在AMR物料搬运中，如何选择传感器技术以实现厘米级高精度导航和毫米级精准抓取，同时应对严苛的工业环境挑战？【自动化物流】

1. AMR物料搬运的基本结构与技术要求

自主移动机器人（AMR）在物料搬运中，就好比是工厂里的“智能搬运工”。它们不像传统AGV那样依赖固定磁条或轨道，而是能自主规划路径、避开障碍，完成货物的抓取、运输和放置。要让这个“搬运工”高效可靠地工作，对它的“眼睛”和“定位系统”就有非常高的技术要求。

具体来说，AMR需要解决几个核心问题：

• 精确感知周围环境：AMR必须能实时知道自己周围有什么，比如墙壁、货架、其他机器人，或者行走的工人。这就需要传感器提供环境的几何信息，构建一张“地图”。

• 自身高精度定位：AMR需要知道自己当前在地图上的具体位置，精度要达到厘米级甚至毫米级，特别是在需要对接货架或放置货物时。想象一下，如果AMR搬运的是一个精密零件，它就需要像外科医生一样精准，不能有丝毫偏差。

• 动态目标的识别与追踪：在繁忙的工厂环境中，经常会有移动的物体，比如叉车、人员。AMR需要能识别并预测这些移动目标的轨迹，以便安全避让。

• 物料的精确抓取与放置：当AMR到达取货点时，它需要准确识别目标物料的位置、姿态，并引导机械臂进行抓取。这就像人眼看着目标伸手去拿，要求极高的局部测量精度。

• 恶劣环境下的鲁棒性：工业现场常常充满灰尘、烟雾、强光或弱光，甚至是振动。AMR的传感器系统必须能在这些挑战下稳定工作，不能因为一点环境变化就“失明”或“迷路”。

2. 针对AMR物料搬运的相关技术标准简介

为了确保AMR在物料搬运中的安全、高效和互操作性，行业内对AMR的性能和安全制定了一系列技术规范。这些标准主要关注以下几个方面：

• 定位精度（Positioning Accuracy）：衡量AMR在特定坐标系下，能将自身位置定位到多准。通常通过多次测量同一固定点，计算其测量值与真实值之间的偏差来评价，分为绝对定位精度和重复定位精度。

• 导航精度（Navigation Accuracy）：AMR在预设路径上行驶时，偏离路径的程度。通过测量AMR在直线或曲线路径上行驶时的横向偏差来评估。

• 避障能力（Obstacle Avoidance Capability）：AMR在检测到障碍物后，能否及时、有效地减速、停止或绕行。通过在不同速度下设置标准障碍物，测试AMR的反应时间和避障成功率来评价。

• 环境适应性（Environmental Adaptability）：AMR的传感器和系统在不同光照（强光、弱光）、温度、湿度、灰尘、振动等环境条件下的工作稳定性。通常通过在模拟或实际的恶劣环境中进行长期测试来评估。

• 响应时间（Response Time）：传感器从接收到信号到输出测量结果所需的时间。这对于动态环境中的实时感知和决策至关重要，通过特定信号输入后测量输出结果的延迟来评价。

• 测量范围（Measurement Range）：传感器能够进行有效测量的最小和最大距离。通过将目标物放置在不同距离，测试传感器是否能准确读取来确定。

3. 实时监测/检测技术方法

在AMR物料搬运场景中，选择合适的传感器技术是保障效率的关键。这里我们深入分析几种主流的实时监测/检测技术方案，包括它们的原理、性能特点、优缺点及适用场景。

3.1 市面上各种相关技术方案

3.1.1 光学三角测量激光技术

想象一下，你用手电筒照亮一个物体，然后从旁边观察它的影子。当物体离你远近不同时，影子的位置也会相应变化。光学三角测量激光技术就是利用这个原理。它由一个激光发射器和一个图像传感器（比如CCD或CMOS阵列）组成。激光发射器发出一束线状或点状激光，照射到被测物体表面。当激光束碰到物体时，会形成一个光点。这个光点反射回来的光会被图像传感器接收。

由于激光发射器和图像传感器之间有一个固定的距离（称为基线B），并且它们相对于被测物体表面有一个固定的观察角度，当被测物体的距离发生变化时，光点在图像传感器上的位置也会发生移动。通过测量光点在图像传感器上的位置（x），结合预先标定好的基线长度（B）和传感器与激光器之间的几何角度，就可以精确地计算出被测物体到传感器的距离（D）。

其核心物理基础是简单的三角几何关系。一个简化的距离计算公式可以表示为：D = (f * B) / (x - x0)其中：* D 是被测物体到传感器的距离。* f 是接收光学元件的焦距。* B 是激光发射点与图像传感器中心之间的基线距离。* x 是被测物反射光点在图像传感器上的实际位置。* x0 是理论上激光器和接收器共面时，光点在图像传感器上的零点位置。这个公式表明，光点在传感器上的位置变化与被测距离呈非线性反比关系。

核心性能参数典型范围：* 精度：通常可达到微米级到亚毫米级，例如0.01%至0.1%的满量程精度。* 测量范围：从几毫米到数十米不等，具体取决于传感器设计和激光功率。* 响应时间：通常非常快，低至毫秒级别，适合高速动态测量。* 分辨率：可达到非常高的水平，例如每毫米可分辨数千个点。

技术方案优缺点：* 优点： * 高精度：在短距离到中距离测量中，能提供极高的精度和分辨率。 * 非接触：避免了对被测物体的物理损伤，也适用于高温、易碎或移动的物体。 * 快速响应：非常适合在生产线上进行实时监测和动态物体的测量。 * 结构紧凑：相对而言，传感器体积较小，易于集成。* 局限性： * 受表面特性影响：被测物体的颜色、光泽度、粗糙度会影响激光的反射效果，可能导致测量误差或无法测量。例如，深色或镜面物体会吸收或反射光线到其他方向，使传感器难以捕捉。 * 环境光干扰：强烈的环境光（如阳光或车间照明）可能淹没激光信号，影响测量准确性。 * 测量角度限制：通常需要传感器正对着被测物体表面进行测量，倾斜角度过大可能导致无法有效接收反射光。 * 视野有限：主要用于单点或单线测量，不适用于大范围的全局定位和环境建图。* 成本考量：单点或单线激光位移传感器成本相对较低，但如果要进行面扫描或组合应用，成本会相应增加。

3.1.2 飞行时间（TOF）激光扫描技术

想象一下，你对着一座远处的山喊一声，然后计算声音从你这里传到山再反射回来用了多长时间，就能大致估算出山的距离。飞行时间（TOF）激光扫描技术（通常简称激光雷达或Lidar）原理与此类似，只是它使用的是激光而不是声音。传感器发射一个激光脉冲，这个脉冲以光速传播，碰到物体后会反射回来。传感器接收到反射光后，通过精确测量激光从发出到返回所需的时间，就能计算出物体到传感器的距离。

具体计算公式为：距离 = (光速 * 飞行时间) / 2其中：* 光速 c 约等于 3 x 10^8 米/秒。* 飞行时间 t 是激光脉冲往返的总时间。由于激光的传播速度非常快，所以对时间的测量精度要求极高。为了实现AMR的导航和定位，这种传感器通常还会配备一个旋转机构，使其能360度水平扫描，从而生成周围环境的2D点云数据，描绘出环境的轮廓。这些点云数据可以用于同步定位与建图（SLAM），帮助AMR在未知环境中建立地图并同时确定自身位置。

核心性能参数典型范围：* 测量范围：从几十厘米到数百米不等，例如0.25米至250米。* 精度：通常在厘米级，例如10米处误差约±30毫米。* 扫描频率：每秒扫描10次到50次，能够快速刷新环境信息。* 角度分辨率：可达0.018°至0.05°，提供精细的环境感知。

技术方案优缺点：* 优点： * 大范围环境感知：能覆盖广阔区域，获取丰富的环境几何信息，非常适合AMR的全局定位和导航。 * 高精度建图：生成的点云数据可用于构建高精度的环境地图。 * 抗环境光干扰能力强：通常采用特定的调制方式或滤波技术，能有效抵抗大部分环境光干扰。 * 可靠的障碍物检测：在大多数天气和光照条件下都能稳定检测障碍物。* 局限性： * 对反射率敏感：深色、透明或镜面物体反射激光的能力较弱，可能导致漏检或测量不准。 * 恶劣天气影响：雨、雪、雾等会散射激光，降低测量精度和范围。 * 成本较高：相对于简单的位移传感器，TOF激光扫描仪通常价格更高。* 成本考量：价格因性能和品牌差异较大，通常属于中高端传感器范畴。

3.1.3 主动红外立体视觉技术

想象一下，你的两只眼睛看同一个物体时，会因为角度略有不同而产生“视差”，大脑利用这个视差就能判断物体的远近。主动红外立体视觉技术就是模拟人类双眼，并加入了“主动”投射结构光的能力，来更准确地测量深度。它通常包含一个红外投影仪和两个红外摄像头。红外投影仪会向环境中投射一个肉眼不可见的红外点阵图案（或随机图案）。这两个红外摄像头则会同时捕捉被物体反射回来的红外图案图像。

由于两个摄像头之间有固定的间距（称为基线），它们从略微不同的角度看到了被投射在物体上的红外图案。通过比较两个摄像头捕获图像中同一点的相对位移（即视差），并结合摄像头的焦距和基线长度，就可以精确计算出每个点的深度信息。

核心深度计算公式为：深度 = (基线 * 焦距) / 视差其中：* 基线 B 是两个摄像头之间的物理距离。* 焦距 f 是摄像头的有效焦距。* 视差 d 是物体在左右两幅图像中的像素位置差异。这个原理与人类双眼视差测距的几何原理是相同的。通过这种方式，系统能实时生成一张密集的深度图，详细描述环境中物体的三维形状和位置。此外，一些高级系统还会内置惯性测量单元（IMU），提供加速度计和陀螺仪数据，结合视觉数据实现视觉惯性里程计（VIO），进一步提高定位精度和稳定性。

核心性能参数典型范围：* 深度范围：通常在0.4米至10米以上。* 深度分辨率：可达到高清级别，例如1280 x 720像素。* 帧率：高达每秒90帧，提供流畅的实时深度数据。* 视场角（FoV）：宽广，例如87° x 58°，能覆盖较大区域。

技术方案优缺点：* 优点： * 获取丰富3D信息：能提供高密度的深度图，对环境细节感知能力强。 * 适用于纹理缺失环境：由于主动投射红外图案，即使在物体表面缺乏纹理的环境中也能有效测量深度。 * 成本效益高：相对于一些高端激光雷达，深度摄像头通常更具价格优势。 * 支持视觉SLAM（VSLAM）：结合IMU可以实现高精度的视觉里程计和定位。* 局限性： * 受环境光干扰：强烈的阳光或其他红外光源可能会干扰投射图案的识别，影响深度测量。 * 对透明或镜面物体失效：与光学传感器类似，透明或强反射表面难以有效获取深度信息。 * 计算量大：处理高分辨率的深度图需要较强的计算能力。* 成本考量：硬件成本相对较低，但算法和计算平台可能需要额外投入。

3.1.4 毫米波雷达技术

想象一下，你用手电筒（发出光波）在漆黑的房间里找东西，但遇到浓雾时就什么也看不见了。毫米波雷达就像是手电筒的“升级版”，它发出的是比光波穿透力更强的毫米波（一种无线电波），即使在灰尘、烟雾、黑暗甚至强光下，也能“看到”物体。这种传感器发射毫米波雷达信号，当信号碰到物体时，一部分会被反射回来形成回波。传感器通过分析这些回波信号的距离、速度、水平角和垂直角等信息，利用多天线阵列技术实现4D（距离、速度、水平角、垂直角）成像。

毫米波雷达主要通过以下原理获取信息：* 距离（Range）：通过测量发射信号和接收回波之间的时间延迟（Delta_T）。 距离 = (光速 * 时间延迟) / 2* 速度（Velocity）：通过测量回波信号相对于发射信号的频率变化（多普勒效应，Delta_F）。 速度 = (频率变化 * 波长) / 2* 角度（Angle）：通过多个接收天线阵列接收到信号的相位差来计算目标相对于雷达的水平角和垂直角。

核心性能参数典型范围：* 频率：通常在60 GHz或79 GHz频段。* 检测范围：从数米到数十米，例如瓦雅60GHz模块可达5米，79GHz可达数十米。* 分辨率：具有较高的角分辨率和距离分辨率。* 视场角（FoV）：可提供较宽的视场角。

技术方案优缺点：* 优点： * 极强的环境适应性：在恶劣环境（如灰尘、烟雾、黑暗、强光、雨雪）下仍能可靠工作，这是其相比光学传感器的最大优势。 * 直接提供速度信息：通过多普勒效应，能直接测量目标的相对速度，对动态避障非常有利。 * 穿透能力：一定程度上可穿透某些非金属障碍物（如塑料），但对金属物体反射较强。* 局限性： * 分辨率相对较低：相对于光学传感器，其点云密度和对物体细节的感知能力通常较低，难以识别细小物体或区分相似物体。 * 对金属反射敏感：可能产生多径效应，在金属结构复杂的环境中形成虚假目标。 * 成本较高：尤其对于成像雷达而言，成本通常较高。* 成本考量：根据性能和复杂程度，成本差异较大，通常高于普通光学传感器。

3.2 市场主流品牌/产品对比

这里我们对比几款在AMR定位和物料搬运领域具有代表性的传感器产品，它们涵盖了不同的测量技术。

• 德国西克（采用飞行时间（TOF）激光扫描技术）

  • 产品特点：德国西克的NAV350系列激光扫描仪以其在工业自动化领域的稳定性和高可靠性而闻名。它通过360度扫描生成2D点云数据，主要用于AMR的全局定位、导航和障碍物检测。其优势在于广阔的测量范围和在大多数环境下的强抗干扰能力。

  • 核心性能参数：测量范围可达0.25米至250米，角度分辨率在0.018°至0.05°之间，扫描频率为10赫兹至50赫兹，精度在10米处可达±30毫米，防护等级为IP67。

  • 应用特点与独特优势：成熟稳定的产品线，广泛应用于工业物流和自动化，为AMR提供可靠的SLAM定位和安全避障功能。

• 英国真尚有（采用光学三角测量激光位移技术）

  • 产品特点：英国真尚有的ZLDS116激光位移传感器是一款专为高精度、动态测量设计的设备。它利用光学三角测量原理，在相对近距离内提供非常精确的位移或尺寸数据。在AMR物料搬运中，这类传感器更多是作为辅助工具，用于实现对目标物料的精细测量。

  • 核心性能参数：最大测量距离可达10米，测量范围可达8米，精度最高可优于0.08%，响应时间仅为5毫秒。该传感器采用IP66级铸铝外壳，配备空气净化系统，适应恶劣工业环境。根据型号不同，最高可测量1300°C的被测物。

  • 应用特点与独特优势：特别适合需要高精度局部尺寸测量和快速响应的场景，例如AMR机械臂的精确定位、物料间隙检测、产品质量控制等，能有效提升物料抓取和放置的准确性。

• 美国英特尔（采用主动红外立体视觉技术）

  • 产品特点：美国英特尔的实感D455深度摄像头结合了主动红外投影和立体视觉原理，能提供高密度的实时深度图和高质量的视觉惯性里程计（VIO）。它提供丰富的3D环境感知数据，是AMR进行视觉SLAM（VSLAM）、障碍物识别和精细导航的经济型解决方案。

  • 核心性能参数：深度范围从0.4米至10米以上，深度分辨率高达1280 x 720，帧率最高可达90帧每秒，视场角（FoV）为87° x 58°，并内置IMU。

  • 应用特点与独特优势：高性价比、高集成度，适合需要获取丰富3D环境信息、进行物体识别和基于视觉的导航的AMR，特别是在室内环境中表现良好。

• 加拿大艾斯派（采用惯性导航系统（INS）结合差分GNSS技术）

  • 产品特点：加拿大艾斯派的POS LVX系列提供测量级的高精度定位和姿态信息，通过紧密融合IMU和DGNSS/RTK-GNSS数据，确保在GNSS信号不佳时仍能提供短期高精度导航，并在GNSS信号可用时进行校正。这套系统在室外大范围AMR应用中具有极高的鲁棒性。

  • 核心性能参数：RTK模式下定位精度可达厘米级（例如，水平0.01米，垂直0.02米），姿态精度例如横滚/俯仰0.005°，航向0.015°，更新率高达200赫兹。支持多星座GNSS。

  • 应用特点与独特优势：在室外或室内/室外混合环境中为大型AMR或无人车辆提供连续、高精度且高更新率的定位和姿态确定，即便在复杂地形或GNSS短暂遮挡时也能维持高可靠性。

3.3 选择设备/传感器时需要重点关注的技术指标及选型建议

选择AMR物料搬运中的传感器并非一概而论，需要根据具体的应用场景和需求来权衡各项技术指标。

3.3.1 重点关注的技术指标

1. 精度：指传感器测量结果与真实值之间的接近程度。

   • 实际意义：直接决定AMR在定位、导航和物料抓取时的精确度。例如，如果需要将货物精确放置在指定位置（如±2mm），那么传感器的精度必须远高于这个要求。低精度可能导致AMR“手抖”，无法准确完成任务，甚至损坏物料。

   • 影响：高精度意味着更可靠的定位和操作，减少误差和返工；低精度则可能导致任务失败，甚至安全事故。

2. 测量范围：传感器能够有效测量的距离范围（最小到最大）。

   • 实际意义：决定了传感器能“看多远”、“看多近”。全局定位传感器需要长测量范围来感知大环境，而用于机械臂抓取的局部传感器则需要短测量范围以保证近距离的细节精度。

   • 影响：范围不足可能导致AMR无法感知远处的障碍物，或无法精确检测近距离目标；范围过大而精度不足则会增加数据处理负担。

3. 响应时间/刷新率：传感器从接收信号到输出测量结果所需的时间，或每秒更新数据的频率。

   • 实际意义：对于高速移动的AMR或动态变化的工况，快速响应至关重要。就像驾驶员需要实时看到路况才能及时刹车或转向一样，AMR需要快速感知环境变化才能做出及时反应。

   • 影响：响应慢会导致AMR决策滞后，可能撞上障碍物或错过最佳操作时机，严重影响搬运效率和安全性。

4. 环境适应性（防护等级、工作温度、抗干扰能力）：传感器在不同环境条件（灰尘、水汽、光照、温度、电磁干扰）下的稳定工作能力。

   • 实际意义：工业环境通常比较恶劣。例如，在粉尘弥漫的车间，如果传感器没有高防护等级或空气净化系统，它的“眼睛”很快就会被蒙蔽。

   • 影响：环境适应性差会导致传感器频繁故障、测量不稳定，从而影响AMR的整体可靠性和出勤率。

5. 分辨率：传感器能够区分的最小变化量，例如距离分辨率、角度分辨率或深度图的像素分辨率。

   • 实际意义：决定了传感器能识别环境细节的精细程度。高分辨率的点云能更好地识别复杂形状的障碍物，高分辨率的深度图能更准确地识别物料。

   • 影响：低分辨率可能导致“盲区”或无法识别细小障碍物，影响精细操作。

3.3.2 选型建议

• 对于AMR全局定位和导航：

  • 场景特点：需要在大范围（数十到数百米）内感知环境、构建地图、规划路径和避障。精度要求通常在厘米级。

  • 推荐方案：

    • TOF激光扫描仪：如德国西克产品，提供广阔的感知范围和可靠的2D点云，适合室内外大部分场景，是AMR主流的导航传感器。

    • 毫米波雷达：如以色列瓦雅产品，在极端恶劣环境（灰尘、烟雾、黑暗、雨雪）下表现出色，是TOF激光的有力补充，尤其适合高污染或恶劣气候的工业场所。

    • 视觉定位系统（如主动红外立体视觉）：如美国英特尔产品，在室内环境可提供丰富的3D信息，结合VSLAM实现高精度定位和障碍物识别，成本相对较低。

    • INS+GNSS组合系统：如加拿大艾斯派产品，主要适用于室外大范围、高动态或室内/室外混合场景，对绝对定位精度和姿态有极高要求的AMR。

  • 选择重点：优先考虑测量范围、环境适应性、扫描频率和精度。

• 对于AMR物料精细抓取与放置：

  • 场景特点：需要在机械臂工作范围内对目标物料进行毫米级甚至亚毫米级的精确检测、定位或尺寸测量，以引导机械臂完成任务。

  • 推荐方案：

    • 光学三角测量激光位移传感器：如英国真尚有产品，具有较高的精度和快速响应，非常适合近距离、高精度的局部测量，例如检测物料的准确高度、位置偏差或引导机械臂对接特定接口。

    • 高分辨率深度摄像头：在有足够环境光或主动红外辅助下，也能提供高精度的局部3D信息，用于物料识别和抓取点位确定。

  • 选择重点：优先考虑精度、分辨率、响应时间以及对目标物料表面特性的适应性。

总的来说，激光位移传感器和视觉定位系统在AMR物料搬运中各有侧重。激光位移传感器（如基于光学三角测量）更擅长高精度、局部、快速的尺寸和位移检测；而视觉定位系统（如主动红外立体视觉）和TOF激光扫描系统则更擅长大范围的环境感知、定位和导航。在实际应用中，AMR通常会采用多传感器融合方案，将不同传感器的优势结合起来，例如，使用TOF激光雷达进行全局导航和避障，同时在抓取环节利用高精度激光位移传感器或深度摄像头进行局部精细定位，以实现效率和可靠性的双重保障。

3.4 实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

AMR在实际物料搬运中，传感器系统可能会遇到各种挑战，影响其稳定性和效率。

1. 问题：环境光干扰

   • 原因与影响：在强烈的阳光直射或高亮度照明下，环境光中的杂散光可能进入传感器接收器，淹没激光或红外信号，导致传感器输出错误数据或无法工作。这就像在白天用手电筒，光线会被环境光“冲淡”。对于光学三角测量激光和主动红外立体视觉系统尤为明显。

   • 解决建议：

     • 传感器选型：选择具有更高功率激光、更窄带滤波片或采用抗环境光算法的传感器。

     • 安装策略：尽量避免传感器直接暴露在强光源下，或加装物理遮光罩。

     • 多传感器融合：结合对环境光不敏感的传感器，如毫米波雷达或利用导航地图进行辅助定位。

2. 问题：被测物表面特性变化

   • 原因与影响：物料的颜色、光泽度、透明度或粗糙度不同，会导致激光或红外光的反射率差异巨大。例如，深色物体会吸收大量光线，镜面物体会把光线反射到其他方向，透明物体则会穿透光线。这可能导致传感器无法有效接收到反射信号，或者测量结果出现偏差。

   • 解决建议：

     • 传感器选型：选择对表面特性不敏感的传感器，例如毫米波雷达在一定程度上不受表面颜色和光泽影响。对于光学传感器，可选择具有更高动态范围或多重反射处理能力的型号。

     • 调整传感器参数：根据物料特性调整激光功率、积分时间或增益。

     • 辅助手段：对于难以测量的物料，可以在其表面粘贴特定的反射标记。

3. 问题：粉尘、烟雾、水汽等恶劣环境

   • 原因与影响：在工业现场，粉尘、烟雾、水汽甚至油污会附着在光学传感器的镜头上，影响激光或光的传输和接收，导致测量距离缩短、精度下降甚至彻底失效。这就像给AMR的“眼睛”蒙上了一层灰。

   • 解决建议：

     • 高防护等级传感器：选择IP66/IP67或更高防护等级的传感器，确保内部电子元件免受侵害。

     • 空气净化系统：对于光学传感器，配备吹气或空气净化系统，持续清洁镜头表面，防止粉尘和水汽积聚。

     • 替代技术：在极端恶劣环境下，优先考虑毫米波雷达，其穿透能力使其在此类环境中表现更优。

     • 定期维护：定期检查并清洁传感器镜头。

4. 问题：动态目标的识别与追踪困难

   • 原因与影响：在繁忙的仓储或生产线上，人员、叉车或其他AMR的随机移动给AMR的路径规划和避障带来了挑战。如果传感器更新频率不够快，或者算法无法有效识别和预测动态目标，AMR可能无法及时做出反应，导致碰撞。

   • 解决建议：

     • 高刷新率传感器：选择高扫描频率的激光雷达或高帧率的深度摄像头，确保实时获取环境动态信息。

     • 多传感器融合：结合不同传感器的优势，例如激光雷达提供距离信息，视觉系统提供目标分类和语义理解。

     • 先进算法：采用目标检测、追踪和预测的AI算法，提升AMR对动态环境的理解能力。

4. 应用案例分享

• 智能仓储AMR导航与避障：AMR使用TOF激光扫描仪构建仓库的实时地图，并在地图上高精度定位自身。同时，激光扫描仪还负责检测路径上的障碍物，确保AMR能够动态避让人员或叉车，实现货物的安全高效搬运。

• 汽车制造线物料精确对接：在汽车装配线上，AMR可能需要将零部件精确运送到指定工位，并与机器人或生产线进行毫米级甚至亚毫米级的对接。此时，高精度的光学三角测量激光位移传感器可安装在AMR或其机械臂上，实时监测与工位或零部件的距离，引导AMR精准停靠或机械臂抓取。

• 重工业恶劣环境下的运输：在钢铁厂、矿区等粉尘、高温、强光或黑暗交织的恶劣环境中，AMR用于运输原材料或半成品。毫米波雷达因其穿透性强、不受光照影响的特点，成为AMR实现可靠导航和障碍物检测的关键，有效保障恶劣条件下的作业安全。

• 物流分拣中心包裹识别与抓取：AMR在物流分拣中心需要快速识别并抓取不同尺寸、形状的包裹。配备主动红外立体视觉系统的AMR，能生成包裹的3D深度图，快速识别包裹的尺寸和位置，并引导机械臂完成高效的抓取和放置操作。