一、磁导航

　　磁导航主要是指通过测量路径上的磁场信号，来获取机器人自身位置，引导机器人沿磁场信号指引行驶，从而实现车辆的控制及导航。目前来说，磁导主要分为三种形式，包括电磁导航、磁条导航与磁钉导航。

　　1、电磁导航

　　电磁导航指的是在导航路径上埋设金属线，并在金属线上加载导引频率，通过物流机器人对导引频率的感知与识别，来实现物流机器人的导航功能。

　　优点：成本低、技术成熟可靠。导航的隐秘性好、美观性强，在一些高温环境下或者对线路平直性要求严格的场景中比较适用。

　　缺点：导航线路铺设后难以更改，导航路径固定，缺乏柔性，路径上出现障碍无法避让，难以适应多个机器人群体作业等等。

　　2、磁条导航

　　磁条导航主要是在地面铺设磁条，通过测量路径上的磁场信号来获取机器人自身的精准定位信息，并引导机器人沿磁条路径向目的地行驶，从而实现车辆的控制及导航。

　　优点：相对于电磁导引来说，磁条导航具有很高的测量精度及良好的重复性，磁条一旦铺设好后，维护费用非常低，使用寿命长，且增设、变更路径较电磁导航容易。

　　缺点：磁条直接铺设在地面，影响美观，容易破损，并且会吸引金属物质，容易导致AGV设备故障等。

　　3、磁钉导航

　　磁钉导航依然是通过磁导航传感器检测磁钉的磁信号来寻找行进路径，只是将原来采用磁条导航时对磁条进行连续感应变成间歇性感应，磁钉导航所用控制模块与磁条导航控制模块其实是相同的。

　　优点：磁钉抗干扰强，抗磨损性强。

　　缺点：与电磁导航一样，修改路线复杂，且对地面会造成一定的破坏。

　　物流机器人磁导航的历史悠久，技术成熟，曾在很长一段时间内是物流机器人导航技术的主流。但磁导航路线固定、变更不灵活，缺乏柔性，不便于群体作业等缺点，目前已经被边缘化。

　　目前，对于物流搬运路径比较固定的场景下，从应用特点和性价比方面来说磁导航还具有较大优势。另外，随着无线通信技术发展，近年来磁导航物流机器人（AGV），也可以实现随时与中控端的调度系统紧密互动，一面接收派车命令，一面将车辆位置、装卸货等信息回馈予调度系统，提升了物料搬运管理效能。

　　二、惯性导航

　　惯性导航主要是根据相应的惯性原理，依靠陀螺仪、加速度计等惯性传感器获取位置、速度等信息，利用信息技术、物理知识、智能算法形成的导航参数解算技术进行物流机器人的导航。

　　优点：惯性导航成本较低，抗干扰很强，还能够完整地获取相应的数据信息，具有一定的自主性。

　　缺点：容易造成累计误差，在面积较大的复杂环境中，惯性导航的弊端会逐渐显现出来。

　　说明：惯性导航虽然是一种较为初级的物流机器人定位导航技术，但它是全自主的导航系统，抗干扰强，如果与其他导航技术组合应用，克服惯性导航缺点，提升导航精度，具有很好前景。

　　三、光反射导航

　　利用光反射原理测距、定位、导航的技术都属于光反射导航。

　　实践中常用激光与红外等光反射导航，各种光反射导航原理基本相同。这里重点介绍物流机器人领域应用最广泛的激光反射板导航技术。

　　激光反射导航基本原理与激光测距相同，即通过测量激光从发出到接收反射的时间计算出自身与前方障碍物的距离。与激光测距不同的是，激光导航需要进行多次多点位的测距，即把激光头安装在机器人顶部，每隔数十毫秒旋转一周，发出经过调制的激光。激光经布置在环境中的反射板反射回来，经过解调可以得到有效的信号，由于机器人的工作场预先安置的反射板坐标预先已输入了计算机，因此根据反射信号可以精准确定机器人所处的位置，并用来指导机器人行走。

　　优点：定位精度高、不需要铺设辅助设施、线路变更灵活、导航技术成熟，能够适合多种现场环境。

　　缺点：导航成本高，对环境光线、能见度等要求苛刻，易受环境因素的影响。

　　目前，随着激光雷达传感器模块化、小型化，导航成本已经有大幅下降。

　　四、二维码导航

　　亚马逊KIVA物流机器人最早应用二维码导航，其类似棋盘的工作模式令人印象深刻，带动国内的电商企业的智能仓库机器人纷纷采用二维码导航。

　　二维码导航原理是通过摄像头扫描地面二维码，解析二维码信息获取当前的位置，再按调度系统导航指令，计算并控制机器人行驶，使得机器人借助惯性导航技术，依次沿着导航路径中二维码标签位置行走，最后完成导航功能，到达目的地。二维码导航通常与惯性导航相结合，实现精准定位与导航。这是二维码坐标信息定位与惯性导航技术相结合的一种新型导航技术。

　　优点：定位精确，小巧灵活，铺设、改变路径较为容易，便于控制通讯，无需担心声光干扰。

　　缺点：惯性导航缺点会制约二维码导航精度；二维码容易污损需要定期维护；如果场地复杂，用户就需要频繁更换二维码等。

　　综合运用二维码识别设备和机器人控制技术，结合算法解决了应用过程中路径规划问题和碰撞问题，从而实现仓储物流中机器人自动引导和定位，稳定性、柔性和实用性非常高，已在国内智能仓储的广泛应用。

　　五、色带导航

　　色带导航是在移动机器人的行驶路径上布置色带（粘贴色带或涂漆），利用色带作为导航路径的人工标志物，通过车载的光学传感器采集并识别色带图像信号，来实现物流机器人定位与导航的方法。色带导航与磁带导引较为类似。

　　优点：路面铺设较为容易，拓展与更改路径相对磁条导引容易，成本低。

　　缺点：色带较为容易受到污染和磨损，对环境的要求高，导引的可靠性受制于地面条件，定位精度较低。

　　六、超声波导航

　　超声波导航的工作原理与激光和红外类似，只不过导航定位原理不是光反射而是声反射。通常是由超声波传感器发射出超声波，超声波在介质中遇到障碍物再返回到接收装置。通过接收自身发射的超声波反射信号，计算和定位机器人在工作环境中的坐标位置，并指导机器人行走到目标位置。也有移动机器人导航定位中超声波发射和接收装置是分开的，在导航环境地图中也需要布置多个超声波反射装置。

　　优点：超声波传感器具有成本低廉、采集信息速率快、距离分辨率高等优点，采集环境信息时不需要复杂的图像匹配技术，测距速度快、实时性好，不受天气条件、环境光照、障碍物阴影、表面粗糙度等外界环境影响。

　　缺点：超声波传感器有自身缺陷，如：镜面反射、有限的波束角等，给充分获得周边环境信息造成了困难。

　　针对超声波传感器自身缺点，通常采用多个传感器组成的超声波传感系统，建立相应的环境模型，通过串行通信把传感器采集到的信息传递给移动机器人的控制系统，控制系统再根据采集的信号和建立的数学模型，采取一定的算法进行数据处理，以便得到机器人的位置环境信息。

　　七、视觉导航

　　视觉导航是指机器人利用视觉系统（单目摄像头或者多目摄像头）实现自主定位与导航。物流机器利用摄像头进行图像信息采集，将采集的信息进行数据处理、特征提取、特征匹配、矩阵计算、三维重建、参数优化，SFM（运动恢复结构）确定周围环境后，当机器需要定位或正常运动时，再使用拍摄图片的特征跟structure匹配，来实现物流机器人自身的精准定位，完成机器人的导航定位功能。

　　优点：具有成本较低，定位精确等优点。

　　缺点：视觉导航技术对使用环境（地面、光线等）要求较高，运行的地面需要有纹理信息。

　　视觉导航定位系统主要包括：摄像机（或CCD图像传感器）、视频信号数字化设备、基于DSP的快速信号处理器、计算机及其外设等。在视觉导航定位系统中，目前国内外应用较多的是基于局部视觉的在机器人中安装车载摄像机的导航方式。在这种导航方式中，控制设备和传感装置装载在机器人车体上，图像识别、路径规划等高层决策都由车载控制计算机完成。

　　八、无线定位技术与导航GPS是室外机器人的定位与导航的重要技术，但物流机器人作业场景大部分都在室内，室内GPS信号很弱，无法采用GPS定位与导航，因此需要采用室内无线定位技术。

　　WIFI、BLE、ZigBee、UWB、RFID是室内常用的无线定位技术，原则上都可以用于室内机器人的定位与导航。但是从定位精度、网络要求、抗干扰能力、使用成本和安全性等角度综合分析，这些无线定位技术普遍存在一些问题，因此都不属于物流机器人导航中应用广泛的导航技术。

　　九、SLAM（同步定位与地图建图）导航SLAM是(Simultaneous Localization And Mapping)同步定位与地图构建的缩写，是解决机器人从未知环境的未知地点出发，在运动过程中通过重复观测到的地图特征（比如，墙角，柱子等）定位自身位置和姿态，再根据自身位置进行增量式的地图构建，从而达到同时定位和地图构建的方法。

　　SLAM技术的核心步骤包括：感知、定位、建图这三个过程。感知即机器人能够通过传感器获取周围的环境信息；定位即机器人通过传感器获取的当前和历史信息，推测出自身的位置和姿态；建图就是根据自身的位姿以及传感器获取的信息，描绘出自身所处环境的样貌。

　　感知是SLAM的必要条件，只有感知到周围环境的信息才能够可靠地进行定位以及构建环境的地图，而定位和建图则是一个相互依赖的过程：定位依赖于已知的地图信息，建图依赖于可靠的定位。

　　SLAM问题基本上可以分为前端和后端两个部分。前端主要处理传感器获取的数据，并将其转化为相对位姿或其他机器人可以理解的形式；后端则主要是计算分析自身位姿和同步构建地图等。

　　优点：SLAM技术最大的优点就是可以在完全未知的室内环境，可以不依赖于辅助导航标志，完成机器人自主定位、对目标进行有效跟踪和操作、进行路径规划、自动避开障碍物，具有更高柔性、更高精度、更强适应性的自主导航，大幅提高仓储系统的智能性和自主性，提升物流机器人应用的广度和深度，提高物流效率，降低生产成本，是物流领域机器人智能导航技术的发展方向。

　　缺点：SLAM系统导航和定位精度会受传感器自身精度等因素影响，可能造成构建地图不够精确，需要通过对环境信息加工处理，或是采用多传感器获取信息，并将数据进行融合分析，剔除噪声，提高导航准确度。

　　SLAM导航系统的传感器主要有：深度传感器（超声波、激光雷达、立体视觉等），视觉传感器（摄像头、信标），惯性传感器（陀螺仪、编码器、电子罗盘）以及绝对坐标（WUB，GPS）等。

　　根据采用传感器的类型，SLAM技术的实现有VSLAM、Wifi-SLAM与Lidar SLAM等多种途径，在物流机器人中常用的是VSLAM与Lidar SLAM。

　　VSLAM（视觉SLAM）：是利用视觉导航和SLAM技术，实现物流机器人自主导航定位功能；

　　Lidar SLAM（激光SLAM）：是利用激光雷达作为传感器，获取地图数据，使机器人实现同步定位与地图构建，实现物流机器人自主导航与定位的功能。

　　视觉SLAM与激光SLAM导航的优缺点分析：

　　优点：激光SLAM导航系统构建地图精度较高，技术成熟，建图直观，无累计误差，可做路径规划，方便机器人的定位导航。

　　视觉SLAM导航系统结构简单，成本较低，地图可提取语义信息，应用场景丰富，安装方式可以随着场景的不同实现多元化，发展前景好。

　　缺点：激光SLAM受激光探测范围限制，安装有结构要求，使用成本相对较高，地图缺乏语义信息；

　　视觉SLAM受环境光线影响较大，暗处无法工作，信息处理运算负荷大，地图构建有累积误差，构建的地图不能直接用于路径规划，传感器动态性能也需要提升。

　　十、协同导航

　　协同导航主要有多种感知技术组合应用的协同导航和多机器人协同导航。

　　1、多感知技术协同导航：

　　前面介绍的各类感知技术都有自身缺陷，如果多种技术组合应用，实现定位与导航，则可以提升导航精准度、稳定性和抗干扰性。如二维码导航就是采用了惯性感知技术与视觉扫描的感知技术组合应用，同时实现机器人本体与地面环境协同创新的协同导航技术。

　　原则上各种感知技术都可以组合应用，用于物流机器人导航，具体创新实践中需要平衡导航性能要求与技术实现的成本，创新最佳性价比的导航解决方案。

　　2、多机器人场景协同导航

　　物流机器人应用场景常常是多机器人集群作业，具有更加复杂多变的动态环境，会遇到机器人运行和机器人故障的多种干扰，必须采用协同导航技术，通过协同定位方法，获取当前各机器人的位置；通过路径规划方法对每一个机器人行进路径进行规划，并完成协调控制。

　　多机器人协同定位可以通过融合各个机器人的定位信息，通过融合各机器人的定位数据，实现互相校正，提高机器人群体的整体定位精度，增强抗干扰能力和鲁棒性。多机器人路径规划因为存在更多约束和路径规划交叉冲突，是协同导航的技术难点，一般采用耦合式方法和解耦式方法。耦合式方法是将多机器人视为一个整体，将各机器人的所有自由度整合成一个多自由度空间，对其进行搜索和规划。解耦式方法是对每个机器人进行独立的路径规划，之后再通过协调方法对多个独立路径进行协调和修改，以解决冲突问题。

　　与群体机器人调度大脑智能计算相结合，将物流机器人的任务调度与多机器人路径规划结合起来，需要利用群体智能算法或其他智能算法，协同求解最优路径和任务分配能够极大地提升机器人群体的整体效能。