定位導航，作為無人叉車必不可少的技能之一，具有較大的研究意義，其定位導航方式也有許多種，例如傳統(tǒng)的定位導航方法，需要人工設(shè)置路標，無法避免地需要對既有車間進行改造，車間改造成本與時間成本居高不下，因此，基于SLAM技術(shù)的自然導航方式，因其不需要安裝標記及改造車間，提升了車間的柔性化及設(shè)備的可移植性，廣受市場青睞。
如何實現(xiàn)自然導航
其實非常簡單，只需讓裝有環(huán)境感知傳感器的無人叉車在環(huán)境中的某一位置出發(fā)，它一邊移動便能借助傳感器獲取的感知信息進行自定位，同時建立一個連續(xù)的環(huán)境地圖，在這個地圖的基礎(chǔ)上，無人叉車便能實現(xiàn)精確定位與路徑規(guī)劃。
自然導航有何優(yōu)勢
1. 無需調(diào)整基礎(chǔ)設(shè)施，無需人工添加標記。采用自然導航的無人叉車，無需再環(huán)境中安裝其他輔助定位設(shè)施，無人叉車基于現(xiàn)有環(huán)境進行SLAM并在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)自主導航，大幅提升了工程實施的效率，具有更高的便捷性、靈活性，應(yīng)用成本低，應(yīng)用周期短。
2. 系統(tǒng)柔性高。應(yīng)用自然導航方式的無人叉車，可以移除所有用于控制自動導引車行駛路線的界限，后期進行路徑規(guī)劃將更靈活。環(huán)境適應(yīng)性強，更容易擴展無人叉車系統(tǒng)的應(yīng)用方案。
3. 環(huán)境適應(yīng)性強：在AGV中采用自然導航，使其能夠適用于未知的非結(jié)構(gòu)性環(huán)境中，同時在一些難以進行人工添加航標的環(huán)境，如室外環(huán)境中更易于實現(xiàn)，擁有更強的環(huán)境適應(yīng)性。
自然導航發(fā)展現(xiàn)狀
隨著多年的研究，自然導航技術(shù)日益完善，并將理論研究成果應(yīng)用于機器人實際應(yīng)用中。例如澳大利亞悉尼大學實驗室研制出使用自然導航的越野車，可實現(xiàn)對現(xiàn)實環(huán)境的數(shù)據(jù)采集;德國的科爾摩根團隊在NDC8 系統(tǒng)提出使用自然導航技術(shù)，已成功應(yīng)用于阿拉乳品公司及其他的工業(yè)領(lǐng)域的物流場景中。不止國外，國內(nèi)也不乏佼佼者，例如杭州國辰機器人科技有限公司的無人叉車，從眾多概念產(chǎn)品中脫穎而出，使用自然導航可實現(xiàn)車間自主搬運作業(yè)，完成產(chǎn)品落地與產(chǎn)業(yè)化部署;新松機器人將其應(yīng)用于服務(wù)領(lǐng)域，實現(xiàn)智能送餐、引領(lǐng)講解等功能。當然，自然導航應(yīng)用的行業(yè)場景仍有許多，雖然與國外相比，國內(nèi)的研究仍然主要集中在對國外已有研究成果的復現(xiàn)上，理論研究多于實際應(yīng)用，但在未來，例如前述公司，將會進一步拓展應(yīng)用領(lǐng)域，將成功案例復制到更多場景中去。
需要克服的技術(shù)難點
1. SLAM算法復雜度。在自主定位過程中有著許多的不確定性，雖然目前也有各種用于解決SLAM中不確定性問題的算法，但總的來說，對人員技術(shù)水平、實操經(jīng)驗等要求較高。
2. 二維到三維的跨越。目前基于SLAM實現(xiàn)的自然導航是在二維平面模式下進行定位和建圖，若要實現(xiàn)三維空間的高度智能化，需要更大程度上的理解環(huán)境信息，還有很長一段路要走。
總結(jié)
自然導航作為一種實現(xiàn)無人叉車自主定位與導航的先進解決方案，改變了傳統(tǒng)導航方式對地標的依賴，實現(xiàn)真正意義上的全自動化無人搬運，且其擁有著成本低、靈活性高、環(huán)境適應(yīng)力強等諸多優(yōu)勢，雖然仍存在難點需要克服，但不乏成功經(jīng)驗，眾多企業(yè)已為物流倉儲、汽車制造、煙草化工等領(lǐng)域搬運、堆垛等提供了可視化解決方案，未來可期!