文 / 吴 伟

一、仓储行业智能搬运的难点

仓储行业的智能搬运场景中人机交互复杂，环境持续高频变化，对场内移动机器人（Autonomous Mobile Robot，AMR）的定位影响极大，尤其是在对接的场景，环境变化严重影响机器人感知能力，造成无法精确对齐等问题。使用单一导航定位技术的地面移动机器人，如磁条导航、二维码导航等，无法应对这些复杂的场景。仓储行业需要有强大混合导航技术的移动机器人，提升感知和定位能力，从而保证在复杂多变的场景中稳定运行。

移动机器人上配置有包括激光雷达，视觉相机等多种传感器，但在面临以下几种场景或者条件时，机器人定位、建图及运动控制等存在诸多难点。

1. 场景空旷

在仓库、工厂等场景下，只有墙壁和顶梁柱等少数的固定目标，大部分为空旷空间。在远距离探测时，激光雷达扫描点云会过于稀疏，或激光帧扫到地面，形成干扰数据。深度相机的有效探测距离一般在5米内（远距离噪声较大，难以使用），如果机器人在大部分行驶路径的5米半径范围内都缺少固定物体，也将不会有深度信息反馈。

相机虽然能获取到足够远的图像信息，然而从远处的图像中提取角点、线等视觉特征的难度会增加。不能仅依靠图像中的像素得到深度信息，如果计算该点的距离，需要将相机移动再进行一次观察，并根据三角测量原理进行计算。而该点的距离越远，三角测量的误差就越大，导致定位误差也会增加。

2. 动态性高,场景变化大

在仓储和制造业场景中，物体的动态性较高。……