自主移动机器人的基础技术：定位与建图（slam）：SLAM是SimultaneousLocalizationandMapping的缩写，意为“同时定位与建图”。它是指运动物体根据传感器的信息，一边计算自身位置，一边构建环境地图的过程。目前，SLAM的应用领域主要有机器人、虚拟现实和增强现实。其用途包括传感器自身的定位，以及后续的路径规划、场景理解。随着传感器种类和安装方式的不同，SLAM的实现方式和难度会有很大差异。按传感器来分，SLAM主要分为激光、视觉两大类。其中，激光SLAM研究较早，理论和工程均比较成熟。视觉方案目前有少数厂商在实际产品中应用。局部路径规划可以让机器人具有良好的避障能力。广东叉车AMR操作说明
传统的自动导引车系统(AGV)运输物料时使用的是固定的路线，通过安装嵌入在工厂地面上的长久性电线、磁条或传感器进行引导。然而，这种系统非常僵化、昂贵，会对动态制造地面造成破坏。如果生产工艺发生变更，则该设施也需重新更新，而且如果有人员或物料临时堵塞了AGV的行驶路径，则它会直接停止前进，直至道路恢复通畅。相比之下，现在的自主式移动机器人(AMR)专为动态环境研发。它们具有充分的灵活性、安全性和成本效益，可使几乎任何规模的企业实现物料运输的自动化和优化。杭州AMR是什么目前市面上应用在服务领域的机器人中接待引导、配送等机器人较为常见。
随着传感器和人工智能技术的发展，人们开始为轮式移动设备引入越来越多的传感器和智能算法，不断增强其环境感知和灵活运动的能力，逐渐发展出新一代自主移动机器人AMR(AutonomousMobileRobot)。传统AGV，其概念源自工业应用。自1953年首台AGV问世以来，AGV就被定义为在工业物流领域解决无人搬运运输问题的车辆；但早期AGV的定义但但是我们字面上理解的“沿着地上铺设的导引线移动的运输车”。因为20世纪移动机器人技术不发达，AGV行业经历了40多年发展，市面上的AGV都还是在导引技术里面迭代升级，发展了电磁感应引导、磁导条引导、二维码引导等技术。
自主移动机器人的“智能化”表现在哪些方面？而局部路径规划则环境信息完全未知或有部分可知，侧重于考虑机器人当前的局部环境信息，让机器人具有良好的避障能力，通过传感器对机器人的工作环境进行探测，以获取障碍物的位置和几何性质等信息，这种规划需要搜集环境数据，并且对该环境模型的动态更新能够随时进行校正，局部规划方法将对环境的建模与搜索融为一体，要求机器人系统具有高速的信息处理能力和计算能力，对环境误差和噪声有较高的鲁棒性，能对规划结果进行实时反馈和校正，但是由于缺乏全局环境信息，所以规划结果有可能不是较优的，甚至可能找不到正确路径或完整路径。AMR机器人智能仓库的部署，可较大提高零售行业的仓储效率，减少人工成本的投入。
自主移动机器人为精益业务运营提供支持：手动运输意味着工人需要离开自己的岗位，推动装满物料的小推车，往返于生产车间和库房，因此会导致生产挤压，同时因为工人需要等待组件和零部件交付，因此还会造成劳动力闲置现象。但是，实现这种自动化交付操作一直是一项挑战。工厂设置通常是动态的，会不断出现新增的生产单元和工艺，且人员、设备、货板等障碍物会时不时出现在开放通道上。任何自动化物料运输方法均需满足极高的灵活性和适应性，且不会造成额外的成本或生产流程中断，更不用说员工的安全操作了。这种灵活性也意味着自动化物料运输机制必须能够易于学习、编程、部署以及进行内部重新部署，以确保所选方法能够经济适用地适应较新需求。自主移动机器人能做到自主路径规划。广东叉车AMR操作说明
随着传感器种类和安装方式的不同，SLAM的实现方式和难度会有很大差异。广东叉车AMR操作说明
自主移动机器人涉及的主要技术，目前，路径规划可分为全局路径规划与局部路径规划，全局路径规划主要是在已知环境中进行的，路径规划的精度取决于环境获取的准确度，全局路径规划可以找到较优解，但是需要预先知道环境的准确信息，当环境发生变化，如出现未知障碍物时，就需要涉及到局部路径规划了。局部路径规划的工作环境是完全未知或部分可知的，侧重于考虑机器人当前的局部环境信息，让机器人具有良好的避障能力。通过传感器对机器人的工作环境进行探测，以获取障碍物的位置和几何性质等信息，这种规划需要搜集环境数据，并且对该环境模型的动态更新能够随时进行校正。广东叉车AMR操作说明
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