agv机器人导航方式一般可按磁条导航、二维码导航、激光导航、视觉导航来分类，从技术发展的角度与终端用户的需求来看，视觉导航是AGV行业新兴的导航方式，视觉导航被业界众多人士认为将会是未来AGV行业的主流，有望在2020年成为突围黑马。

　　一、AGV视觉导航的基本种类及特性

　　以传感器而论，视觉的SLAM方案目前主要有3种实现路径：基于RGBD的深度摄像机，比如Kinect/Kinect V2、Xtion等；基于单目（鱼眼）摄像头；基于双目（或多目）摄像头。就实现难度而言，大致排序为：单目视觉<双目视觉

　　单目相机SLAM简称MonoSLAM，即只用一支摄像头就可以完成SLAM。这样做的好处是传感器特别简单、成本特别低，所以单目SLAM非常受研究者关注。相比别的视觉传感器，单目相机无需获取环境的绝对深度，因此单目SLAM不受环境大小的影响，既可以用于室内，又可以用于室外。

　　相比于单目，双目（多目）相机通过多个相机之间的基线，估计空间点的位置，在运动、静置时均可估计环境深度。与单目不同的是，双目（多目）相机配置与标定均较为复杂，其深度量程受双目的基线与分辨率限制，因此需要FPGA配合完成距离的测算。

　　RGBD相机是2010年左右开始兴起的一种相机，它的特点是可以通过红外结构光或Time-of-Flight原理，直接测出图像中各像素离相机的距离。因此，它比传统相机能够提供更丰富的信息，也不必像单目或双目那样费时费力地计算深度。不过，现在多数RGBD相机还存在测量范围窄、噪声大、视野小等诸多问题。出于量程的限制，主要用于室内SLAM。

　　SLAM导航AGV

　　二、应用视觉导航技术AGV企业的发展进程

　　随着工业4.0的不断推进，产业自动化、智能化升级对AGV产品提出了更高的精度要求。目前用于自动化流水线的视觉系统，定位精度可以精确到0.1mm，但基于无固定参照的纯视觉导航AGV，定位精度约为10mm，仍然有待提高。为获得更高的精度，除视觉导航以外，AGV视觉导航系统还需要结合其他传感器的辅助。

　　如何提高定位精度，也是相关AGV企业一直在探索的问题。2019年CEMAT亚洲国际物流展上，某企业的视觉导航控制模块惊艳亮相，这款历时2年打造的通用模块使工业无人车辆定位与操作精度达±3mm，并在全球基于视觉技术的多层准确堆叠方案中完成了首秀。

　　三、现阶段AGV视觉导航的核心优势

　　目前，视觉AGV产品几经迭代，稳定性和可靠性得到了极大的提升，成熟的SLAM导航AGV产品具备以下三点核心优势：

　　1）强易用性：相对于其他导航方式，视觉导航由于能从环境中提取语义信息，因此能够适应客户在常规使用需求中的复杂场景，例如，由于长时间使用变形的货架、托盘；大比例货物的超板；短时间内激增的的搬运量；狭小空间情况下的车辆调度等。

　　以拥有多个业界的复杂场景解决方案未来机器人为例，视觉导航不但使AGV实现9.4米无人高位上货架作业，并结合自适应取放货技术和实时定位纠偏技术，创造性地解决多个异形件无人搬运难题。

　　2）泛通用性：模块化的视觉导航技术，通过加装到工业车辆本体上轻松实现工业车辆无人化升级改造。目前以某企业为代表的视觉导航AGV企业的视觉导航模块已经能够适配6大品牌180多款工业车辆；

　　3）高性价比：视觉传感器的成本优势大幅降低了产品的造价。世界工业相机供应商的产品售价约为人民币3000元，是同等级的激光传感器产品售价的10-20%。因此在终端客户回报周期上，视觉导航工业无人车辆相对于其他导航方式有明显的优势。