随着经济的发展和科技的进步，智能机器人早就不是什么新鲜事物。而AGV机器人作为新兴发展起来的产业，逐渐成为目前行业的风口浪尖，从最早的磁导航机器人开始，激光导航机器人、GPS导航机器人等陆续进入公众视线。

   不管什么类型的机器人，只要自主移动，就需要在其环境中进行导航定位。假如用金字塔来表示机器人技术，那么定位导航作为最底层技术，正是构建整个机器人的核心关键。

   如何实现AGV机器人在不确定环境中自主定位导航一直都是机器人研究的一大核心课题，行业内对其进行了多年的研究。自主导航作为一项核心技术，是赋予机器人感知和行动能力的关键。下面再为大家盘点一下自主移动机器人常用的导航定位方法。

优点：

1.应用领域广泛，主要应用于无人机、手术器械、交通运输、农业生产等领域；

缺点：

1.图像处理量巨大，一般计算机无法完成运算，实时性较差；

2.受光线条件限制较大，无法在黑暗环境中工作；

二、激光反射板导航定位
    典型的光反射导航定位方法主要是利用激光传感器来测距。激光利用光反射技术来进行导航定位的。激光全局定位系统一般由激光器旋转机构、反射镜、光电接收装置和数据采集与传输装置等部分组成。工作时，激光经过旋转镜面机构向外发射，当扫描到由后向反射器构成的合作路标时，反射光经光电接收器件处理作为检测信号，启动数据采集程序读取旋转机构的码盘数据（目标的测量角度值），然后通过通讯传递到上位机进行数据处理，根据已知路标的位置和检测到的信息，就可以计算出传感器当前在路标坐标系下的位置和方向，从而达到进一步导航定位的目的。

优点：

1.是目前最稳定、最可靠、最高性能的定位导航方法；

2.连续使用寿命长，后期改造成本低；

缺点：

1.工业领域的激光雷达成本比较昂贵；

   采用GPS+多线激光雷达辅助定位系统的AGV车辆，不易受到天气条件、环境光照及障碍物阴影、表面粗糙度等外界环境条件的影响。适用于室外移动机器人系统。

   SLAM技术（Simultaneous Localization and Mapping即时定位与地图构建）。行业领先的服务机器人企业，八成都采用了SLAM技术。简单来说，SLAM技术是指机器人在未知环境中，完成定位、建图、路径规划的整套流程。SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即时定位与地图构建），自1988年被提出以来，主要用于研究机器人移动的智能化。对于完全未知的室内环境，配备激光雷达等核心传感器后，SLAM技术可以帮助机器人构建室内环境地图，助力机器人的自主行走。SLAM问题可以描述为：机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动，在移动过程中根据位置估计和传感器数据进行自身定位，同时建造增量式地图。
VSLAM（视觉SLAM）
    指在室内环境下，用摄像机、Kinect等深度相机来做导航和探索。其工作原 理简单来说就是对机器人周边的环境进行光学处理，先用摄像头进行图像信息采集，将采集的信息进行压缩，然后将它反馈到一个由神经网络和统计学方法构成的学习子系统，再由学习子系统将采集到的图像信息和机器人的实际位置联系起来，完成机器人的自主导航定位功能。
    但是，室内的VSLAM仍处于研究阶段，远未到实际应用的程度。一方面，计算量太大，对机器人系统的性能要求较高；另一方面，VSLAM生成的地图（多数是点云）还不能用来做机器人的路径规划，Sensor精度不高、应用场景不具有普适性等需要进一步探索和研究。