自20世纪80年代以来，AGV（自动导引车）系统已发展成为生产物流系统中最大的专业分支之一，并呈现出产业化发展的趋势，成为自动化设备中不可缺少的重要组成部分。
现代企业。
部分。
在欧美发达国家，全自动AGV技术已经相当成熟，完全自动化，几乎不需要人工干预。
其次最先进的技术是以日本为代表的简易AGV技术，追求简单实用，在日本和台湾地区的企业中广泛使用。
在我国，随着物流系统的快速发展，AGV的应用范围也在不断扩大。
目前，主要“战场”集中在智能仓储AGV（无人运输车）和无人配送车之间。
但无论是智能仓储AGV的室内拣选搬运，还是无人配送车的室外自动驾驶，避障和导航显然是最关键的一步。
两者的发展将大大降低物流行业的人员成本，同时提高拣选和配送的效率。
因此，近两年，京东、顺丰、申通等国内行业巨头纷纷关注这方面，整个市场都在孜孜不倦地寻求实用的避障导航解决方案。
然而，AGV避障导航的“眼睛”在哪里最合适呢？目前，AGV避障技术中最常见的传感器包括红外、超声波、激光和视觉传感器。
红外线：红外线传感器的应用在我们的生活中随处可见。
遥控器、自动门等均采用红外传感原理。
用于AGV避障时，“三角测量原理”是红外传感器最常用的实现方法。
红外传感器包括红外发射器和CCD探测器。
红外发射器向障碍物发射红外线，CCD探测器负责接收障碍物反射的光线。
由于物体的距离D不同，反射角度也会不同。
不同的反射角度会产生不同的偏移值L。
经过收集这些数据并计算后，就可以得到障碍物的位置，从而实现避障。
《三角测量原理》示意图 红外避障在量产中在精度和成本方面具有优势，但受强光影响较大。
假设配备红外避障方案的AGV卡车需要在室外工作，由于光线环境较强，红外避障的效果会大大降低。
超声波：超声波测距的原理比红外线简单。
声波遇到障碍物时会反射。
因为声波的速度是已知的，所以只需要知道从发射到接收的时间差，就可以轻松计算出测量距离，然后组合发射器和接收器。
通过测量设备的距离即可计算出障碍物的实际距离。
《超声波测距原理示意图》超声波测距比红外测距便宜，但传感速度和精度相对较差。
因为声波随着传输距离的增加而衰减，识别远处障碍物的准确度会差很多。
如果在作业过程中，需要对包裹着海绵等吸声波物体的货物进行分拣运输，或者外面有大风，那么配备超声波避障解决方案的AGV小车将无法工作。
激光：激光（这里主要指单线激光）的避障原理与红外线类似，也是通过激光的发射和接收来实现距离测量。
然而，激光传感器有着悠久的发展历史，并且已经相当成熟。
测量方法有很多，有类似红外线的三角测量，也有类似超声波的时间差+速度。
而且激光避障的精度、反馈速度、抗干扰能力和有效范围都明显优于红外和超声波。
但如果只配备单一激光束，AGV小车在运行过程中获取障碍物信息会非常有限，存在很大的安全风险。
如果采用多光束激光融合方案，成本又会增加。
视觉：红外、超声波和（单光束）激光测距实际上都只是一维传感器，只能提供数据中的一个距离值。
事实上，他们并不能真正完成对真实三维世界的感知。
当然，激光技术高度发达，可以通过排列组合多束激光来实现类似的视觉感知。
然而，组合激光解决方案的组件通常价格昂贵、尺寸较大且功耗较高。
由此产生的高成本对于AGV车辆的批量生产至关重要。
这不是一个好的选择。
因此，解决AGV车辆如何“看”的问题，也就是近年来经常听到的计算机视觉解决方案应运而生，深度相机市场也开始迅速发酵。
与上述三种解决方案的单一数据采集不同，视觉解决方案的基础在于如何从二维图像中获取三维信息，从而帮助AGV小车了解其所处的三维世界并进行更多的操作。
灵敏、安全的避障和导航。
为什么双眼视觉会获胜？视觉识别系统分为单目摄像头和双目摄像头。
由于单目相机缺乏三维参考信息，因此获得的图像数据信息非常有限，并且容易存在不确定性。
就像看2D电影和3D电影的区别一样，单眼就像我们看2D电影时的眼睛一样。
因为它就像一张单张照片，没有直接的空间感，所以我们在观看时，会根据我们所知道的“物体”来使用。
利用“遮挡、近大、远小”等生活经验来帮助获取电影中每个物体的具体位置信息数据。
两只眼睛就像在看3D电影。
因为你沉浸在场景中，所以你可以准确感知周围每个物体的具体位置，详细了解环境。
“双目测距原理”示意图 因此，双目相机实际上是利用仿生学原理，通过校准后的双摄像头获得同步曝光图像，然后计算获得的二维图像像素的三维深度信息。
在此基础上，双目相机可以实现环境感知、体感、建模、行为识别等多种应用。
经过这样的对比，具有性价比高、原理简单、前景广阔、普遍适用等优点的双目视觉自然从众多解决方案中脱颖而出。
双目硬件这么多，为何小米双目相机受到物流巨头青睐？智能仓储AGV（无人运输车）需要避免货物掉落带来的复杂避障场景。
必须避开货物，防止与其他运输车辆碰撞、推挤；无人配送车甚至需要在复杂的情况下作业。
在室内外路况下具有灵敏准确的环境感知功能。
考虑到前期的研发投入以及后期量产的成本控制要求，显然双目视觉解决方案是目前智慧物流行业的最佳选择。
然而，由于AGV需要兼顾室内和室外的运行场景，单纯的视觉解决方案无法完美满足其避障需求。
作为一款高品质的双目硬件产品和一体化解决方案，小米双目相机吸引了众多物流行业领导者的关注。
小米双目相机有哪些优势？视觉+结构光+惯导一体化双目摄像头解决方案：室内外均可使用的3D传感器，适合室外强光环境，识别距离可达15m+，并且适合全黑的室内环境，完美适合室内白墙和无纹理物体识别问题。
惯性导航可以为VSLAM应用提供精确、动态的云端补充数据，比其他单一解决方案具有更高的精度和鲁棒性。
小米双目相机系列产品方案图高适应性和工控性能：通过富士康实验室高温高湿连续运行、低温动态老化、整机正弦振动等十几项可靠性测试，并具有极强的工业控制性能。
同时采用自主研发的全局快门技术、室内外感光自适应技术、自动白平衡技术、硬件级帧同步和IMU同步技术，保证实时稳定的图像源，应对复杂多变的场景。
改变室内和室外场景。
快速产品化和集成能力：小米双目相机标准版可提供基于CUDA的GPU实时加速方案，深度版（尚未发布）可提供基于深度计算芯片的直出深度方案，无需不需要主机，并且可以提供高达p/60fps的深度数据输出。
此外，还提供丰富的SDK接口和VSLAM开源项目支持，可以帮助客户快速集成解决方案，加速产品开发进程，实现解决方案的快速产品化和实施。
小米的双目相机还采用了视觉里程计（VIO）技术。
简单来说，视觉里程计就是“通过左右双目图像反转视野中物体的三维位置”。
因此，与光流+超声波技术只能简单测量速度和高度相比，视觉里程计还可以构建地面的三维模型，并通过连续图像，跟踪自身与环境之间的相对运动，从而估计其自己的动议。
准确测量您与地面的相对位置。
这样，设备就可以同时掌握障碍物的位置和自身的位置，让精确避障和导航路径规划变得轻而易举。
小觅相信，未来除了智能物流领域，小觅双目相机还将有更广阔的应用领域。
例如，多场景安全检测，可以准确识别异常人或物体故障，及时报警，有效避免更多突发情况；还可用于先进的VR/AR眼镜，帮助盲人“看见”并安全行走；当然，更可以充当各类机器人的“聪明眼”，帮助它们顺利避障，与环境中的物体精准交互，实现真正的人工智能。
他们不再仅仅停留在“高级玩具”的尴尬阶段。
未来，小觅将继续稳步前进，努力将小觅系列产品发展成为行业领先的双目技术研发和应用硬件解决方案。