当前所在位置：首页 > 案例资讯 > 行业新闻 > 无人叉车AGV在室内外转运过程... 无人叉车AGV在室内外转运过程中的灵活性和适应性
文章来源：汇聚OMV 浏览次数：492次
无人叉车是工业应用移动机器人（AGV/AMR）行业增长速度最快，前景最为看好的细分领域之一。而SLAM与叉车运动的相结合，实现了工业无人车辆伺服控制和环境感知这两项关键技术的突破，在叉车驾驶中，机器与人工的最大差异在于末端操作的效率和精度，SLAM感知和SLAM定位技术让车端增加感知能力，提升无人叉车AGV在室内外转运过程中的灵活性和适应性。
SLAM与叉车的运动相结合，实现了工业无人车辆伺服控制和SLAM环境感知这两项关键技术的突破。SLAM无人叉车正在成为工业应用移动机器人中的“潮流”款。
首先在建图环节，基于传感器强大的信息获取能力，SLAM能够获取更丰富的地图信息，并通过重复观测反复提高地图精度，相比其他地图构建方式，定位误差极小；其次，将SLAM应用在工业车辆上，工业车辆可以更好地获取场内的半动态环境。
与人工智能结合，实现自主导航与绕障，在保障安全的前提下，赋予车辆更高的灵活性，让车辆更好地应用在人机混场、多类型机器协作场景中，使得整体方案更具备柔性；
SLAM赋能无人叉车也基于同样的角度。在人工成本上升和劳动人口就业多样化的背景下，许多用人企业出现了叉车司机的用工短缺，无人化需求逐年上涨；疫情之下，多变的商流推动供应链和产线变动，由“以产定销”转变为“以销定产”间接地影响到物流，同时为了减少感染风险和降低成本，频繁受到资本关注的无人叉车AGV进入快车道。
SLAM与叉车的运动相结合，实现了工业无人车辆伺服控制和SLAM环境感知这两项关键技术的突破。SLAM无人叉车正在成为工业应用移动机器人中的“潮流”款。
首先在建图环节，基于传感器强大的信息获取能力，SLAM能够获取更丰富的地图信息，并通过重复观测反复提高地图精度，相比其他地图构建方式，定位误差极小；其次，将SLAM应用在工业车辆上，工业车辆可以更好地获取场内的半动态环境。
与人工智能结合，实现自主导航与绕障，在保障安全的前提下，赋予车辆更高的灵活性，让车辆更好地应用在人机混场、多类型机器协作场景中，使得整体方案更具备柔性；
SLAM赋能无人叉车也基于同样的角度。在人工成本上升和劳动人口就业多样化的背景下，许多用人企业出现了叉车司机的用工短缺，无人化需求逐年上涨；疫情之下，多变的商流推动供应链和产线变动，由“以产定销”转变为“以销定产”间接地影响到物流，同时为了减少感染风险和降低成本，频繁受到资本关注的无人叉车AGV进入快车道。
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