顶视导航破解无人叉车3000+库位定位导航难题
文章来源于高工机器人 ，作者张浩程
伴随着激光雷达技术的进步，激光导航现已成为行业主流导航方式之一，基于激光SLAM导航的AMR解决方案已落地在众多场景。
随着激光导航技术的落地应用增多，其缺陷也暴露出来，特别是在定位的稳定性上难以经受复杂场景考验。
在复杂多变场景中，货物的位置随时都在变动，固定的参照物较少。对采用激光SLAM方案的移动机器人来说，频繁的进出库、位置的时刻变化，意味着激光扫描的轮廓环境时刻在变，而要在不断变化的环境中做到可靠定位是十分困难的。
在大型空旷车间，钢结构立柱间距较大，激光SLAM导航的移动机器人在这种场景下，因激光扫描的点云稀少且缺乏有效定位参照物，定位的可靠性会减弱。
而视觉SLAM导航通过机器人搭载的深度相机采集周围图像，并生成稠密的点云图，采集的环境信息足够丰富，环境的局部改变并不会影响机器人的定位，因而拥有极高的场景适应性。
走“不容易的路”
既然视觉SLAM技术在环境适应性上拥有激光SLAM无可比拟的优势，为何市场上真正采用视觉SLAM的机器人公司却屈指可数？
影响移动机器人选用视觉SLAM的首要原因是深度视觉技术门槛较高，多数AMR企业不具备自主开发3D视觉功能模块的条件，既没有视觉研发团队，也没有相关技术积累。
迈尔微视虽然是一家年轻的公司，但核心技术成员在光学、计算机视觉等领域已积累近二十年，公司具备计算机视觉+移动机器人的综合研发实力。
相较于成熟的激光雷达而言，深度视觉可以说是一条“不容易的路”，而迈尔微视选择了后者。
经过多年的技术积累和攻关，迈尔微视已构建起强大且完善的移动机器人深度视觉系统MRDVS（包含自研的3D视觉传感器和深度视觉感知算法），成为国内首个为移动机器人提供3D视觉软硬件一体解决方案的公司。
通过搭载MRDVS可实现移动机器人的视觉定位、视觉避障、高精度对接，且安全性、稳定性、智能性大幅提高，满足更复杂的场景应用需求。
以国内某大型代工企业的仓储场景为例。据了解，该企业拥有3000+库位的地堆仓库，货物出入库频繁，且堆放的托盘和货物随时变动，并无固定的参照物。此外，机器人运行过程中可能遇到工人和遗落在通道上的纸箱，同时，为了仓库整体美观和部署的便捷性，客户不希望在地面粘贴二维码。
这一情况下，该企业选择的余地较少，仅有激光SLAM和视觉SLAM无人叉车可选。然而，对于采用激光SLAM的移动机器人而言，要在不断变化的环境中做到可靠定位十分困难。最后该企业选择了蓝芯科技的视觉SLAM无人叉车解决方案。
据了解，迈尔微视为蓝芯科技的无人叉车提供了视觉定位、托盘对接、视觉避障一体化解决方案。
在定位导航上，该叉车采用3D视觉SLAM方案。以深度相机对无标记三维环境信息进行采集，生成稠密点云图，将采集的信息和机器人的实际位置联系起来完成机器人的自主定位导航，其优势在于：一、可靠稳定，不受人/车/物流影响；二、适应大变化场景，室内布局调整、货物摆放移动均无影响；三、到点精度高，一般环境+/-1cm。
在托盘对接上，该叉车采用3D视觉对接方案。通过自研的对接相机采集图像并生成托盘的点云图，再结合蓝芯视觉感知算法，计算出托盘偏离数值，引导叉车自动调整位姿和进叉方向，成功叉取托盘。
此外，该叉车还采用了3D视觉避障方案，通过避障相机可检测视场角内的悬空障碍物和低矮障碍物，充分保障机器人行驶的安全性。
