用于机器人感知周围环境，包括地图构建、障碍物检测、人脸识别等。通过传感器和摄像头获取数据，并将数据处理为机器人可理解的形式。

用于规划机器人的运动路径。运动规划算法可以基于环境感知结果生成地图，通过最短路径、避障等算法生成机器人的运动轨迹。

该算法负责确定机器人当前的位置和姿态，以便于进行路径规划和避障。包括 GPS 定位算法、惯性导航算法、视觉 SLAM 算法等。

该算法负责检测机器人周围的障碍物，并决定机器人的运动方向以避开这些障碍物。包括基于激光雷达的 SLAM 算法、基于视觉传感器的视觉 SLAM 算法、基于深度学习的避障算法等。

用于控制机器人执行运动规划算法生成的轨迹，实现运动控制。可以控制机器人的速度、转向、加速度等运动参数。

用于根据环境感知和任务要求，决定机器人的动作。可以根据任务要求，制定巡逻巡检路线，或者在特定情况下，根据环境感知和任务要求，做出相应的决策。

该算法负责将配送任务分配给不同的机器人，并优化任务分配方案，以便最大化整个系统的效率和性能。常见的任务分配算法包括最大化流算法、贪心算法、遗传算法等。

自动巡逻巡检机器人控制算法的功能包括环境感知、运动规划、运动控制和决策，可以让机器人根据任务要求，在不同的环境下实现自主巡逻巡检，提高工作效率和准确性。