目前市面上绝大多数的移动机器人生产商都选用SLAM这种导航方式，相关的技术也已经很成熟。SLAM的导航方式很好的避免了此前AGV对外部环境的依赖，比如必须要安裝导轨、磁条等輔助设备等，这种运行方式在一定程度上对机器人的活动范围有一定约束，也不利生产线的临时调整。
SLAM自主导航的方式主要有二种，一种是根据激光LiDAR传感器的方式，激光LiDAR传感器快速扫描周边的环境，随后产生地图进行导航。另一种是视觉导航，运用摄像头，对周边的图象进行采集，利用算法生成地图以及运行路径。两种方式各有优势。
视觉导航Visual SLAM
视觉导航 是一种基于计算机视觉的技术，主要用于室内的定位导航。基本原理是通过视觉摄像机拍攝周边的图像，然后计算出周围环境的位置和方向，也就是对未知的环境进行地图搭建，就可以协助移动机器人导航。
视觉导航的优势是：摄像头成本相对较低，并且可以通过图像分辨出周围物体的纹路，进而鉴别出人、动物或别的物体。
但是，视觉在运算的过程需要很多的硬件资源，图像占的存储空间大，计算起來比较复杂，开发的难度也比较大。除此之外，视觉系统非常容易遭受光线的影响而产生错误的影象，比如在较暗的环境下不易鉴别环境。
激光导航LiDAR SLAM
激光导航的方式是通过多个激光传感器收发器照亮物体，从而测量到物体的距离。光的传播速度很快，所以需要高性能的激光传感器才可以测出目标的精确距离。
总体来说，激光导航更迅速准确，但成本也更高。而视觉导航更具有成本效益，并具备3D地图的潜力，但运作速度要比激光慢，精准度上也不如激光。在现阶段发展的移动机器人中，底层核心技术的发展确实是非常重要的，相信在未来，随着机器人底盘技术的不断成熟，我们将会再更多公共场所看到移动机器人灵活的身姿。