对于机器人在已知环境中的地图创建相对简单，但要在完全未知环境中做到自主定位建图并非易事，在很多复杂环境中，如果机器人不能利用全局定位系统进行定位，来获取机器人工作环境的地图是很困难的，甚至不可能。需要机器人在完全未知且自身位置不确定的条件下创建地图，同时利用地图进行自主定位与导航，SLAM技术被认为是解决该问题的关键。如今，自主移动机器人已在餐厅、商场、酒店、银行、医院等各大服务场所中“崭露头角”，尤其在本次病情抗击中，自主移动机器人更是站上了“风口浪尖”。一时间医护助理机器人、清洁消毒机器人、运输配送等机器人出现在各个领域的前线，减少了人与人之间的近距离接触，较大程度的保证了相关人员的安全。对于服务机器人来说，自主移动是其中心，也是开发难度较高的技术之一。广东AMR智能搬运
随着工业生产网络化程度的不断提高，内部物流领域需要越来越多的智能化解决方案。移动机器人成功地迎合了对具有高度灵活性和透明性物料运输的需求。一家丹麦制造商展示了它的工作方式。未来工厂已经成形了很长一段时间；数字平台正在被使用，人与机器在日常工作中相互协作，制造技术正变得越来越高效。与此同时，日益自动化的流程需要内部物流的创新理念。工业4.0只有在生产和物流流程有效衔接的情况下才能较佳运行。然而，这样的联网通常尚未建立。高素质员工通常会手动处理公司内部运输，而这是以放弃效率为代价的。物流4.0要求采用在各个生产阶段之间充当灵活连接的解决方案。一个显而易见的答案是移动机器人，它可以实现简单、动态和低成本的货物内部搬运自动化。通过这种方式，可以连接流程，有针对性地使用资源，并减轻员工的负担。湖南分拣AMR使用说明根据对环境信息的掌握程度不同，机器人路径规划可分为全局路径规划和局部路径规划。
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。
医护助理机器人即使面对环境复杂的医院，该机器人也能在其中行走自由，基本不用人工干预，即使遇到玻璃、镜面等高透材质的障碍物，也不会像无头苍蝇一样撞上。据了解，Apollo移动机器人底盘采用科技自主研发的高性能激光SLAM技术，融合了超声波、防跌落、深度摄像头等多种传感器，即使在未知环境中也能实时完成定位并绘制高精度地图。其采用的SharpEdgeTM精细化构图技术，可构建高精度、厘米级别的地图，具备超高分辨率，且不存在累加误差。构建的地图规则、精细，可直接使用，无需二次优化修饰，能直接满足使用预期。在复杂多变，环境不受控制的应用场所(如医院、商场、写字楼等人流量大场所)行走时，可实时动态识别环境中的人或者移动障碍物，并进行灵活规避和路线规划。自主移动是服务机器人较基本的价值体现。
全局路径规划和局部路径规划并没有本质上的区别，很多适用于全局路径规划的方法经过改进也可以用于局部路径规划，而适用于局部路径规划的方法同样经过改进后也可适用于全局路径规划。两者协同工作，机器人可更好的规划从起始点到终点的行走路径。自主移动是服务机器人较基本的价值体现，相较于工业机器人，服务行业没有固定不变的场景部署，很难利用地面铺设磁条或信标的方式来引导机器人移动。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，其应对的工作场景也更为复杂，而拥有自主定位导航技术的移动机器人，无论在路径中出现动态还是静态的障碍物，其都能有效躲避，并自主规划较优行走路径。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。天津移动AMR供应商
路径规划是机器人实现自主移动的重要环节。广东AMR智能搬运
近几年来，SLAM技术的研究已取得了很大的突破，并被普遍应用于机器人、AR、VR、无人机、自动驾驶等多个领域。在未知环境中，机器人从一个未知位置开始移动，在移动过程中根据位置估计和传感器数据进行自身定位，同时逐步完善和构建完善地图，这便是一个SLAM的过程。这种在线的定位与地图创建需要保持机器人与特征标志之间的详细信息。在SLAM中，机器人利用自身携带的传感器识别未知环境中的特征标志，然后根据机器人与特征标志之间的相对位置和里程计的读数估计机器人和特征标志的全局坐标。广东AMR智能搬运
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