谐波减速机

       AGV殊途同归的第三代技术

　　重头戏就是第三代，目前在资本市场，各类机器视觉与激光雷达一片火热。截至2018年10月，已经有近十家机器视觉公司完成千万级融资，而在几天前，激光雷达企业速腾聚创完成由菜鸟、上汽、北汽投资的行业单笔最大融资——3亿。

　　SLAM（SimultaneousLocalization And Mapping），即同时定位与地图构建，SLAM技术对于机器人或其他智能体的行动和交互能力至为关键，因为它代表了这种能力的基础：知道自己在哪里，知道周围环境如何，进而知道下一步该如何自主行动。可以说凡是拥有一定行动能力的智能体都拥有某种形式的SLAM系统。

　　在未来的各类SLAM算法导航中，基于激光雷达的激光SLAM和基于机器视觉的视觉SLAM（VSLAM）是两种研究最多、最可能大规模落地应用的SLAM，基本代表着第三代AGV导航技术的发展方向。

　　在这两种SLAM导航方式中，目前应用较多的是激光SLAM，激光SLAM脱胎于早期的基于测距的定位方法(如超声和红外单点测距)。激光雷达距离测量比较准确，误差模型简单，在强光直射以外的环境中运行稳定，反馈信息本身包含直接的几何关系，使得机器人的路径规划和导航变得直观。激光SLAM理论研究也相对成熟，落地产品更丰富。

　　VSLAM，它可以从环境中获取海量的、富于冗余的纹理信息，拥有超强的场景辨识能力。早期的视觉SLAM基于滤波理论，其非线性的误差模型和巨大的计算量成为了它实用落地的障碍。近年来，随着具有稀疏性的非线性优化理论(Bundle Adjustment)以及相机技术、计算性能的进步，实时运行的视觉SLAM已经不再是梦想。