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隨著技術進步工廠柔性化生產趨勢，用戶對一部分複雜應用場景考慮使用調度更靈活，本地運算能力更強大，系統擴展性和網路化更高的無軌導航AGV小車，其代表技術就是激光場景導航AGV與慣性二維碼導AGV。

慣性二維碼導航AGV的技術之所以是老生常談，是亞馬遜高價收購KIVA二維碼慣性導航機器人，其類似棋盤物流工作模式應用視頻纔再次被複活，其實早10年前國內某AGV廠商就已經成功研發慣性導航AGV（也有人叫磁釘導航），後來經過大量用戶實地應用驗證發現穩定性無法用於工廠生產物流使用，慣性導航AGV至此淡出主流舞臺。隨著KIVA刷屏視頻發布慣性二維碼導航才被大家熟知，類KIVA慣性AGV在結構及調度方式作了改動，把磁釘換成二維碼（高大上的名稱叫機器視覺

），其關乎定位導航穩定性核心依然是通過陀螺儀的慣性導航方式。

慣例先講講慣性導航原理：慣導AGV其定位技術和運動控制技術門檻不高。慣性導航系統由單片機，陀螺儀，加速度感測器組成，性能由感測器雜訊、校準信標（二維碼或其它）決定，其陀螺晶元本身特性累積誤差（隨時間增長誤差會累積增大，30~60秒誤差1°）的硬傷，對於室內高精度毫米級定位誤差本身就不適用。不要小看小小1°誤差被距離放大後與既定目的地就差之千里了，故此需要每走1米左右讀取二維碼進行位置校準歸零並作為位置信息上傳（AGV行走在二維碼與二維碼之間的位置信息是通過時間和速度簡單模擬出來，而非實際真實坐標）。

那麼有人要問有序無人機等也是通過慣性導航，定位精度高嗎？首先這些應用的定位精度要求在20~30cm已經足夠，位置校準採用的慣導+GPS差分（或更的陀螺儀及技術）進行實時校準，是室內慣性二維碼導航所無法比的。即使用慣導感測器，即使初始化精度很高，當信號漂移偏差的慣性測量數據，積分求解時仍會有較大誤差累積。

所以對於工廠室內每天上萬次重複運行，即使慣性導航感測器輸出準確的短期位置、速度、加速度、姿態、角速率，但長時間後會有誤差累計，用戶沒完沒了人工重置是逃不掉的，zui終AGV物流項目淪為「參觀項目，眼球項目」。其次相對單一類託舉工裝貨架重心較高，對地面平整度，運動控制的實時性，速度及貨物配重平衡性等有一定的要求，任何一個失誤都會導致整個物流系統停擺。對於開放的車間環境二維碼圖形稍有損壞則需要頻繁更換二維碼，對陀螺儀的精度及使用壽命都有嚴格要求。

綜述：以亞馬遜KIVA為代表慣性二維碼導航AGV小車，其網路化系統調度模式確實新穎酷炫吊炸天，但慣導AGV小車作為執行器本身致命缺陷導致穩定性差強人意，如同指揮官很聰明，而執行的士兵有點殘。

zui後我們分析激光場景導航為什麼會是未來自主移動機器人主流及技術原理。目前激光導航有兩種方式，一種是激光反射板導航，另一種是激光場景導航。

以免大家混淆米克力美先簡單介紹激光反光板導航：在AGV行駛路徑的周圍安裝激光反射板，AGV通過發射激光束到反射板反射，進行三邊運算得出當前的位置坐標的導航方式，因為開放的車間動態人流或設備可能阻擋激光束，一般激光器安裝高度較高（高於一般人的身高），其技術多用於激光叉車，位置導航演算法難度相對簡單，由於激光叉車體積龐大需要寬大通道環境，同時安全檢測盲區多以及穩定性等原因較少用戶使用。

無反光板激光場景導航AGV，激光場景導航AGV採用目前全球先進的SLAM機器人定位技術（實時定位與地圖生成）實現AGV的路徑地圖，不需要任何施工靈活性zui高的AGV運動形式，輕鬆實現柔性全局部署。簡單來講當AGV機器人在一個陌生環境走一圈即自動掃描並生成該場景電子地圖，該電子地圖是AGV的激光器每秒幾萬個坐標點拼接生成，然後在已知地圖任意創建工作站點即屬性，AGV在行駛運動過程中實時與已知的基準地圖坐標進行匹配，從而實現AGV高精度地位，環境動態移動的人和物對其沒有任何影響。


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