11.SLAM激光導航（自然導航）

SLAM激光導航則是一種無需使用反射板的自然導航方式，它不再需要通過輔助導航標志（二維碼、反射板等），而是通過工作場景中的自然環境，如：倉庫中的柱子、墻面等作為定位參照物以實現定位導航。相比于傳統的激光導航，它的優勢是制造成本較低。據小編了解，目前也有廠商（如：SICK）研發了適用于AGV室外作業的激光傳感器。

12.視覺導航

視覺導航也是基于SLAM算法的一種導航方式，這種導航方式是通過車載視覺攝像頭采集運行區域的圖像信息，通過圖像信息的處理來進行定位和導航。視覺導航具有高靈活性，適用范圍廣和成本低等優點，但是目前技術成熟度一般，利用車載視覺系統快速準確地實現路標識別這一技術仍處于瓶頸階段。

AGV導航方式比較

早期的AGV多是用磁帶或電磁導航，這兩種方案原理簡單、技術成熟，成本低，但是改變或擴展路徑及后期的維護比較麻煩，并且AGV只能按固定路線行走，無法實現智能避讓，或通過控制系統實時更改任務。

目前AGV主流的導航方式是二維碼+慣導，這種方式使用相對靈活，鋪設或改變路徑也比較容易，但路徑需要定期維護，如果場地復雜則要頻繁的更換二維碼，另外對陀螺儀的精度及使用壽命要求嚴格。

隨著SLAM算法的發展，SLAM成為了許多AGV廠家優先選擇的先進導航方式，SLAM方式無需其他定位設施，形式路徑靈活多變，能夠適應多種現場環境。相信隨著算法的成熟和硬件成本的壓縮，SLAM無疑會成為未來AGV主流的導航方式。

SLAM大概分為激光SLAM（2D或3D）和視覺SLAM兩大類。

視覺SLAM目前尚處于進一步研發和應用場景拓展階段。視覺SLAM因為信息量大，適用范圍廣等優點受到了廣泛關注，但是算法對處理器的要求較高，一般需要準桌面級的CPU甚至GPU，但是AGV用的多是嵌入式處理器，所以短時間很難在小型的AGV設備上大規模應用。

激光SLAM比視覺SLAM起步早，理論和技術都相對成熟，穩定性可靠性也得到了驗證，并且對于處理器的性能需求大大低于視覺SLAM，比如主流的激光SLAM可以在普通的ARM CPU上實時運行，目前有的AGV廠家已經推出了基于激光SLAM導航的產品。無疑在一段時間內激光SLAM還是主流的SLAM方案。

AGV導航導引技術一直朝著更高柔性、更高精度和更強適應性的方向發展，且對輔助導航標志的依賴性越來越低。像SLAM這種即時定位與地圖構建的自由路徑導航方式，無疑是未來的發展趨勢。相信不久的將來，5G、AI、云計算、IoT等技術與智能機器人的交互融合，將給AGV行業帶來翻天覆地的變化，而具有更高柔性、更高精度和更強適應性的SLAM導航方式也將更適應復雜、多變的動態作業環境。在多學科共同發展后，未來也一定會有更高端的AGV導航技術出現。