隨著國家經(jīng)濟(jì)和科技實力的不斷增強，我們國家己經(jīng)從依靠勞動力為主的低端制造業(yè)轉(zhuǎn)向人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)，人工成本不斷增加，人工供給不足等因素促使移動機器人行業(yè)的不斷發(fā)展，未來中國將成為移動機器人制造和應(yīng)用大國。目前，隨著電子商務(wù)行業(yè)快速發(fā)展的背景下，貨物量大幅度增加，倉儲物流運轉(zhuǎn)壓力激增，促使移動機器人被廣泛用于倉儲物流。在倉儲領(lǐng)域，移動機器人需要面對復(fù)雜的室內(nèi)建筑環(huán)境以及動態(tài)物體對機器人定位的影響。復(fù)雜的環(huán)境對移動機器人在定位和地圖構(gòu)建中增加了許多挑戰(zhàn)。

目前SLAM(SLAM, Simultaneous Localization Mapping)算法在機器人運動估計和建圖應(yīng)用中具有重要的地位，主流SLAM技術(shù)主要分為激光SLAM和視覺SLAM。由于2D激光雷達(dá)只能在一個平面內(nèi)掃描，在如起伏、坡道等特別場景中便無法實現(xiàn)定位與地圖構(gòu)建，因此這類方法限于平面環(huán)境而無法適用于全地形環(huán)境。然而隨著倉儲物流量的增大，傳統(tǒng)2D激光雷達(dá)難以滿足要求。對于視覺SLAM，由于視覺易受光環(huán)境影響，如逆光、黑夜等都會使算法精度損失甚至崩潰，算法整體魯棒性不強，存在安全隱患，仍處于研究階段，不能滿足倉儲機器人全天運轉(zhuǎn)的需求。

3D激光雷達(dá)是另一種可感知三維環(huán)境的傳感器，它能直接獲取三維點云數(shù)據(jù)，有測距精度高、受光線影響小、抗電磁干擾等特點。相比視覺，不需要對相機模型參數(shù)求解，基于點云的處理相比基于圖像數(shù)據(jù)的處理較為容易。隨著 3D 固態(tài)激光雷達(dá)技術(shù)的成熟與深度學(xué)習(xí)理論的深入發(fā)展，越來越多低成本激光雷達(dá)被民用化，同時將會有更加魯棒的激光 SLAM 算法隨之產(chǎn)生，以激光 SLAM 為基礎(chǔ)的技術(shù)會被廣泛地應(yīng)用在倉儲物流。

向前看，3D固態(tài)激光雷達(dá)必將取代傳統(tǒng)2D激光雷達(dá)，成為人工智能多傳感器融合中的必要一環(huán)，擁有這樣的武器，AGV實力將更上一層。