近几年来，AGV小车已经逐渐称为自动化生产线中常见的运输工具，尤其是在产品、物料的搬运作业中，得到了广泛而快速的发展。而AGV小车的导航技术也是有很多种，今天，特鲁门小编就与大家一起讨论分析一下主流的SLAM激光导航的原理及应用。

SLAM是英文simultaneous localization and mapping的首字母简写，意思是即时定位与地图构建，原理是通过传感器对周围环境进行扫描，然后构建一个和真实环境一致的地图，同时对机器人位置进行定位，并在定位的基础上利用外部传感器获取的环境信息增量式的构建环境地图，*终引导机器人安全到达指定的目的地。

基于环境自然导航的SLAM激光导航AGV中，机器人在运动过程中通过编码器结合IMU计算得到里程计信息，运用机器人的运动模型得到机器人的位姿初估计，然后通过机器人装载的激光传感器获取的激光数据结合观测模型(激光的扫描匹配)对机器人位姿进行精确修正，得到机器人的精确定位，较后在精确定位的基础上，将激光数据添加到栅格地图中，反复如此，机器人在环境中运动，较终完成整个场景地图的构建。

在完成场景地图构建后，需要在所构建的地图基础上进行基于地图的位置和路径规划来实现激光AGV小车的导航。SLAM激光导航AGV小车运动过程中，通过里程计信息结合激光传感器获取的激光数据与地图进行匹配，不断地实时获取AGV小车在地图中的精确位姿，同时，根据当前位置与任务目的地进行路径规划(动态路线或者固定路线，且每次的路线都略微不同)，根据规划得到的轨迹给AGV小车发送控制指令，使AGV小车实现自动行驶。

目前，市面上大部分的移动机器人厂商都采用SLAM这种导航方式，SLAM的方式主要有两种，一种是基于激光LiDAR传感器的方式，另一种是利用摄像头的视觉导航。

激光导航LiDAR SLAM

激光LiDAR传感器快速扫描周转环境，然后生产地图进行导航。LiDAR SLAM的方式是通过多个激光传感收发器照亮物体，从而测量到物体的距离，每个收发器快速发射脉冲光，并测量反射的脉冲以确定障碍的位置和距离。

优点是：光的传播速度很快，所以需要高性能的激光传感器才能成功测出目标的精确距离，因此，LiDAR成为一种快速而准确的方法。

缺点是：如果使用2D LiDAR时，可能因为物体遮挡而信息丢失。虽然3D激光传感器能够解决这些问题，但成本十分昂贵。

视觉导航Visual SLAM

Visual SLAM即（vSLAM）是一种基于计算机视觉的技术，主要用于室内定位导航。利用摄像头，对周边的图像进行采集，利用算法生成地图和运行路径。原理是通过视觉摄像机拍摄周围的图像，然后计算出周围环境的位置和方向，也就是对未知环境进行地图构建，然后就可以帮助移动机器人导航。

优点是：摄像头相对比较便宜，不需要承担大量的成本。此外，通过图像可以分辨出周边物体的纹理，从而识别出人、动物或者其他物体对象。

缺点是：视觉在运算的过程需要大量的硬件资源，图像占的储存空间大，运算起来比较复杂，开发难度也比较大。此外，视觉传感器容易受到光线的影响而产错误的影像，例如在较暗的环境下不容易识别环境。不过从成本来看，视觉的方式相对激光雷达的要低。

目前，两种方式各有优劣，也有厂家采用多种传感器的方式，实现更高级标准的导航。总的来说，LiDAR更快，更准确，但成本也更高。而vSLAM更具成本效益，可以使用价格便宜的摄像头，并具有3D地图的潜力，但运行速度比激光要慢，精确上也不及激光。