如何實現移動機器人在不確定環境中自主定位導航，一直都是機器人行業研究的一大核心課題，SLAM導航技術，是最重要的一條途徑。

　　一、什么是SLAM

　　伴隨著技術的發展，在AGV基礎上提出了新的概念——AMR（自主移動機器人），AMR更強調機器人的自主性和靈活性。

　　什么是AMR，擁有SLAM自主導航技術的移動機器人稱為AMR，在許多工業場景中，兼具柔性化與智能化的AMR被認為是移動機器人迭代的必然趨勢。

　　那么，到底什么是SLAM技術呢？簡單來說，SLAM技術是指機器人在未知環境中，完成定位、建圖、路徑規劃的整套流程。即機器人通過傳感器獲取環境信息，系統根據獲取的信息，求解自身方位并確定環境地圖。

　　SLAM（Simultaneous Localization and Mapping），即時定位與地圖構建），自1988年被提出以來，主要用于研究機器人移動的智能化。

　　對于完全未知的室內環境，SLAM技術可以幫助機器人構建室內環境地圖，助力機器人的自主行走。最可能大規模落地應用的SLAM技術，是自主移動機器人導航技術的發展方向。

　　將SLAM自主導航技術應用于物流機器人中，能保證機器人高度的智能化及強大的環境適應能力，從而有效提升企業物流效率，降低生產成本。SLAM導航方式適應性強，周圍環境的改變對導航沒有任何影響，充分展現了車輛的靈活性及擴展性，亦可根據?況需求定制各種接駁方案。

　　SLAM技術完全依賴環境中的豐富自然特征自主定位和導航。物流倉儲環境較為復雜，且機器人需要完成較多的工作，因此其位置信息將不斷發生變化，利用SLAM技術，可完成機器人自主定位、對目標進行有效跟蹤和操作、實現自主路徑規劃和導航、自動避開障礙物等操作，可大幅提高倉儲系統的智能性和自主性，提升移動搬運機器人應用的廣度和深度。

　　值得注意的是，SLAM系統的傳感器受自身精度等因素影響，其獲取的信息會存在一定誤差，因此還必須對環境路標進行有效觀測，通過獲取的環境路標信息，對機器人位姿進行矯正。

　　SLAM的不確定性是SLAM技術中的最主要問題，造成構建地圖不夠精確的主要原因有兩點：一是機器人自身配備的傳感器受精度等因素影響，造成其獲取的信息與真實值有一定誤差；二是外界如環境噪聲產生的干擾導致的誤差。

　　SLAM技術中對不確定的環境信息是通過概率計算的方法進行估算處理，現階段常用的有卡爾曼濾波算法和基于粒子濾波的算法。抑或是采用多傳感器獲取信息，并將數據進行融合，提高測量準確度，

　　但是，無論如何，SLAM自主導航技術應用于物流機器人中，能保證機器人高度的智能化及強大的環境適應能力，從而有效提升企業物流效率，降低生產成本，slam的后期爆發潛力讓人無法忽視。

　　逐漸不依賴于輔助導航標志，更高柔性、更高精度、更強適應性是導航導引技術發展方向，SLAM是其重要途徑。

　　二、兩大分類

　　簡單地說，SLAM分為激光SLAM（2D或3D）和視覺SLAM兩大類。

　　其實，不至兩類，還有更多。不過，在未來的各類SLAM算法導航中，基于激光雷達的激光SLAM和基于機器視覺的視覺SLAM（VSLAM）兩種研究最多，也最可能大規模落地。

　　視覺SLAM（V-SLAM）

　　簡單說來就是對機器人周邊的環境進行光學處理，先用攝像頭進行圖像信息采集，將采集的信息進行壓縮，然后將它反饋到一個由神經網絡和統計學方法構成的學習子系統，再由學習子系統將采集到的圖像信息和機器人的實際位置聯系起來，完成機器人的自主導航定位功能。

　　激光SLAM(Lidar SLAM)

　　指利用激光雷達作為傳感器，獲取地圖數據，使機器人實現同步定位與地圖構建，就技術本身而言，經過多年驗證，已相當成熟。

　　激光雷達具有指向性強的特點，使得導航的精度得到有效保障，能很好地適應室內環境。但是，Lidar SLAM卻并未在機器人室內導航領域有出色表現，原因就在于激光雷達的價格過于昂貴，這一瓶頸問題亟待解決。

　　三、風頭正勁V-SLAM

　　無論是物流機器人公司海康機器人、快倉、極智嘉還是商用機器人公司諾亞、小覓智能等都有視覺SLAM導航技術方案……

　　靈動科技的倉儲機器人使用了視覺定位導航(V-SLAM)與環境理解（CV）技術，以攝像頭為主要傳感器，通過深度學習神經網絡進行環境感知，實現了VSLAM三維地圖構建、360°避障、自主規劃路線。

　　馬路創新推出新一代視覺導航技術v-slam2.0，已經做到了純視覺且不受地紋影響。

　　是什么在推動視覺導航V-SLAM的發展？為何企業紛紛開始發展視覺導航方案。

　　成本是一個最大的因素，世界頂級的視覺傳感器（工業相機）產品售價約為人民幣3000元，是同等級的激光雷達產品售價的10-20%。而較低的制造成本意味著較低的產品價格，對提升企業產品競爭力或終端客戶投資回報周期都更加利好。

　　目前，國內激光雷達企業已經可以部分完成進口替代，不遠的將來，可能在成本上具有優勢。萬集科技自2010年開始自研激光雷達，并在2012年實現正式量產。萬集與行業內多家企業進行了產品聯合測試，用于導航的激光雷達和用于避障的激光雷達產品性能得到了廣泛認可，其中激光叉車導航雷達，率先實現進口替代。

　　星秒科技研發的高性能激光雷達產品。采用時間飛行（TOF）原理設計，通過對激光脈沖反射過程的精密時間測量，獲得高精度的距離信息，配合電機旋轉完成對周圍環境的二維掃描。

　　但是，在相當長的時間來，視覺SLAM有成本優勢，通過近年來移動機器人企業的產品發展動向與市場關注熱度，可以發現視覺SLAM的后期爆發潛力讓人無法忽視。

　　視覺紋理導航的硬件成本較低，定位精確。缺點是運行的地面需要有紋理信息，當運行場地面積較大，繪制導航地圖的時間相比激光導航長。

　　四、應用現狀

　　盡管AMR產品在應用層面已經逐步成熟，但是，SLAM自主導航技術現階段還是存在一定局限。

　　激光SLAM導航的優點是技術成熟，能夠靈活規劃路徑，定位精度高，行駛路徑靈活多變，施工較為方便。缺點是制作成本及價格相對較高，探測范圍有限制，主要被應用在室內環境；地圖缺乏語義信息，限制了復雜環境下的可拓展性應用。

　　視覺SLAM導航的優點是無傳感器探測距離限制，路徑規劃靈活，定位精度高，施工方便，室內外環境下均能開展工作，成本低，地圖可提取語義信息，復雜環境中的復用性高。缺點同樣存在，對光的依賴程度高，在暗處或者一些無紋理區域需要借助輔助傳感器。當運行場地面積較大，繪制導航地圖的時間相比激光導航長。

　　視覺SLAM盡管普遍看好，但事實上真正落地應用視覺方案的企業還不算多，大多數公司采取的是多種類型的混合導航技術，例如視覺傳感搭配激光SLAM進行工作，以此進行優勢互補，但混合導航中的視覺SLAM的實際作用難以考證。

　　究其原因，還是受制于視覺導航算法的開發難度，利用視覺導引快速準確地實現路標識別這一技術，仍處于瓶頸階段。

　　圖像處理本身就是一門很深的學問，基于非線性優化的地圖構建也非常復雜和耗時，且在實際環境中還需要通過優化和改進現有的視覺SLAM框架，使得視覺導航技術僅被應用于較小空間中。

　　目前自動化流水生產線的視覺系統，定位精度可以精確到0.1mm，但是基于無固定參照的純視覺導航AMR，定位精度約為10mm，仍然有待提高。

　　經過近年的技術沉淀，擁有視覺技術的移動機器人企業正在不斷突破和創新。隨著視覺技術在移動機器人上的應用日臻成熟，V-SLAM導航未來有望成為移動機器人導航技術的主流方案之一。

　　對國內企業來說，不管是激光雷達還是視覺元件，都沒有達到市場化要求的技術和成本，大面積使用還不成熟。

　　五、系統拓展

　　技術推動產品，產品推動場景。SLAM系統拓展性強，與現代技術的融合能力高。

　　隨著通信設備/處理器等周邊配套設施的不斷完善，視覺SLAM導航模塊正飛速進步，視覺導航與計算機連接可以實現大規模的調度任務，而視覺導航技術與5G及云端系統的融合也將更進一步。

　　視覺SLAM與5G的結合是完美的，未來如果能夠將圖像信息通過高速網絡傳輸到云端做邊緣計算或傳輸到服務器做并行計算，可以進一步大幅提高視覺導航的性能。

　　視覺SLAM信息獲取能力強大，也更具有系統拓展性。充分結合了5G確定性網絡的大帶寬、低時延、高可靠等特性，具有廣闊的復制推廣前景.

　　未來，5G、AI、云計算、IoT等新技術與SLAM融合，將給AMR行業帶來翻天覆地的變化。