴，选用单一的传感器丈量的作用并不抱负，在实践使用中往往需求选用其他类型的传感器进行补偿，才干完成对周围环境的勘探的最佳作用。当然，这就发生了多传感器信息的交融处理的问题，增大了信息处理的作业量和难度。
那么，除了这种传感器避障办法，还有许多的其他办法交融处理多种传感器信息，让全自主机器人完成完美避障，比方人工势场法避障操控法、含糊逻辑操控避障操控法、人工神经网络避障操控法、栅格法避障操控法以及声波避障操控法等。
人工势场避障操控法
人工势场避障操控法，是一种比较简略又新颖的做法，是另一种仿生学，模仿物理学中电势和电场力的概念，树立机器人作业空间中的虚拟势场，依照虚拟势场力方向，完成部分途径规划。
经过结构方针位姿引力场和妨碍物周围斥力场一起作用的人工势场，来查找势函数的下降方向，然后寻觅无磕碰途径。
听起来很玄乎，可是早现已有使用产品了，KhaTIb曾使用于移动机器人的导航上。可是并没有得到大规模使用。
因为即便关于简略环境很有用，可是都是在静态的研讨中得出的，而没有考虑妨碍物的速度和加速度的影响，所以在动态避障操控中，人工势场法避障操控不是很抱负。因为在杂乱的多妨碍环境中，不合理的势场数学方程简单发生部分极值点，导致机器人未抵达方针就中止运动，或许发生振动、摇摆等现象。
别的，传统的人工势场法着眼于得到一条能够避障的可行途径，还没有研讨出什么最优途径。
含糊逻辑操控避障法
含糊逻辑操控避障法呈现得并不晚，1965年美国的一位教授就提出过含糊逻辑的概念。1974年，英国伦敦大学一位教授使用含糊操控句子组成的含糊操控器操控锅炉和气轮机的运转获得成功，开端将含糊数学使用于主动操控范畴，包括机器人范畴。
因为不用创立可分析的环境模型，现在含糊逻辑办法在处理机器人避开妨碍物问题上己经有了许多的研讨作业。另一个共同长处也让用专家常识调整规矩成为可能，因为规矩库的每条规矩具有清晰的物理含义。
在含糊逻辑操控避障法中，含糊操控规矩是含糊操控的中心。当时研讨作业的新趋势之一是它的渐增实质，特别是在含糊操控规矩的主动生成方面，即连同主动含糊数据获取，给予算法在线含糊规矩学习才能，数据获取和规矩生成均主动履行。
人工神经网络避障操控法
人工神经网络是由许多单元（又称神经元），依照必定的拓扑结构相互连接而成的一种具有并行计算才能的网络系统，它具有较强的非线性拟合才能和多输入多输出一起处理的才能。用在机器人上，便是经过模仿人脑神经网络处理信息的方法，从另一个研讨视点来获取具有人脑那样的信息处理才能。
关于智能机器人来说，选用人工神经网络进行信息交融有一个最大优势，即可大规模地并行处理和分布式信息存储，具有杰出的自适应、自组织性，以及很强的学习功用、联想功用和容错功用，挨近人脑的信息处理形式。
栅格法避障操控法
这归于用启发式算法在单元中查找安全途径。赋予每个栅格一个通行因子后，途径规划问题就变成在栅格网上寻求两个栅格节点间的最优途径问题。查找进程多选用四叉树或八叉树表明作业空间。
栅格法以根本元素为最小栅格粒度，将地图进行栅格区分，比方根本元素坐落自在区取值为0，处在妨碍物区或包括妨碍物区为1，直到每个区域中所包括的根本单元全为0或全为1，这样在计算机中就较简单树立一幅可用于途径规划的地图。
栅格粒度越小，妨碍物的表明会越准确，也就更好避障。但往往会占用许多的贮存空间，并且算法也将按指数添加。
声波避障操控法
声波避障行为能够实时监测长间隔超声波传感器，为机器人查找开阔途径。当机器人离妨碍物还有必定间隔时，超声波传感器就能够检测到相关信息，并据此操控机器人脱离。
但是，超声波传感器对十分挨近的物领会勘探不到，这个间隔称为物理勘探盲区。在刚发射信号的时分，回来信号的阈值会被设定得很高以避免发射波直接触发接纳器，因而假如检测的间隔很短、阈值没有下降，回来信号现已抵达接纳器，这时接纳器会以为这个回来信号是刚宣布的信号然后回绝接纳，使超声波传感器构成一个勘探盲区，无法对近间隔物体勘探。
另一个缺陷是，假如在一个比较小的转弯视点上装置有滑润的外表，该外表能够将声纳波束向前反射，而不是反射回机器人。在这种情况下，因为没有回波回来，传感器就会发生一次漏报，机器人也会因而以为在自己行走的途径上没有妨碍物存在。此刻，声波避障行为不能得以触发，也就无法避障。
激光雷达避障操控法
近年来，激光雷达在移动机器人导航中的使用日益增多。这主要是因为根据激光的间隔丈量技能具有许多长处，特别是其具有较高的精度。
激光雷达与其它间隔传感器比较，能够一起考虑精度要求和速度要求，这一点特别适用于移动机器人范畴。此外，激光雷达不只能够在有环境光的情况下作业，也能够在黑私自作业，并且在黑私自丈量作用更好。不过，该传感器也有一些相应的缺陷，比方装置精度要求高、价格比较贵重等。
