与工业（专业）机器人相比，服务机器人面临未知的工作环境，不确定性较多。
因此，他们必须对周围环境有高效的感知。
、识别、理解、判断和行动能力。
机器人想要拥有高效的感知、识别、理解等能力，离不开这些关键技术的协助和帮助。
机器人常见的技术层有三个：定位导航、人机交互和环境交互技术。
首先我们来了解一下定位导航技术。
机器人想要完成自主定位导航，必须具备独立完成地图构建、准确识别每一个障碍物并及时有效避让的能力。
同时，它必须能够知道自己的位置和坐标，并向上层应用程序提供反馈，以协助定位和导航。
因此，这涉及到机器人的感知能力，需要“眼睛”（如激光雷达）帮助机器人感知周围环境，构造有效的地图数据，配合相应的算法，完成计算，实现自主定位导航。
激光雷达“眼”中的世界：如果按照自主定位导航技术实现的功能来划分，可以包括以下内容： 各部分在实际工作中紧密相连。
下图是一个典型的自主定位导航系统内部各组成部分的框架： 目前，市场上常见的辅助机器人完成自主定位导航的技术有激光SLAM和VSLAM，两者都有各自的特点。
自己的优势。
由于视觉解决方案更多地受到环境光的限制，激光雷达可以实时测量周围物体和障碍物的距离，而不受光线的影响。
此外，激光雷达的成本近年来逐渐下降，被认为是目前最具优势的传感方式。
计划。
未来，多传感器融合必然成为大势所趋。
融合多个传感器（如超声波、防摔、防碰撞传感、深度摄像头等）的传感数据，产生更可靠、准确、全面的信息，准确反映被检测物体的特征，消除检测不一致的情况信息的确定性，提高信息的可靠性。
接下来我们来说说人机交互技术。
机器人具备了基本的自主定位和导航技术后，如果想要进一步发挥作用，还需要具备与人类交互的能力。
人机交互技术让机器人进一步了解人类和用户需求，从而为用户提供更加个性化的服务。
目前，人机交互技术主要包括语音识别、语义理解、人脸识别、图像识别、体感/手势交互等技术。
通过语音识别、合成、理解等技术，可以实现更精准的营销和专属服务。
通过人脸识别，可以帮助商家准确识别用户、主动问候用户、提升用户体验……人机交互技术的成熟，使其成为良好的商业应用。
在很多AI平台、机器人以及C端产品中都可以找到相应的应用案例。
最后是环境交互技术。
环境交互技术是解决机器人除了运动之外的其他动作，比如机械臂、物体抓取等，这就涉及到如何捕捉机器人？如何控制呢？以及如何控制呢？机械臂涉及机械、控制、计算机等，包括机器人手指末端的使用、触觉控制等，都需要传感器来帮助识别。
在关键技术的辅助下，产品企业接下来要考虑的是如何识别用户的核心需求，快速找到市场定位，传播市场，让一些开创性的产品“首先在一些群体和市场得到应用”。
深入每个领域。