2019年倉儲AGV（Automated Guided Vehicle，簡稱AGV）企業(yè)開發(fā)的熱點是從“貨架到人”到“貨箱到人”，2020年受全國疫情影響，又催生企業(yè)開發(fā)出醫(yī)用物流AGV等新興應用領域。不過，AGV行業(yè)如何變化和升級，都離不開“避障”這一門小而精的課題。

AGV機器人的一個重要標志就是自主導航，從最初開始的磁條導航，到現在的激光導航，GPS輔助導航，慣性導航一直發(fā)展，各種導航技術都還有優(yōu)缺點，目前，各種導航設備及傳感器都需要分開安裝，單獨進行數據處理和調試，沒有一個完美的整合的解決方案。

隨著SLAM技術的逐漸成熟，AGV機器人的定位導航也變得更加精準。所謂SLAM（Simultaneous Localization and Mapping），即同步定位與地圖構建，最早提出于機器人領域。 它指的是，機器人從未知環(huán)境的未知地點出發(fā)，在運動過程中通過重復觀測到的環(huán)境特征定位自身位置和姿態(tài)，再根據自身位置構建周圍環(huán)境的增量式地圖，從而達到同時定位和地圖構建的目的。

由于SLAM的重要學術價值和應用價值，一直以來都被認為是實現全自主移動機器人的關鍵技術。 目前主流的SLAM技術有兩種，一種是視覺SLAM，一種是基于激光雷達的SLAM（Lidar SLAM），通常采用2D或3D激光雷達。激光雷達作為AGV機器人的眼睛，獲取目的距離、方位、速度等數據，為導航、避撞、停車等動作提供基礎數據。 而目前主流的2D LiDAR只能掃描一個平面，采集數據相對單一，AGV機器人只能在相對簡單的場所運行，或者說用多個2D LiDAR集成來獲取更多平面的數據以適應更復雜的環(huán)境。而3D LiDAR就相當多個2D LiDAR的集成，一臺儀器多線測量獲取多層面的數據，可以給AGV機器人提供更全面的測量數據。從而實現在導航避障等領域的全面應用。