俞鑫

（上汽通用汽车有限公司,上海 201206）

SLAM导航技术已进入人们的日常，最典型的例子是扫地机器人和无人驾驶汽车，但运用SLAM导航技术的AGC目前却并不多见。高昂的硬件成本以及尚不成熟的软件算法，都成为SLAM导航AGC推广、普及的直接壁垒。近些年来，随着国家“中国制造2025”不断推进，在制造行业内，一线生产设备正逐步从自动化向更高端的智能化要求升级。因此SLAM导航AGC在整车厂应用如何克服壁垒，是否适用于整车厂复杂的运行环境，除了新颖“黑科技”的既视感它还能给我们汽车整车厂带来什么直接的、潜在的收益，都显得具备着研究价值。

1 SLAM技术

1.1 概述

什么是SLAM，大部分人只知道它是一种新的导航技术，但并不清楚它的具体含义。它的英文名称是Simultaneous Localization And Mapping ，中文名称 “同步定位及建图” 。SLAM技术主要包含了同步定位和建图两个环节，事实上是先在自身位置不确定的条件下,在完全未知环境中创建地图,再同时利用地图进行自主定位和导航。本文将首先从硬件和软降逻辑上来介绍SLAM技术。1.2 硬件

图1 SLAM传感器分类

SLAM实现建图和定位的硬件基础，按传感器种类来分，主要有激光SLAM和VSLAM（视觉SLAM）两大类。其中，激光SLAM比VSLAM起步早，在理论、技术和产品落地上都相对成熟，是目前最稳定、最主流的定位导航方法。VSLAM目前尚处于进一步研发和应用场景拓展、产品逐渐落地阶段。常见的激光雷达有单线雷达和多线雷达，角分辨率及精度各有千秋；常见的视觉摄像头分为单目、双目、单目结构光、双目结构光、TOF等几大类。

激光SLAM主要应用于室内环境，VSLAM在室内外环境下都能运行，但对光的依赖程度较高,无法应用于光线较暗或者无纹理的区域。若结合控制器运算成本综合来考量，目前激光SLAM还是有较明显优势的，后文也会从激光SLAM的原理和应用来进一步分析。

1.3 建图及定位

在SLAM AGC运行时，首先通过激光雷达扫描周边环境，用以描述车间工作空间的二位平面特征。SLAM导航AGC在整车厂内运用须首先在车间内把可能运行的环境空间全部扫描一遍，建立起基础地图并保存，同时在地图的数学模型上建立好最小分辨率的坐标系。有了基础地图后，AGC实时运行并扫描周边环境，通过对激光雷达、里程计等数据进行融合，依据位置估计和地图进行自身定位。至此，AGC小车建立了自己的地图，知道了自己在地图中的定位，并能通过激光雷达感知小车周围的环境，要完成小车的运行动作就差实现小车的导航。

1.4 导航

导航就是让AGC小车从基础地图的某个起始点A按照一定规则的路径运行到达另一个目标点B，其中实时定位和导航算法是核心难点。要获取小车的实时精确定位，须将激光雷达扫描所获取的周边环境数据与之前建立好的基础地图进行比对，当小车周边环境发生变化在基础地图上无法比对出定位怎么办。为了解决这个问题，SLAM导航引用了蒙特卡洛算法，它将AGC小车周边环境转成各种粒子，且赋予不同的权值，离AGC小车越近或越为固定可靠的粒子权值会越高，且在实时运算时反复采样计算权值，加权后的采样粒子从最大限度上降低甚至屏蔽了部分周边环境变化对小车定位的影响。只要激光雷达自身采集的数据是准确的，小车的定位理论上就是精准的。但当激光雷达自身采集数据不精准，就会直接导致小车定位不准，因此实际定位时还引入了里程计和陀螺仪等相对定位设备。相对定位设备通过计算小车相对于初始位置的距离和方向来确定小车当前的位置，该相对位置会与激光雷达测算的绝对位置按一定的置信度结合后得到小车的输出定位数据。当下主流SLAM导航小车定位精度很难达到磁条导航等10mm以内精度。

导航算法建立在实时定位的基础之上，从基础地图的起始点A到目标点B，可以是固定不变的点A和点B，也可以是随机指定的点A和点B。如果是固定点，须要在基础地图上提前给出A和B的坐标以及从点A到点B的期望运行路径，激光雷达实时感知周边环境，使小车的坐标随基础地图上规划好的路径运行。如果是随机指定的点A和点B，首先要在基础地图上根据算法规划出一条短安全的全局路径，实际运行时AGC小车会尽量跟随全局路径，同时依据A*算法考虑AGC小车的允许运行区域、路径长短、到达目的地的障碍物规避等因素，在限定范围内偏离全局路径。

图2 SLAM AGC自主导航

2 整车厂应用

2.1 概述

大致介绍了SLAM导航的原理，我们认知到SLAM导航技术的关键是激光雷达、定位与导航的算法，无须对运行环境做任何的施工或者改造，相较其他传统导航还是存在一定的优势的。与之形成对比的是磁条导航AGC须要在车间里提前规划、布置磁条路径带以及保护磁条的胶带。本文将着眼于多个维度来分析SLAM导航AGC在整车车间的应用的优、劣势。

2.2 前期施工

磁条导航为了避免整车厂车间内的其他车辆对磁条造成破坏，须要在车间地面开槽预埋磁条或者在贴好的磁条上铺设一层保护胶带。SLAM导航前期须要做的是扫描构建车间环境地图，并且在控制器内做好坐标维护，更多的是软件维护工作。

2.3 后期维护

磁条导航的磁条在后期应用中须要定期检查和维护，长时间受其他物流车辆碾压后产生断裂损坏的情况就必须更换。SLAM导航的后期维护量较小，只须确认基础地图坐标系的准确性。

2.4 应用成本

磁条导航须要磁感应器成本在数千元，磁条和保护带的铺设成本约100元每米。SLAM导航的硬件基础是激光雷达，通常成本在万元以上，同时大量的软件开发调试工作，导致其应用成本非常高。

2.5 技术成熟

磁条导航技术在整车厂内广泛应用，寻迹运行且磁条轨迹目视化程度高，稳定性较好。SLAM导航基于激光雷达，抗粉尘性较差，算法复杂且不断更新，程序稳定性存疑。

2.6 适用环境

磁条导航环境适应性强，通常只受金属物磁化干扰。SLAM导航目前更多运用于微电子行业无尘车间，整车厂运用案例较少，适用性有待验证。

2.7 小结

综合来看，SLAM导航AGC在前期施工量、后期维护成本上有明显的优势，避免了很多磁条导航AGC在整车厂应用的弊端，但是在成本、技术成熟性上并没有太大的优势，总体来说还是极具研究价值的。如果未来SLAM在使用量上升后，能充分降低硬件、软件成本，它推广普及的壁垒也会随之降低。

3 试点案例

3.1 背景

SLAM导航AGC运行于某总装车间，将运入车间的料车根据系统时间推算，在生产线线边物料用尽时将替换物料运输至线边，并将空料车取回。

3.2 问题及建议

SLAM算法非常复杂，经简化后为包含路径、目标点、障碍物三个参数的代价公式来计算局部路径。障碍物的权重在三者中必须最高，否则AGC小车会以较低的速度靠近障碍物，直至相撞。但障碍物权重若设置过高，小车又会突发性地偏离全局路径，易直接触发安全防护装置。笔者认为只有充分地研究整车厂车间内的复杂情况，通过反复的调整、测试、验证，才可能获得安全的、理想的运行路径。

激光SLAM不擅长动态变化环境中的定位，也不擅长在相似的几何环境中工作。整车厂车间内恰好料架拖动频繁又有很多相似的直线车道，因此SLAM导航AGC运行容易丢失定位。为了避免SLAM导航AGC丢失定位，除了采取前文所提到的蒙特卡洛算法，里程计、陀螺仪综合定位外，在一些相似度较高的地方还增添了固定参照物来辅助定位，既避免了丢失定位的情况，也提高了SLAM的定位、导航精度。但这同时这也意味着须要定期维护固定参照物，SLAM导航AGC一定程度上失去了自己免维护的优势。笔者认为如何彻底摆脱辅助定位会是未来激光SLAM技术的重点研究方向和突破。

由于SLAM导航技术没有目视化的运行路径，还须要在车间内不同位置做好相应的目视化提示标志，加强交通管制并通过清晰可见的交通灯管制其他物流车辆，充分利用声光报警等提醒措施来最大限度地规避安全风险，使SLAM导航AGC在安全的前提下持续运行，积累运行数据。

4 结语

本文研究介绍了SLAM导航技术的主要环节：建图、定位和导航，经过分析推荐在整车厂使用激光SLAM导航方案。之后对比了SLAM导航与传统磁条导航的多方面性能，肯定了在整车厂应用SLAM导航的价值。最后借试点案例，总结了实际应用时得出的部分经验，为后续的应用提出建议。同时笔者相信凭借着SLAM技术本身的优势，再伴随传感器技术、智能算法的不断进步，SLAM导航AGC也会完成进化，更多地出现在整车厂中，也将更适用于整车厂中，成为工厂智能化的重要一环。