分拣AMR使用说明

自主移动机器人的基础技术：定位与建图（slam）：SLAM是SimultaneousLocalizationandMapping的缩写，意为“同时定位与建图”。它是指运动物体根据传感器的信息，一边计算自身位置，一边构建环境地图的过程。目前，SLAM的应用领域主要有机器人、虚拟现实和增强现实。其用途包括传感器自身的定位，以及后续的路径规划、场景理解。随着传感器种类和安装方式的不同，SLAM的实现方式和难度会有很大差异。按传感器来分，SLAM主要分为激光、视觉两大类。其中，激光SLAM研究较早，理论和工程均比较成熟。视觉方案目前有少数厂商在实际产品中应用。自主移动机器人能做到自主路径规划。分拣AMR使用说明

自主移动是服务机器人较基本的价值体现，相较于工业机器人，服务行业没有固定不变的场景部署，很难利用地面铺设磁条或信标的方式来引导机器人移动。目前市面上应用在服务领域的机器人中接待引导、配送等机器人较为常见，其应对的工作场景也更为复杂，而拥有自主定位导航技术的移动机器人，无论在路径中出现动态还是静态的障碍物，其都能有效躲避，并自主规划较优行走路径。移动机器人底盘拥有电梯适配与多楼层定位系统，能与市面上大多数电梯系统产生联动，对于机器人自主上下电梯的问题完全不用担心。能方便终端用户随时查看，了解机器人使用情况。分拣AMR使用说明通过深入解析AMR行业的技术，为工业移动机器人领域发展提供专业视角，以推动机器人产业良好发展。

自主移动机器人的基础技术：激光传感器：激光传感器可以直接获得相对于环境的直接距离信息，从而实现直接相对定位，对于激光传感器的相对定位及轨迹优化可以在相对定位的基础上进行。视觉传感器：视觉传感器很难直接获得相对于环境的直接距离信息，而必须通过两帧或多帧图像来估计自身的位姿变化，再通过累积位姿变化计算当前位置。这种方法更类似于直接用里程计进行定位，即视觉里程计。里程计的测量积分后才相当于激光传感器直接获得的定位信息，这就是图优化SLAM框架中的前端。而后端对定位和位姿轨迹的优化本质上与激光传感器的优化相同，都基于较优估计的理论框架进行。

自主移动机器人的“智能化”表现在哪些方面？自主移动机器人能做到自主路径规划：路径规划同样也是机器人实现自主移动的重要环节，指的是机器人在有障碍物的工作环境中，如何找到一条从起点到终点适当的运动路径，使机器人在运动过程中能安全、无碰撞地绕过所有障碍物。这不同于用动态规划等方法求得的较短路径，而是指移动机器人能对静态及动态环境作出综合性判断，进行智能决策。根据对环境信息的掌握程度不同，机器人路径规划可分为全局路径规划和局部路径规划。两者协同工作，机器人可更好的规划从起始点到终点的行走路径。自主移动机器人全局路径规划主要是在已知环境中进行的。

在人口老龄化严重、劳动力供给减少、劳动力成本上升的背景下，制造业正在从传统的劳动密集型产业加速向技术密集型产业转变。随着工业机器人等相关技术的越发成熟，“机器换人”的经济性正在逐渐凸显。如今，制造业对生产自动化物流系统的要求越来越高，也越来越迫切。特别是在汽车、3C电子产品、商用设备、半导体芯片和工业零部件制造等行业中，业务趋势消费化和个性化愈加凸显，产品生命周期缩短、劳动力成本上升、产品组合的变化等因素对灵活性和生产线适应性提出了更高的要求。自主移动机器人（AMR）因其可以将工艺、装配工位柔性互联，使原本高度自动化的流程变得更灵活。分拣AMR使用说明

中舟智能科技主要以激光雷达、模块化自主定位导航系统及通用型机器人底盘作为其中心产品线。分拣AMR使用说明

AMR能够提升很多有关生产和物料运输相关的运营操作的效率。随着业务量的不断增长，还可以以极低的新增成本拓展AMR应用。此外，AMR具备协作性，可以取代工人推小推车运输物料或交付发货等任何工作，实现这些低附加值工作的自动化，从而让员工能够专注于高附加值的工作。AMR可流利顺畅，毫无间歇地执行单调重复的物料运输工作，而不会扰乱装配流程。现代制造业环境不可再依赖于昂贵而僵化的传统技术，也承担不起继续使用人力运输物料的低成效成果，尤其是在当今如此供不应求的劳动力市场背景下。自主式移动机器人为AGV或人工运输提供了一个敏捷的替代方案，实现了极高的灵活性、成本效益、投资回报率以及生产力优化。分拣AMR使用说明

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