在人工智能与智能制造的时代，智能机器人与无人车企业层出不穷，传统叉车AGV、传统制造业等企业也在考虑转型，高精度定位导航作为底层功能发挥着至关重要的作用，而成熟的3D SLAM定位导航软硬件产品的研发难度和高昂的价格制约了人工智能与智能制造的变革转型。

目前SLAM (SLAM, Simultaneous Localization Mapping)算法在机器人运动估计和建图应用中具有重要的地位，主流SLAM技术主要分为激光SLAM和视觉SLAM。由于2D激光雷达只能在一个平面内扫描，在如起伏、坡道等特别场景中便无法实现定位与地图构建，因此这类方法限于平面环境而无法适用于全地形环境。然而随着仓储物流量的增大，传统2D激光雷达难以满足要求。

而3D激光雷达是另一种可感知三维环境的传感器，它能直接获取三维点云数据，有测距精度高、受光线影响小、抗电磁干扰等特点。相比视觉，不需要对相机模型参数求解，基于点云的处理相比基于图像数据的处理较为容易。随着 3D 固态激光雷达技术的成熟与深度学习理论的深入发展，越来越多低成本激光雷达被民用化，同时将会有更加鲁棒的激光 SLAM 算法随之产生，以激光 SLAM 为基础的技术会被广泛地应用在仓储物流。

那3D SLAM激光导航有哪些优势呢？

高精度

3D SLAM激光导航可以实现对环境的高精度感知和建模，精准地获取物体的位置、形状和距离信息，有助于机器人或自动驾驶车辆实现精准导航和避障。

实时性强

激光雷达可以快速地扫描周围环境，获取实时数据，使得导航系统能够及时做出反应，适应复杂多变的环境。

适用性广

3D SLAM激光导航技术可以在各种环境下使用，包括室内、室外、复杂的城市环境等，具有较强的适应性。

高度自动化

激光导航系统可以实现高度自动化的导航和定位，减少了人为干预的需求，提高了工作效率和安全性。

鲁棒性强

激光导航系统对光照、天气等外部环境干扰的适应能力较强，能够在复杂环境下稳定运行。

随着发展，3D激光必将取代传统2D激光，成为人工智能多传感器融合中的必要一环，随着这项技术的不断发展和完善，它在未来无人叉车市场中将占据重要地位，引领行业发展的新方向。同时，它也将为相关产业链的发展带来巨大的商业价值和社会效益，推动整个行业的转型升级和持续发展。

结合目前接触的实地项目，科钛机器人也将持续深入挖掘复杂严苛场景需求，不断为客户解决生产搬运中的痛点。