智能化時代，機器人已成為幫助人們解決諸多難題的重要幫手，尤其是在倉儲物流，智能制造等工業場景中，機器人可以高效、準確、靈活地完成貨物的揀選和移動，大大提高工作效率，有效降低人力成本。提到智能化倉庫，可能很多人會想到AGV，即Automated Guided Vehicle，意為“自動導引運輸車”，但AGV對環境的要求比較嚴格，需要提前在倉庫或工廠中布置軌道和二維碼，依照預設的指令執行任務。在一些動態的場景中，AGV顯然無法滿足應用端的需求。AMR則無需對在倉庫或工廠做出改變，通過計算機視覺和激光等技術實現自主移動。除了技術上的優勢外，根據Interract Analysis預測，到2022年，全球移動機器人對AMR的需求、收入和銷量將超過AGV，并在未來的5年還將保持兩位數的增長。
AMR，即Autonomous Mobile Robot，意為“自主移動機器人”，即通過激光雷達、攝像頭、IMU等傳感器對周圍環境進行感知，利用智能算法對感知數據進行解析，從而有效的理解周圍的環境，在此基礎上選擇最有效的方式和路徑執行任務。AMR具有豐富的環境感知能力、基于現場的路徑規劃能力和靈活避障能力，可以在復雜、動態的場景中實現自主移動。
目前，AMR主要的工作場景集中在物流業和制造業。對于物流業，伴隨著電子商務的不斷發展，每天都需有大量的商品交付給用戶，而這些商品種類繁多且需求單品的數量少，如何快速的揀選和移動成為物流企業關注的重點。同樣在制造業中，也面臨著小批量、多樣化的產品的問題。這兩大行業進行智能化升級時，無需對倉庫或工廠進行改造的AMR顯然更符合需求，同時AMR可以快速的部署，讓企業快速的回收成本也使得企業對它更加的青睞。
AMR包括激光AMR和視覺AMR兩大類，激光AMR主要依賴激光雷達作為感知設備，實現基于激光雷達的定位、避障和導航，但激光雷達價格高昂，無法分辨障礙物的種類，從而制定靈活的避障策略。視覺AMR則依賴攝像頭作為感知設備，計算機視覺相關算法作為感知的手段，可實現在復雜環境下實現導航、避障，但對算法還不太成熟，對于一些動態場景還無法實現實時的避障。那么AMR目前都采用哪些技術呢？未來還有哪些發展方向呢？
為了幫助大家系統的認識AMR及其核心技術，智東西公開課策劃推出了AMR機器人合輯，聚焦在AMR機器人的核心技術與應用實踐。首批上線3講，邀請到優艾智合CTO邊旭、斯坦德機器人算法總監楊佳、迦智科技CTO孫逸超等三位大牛，其中：
11月2日，優艾智合CTO邊旭將以《利用激光SLAM實現移動機器人在復雜環境下的自主導航》為主題，從AMR機器人的關鍵技術展開，講解SLAM的研究進展與發展趨勢，并對復雜環境下實現移動機器人自主導航的激光SLAM技術進行詳細分析。
11月9日，斯坦德機器人算法總監楊佳將以《面向移動機器人的實時路徑規劃算法設計與實現》為主題，從路徑規劃的重要性和主流路徑規劃算法出發，詳細講解動態環境下實時路徑規劃和未來改進方向。
11月16日，迦智科技CTO孫逸超以《從室內到室外 – 工業移動機器人高精融合地圖構建》為主題，從高精地圖的重要性展開，詳細分析了高精地圖構建難點、方案和應用案例。
AMR機器人合輯之后將持續更新并推出更多新的模塊，敬請期待更多講解。
適合人群
1、從事機器人、倉儲物流、智能制造行業的相關開發者、技術人員、產品人員
2、計算機視覺、SLAM、激光雷達、高精地圖相關算法工程師、科研人員
3、自動化、計算機、電氣工程等相關專業的老師、學生
入群路徑
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