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智能轮椅的导航技术主要来源于机器人技术，但由于智能轮椅是以人为中心的控制系统，其导航又具有特殊性。除了需要解决导航过程中轮椅运行空间的环境模型建立，轮椅的定位以及路径规划等问题，还更应关注导航中的安全性以及与使用者的交互性。
1、环境感知
传感器是智能轮椅进行环境感知的主要手段。因此，为了尽可能准确地获取环境信息，智能轮椅上都配备了多种传感器。包括内部或外部编码器，超声波传感器，红外传感器，激光测距仪，碰撞传感器，摄像头等等。
智能轮椅通过多种传感器收集数据，利用信息融合算法将能够较准确地获得环境特征，为精确的导航提供可靠的依据。目前研究者们已经提出了多种信息融合算法，包括有加权平均法、贝叶斯估计、多贝叶斯方法、卡尔曼滤波、D-S证据推理、模糊逻辑、人工神经网络等。
2、自主导航
智能轮椅的全自主导航主要是解决“go-to goal”的问题。使用者通过人机界面给出目标点，由轮椅完成路径规划和路径跟踪。其导航技术主要采用自主移动机器人的相关技术。导航的方法很多，包括基于路标导航、基于地图导航、基于传感器导航和基于视觉导航等。导航系统通常是由其中一种或几种方式结合起来构成的。导航系统通过各种传感器检测环境信息，建立环境模型，确定轮椅的位置和方向，然后规划出安全有效的运动路径，并自主实现路径跟踪。在运动过程中，系统需要与使用者进行实时交互，根据目标点的变更实时调整运动路径。
3、半自主导航
半自主导航，也称为分享导航，主要是解决“where he/she wants to go”的问题，是智能轮椅导航研究中的重点。目前智能轮椅半自主导航主要关注于解决意图理解和安全避障的问题。
意图理解是指当轮椅处于环境较为复杂的情况下，根据自身的环境探测以及使用者的操纵指令给出合理的行动规划，或者通过人机交互的方式来给出几种选择以供使用者参考。Rolland系统采用了“暗示”的方法自动地从一种模式转换到另一种模式，而不需要使用者的干预。当使用者的指向不是障碍物时，轮椅会试图绕过它。但是该方法过于灵活，当稍微有些偏差时，轮椅都将试图躲避障碍物，而不是按照使用者的想法来接近它。另外还有类似的方法，但是对使用者的想法和意图考虑得较少。研究者给出的解决方案是当使用者操纵轮椅趋近于障碍物时，系统给出警报，并以最小的速度趋向目标；当达到警戒距离时，系统将强行停止轮椅运动，并通过人机界面提示使用者改变控制命令。
安全避障则是指在保证使用者操纵指令正确执行的情况下使轮椅避开障碍物，防止碰撞的发生。较为成功的避障技术是MVFH方法，它是应用在机器人上的快速避障方法的一种变形。该方法不是简单地选取障碍物密度低于阈值的最近方向，而是考虑了控制手柄的当前位置，通过权值均衡选择一条折中路线。该方法考虑了非点移动机器人的特性，通过动态运动窗来处理不可预测的机器人运动行为。在选择运动方向时，动态窗将给出接近于当前轮椅运动方向上一个范围内的建议方向，以便对当前运动作较小的修正。此外，AKH方法根据机器人的形状和尺寸，以及障碍物的空间位置来决定所选方向的可行性。采用避障模块则是将使用者的操纵命令作为避障方向的一个偏移值，操纵杆的方向命令决定了轮椅从哪个方向绕过障碍物。
