激光雷达技术突破将带动AGV迎来大规模应用

　　AGV机器人的一个重要标志就是自主导航，从最初开始的磁条导航，到现在的激光导航，GPS辅助导航，惯性导航一直发展，各种导航技术都还有优缺点，目前，各种导航设备及传感器都需要分开安装，单独进行数据处理和调试，没有一个完美的整合的解决方案。

港口AGV机器人

　　惯性导航系统（INS）是一种不依赖于外部信息、不易受到干扰的自主式导航系统。惯性导航通过测量载体在惯性参考系的加速度，自动进行积分运算，获得载体的瞬时速度和瞬时位置数据，且把它变换到导航坐标系中，从而得到在导航坐标系中的速度、偏航角和位置等信息。

　　其优势在于给定了初始条件后，不需要外部参照就可确定当前位置、方向及速度。适用于各种复杂地理环境和外界干扰下的精确定位和定向，且能不断测量位置的变化，精确保持动态基准。

苏宁的AGV小车

　　例如，苏宁的送货机器人和AGV小车采用的便是一种名为多线激光雷达+GPS+惯导等多传感器融合的定位方式。

　　该技术首先是激光雷达进行环境建图，获得先验点云地图，通过GPS和惯性导航初步确定机器所在的全球位置，再通过激光雷达扫描数据与先验点云地图匹配，获得更为精准的全球位置，实现精准定位和自主导航。在感知层面，激光雷达融合视觉，实时识别周围的行人、车辆和障碍物，为规划出最优绕行路径提供依据等。

　　不过，苏宁方面也表示，虽然惯性导航技术定位精准、地面处理工作量小、路径灵活性强，但制造成本较高，导引的精度和可靠性与陀螺仪的制造精度，及其后续信号处理密切相关。总之，一种技术手段不能解决所有问题，当前机器人自主导航普遍采用了多种技术组合的模式，以实现优势互补。

激光雷达

　　最近几年，随着SLAM技术的逐渐成熟，AGV机器人的定位导航也变得更加精准。所谓SLAM（Simultaneous Localization and Mapping），即同步定位与地图构建，最早在机器人领域提出。

　　它指的是：机器人从未知环境的未知地点出发，在运动过程中通过重复观测到的环境特征定位自身位置和姿态，再根据自身位置构建周围环境的增量式地图，从而达到同时定位和地图构建的目的。由于SLAM的重要学术价值和应用价值，一直以来都被认为是实现全自主移动机器人的关键技术。

　　目前主流的SLAM有两种，一种是视觉SLAM，一种是基于激光雷达的SLAM（Lidar SLAM），通常采用2D或3D激光雷达（也叫单线或多线激光雷达）。

目前常见的AGV导航方式优缺点分析

　　有分析认为，目前，以导航技术来区别，AGV分为三类：磁条、二维码和激光。而眼下，磁条导航的市场在萎缩，二维码的技术已经成熟，同时也是一个饱和竞争市场，激光还能解决人机协作，当激光雷达国产化，大幅降低成本后，国产AGV机器人产业的高增长将带来进口替代机会，尤其在以激光雷达为主的导航领域。

　　反过来，随着国内厂商在核心传感器领域的技术突破，激光雷达、电机驱动、电池、控制器等带动AGV整体成本的下降，也将进一步促使AGV迎来大规模应用。