视觉SLAM导航和激光导航AGV叉车哪个好？

　　很多客户在进行AGV叉车选购的时候，不知道选择视觉SLAM导航还是激光导航AGV叉车，本文就具体说说二者的优缺点，希望对你的选购之路有帮助。

　　一、视觉SLAM导航AGV叉车的优劣势

　　视觉SLAM就好比人的眼睛一样，可以获得丰富的海量的纹理信息，有超强的场景辨识能力。

　　近些年来，随着具有稀疏性的非线性优化理论(Bundle Adjustment)以及相机技术、计算性能的进步，实时运行的视觉SLAM已经不再是梦想。

　　视觉SLAM的优点是它所利用的丰富纹理信息。例如两块尺寸相同内容却不同的广告牌，基于点云的激光SLAM算法无法区别他们，而视觉则可以轻易分辨。这带来了重定位、场景分类上无可比拟的巨大优势。同时，视觉信息可以较为容易的被用来跟踪和预测场景中的动态目标，如行人、车辆等，对于在复杂动态场景中的应用这是至关重要的。

　　视觉SLAM导航AGV叉车优点：

　　1.结构简单，安装方式多元化

　　2.无传感器探测距离限制，成本较低

　　3.可提取环境语义信息

　　视觉SLAM导航AGV叉车劣势：

　　1.受环境光影响大，黑暗的区域(或者无纹理的地方)无法工作。

　　2.因为收集的信息很多，运算负荷大，构建的地图无法直接用于路径规划与导航。

　　3.传感器的性能有待提高，地图构建时会存在累计误差。

　　二、激光SLAM导航叉车的优劣势

　　激光SLAM叉车传感器应用的是激光雷达。市场上激光SLAM主要采用的是2D激光雷达(可称之为单线雷达)或者3D激光雷达(称之为激光雷达)，2D激光常见于室内机器人，比如日常生活中常见的扫地机器人，而3D激光由于获取信息更为丰富，常见应用于无人驾驶领域。激光雷达的普及和使用，让测量的更快更准确，能获得环境信息更为丰富。激光SLAM系统通过激光雷达采集的点云(激光雷达获取的物体信息是一些列分散具有准确角度和距离信息的点)在不同时刻的匹配与比对，通过计算，来进行机器人定位。

　　激光SLAM导航叉车优点：

　　1.激光SLAM技术成熟，可靠性高，有丰富的落地产品群

　　2.创建的三维地图更直观，激光雷达测距准确，误差模型简单，地图精度搞，不存在累计误差。

　　3.激光雷达搜集的物体信息-点云数据包含有几何关系，无人叉车的路径规划和导航更直观灵活。

　　激光SLAM导航叉车劣势：

　　1.受到Lidar探测范围限制

　　2.安装结构有要求

　　3.构建的三维地图缺乏语义信息

　　SLAM技术应用于无人叉车领域，使得无人叉车能更好的替代人类完成搬运工作。现在市场的SLAM叉车，依据传感器的不同可分为激光SLAM和视觉SLAM。看了以上的比对，我们能看到激光SLAM和视觉SLAM各有优势与劣势，单一应用都有其局限性，而融合使用则可以达到取长补短。