激光导航AGV是从早期电磁导航、磁带导航AGV逐步发展进化而来的。在20世纪70-80年代，随着激光技术的不断发展，激光测距的精度不断提高，人们开始尝试利用激光作为测量定位，经过长期研究，终于成功研发了二维激光扫描仪。1990年，瑞典NDC公司开发了第四代AGV控制系统，AGV才开始使用激光导引系统。

  在激光导航AGV发展历史中，最早使用的是基于反光板的激光导航，通过激光雷达持续地发射激光脉冲，由旋转机构将激光脉冲按一定角度间隔（角度分辨率）发射向扫描角度内的各个方向而形成一个以径向坐标为基准的二维扫描面。激光雷达通过识别扫描范围内的物体表面反射率，来识别激光反光板的位置信息，再通过最少三个反光板的位置计算出激光雷达所在的AGV的位置和姿态信息。

激光反光板导航示意图

  较早的反射板导航，应用较多的是SICK的NAV350和NDC系统。SICK NAV350可以直接输出传感器的位姿坐标，用户不需要编程就可以直接用于AGV的定位，开发简单、性能可靠，所以在市场上占据主导地位。同时SICK NAV系列基于反射板导航的还有NAV340、NAV245，不同的是NAV340、NAV245需要用户自己做定位算法，相对开发较难。

  随着激光雷达角分辨率的提高与主控电脑的计算能力提升，基于SLAM的自然导航技术越来越普及。相对于激光反射板导航，自然导航施工简单，无需对现场环境进行改造，柔性化程度更好。这时，倍加福推出了自己的拳头产品——R2000。

  R2000二维激光扫描仪采用发射器、曲面镜和接收器一体旋转的测量技术，为实现真正的同步测量打下了基础。一体旋转技术将单点测量衍生成了360 º平面内的全区域测量，可用于快至50 Hz，每秒252, 000测量值的高速二维测量，同时确保检测精确性和稳定性。R2000有HD和UHD两个版本，HD版本性价比高，是国内AGV厂商的普遍选择；UHD版本最高角分辨率可达0.014°，基于反射板的测量距离更远。因此，倍加福R2000受到了市场更多青睐。

  在自然导航激光雷达的选择上，SICK推出的LMS151和LMS511也曾广泛应用于自动叉车，但由于推出时间较早、价格较高，角分辨率相较于后来的R2000相对较差，所以被倍加福夺去了不少市场份额。后来SICK推出了LMS111，是一款紧凑型、经济型，主要用于室内外区域防撞、测量及安防的激光雷达。LMS111体积小、重量轻，可用于户外恶劣的天气环境，在众多领域得到了广泛应用。

  尽管激光传感器的性能在不断提升，但是相较于传统的磁条导航、二维码导航、基于反射板的激光导航，自然导航对算法的要求相对较高，而且依靠单一的激光传感器并不能完全适应实际使用环境，尤其是复杂的使用环境中，还需要配合激光反光板、视觉传感器、超声、光电等多种传感器融合使用，才能满足现实使用需求，这便对算法层面的技术有了更高的要求。目前除了国外的NDC、ANT等公司提供算法解决方案外，国内只有仙知机器人独领风骚，在算法层面能够依据客户现场使用环境提供相应的解决方案。

  仙知机器人推出的激光导航移动机器人产品，在3D SLAM基础上结合多传感器，增强定位导航稳定性的同时，加入了对场景语义的理解，真正做到了自动化与智能化的完美融合，能够适应长廊、高动态等复杂环境，满足用户不同环境的使用需求。基于用户复杂的使用场景，仙知机器人推出了AMB系列无人搬运底盘，可根据具体使用场景，配合顶升、辊筒、机械手、牵引、皮带、云台、显示屏等进行多种扩展，满足不同行业不同场景的使用需求。

  同时，仙知机器人作为一站式移动机器人方案专家，不仅为集成商合作伙伴及终端用户提供单一的移动机器人最强大脑SRC系列核心控制器和激光导航移动机器人产品，还有相匹配的、操作简便的移动机器人一站式实施工具Roboshop，多机调度系统RoboRoute与对接仓库和产线的可视化管理系统RoboGlue，形成了成套的智能物流解决方案。

  仙知自主研发的移动机器人最强大脑SRC系列核心控制器，不仅算法强大，功能丰富，而且满足工业移动机器人、商用移动机器人、自动叉车的不同应用需求，适配双轮差动、单舵轮、四驱麦克纳姆轮等多种车型，受到市场的热烈追捧，成为众多集成商与移动机器人本体制造商的最佳选择。仙知机器人携手集成商为终端用户提供的解决方案已在汽车制造、3C电子制造、家电制造、半导体制造、食品烟草、电商仓储、医疗教育、商用服务等众多领域广泛应用。

  在工业4.0时代全面到来与中国智能制造不断发展的当下，市场对移动机器人的灵活性、智能化要求不断提升，基于SLAM技术的激光导航移动机器人将会逐步成为市场主流。在技术层面，多传感器融合算法是未来发展必然。仙知机器人将继续加大研发投入，始终保持算法与技术的领先优势，打造更加智能的移动机器人产品，并为集成商与合作伙伴提供全方位场景化的智能物流解决方案，赋能中国智造。

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