“工業場景復雜多樣，移動機器人可能需要面對空曠車間、頻繁移動的貨堆、玻璃墻體、人機混合作業或車間布局偶爾變動的挑戰。如何讓機器人在這類環境中實現穩定、高效的導航，是我們的技術探索核心。”

——邁爾微視SLAM應用專家周玄昊博士

| 多模態融合驅動工業SLAM創新

“在無人駕駛領域，圍繞視覺和激光雷達兩種技術路線的優劣爭論由來已久，類似的技術選擇在工業SLAM領域中也同樣存在。”周博士指出，激光雷達憑借精準的距離測量能力，在80-90%的室內及半室內環境中，已能滿足工業場景對穩定性和運行精度的要求。隨著國內激光雷達廠商的成本下降，激光SLAM以及基于激光反射板的定位方案依然是目前的主流技術。

“不過，在某些激光雷達難以覆蓋的場景下，視覺SLAM展現出了獨特優勢，例如在長走廊或高動態環境下，視覺SLAM的定位效果更佳。此外，視覺技術能夠提供豐富的紋理信息和語義理解能力，這使其在高智能、高感知需求的應用中更具優勢，比如人形機器人和具身智能設備等。”

“在工業場景中，未來的導航方案不應拘泥于單一傳感器。”周博士強調，通過融合激光雷達和視覺的多模態數據，能夠驅動更加穩定、可靠的定位算法，在復雜場景中實現更高的魯棒性和適應性。

| 工業場景中SLAM技術的獨特價值

“SLAM技術的核心優勢在于，讓機器人在未知環境中既能精準確定自身位置，又能同步構建環境地圖，實現自主導航。”周博士解釋，“但在實際工業應用中，環境的復雜性對傳統SLAM方案提出了巨大挑戰。”

工業場景的動態變化對SLAM系統提出了更高的要求，如何在復雜環境下實現精準、可靠的自主定位，成為SLAM技術落地的關鍵。

“例如，在倉庫或工廠中，貨架布局可能隨時調整，生產設備也會不斷變化，加之車輛密集、人流復雜，普通SLAM算法往往需要頻繁重建地圖，導致部署繁瑣，維護成本高。”

針對這些痛點，邁爾微視提出了獨特的解決方案——頂視視覺SLAM融合2D激光雷達。該技術利用天花板和墻壁的自然特征進行定位，這些區域相對穩定，不受地面動態變化影響，能夠在復雜環境中提供更穩定的導航能力。

這一技術在倉儲、物流和制造業等動態環境中尤為適用。例如，在貨架高度達到6-10米、高密度堆放物料的場景下，2D激光雷達可能因反射點不足而失效，而我們的頂視SLAM技術則能精準應對，重復定位精度可達±1cm。

“這項技術不僅已經在工業領域取得了良好應用，還成功拓展至商業場景，展現了卓越的適應性。”周博士補充道。

| 商業領域的創新應用

邁爾微視的頂視視覺SLAM技術已經在多個行業實現規模化應用，單個車間內部署的工業自主移動機器人數量已超過500臺，同時，上百輛商用清潔機器人也成功落地。

邁爾微視還將這項技術應用于人工叉車的智能化改造。通過為叉車增加實時定位功能，不僅優化了行進路徑，提高了作業效率，同時還增強了操作安全性。“這不僅是一項技術突破，也為智慧物流的數字化和智能化升級注入了新的動力。”

| 專家介紹

周玄昊高級工程師，博士，畢業于浙江大學，擔任邁爾微視首席SLAM應用專家。

長期專注于移動機器人定位算法及工程化應用研究，具備深厚的理論功底和豐富的實踐經驗。作為核心研發人員，他參與了多項省級重點項目，包括2023年省尖兵領雁項目“高分辨率大成像范圍的3D視覺傳感器研發及產業化”，以及2024年省首臺套產品——基于深度視覺系統的SMT上下料機器人。此外，他在技術創新方面成果顯著，擁有多項發明專利授權，如《一種視覺輔助激光定位系統及方法》《一種基于卷積神經網絡的深度相機定位方法》《一種優化的視覺SLAM方法》等。

浙江邁爾微視科技有限公司核心技術團隊組建于2016年，致力于為移動機器人開發專用視覺傳感器，提供軟硬件一體的視覺解決方案。成立至今，累計交付超萬臺移動機器人專用的3D視覺傳感器，憑借3D+AI的深度視覺系統讓移動機器人更安全、更穩定、更智能。