隨著經(jīng)濟的發(fā)展和科技的進步，智能機器人早就不是什么新鮮事物。而AGV機器人作為新興發(fā)展起來的產(chǎn)業(yè)，逐漸成為目前行業(yè)的風口浪尖，從最早的磁導航機器人開始，激光導航機器人、GPS導航機器人等陸續(xù)進入公眾視線。
不管什么類型的機器人，只要自主移動，就需要在其環(huán)境中進行導航定位。假如用金字塔來表示機器人技術，那么定位導航作為最底層技術，正是構(gòu)建整個機器人的核心關鍵。
如何實現(xiàn)AGV機器人在不確定環(huán)境中自主定位導航一直都是機器人研究的一大核心課題，行業(yè)內(nèi)對其進行了多年的研究。自主導航作為一項核心技術，是賦予機器人感知和行動能力的關鍵。下面再為大家盤點一下自主移動機器人常用的導航定位方法。
優(yōu)點：
1.應用領域廣泛，主要應用于無人機、手術器械、交通運輸、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等領域；
缺點：
1.圖像處理量巨大，一般計算機無法完成運算，實時性較差；
2.受光線條件限制較大，無法在黑暗環(huán)境中工作；
二、激光反射板導航定位
典型的光反射導航定位方法主要是利用激光傳感器來測距。激光利用光反射技術來進行導航定位的。激光全局定位系統(tǒng)一般由激光器旋轉(zhuǎn)機構(gòu)、反射鏡、光電接收裝置和數(shù)據(jù)采集與傳輸裝置等部分組成。工作時，激光經(jīng)過旋轉(zhuǎn)鏡面機構(gòu)向外發(fā)射，當掃描到由后向反射器構(gòu)成的合作路標時，反射光經(jīng)光電接收器件處理作為檢測信號，啟動數(shù)據(jù)采集程序讀取旋轉(zhuǎn)機構(gòu)的碼盤數(shù)據(jù)（目標的測量角度值），然后通過通訊傳遞到上位機進行數(shù)據(jù)處理，根據(jù)已知路標的位置和檢測到的信息，就可以計算出傳感器當前在路標坐標系下的位置和方向，從而達到進一步導航定位的目的。
優(yōu)點：
1.是目前最穩(wěn)定、最可靠、最高性能的定位導航方法；
2.連續(xù)使用壽命長，后期改造成本低；
缺點：
1.工業(yè)領域的激光雷達成本比較昂貴；
采用GPS+多線激光雷達輔助定位系統(tǒng)的AGV車輛，不易受到天氣條件、環(huán)境光照及障礙物陰影、表面粗糙度等外界環(huán)境條件的影響。適用于室外移動機器人系統(tǒng)。
SLAM技術（Simultaneous Localization and Mapping即時定位與地圖構(gòu)建）。行業(yè)領先的服務機器人企業(yè)，八成都采用了SLAM技術。簡單來說，SLAM技術是指機器人在未知環(huán)境中，完成定位、建圖、路徑規(guī)劃的整套流程。SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即時定位與地圖構(gòu)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(nèi)環(huán)境，配備激光雷達等核心傳感器后，SLAM技術可以幫助機器人構(gòu)建室內(nèi)環(huán)境地圖，助力機器人的自主行走。SLAM問題可以描述為：機器人在未知環(huán)境中從一個未知位置開始移動，在移動過程中根據(jù)位置估計和傳感器數(shù)據(jù)進行自身定位，同時建造增量式地圖。
VSLAM（視覺SLAM）
指在室內(nèi)環(huán)境下，用攝像機、Kinect等深度相機來做導航和探索。其工作原 理簡單來說就是對機器人周邊的環(huán)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(jīng)網(wǎng)絡和統(tǒng)計學方法構(gòu)成的學習子系統(tǒng)，再由學習子系統(tǒng)將采集到的圖像信息和機器人的實際位置聯(lián)系起來，完成機器人的自主導航定位功能。
但是，室內(nèi)的VSLAM仍處于研究階段，遠未到實際應用的程度。一方面，計算量太大，對機器人系統(tǒng)的性能要求較高；另一方面，VSLAM生成的地圖（多數(shù)是點云）還不能用來做機器人的路徑規(guī)劃，Sensor精度不高、應用場景不具有普適性等需要進一步探索和研究。
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