机器人发展到现在，有一个必备的基本属性：主动回避障碍。这可以说是自主移动机器人的一个基本的安全运动要求，也是机器人能否实现自主作业的关键。
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。
简而言之，避障就是机器人识别环境、避让障碍物、实现畅行的基本要求。
之前关于避障问题的研究大致分为两类：基于模型的规划法和基于传感器的反应式避障法。基于模型的规划法，以环境模型为基础进行全局无碰路径规划，可方便地搜索到全局目标。不过，需要建立在静态不变的环境下。基于传感器的反应式避障法不需事先进行规划，而是让机器人直接响应环境变化，应用传感器探测的环境数据实现实时回避障碍，因而具有快速、实时、高效的特点，但是容易丧失目标甚至有掉入局部陷阱区域，现在的做法一般结合了两者。
而这里面，就不得不提及机器人的神经——传感器了。人类除了实际存在的感官，时不时还有第六感来帮忙。而机器人只能依靠传感器。传感器技术在移动机器人避障中起着十分重要的作用，它们需要帮助机器人获取周围环境信息，包括障碍物的尺寸、形状和位置等信息，然后计算出与障碍物距离，最后成功躲避。
其实，对于环境的探测技术如按传感器性质划分主要可分为视觉和非视觉两种。用视觉系统避障可以获得较完整的环境信息，但图像处理运算工作量较大、对设备和数据处理的技术及成本较高。相对而言，超声传感器、激光传感器、红外传感器这些非视觉类传感器，成本低、数据处理技术相对简单。
目前，避障使用的传感器主要有超声传感器、激光传感器、视觉传感器、红外传感器等。今天主要来对比一下它们的优劣。
超声波传感器
定义：超声波传感器是将超声波信号转换成其他能量信号（通常是电信号）的传感器。
原理：超生波传感器检测距离原理是测出发出超声波至再检测到发出的超声波的时间差，同时根据声速计算出物体的距离。
优点：它具有频率高、波长短、绕射现象小，特别是方向性好、能够成为射线而定向传播等特点。成本低，实现方法简单，技术成熟，是移动机器人中常用的传感器。
缺点：一般作用距离较短，普通的有效探测距离都在5-10m之间，而且会有一个最小探测盲区，一般在几十毫米。
激光传感器
定义：激光测距传感器，从字面上看与激光和距离有关，其实就是利用激光来测量到被测物体的距离或者被测物体的位移等参数。
原理：比较常用的测距方法原理是这样的：脉冲激光器发出持续时间极短的脉冲激光，经过待测距离后射到被测目标，回波返回，由光电探测器接收。然后，根据主波信号和回波信号之间的间隔，即激光脉冲从激光器到被测目标之间的往返时间，就可以算出待测目标的距离。
优点：能实现无接触远距离测量，速度快，精度高，量程大，抗光、电干扰能力强等。
缺点：由于光速很快，使得在测小距离时光束往返时间极短，因此这种方法不适合测量精度要求很高的（亚毫米级别）距离，一般若要求精度非常高，常用三角法、相位法等方法测量。
视觉传感器
定义：视觉传感器是指利用光学元件和成像装置获取外部环境图像信息的仪器，通常用图像分辨率来描述视觉传感器的性能。
原理：视觉传感器能捕获光线的数以千计的像素，捕获图像之后，视觉传感器将其与内存中存储的基准图像进行比较，以做出分析。
优点：探测范围广、获取信息丰富。距离和位置都不会影响视觉传感器做出判断。
缺点：在图像处理中，边缘锐化、特征提取等图像处理方法计算量大，实时性差，对处理机要求高。且不能检测到玻璃等透明障碍物的存在，另外受视场光线强弱、烟雾的影响很大。
红外传感器
定义：红外传感器是指用红外线为介质的测量系统，一般测距是基于三角测量原理。
原理：按照一定的角度发射红外光束，当遇到物体以后，光束会反射回来，反射回来的红外光线被CCD检测器检测到以后，会获得一个偏移值然后利用三角关系几何计算出传感器到物体的距离。
优点：不受可见光影响，白天黑夜均可测量，角度灵敏度高、结构简单、价格较便宜，可以快速感知物体的存在。
缺点：受环境影响很大，物体的颜色、方向、周围的光线都能导致测量误差，测量不够精确。
由于采用单一的传感器对环境信息的测量不够理想，因而在实际应用中往往需要采用其他类型的传感器进行补偿，以实现对周围环境的探测。
可见，并没有哪种就更好，只有更适合的。
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