机器人导航系统在现代工业中扮演着越来越重要的角色，同时也是最近人工智能技术的研究热点之一。这种系统要求机器人具有自主导航能力，能够适应复杂而多变的环境。
当前机器人导航系统的核心是位置识别和路径规划，其中位置识别是导航系统的关键步骤。传统的位置识别技术包括gps、激光雷达和视觉识别等，但它们往往不能同时满足高精度、高效率和多环境的要求。因此，信息融合作为一种新的位置识别技术被广泛研究。
信息融合方法基于多种传感器技术，通过将不同传感器获得的信息进行统合、优化和处理，从而提高位置识别的准确性和鲁棒性。而模糊控制作为信息融合的关键技术，能够有效地处理模糊或不确定的传感器信息，提高位置识别的正确率和鲁棒性。
机器人导航系统中的信息融合与模糊控制技术可以通过以下步骤进行实现：首先，通过多传感器获取机器人所处位置的多维信息；然后，通过模糊推理将得到的信息转化为模糊或不确定的知识表达式；接着，基于模糊控制算法，将模糊知识转化为控制规则，实现位置识别和路径规划等导航任务。
除了位置识别和路径规划，机器人导航系统还需要具备避障能力。信息融合技术同样可以有效提高机器人的避障能力。基于信息融合的避障方法主要利用多传感器信息和模糊控制技术，将避障问题转化为控制问题，从而实现机器人的自主避障。
总之，信息融合和模糊控制技术是现代机器人导航系统不可或缺的关键技术。未来随着人工智能技术的快速发展，信息融合和模糊控制技术的应用将更加广泛和深入，为机器人导航系统的发展带来前所未有的机遇。