一、slam激光导航原理？

原理相对简单⼀些。在叉车AGV⾏驶路线周围⼀定距离间隔位置布置反射板，叉车AGV上的激光扫描仪发射激光束，同时采集由反射板反射回来的激光束。

根据反射回来的多个激光束数据可以确定叉车AGV在环境中当前的位置和航向，并配合运动控制器，控制算法来实现叉车AGV的⾃动⾏驶。

二、slam导航是什么？

slam导航是指在用于虚拟现实或增强现实的导航、建立地图和里程计中，同时定位和建图(SLAM)是在构建或更新未知环境的地图的同时，跟踪地图中特征点的位置的计算问题。

一、什么是SLAM

伴随着技术的发展，在AGV基础上提出了新的概念——AMR（自主移动机器人），AMR更强调机器人的自主性和灵活性。

什么是AMR，拥有SLAM自主导航技术的移动机器人称为AMR，在许多工业场景中，兼具柔性化与智能化的AMR被认为是移动机器人迭代的必然趋势。

那么，到底什么是SLAM技术呢？简单来说，SLAM技术是指机器人在未知环境中，完成定位、建图、路径规划的整套流程。即机器人通过传感器获取环境信息，系统根据获取的信息，求解自身方位并确定环境地图。

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping），即时定位与地图构建），自1988年被提出以来，主要用于研究机器人移动的智能化。

对于完全未知的室内环境，SLAM技术可以帮助机器人构建室内环境地图，助力机器人的自主行走。最可能大规模落地应用的SLAM技术，是自主移动机器人导航技术的发展方向。

将SLAM自主导航技术应用于物流机器人中，能保证机器人高度的智能化及强大的环境适应能力，从而有效提升企业物流效率，降低生产成本。SLAM导航方式适应性强，周围环境的改变对导航没有任何影响，充分展现了车辆的灵活性及扩展性，亦可根据⼯况需求定制各种接驳方案。

SLAM技术完全依赖环境中的丰富自然特征自主定位和导航。物流仓储环境较为复杂，且机器人需要完成较多的工作，因此其位置信息将不断发生变化，利用SLAM技术，可完成机器人自主定位、对目标进行有效跟踪和操作、实现自主路径规划和导航、自动避开障碍物等操作，可大幅提高仓储系统的智能性和自主性，提升移动搬运机器人应用的广度和深度。

值得注意的是，SLAM系统的传感器受自身精度等因素影响，其获取的信息会存在一定误差，因此还必须对环境路标进行有效观测，通过获取的环境路标信息，对机器人位姿进行矫正。

SLAM的不确定性是SLAM技术中的最主要问题，造成构建地图不够精确的主要原因有两点：一是机器人自身配备的传感器受精度等因素影响，造成其获取的信息与真实值有一定误差；二是外界如环境噪声产生的干扰导致的误差。

SLAM技术中对不确定的环境信息是通过概率计算的方法进行估算处理，现阶段常用的有卡尔曼滤波算法和基于粒子滤波的算法。抑或是采用多传感器获取信息，并将数据进行融合，提高测量准确度，

但是，无论如何，SLAM自主导航技术应用于物流机器人中，能保证机器人高度的智能化及强大的环境适应能力，从而有效提升企业物流效率，降低生产成本，slam的后期爆发潜力让人无法忽视。

逐渐不依赖于辅助导航标志，更高柔性、更高精度、更强适应性是导航导引技术发展方向，SLAM是其重要途径。

二、两大分类

简单地说，SLAM分为激光SLAM（2D或3D）和视觉SLAM两大类。

其实，不至两类，还有更多。不过，在未来的各类SLAM算法导航中，基于激光雷达的激光SLAM和基于机器视觉的视觉SLAM（VSLAM）两种研究最多，也最可能大规模落地。

视觉SLAM（V-SLAM）

简单说来就是对机器人周边的环境进行光学处理，先用摄像头进行图像信息采集，将采集的信息进行压缩，然后将它反馈到一个由神经网络和统计学方法构成的学习子系统，再由学习子系统将采集到的图像信息和机器人的实际位置联系起来，完成机器人的自主导航定位功能。

激光SLAM(Lidar SLAM)

指利用激光雷达作为传感器，获取地图数据，使机器人实现同步定位与地图构建，就技术本身而言，经过多年验证，已相当成熟。

激光雷达具有指向性强的特点，使得导航的精度得到有效保障，能很好地适应室内环境。但是，Lidar SLAM却并未在机器人室内导航领域有出色表现，原因就在于激光雷达的价格过于昂贵，这一瓶颈问题亟待解决。

三、风头正劲V-SLAM

无论是物流机器人公司海康机器人、快仓、极智嘉还是商用机器人公司诺亚、小觅智能等都有视觉SLAM导航技术方案……

灵动科技的仓储机器人使用了视觉定位导航(V-SLAM)与环境理解（CV）技术，以摄像头为主要传感器，通过深度学习神经网络进行环境感知，实现了VSLAM三维地图构建、360°避障、自主规划路线。

马路创新推出新一代视觉导航技术v-slam2.0，已经做到了纯视觉且不受地纹影响。

是什么在推动视觉导航V-SLAM的发展？为何企业纷纷开始发展视觉导航方案。

成本是一个最大的因素，世界顶级的视觉传感器（工业相机）产品售价约为人民币3000元，是同等级的激光雷达产品售价的10-20%。而较低的制造成本意味着较低的产品价格，对提升企业产品竞争力或终端客户投资回报周期都更加利好。

目前，国内激光雷达企业已经可以部分完成进口替代，不远的将来，可能在成本上具有优势。万集科技自2010年开始自研激光雷达，并在2012年实现正式量产。万集与行业内多家企业进行了产品联合测试，用于导航的激光雷达和用于避障的激光雷达产品性能得到了广泛认可，其中激光叉车导航雷达，率先实现进口替代。

星秒科技研发的高性能激光雷达产品。采用时间飞行（TOF）原理设计，通过对激光脉冲反射过程的精密时间测量，获得高精度的距离信息，配合电机旋转完成对周围环境的二维扫描。

但是，在相当长的时间来，视觉SLAM有成本优势，通过近年来移动机器人企业的产品发展动向与市场关注热度，可以发现视觉SLAM的后期爆发潜力让人无法忽视。

视觉纹理导航的硬件成本较低，定位精确。缺点是运行的地面需要有纹理信息，当运行场地面积较大，绘制导航地图的时间相比激光导航长。

三、slam导航和激光导航区别？

SLAM技术被广泛运用于机器人、无人机、无人驾驶、AR、VR等领域，依靠传感器可实现机器的自主定位、建图、路径规划等功能。由于传感器不同，SLAM的实现方式也有所不同，按传感器来分，SLAM主要包括激光SLAM和视觉SLAM两大类。其中，激光SLAM比视觉SLAM起步早，在理论、技术和产品落地上都相对成熟。基于视觉的SLAM方案目前主要有两种实现路径，一种是基于RGBD的深度摄像机，比如Kinect；还有一种就是基于单目、双目或者鱼眼摄像头的。视觉SLAM目前尚处于进一步研发和应用场景拓展、产品逐渐落地阶段。

激光SLAM，是目前最稳定、最主流的定位导航方法。

视觉SLAM是基于视觉的定位与建图。随着计算机视觉的迅速发展，视觉SLAM因为信息量大，适用范围广等优点受到广泛关注。

（1）基于深度摄像机的视觉SLAM，跟激光SLAM类似，通过收集到的点云数据，能直接计算障碍物距离；

（2）基于单目、鱼眼相机的视觉SLAM方案，利用多帧图像来估计自身的位姿变化，再通过累计位姿变化来计算距离物体的距离，并进行定位与地图构建。

下面就简单从几个方面对比了一下激光SLAM和视觉SLAM。

1.成本

激光雷达成本相对来说比较高，但国内也有低成本激光雷达（RPLIDAR）解决方案。视觉SLAM主要是通过摄像头来采集数据信息，跟激光雷达一对比，摄像头的成本显然要低很多。但激光雷达能更高精度的测出障碍点的角度和距离，方便定位导航。

2.应用场景

从应用场景来说，视觉SLAM的应用场景要丰富很多。视觉SLAM在室内外环境下均能开展工作，但是对光的依赖程度高，在暗处或者一些无纹理区域是无法进行工作的。而激光SLAM目前主要被应用在室内，用来进行地图构建和导航工作。

3.地图精度

激光SLAM在构建地图的时候，精度较高，思岚科技的RPLIDAR系列构建的地图精度可达到2cm左右；视觉SLAM，比如常见的，大家也用的非常多的深度摄像机Kinect，（测距范围在3-12m之间），地图构建精度约3cm；所以激光SLAM构建的地图精度一般来说比视觉SLAM高，且能直接用于定位导航。

4.易用性

激光SLAM和基于深度相机的视觉SLAM均是通过直接获取环境中的点云数据，根据生成的点云数据，测算哪里有障碍物以及障碍物的距离。但是基于单目、双目、鱼眼摄像机的视觉SLAM方案，则不能直接获得环境中的点云，而是形成灰色或彩色图像，需要通过不断移动自身的位置，通过提取、匹配特征点，利用三角测距的方法测算出障碍物的距离。

5.安装方式

雷达最先开始应用于军事行业，后来逐渐民用。被大家广泛知晓最先应该是从谷歌的无人车上所知道的。当时Velodyne雷达体积、重量都较大，应用到一些实际场景中显然不适合。比如无人机、AR、VR这种，本身体积就很小，再搭载大体积的激光雷达的话，根本无法使用，也影响美感和性能。所以视觉SLAM的出现，利用摄像头测距，弥补了激光雷达的这一缺点，安装方式可以随着场景的不同实现多元化。

四、机器人slam导航学习

深入探讨机器人SLAM导航学习

随着人工智能技术的快速发展，机器人领域的应用也越来越广泛。其中，SLAM导航技术在机器人领域扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨机器人SLAM导航学习的相关知识，带您了解这项技术的核心原理和应用场景。

什么是机器人SLAM导航？

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）即同时定位与地图构建，是指机器人在未知环境中实时地构建地图并确定自身位置的能力。SLAM导航技术基于传感器数据和算法，帮助机器人实现自主导航、避障和路径规划等功能。通过SLAM导航，机器人能够在复杂环境中精准地定位自身，完成各类任务。

SLAM导航的核心原理

SLAM导航主要依赖于传感器数据的采集和处理。机器人通过激光雷达、相机等传感器实时地获取周围环境的数据，并利用算法对这些数据进行处理和分析，从而构建地图并确定自身位置。常用的SLAM导航算法包括激光SLAM、视觉SLAM等，它们在不同场景下具有各自的优势和局限性。

机器人SLAM导航的应用场景

机器人SLAM导航技术被广泛应用于各个领域，如智能家居、物流仓储、无人驾驶等。在智能家居领域，机器人通过SLAM导航可以实现室内环境的自主清扫和定点送货等功能；在物流仓储领域，机器人可以通过SLAM导航实现货物的搬运和仓库管理；在无人驾驶领域，SLAM导航则是实现车辆自主导航和避障的核心技术之一。

如何学习机器人SLAM导航？

想要深入学习机器人SLAM导航技术，首先需要掌握相关的数学和算法知识，如线性代数、概率论、最优化等。同时，熟悉ROS（Robot Operating System）等机器人开发平台也是必不可少的。此外，还可以通过参加相关的培训课程和实践项目来提升自己的SLAM导航技能。

结语

机器人SLAM导航作为机器人领域中一项关键技术，不仅有着广泛的应用前景，也为我们带来了更多的机遇和挑战。通过不断地学习和探索，我们可以更好地应用SLAM导航技术，推动机器人技术的发展，实现更多智能化的应用场景。

五、slam导航激光的作用？

SLAM具有广泛的应用范围，其工业用途主要集中在AGV叉车领域。随着制造业和电子商务仓储领域对灵活处理的需求不断增加，SLAM导航迎来了广阔的市场。通过在AGV叉车上使用SLAM，可以消除预先铺设任何轨道的需要，便于工厂生产线的升级和导航路线的改变，以避免实时障碍，具有强大的环境适应性强，更好地实现多台AGV叉车的协调控制。目前，中国的一些AGV公司已开始将SLAM技术应用于AGV。如凌鸟新推出的金丝雀L100，采用SLAM导航技术，精致小巧的身型刚上市就获得了如潮水一般的好评！

曾经有人说无人驾驶汽车和机器人离开了SLAM，就像手机离开了WIFI和数据网络一样。 SLAM技术体现了AGV叉车的先进性，可用性，可靠性和智能性。相信未来的SLAM技术将应用于更多的机器人。

六、slam激光导航优缺点？

优点：

（1）基于深度摄像机的视觉SLAM，跟激光SLAM类似，通过收集到的点云数据，能直接计算障碍物距离。

（2）基于单目、鱼眼相机的视觉SLAM方案，利用多帧图像来估计自身的位姿变化，再通过累计位姿变化来计算距离物体的距离，并进行定位与地图构建。

缺点：

在探测范围、运算强度、实时数据生成、地图累计误差等方面，激光SLAM和视觉SLAM也会存在一定的差距。

七、slam激光导航难学吗？

难学，在了解SLAM之前，需要先对机器人有一个整体的认识。机器人是一个复杂的装置，涉及到执行机构、感知、决策等主要环节。

机器人上的配备的常用执行机构有轮式运动底盘、机械手臂、音响和显示屏；机器人上的感知设备通常有激光雷达、声呐、摄像头、IMU、轮式里程计编码盘、麦克风、触摸感应；机器人的决策是机器人智能的体现，机器人通常借助感知装置持续跟外部环境进行交互，从而来获取机器人的状态和环境的状态，所以学习起slam激光导航难学。

八、agv slam导航技术详解？

1.电磁导航

早期的AGV多是用电磁导航，这种方案原理简单、技术成熟，成本低，但是改变或扩展路径及后期的维护比较麻烦，并且AGV小车只能按固定路线行走，无法实现智能避让，或通过控制系统实时更改任务。它是通过在AGV的行驶路径上埋设金属导线，并加载低频、低压电流，使导线周围产生磁场，AGV上的感应线圈通过对导航磁场强弱的识别和跟踪，实现AGV的导引。

2.磁带导航

磁条导航技术与电磁导航相近，不同之处在于采用了在路面上贴磁条替代在地面下埋设金属线，通过磁条感应信号实现导引。但相对于电磁导航AGV定位要精确很多，而且路径的铺设变更相对较容易，且成本更低，但是容易损坏，需要定期维护。

3.惯性导航

随着陀螺仪技术的发展，AGV成功实现了髙精度导航。当采用惯性导引方式时，现场场地中需要安放用于定位的模块。安装有陀螺仪的AGV在行驶中通过对陀螺仪供给的角速度信号、测距编码器供给的距离信号综合起来进行计算。同时在地面上的定位模块还为AGV提供了实时的校正信号，从而就可以实现AGV的自定位。这种导航具有导航精度十分高，技术特别先进，在各种现场都能够使用等优点。但是它与激光导航有着一样缺点：需要比较高的成本。

4.激光导航

目前，市面上的激光导航有两种模式：

第一种是反光板导航，在AGV行驶路径的周围安装位置精确的激光反射板，AGV通过发射激光束，同时采集由反射板反射的激光束，来确定其当前的位置和方向，并通过连续的三角几何运算来实现AGV的导航。

另一种则是SLAM导航，通过激光雷达对场景的观测，实时创建地图并修正机器人位置，无需二维码、色带、磁条等人工布设标志物，真正实现对作业环境的零改造。另一方面，通过激光雷达对障碍物的实时检测，有效规划轨迹避开障碍物，提高人机混合场景的适用和安全性。

灵活度也要比其他导航方式强，同时在定位程度上比较精准，但是，激光导航的制造成本高，对环境如外界光线，地面要求，能见度要求等要求较相对较高。

5.二维码导航

二维码导航属于视觉识别。二维码导航要比磁导航定位精确，在铺设、改变路径上也较容易，便于控制，对声光无干扰。不过这种导航的AGV也需要定期维护，如果有人来干涉或拉地牛叉车经过，就容易把地上的二维码碾坏，需要频繁更换二维码。因此，比较适合全自动无人化的环境。对陀螺仪的精度及使用寿命要求严格，另对场地平整度有一定要求，价格较高。

其实，每种导航方式均有自己的独特之处和用武之地。磁带导航的优点为：经济实惠并且消费者容易进行安装，缺点为：如果行车路段有铁(磁性体)时，导引带的磁力会受到影响而不能正常行车;二维码导航导航优点为：在铺设、改变路径容易，便于控制，精度高但地上的二维码碾坏，需要频繁更换二维码；激光导引优点为：定位精度高(可达±1mm)。

九、slam导航反光柱的作用？

反光柱中的反光部分是运用晶格的微菱型产生折射及高折射率的玻璃微珠回归反射原理，通过调焦后处理的先进工艺制成。

它能将远方直射光线反射回发光处，不论在白天或黑夜均有良好的逆反射光学性能。尤其是晚上，能够发挥如同白天一样的高能见度。使用这种高能见度反光材料制成的反光柱，能够可以比较容易地被夜间驾驶者发现。反光材料的出现顺利解决了"看到"和"被看到" 这一夜间

十、无人叉车有哪几种？

“无人叉车”又称“无人驾驶叉车”或“叉车AGV”，是一种智能工业车辆机器人。作为物流自动化转型的重要载体，它融合了叉车技术和AGV技术，与普通AGV 相比，它除了能完成点对点的物料搬运之外，更能实现多个生产环节对接的物流运输，不仅擅长高位仓库、库外收货区、产线转运三大场景，而且在重载、特殊搬运等场景也有着不可替代的作用。

无人叉车通常被广泛应用在重复性搬运、搬运工作强度大、工作环境恶劣、环境要求高的工作场所中。对于亟需购买无人叉车的企业来说，无人叉车的分类很多，不同种类、不同载重的，在购买之前需要对叉车有一个相对的了解。劢微机器人根据作业方式的不同来谈谈目前市面上流行的4款智能叉车和1款自研的新形态无人叉车。

1.托盘式无人叉车

外形小巧、操作灵活。一般负载在1500-3000KG，主要应用在产线、仓库内外货物的转运，适合狭窄区域的灵活作业、平面搬运场景。

2.堆高式无人叉车

是指对成件托盘上货物进行装卸、堆高、堆垛和短距离运输的轮式搬运车辆，对叉车的作业精度有相对较高的要求。主要用于产线、仓库等场景内的货物快速转运、托盘码垛和入库。

3.平衡重式无人叉车

平衡重式叉车是传统环境中应用最广泛的叉车，因其具有门架可以满足堆高需求，同时对比堆高车，具有运行速度快、爬坡能力好，载重极限高、适用于在露天或货场内作业等优点，在不同场景、各个生产和物流环节，平衡重式叉车的普适性更高。

4.前移式无人叉车

前移式无人叉车是仓储叉车的一种，对城建托盘货物进行装卸、堆垛和短距离运输作业的前移轮式搬运车辆。同于大型物件的运输，具备平衡重式、堆垛式叉车的有点，操作灵活、高荷载，能够最大限度节省作业空间，高效运输存储。

5.新形态式无人叉车

新形态式无人叉车是劢微自主研发，颠覆性的新生代产品。新形态无人叉车“劢喆伦α1”单次可运输2托货物，、自带的升降机构最高可举升至1000mm，单托负载可达1500kg，满载双托可达3000kg，支持横移、自旋、转弯、漂移、前进、后退，适应窄巷道搬运、地堆库平运，可与电梯、提升机、自动门、机械手、输送线等设备灵活对接，在打造密集存储场景的车间或仓中库应用，可大幅度提升企业空间利用率，多性能优势，也让其匹配场景实际适用能力更广泛。