Debido a la alta estabilidad y adaptabilidad, los robots cuadrúpedos son actualmente muy discutidos en el campo de la robótica. Para superar el complicado entorno, ya sea interior o exterior, los robots cuadrúpedos deben estar configurados con un sistema de percepción del entorno, que generalmente contiene LiDAR o un sensor de visión, y se implementa SLAM (Localización y Mapeo Simultáneos). En este artículo, se establecen primero las plataformas experimentales comparativas, que incluyen un robot cuadrúpedo y un vehículo, con LiDAR y un sensor de visión. En segundo lugar, se investigan por separado SLAM de un solo sensor, que incluye LiDAR SLAM y Visual SLAM, para resaltar sus ventajas y desventajas. Luego, se aborda SLAM de múltiples sensores basado en LiDAR y visión para mejorar el rendimiento de la percepción ambiental. En tercer lugar, se emplea el YOLOv5 mejorado (You Only Look Once) al agregar ASFF (fusión de características espaciales adaptativas) para realizar el procesamiento de imágenes del reconocimiento de gestos y lograr la interacción humano-máquina. Finalmente, se discute el desafío del sistema de percepción del entorno para robots móviles basado en la comparación entre robots con ruedas y robots con patas. Esta investigación proporciona una visión sobre la percepción del entorno de los robots con patas.