编者按：本文是我关于物流机器人导航技能剖析与展望的研究陈述。陈述总述了物流机器人导航技能概要，总结剖析了现在10大类物流机器人的干流导航与定位技能，剖析了各类技能的根本原理和实践运用中的优缺点；最终我总结归纳了物流机器人导航技能的开展途径，把物流机器人导航技能开展进程归纳为4大阶段，即：途径跟从式导航1.0阶段，环境感知式导航2.0阶段，SLAM自主导航3.0阶段和多模态智能导航4.0阶段，指出了多模态智能导航4.0阶段是物流机器人未来导航技能立异开展方向，并对多模态智能导航开展立异理念进行了猜测展望。需求阐明的是，本文配图、动图、视频均来自网络查找，其版权归于原创作者，本文引证是为了合作文字内容和版式漂亮。，也能够完结随时与中控端的调度体系严密互动，一面接纳派车指令，一面将车辆方位、装卸货等信息回馈予调度体系，进步了物料转移办理效能。

二、惯性导航

惯性导航首要是依据相应的惯性原理，依托陀螺仪、加速度计等惯性传感器获取方位、速度等信息，运用信息技能、物理常识、智能算法构成的导航参数解算技能进行物流机器人的导航。

长处：惯性导航本钱较低，抗搅扰很强，还能够完整地获取相应的数据信息，具有必定的自主性。

缺点：简略形成累计差错，在面积较大的杂乱环境中，惯性导航的坏处会逐步显现出来。

阐明：惯性导航尽管是一种较为初级的物流机器人定位导航技能，但它是全自主的导航体系，抗搅扰强，假如与其他导航技能组合运用，战胜惯性导航缺点，进步导航精度，具有很好远景。

三、光反射导航

运用光反射原理测距、定位、导航的技能都归于光反射导航。实践中常用激光与红外等光反射导航，各种光反射导航原理根本相同。这儿要点介绍物流机器人范畴运用最广泛的激光反射板导航技能。

激光反射导航根本原理与激光测距相同，即经过丈量激光从宣布到接纳反射的时刻核算出本身与前方障碍物的间隔。与激光测距不同的是，激光导航需求进行屡次多点位的测距，即把激光头设备在机器人顶部，每隔数十毫秒旋转一周，宣布经过调制的激光。激光经安顿在环境中的反射板反射回来，经过解调能够得到有用的信号，因为机器人的作业场预先安顿的反射板坐标预先已输入了核算机，因而依据反射信号能够精准确认机器人所在的方位，并用来辅导机器人行走。

长处：定位精度高、不需求铺设辅佐设备、线路改动灵敏、导航技能老练，能够合适多种现场环境。

缺点：导航本钱高，对环境光线、能见度等要求严苛，易受环境要素的影响。

现在，跟着激光雷达传感器模块化、小型化，导航本钱现已有大幅下降。

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长处：定位准确，细巧灵敏，铺设、改动途径较为简略，便于操控通讯，无需忧虑声光搅扰。

缺点

五、色带导航

色带导航是在移动机器人的跋涉途径上安顿色带（张贴色带或涂漆），运用色带作为导航途径的人工标志物，经过车载的光学传感器收集并辨认色带图画信号，来完结物流机器人定位与导航的办法。色带导航与磁带扶引较为相似。

长处：路面铺设较为简略，拓宽与更改途径相对磁条扶引简略，本钱低。

缺点：色带较为简略遭到污染和磨损，对环境的要求高，扶引的牢靠性受制于地上条件，定位精度较低。

六、超声波导航

超声波导航的作业原理与激光和红外相似，只不过导航定位原理不是光反射而是声反射。一般是由超声波传感器发射出超声波，超声波在介质中遇到障碍物再返回到接纳设备。经过接纳本身发射的超声波反射信号，核算和定位机器人在作业环境中的坐标方位，并辅导机器人行走到方针方位。也有移动机器人导航定位中超声波发射和接纳设备是分隔的，在导航环境地图中也需求安顿多个超声波反射设备。

长处：超声波传感器具有本钱低价、收集信息速率快、间隔分辨率高级长处，收集环境信息时不需求杂乱的图画匹配技能，测距速度快、实时性好，不受气候条件、环境光照、障碍物暗影、外表粗糙度等外界环境影响。

缺点：超声波传感器有本身缺点，如：镜面反射、有限的波束角等，给充沛获得周边环境信息形成了困难。

针对超声波传感器本身缺点，一般选用多个传感器组成的超声波传感体系，树立相应的环境模型，经过串行通讯把传感器收集到的信息传递给移动机器人的操控体系，操控体系再依据收集的信号和树立的数学模型，采纳必定的算法进行数据处理，以便得到机器人的方位环境信息。

七、视觉导航

视觉导航是指机器人运用视觉体系（单目摄像头或许多目摄像头）完结自主定位与导航。物流机器运用摄像头进行图画信息收集，将收集的信息进行数据处理、特征提取、特征匹配、矩阵核算、三维重建、参数优化，SFM（运动康复结构）确认周围环境后，当机器需求定位或正常运动时，再运用拍照图片的特征跟structure匹配，来完结物流机器人本身的精准定位，完结机器人的导航定位功用。

长处：具有本钱较低，定位准确等长处。

缺点：视觉导航技能对运用环境（地上、光线等）要求较高，运转的地上需求有纹路信息。

视觉导航定位体系首要包含：摄像机（或CCD图画传感器）、视频信号数字化设备、依据DSP的快速信号处理器、核算机及其外设等。在视觉导航定位体系中，现在国内外运用较多的是依据部分视觉的在机器人中设备车载摄像机的导航办法。在这种导航办法中，操控设备和传感设备装载在机器人车体上，图画辨认、途径规划等高层决议计划都由车载操控核算机完结。

八、无线定位技能与导航

GPS是室外机器人的定位与导航的重要技能，但物流机器人作业场景大部分都在室内，室内GPS信号很弱，无法选用GPS定位与导航，因而需求选用室内无线定位技能。

WIFI、BLE、ZigBee、UWB、RFID是室内常用的无线定位技能，原则上都能够用于室内机器人的定位与导航。可是从定位精度、网络要求、抗搅扰才能、运用本钱和安全性等视点归纳剖析，这些无线定位技能普遍存在一些问题，因而都不归于物流机器人导航中运用广泛的导航技能。

九、SLAM（同步定位与地图建图）导航

SLAM是(Simultaneous Localization And Mapping)同步定位与地图构建的缩写，是处理机器人从不知道环境的不知道地址动身，在运动进程中经过重复观测到的地图特征（比方，墙角，柱子等）定位本身方位和姿势，再依据本身方位进行增量式的地图构建，然后到达一起定位和地图构建的办法。

SLAM技能的中心进程包含：感知、定位、建图这三个进程。感知即机器人能够经过传感器获取周围的环境信息；定位即机器人经过传感器获取的当时和前史信息，估测出本身的方位和姿势；建图便是依据本身的位姿以及传感器获取的信息，描绘出本身所在环境的样貌。

感知是SLAM的必要条件，只要感知到周围环境的信息才能够牢靠地进行定位以及构建环境的地图，而定位和建图则是一个彼此依赖的进程：定位依赖于已知的地图信息，建图依赖于牢靠的定位。

SLAM问题根本上能够分为前端和后端两个部分。前端首要处理传感器获取的数据，并将其转化为相对位姿或其他机器人能够了解的办法；后端则首要是核算剖析本身位姿和同步构建地图等。

长处：SLAM技能最大的长处便是能够在彻底不知道的室内环境，能够不依赖于辅佐导航标志，完结机器人自主定位、对方针进行有用盯梢和操作、进行途径规划、主动避开障碍物，具有更高柔性、更高精度、更强适应性的自主导航，大幅进步仓储体系的智能性和自主性，进步物流机器人运用的广度和深度，进步物流功率，下降生产本钱，是物流范畴机器人智能导航技能的开展方向。

缺点：SLAM体系导航和定位精度会受传感器本身精度等要素影响，或许形成构建地图不行准确，需求经过对环境信息加工处理，或是选用多传感器获取信息，并将数据进行交融剖析，除掉噪声，进步导航准确度。

SLAM导航体系的传感器首要有：深度传感器（超声波、激光雷达、立体视觉等），视觉传感器（摄像头、信标），惯性传感器（陀螺仪、编码器、电子罗盘）以及肯定坐标（WUB，GPS）等。

依据选用传感器的类型，SLAM技能的完结有VSLAM、Wifi-SLAM与Lidar SLAM等多种途径，在物流机器人中常用的是VSLAM与Lidar SLAM。

VSLAM（视觉SLAM）：是运用视觉导航和SLAM技能，完结物流机器人自主导航定位功用；

Lidar SLAM（激光SLAM）：是运用激光雷达作为传感器，获取地图数据，使机器人完结同步定位与地图构建，完结物流机器人自主导航与定位的功用。

视觉SLAM与激光SLAM导航的优缺点剖析：

长处：

激光SLAM导航体系构建地图精度较高，技能老练，建图直观，无累计差错，可做途径规划，便利机器人的定位导航。

视觉SLAM导航体系结构简略，本钱较低，地图可提取语义信息，运用场景丰厚，设备办法能够跟着场景的不同完结多元化，开展远景好。

缺点：

激光SLAM受激光勘探规模束缚，设备有结构要求，运用本钱相对较高，地图缺少语义信息；

视觉SLAM受环境光线影响较大，暗处无法作业，信息处理运算负荷大，地图构建有累积差错，构建的地图不能直接用于途径规划，传感器动态功能也需求进步。

十、协同导航

协同导航首要有多种感知技能组合运用的协同导航和多机器人协同导航。

1、多感知技能协同导航：

原则上各种感知技能都能够组合运用，用于物流机器人导航，详细立异实践中需求平衡导航功能要求与技能完结的本钱，立异最佳性价比的导航处理方案。

2、多机器人场景协同导航

物流机器人运用场景常常是多机器人集群作业，具有愈加杂乱多变的动态环境，会遇到机器人运转和机器人毛病的多种搅扰，有必要选用协同导航技能，经过协同定位办法，获取当时各机器人的方位；经过途径规划办法对每一个机器人跋涉途径进行规划，并完结和谐操控。

多机器人协同定位能够经过交融各个机器人的定位信息，经过交融各机器人的定位数据，完结彼此校对，进步机器人集体的全体定位精度，增强抗搅扰才能和鲁棒性。多机器人途径规划因为存在更多束缚和途径规划穿插抵触，是协同导航的技能难点，一般选用耦合式办法宽和耦式办法。耦合式办法是将多机器人视为一个全体，将各机器人的一切自由度整组成一个多自由度空间，对其进行查找和规划。解耦式办法是对每个机器人进行独立的途径规划，之后再经过和谐办法对多个独立途径进行和谐和修正，以处理抵触问题。

与集体机器人调度大脑智能核算相结合，将物流机器人的使命调度与多机器人途径规划结合起来，需求运用集体智能算法或其他智能算法，协同求解最优途径和使命分配能够极大地进步机器人集体的全体效能。

第三章、物流机器人导航技能开展途径与立异方向

依据对国际机器人导航技能的前史回忆、开展现状和立异趋势，我以为物流机器人导航技能阅历了1.0、2.0、3.0共三个开展阶段，未来机器人导航技能将进入4.0开展阶段。详细如下：

一、物流机器人导航1.0：途径跟从式导航

前期的物流机器人导航首要是电磁导航、磁条导航、磁钉导航、色带导航等定位导航办法，尽管导航技能也运用电磁感应等感知技能，但起主导效果的是提早安顿途径引导，感知技能首要用于感知与辨认铺设好的道路，物流机器人首要是凭仗感知技能沿着铺设好的途径跋涉，我把此类定位导航技能统称为途径跟从式导航。

途径跟从式导航的长处是技能老练、本钱与维护费用低、稳定性好、导航精度有确保；最大的也是最丧命的缺点便是缺少柔性，途径一旦铺设就难以更改，导航机器人难以完结集体作业，不具有导航智能。

途径跟从式导航在一些物流作业简略的场景具有优势，现在仍在工业物流范畴具有较大运用空间。

途径跟从式导航与现代通讯技能结合，能够完结随时与中控端的调度体系严密互动，随时接纳调度体系的各种指令，还能够车辆方位、装卸货等信息及时回馈与调度体系，进步了物料转移办理效能，也是途径跟从式导航的立异方向。

二、物流机器人导航2.0：环境感知式导航

前面介绍的激光雷达反射式导航、视觉感知导航、红外感知导航、室内无线定位技能导航、超声波导航、惯性导航等技能，首要是选用各类感知技能，运用感知作业环境信息进行定位，引导机器人跋涉，我把这类导航技能统称为环境感知式导航技能。环境感知式导航是为了战胜途径跟从式导航的缺点基础上开展起来的技能，也是现在市场上干流的导航技能。

尽管在凭仗感知技能获得各类环境信息并精准定位后，机器人还需求运用各种数学模型与算法对所获得的定位信息与环境信息进行处理，树立环境模型，规划跋涉途径，但此类机器人的导航技能特征首要体现在状况感知层面，数据剖析首要起到的是辅佐效果。

环境感知式导航技能是跟着物联网技能的开展而快速开展起来的，导航中首要选用的也是移动物联网各类感知技能，尽管在导航场景还常常需求设置固定的反射板或信号接纳器，但一般都不需求铺设固定的导航线路，因而导航的柔性大大增加了。

在实践运用中，因为不同的感知导航体系各有不同的优缺点，需求依据导航的详细需求，结合作业场景与导航环境，在平衡本钱与功率基础上挑选不同的导航办法。

三、物流机器人导航3.0：SLAM自主式导航

SLAM导航是在感知式导航技能基础上的开展立异，也是机器人导航技能的里程碑式立异。SLAM导航尽管也都需求凭仗各类感知技能，但在SLAM导航体系中，起决定性效果的不再是前端的环境信息感知，而是后端的经过对感知信息进行处理进行机器人的同步定位与地图构建。

SLAM导航彻底完结了机器人的自主导航，让机器人能够从不知道环境的不知道地址动身，经过同步定位和地图构建，完结即时的本身精准定位，确认自己姿势，并即时地描绘记载本身环境样貌，自主引导自己去向目的地。

SLAM与不同的感知技能手段结合，就有不同的SLAM技能开展途径和不同的SLAM导航办法，本文前面要点介绍的是在物流范畴移动机器人最常用的视觉SLAM导航和激光雷达SLAM导航。

SLAM导航技能是物流机器人导航技能的严重立异，也是现在智能机器人干流的导航技能，这一技能的老练，让机器人导航技能开展到了自主导航新阶段，完结了物流机器人导航的柔性化、智能化，也让物流机器人从前期的AGV主动扶引车的阶段，开展到了自主移动机器人AMR阶段。所以我把SLAM自主导航技能称之为导航技能3.0。

四、物流机器人导航4.0：多模态智能导航

物流机器人技能开展到了自主导航阶段后，未来机器人导航技能将走向何方？依据我对物流机器人导航技能的开展途径剖析，沿着机器人导航技能开展途径研判，我觉得未来物流机器人导航技能将进入智能化导航的新年代，即进入导航技能开展4.0阶段。

现在，物流机器人导航技能立异现已出现出了协同导航的趋势，运用不同的导航技能协同导航，战胜单一导航技能运用的缺点，完结更好的导航功能；经过交融集体作业机器人中多机器人定位数据，完结彼此较正，进步集体机器人协同导航定位的全体精度；

此外，在物流机器人集体作业场景中也能够安顿环境信息发射器，能够安顿固定的感知设备，随之感知作业环境改变状况，给机器人发送信息，完结物流机器人与环境协同的定位与导航技能立异等。

更进一步，物流机器人作业集体与机器人操作调度渠道协同，将大规模机器人集群智能调度算法与机器人导航的途径规划相结合，完结智能化协同导航的立异；

可是，我以为组合式的协同导航不是要点，物流机器人导航技能的进一步开展，必定是从组合协同导航向智能交融开展，从单模态智能化向多模态智能化开展。

多模态智能是人工智能技能的严重开展方向，也是让机器进一步走向具有相似人类智能的重要途径。

“模态”（Modality）是德国物理学家赫尔姆霍茨提出的一种生物学概念，即生物凭仗感知器官与经历来接纳信息的通道，如人类有视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉模态。多模态是指将多种感官进行交融，而多模态交互是指人经过声响、肢体言语、信息载体（文字、图片、音频、视频）、环境等多个通道与核算机进行沟通，充沛模仿人与人之间的交互办法。人工智能学科开展与人类智能距离之一便是“多模态信息的智能化了解”，视觉、声响、符号言语、嗅觉和触觉等信息，具有无限多样性。

尽管多模态人工智能还存在不少技能难点，但在近期现已获得巨大技能打破，国际一些多模态人工智能练习模型获得重要效果。跟着多模态人工智能问题的处理，就会让人工智能具有更多落地施行的未来。而物流机器人的导航技能，要想从自主导航走向智能导航，让机器人以更挨近人类乃至逾越人类的智能进行导航，打破物流机器人运作功率，就需求凭仗多模态人工智能技能、集体智能技能、高精度传感器技能的技能开展，推进机器人定位与导航的立异，打破机器人导航技能现在瓶颈，发明物流机器人导航技能的未来，进入物流机器人导航技能的4.0年代。

我期待着这一天的到来！