在 AGV、AMR 等移动机器人中，定位、避障和环境建图是实现自主移动的基础能力。

目前较为常见的技术方案，是通过激光雷达、视觉相机以及惯导等传感器完成环境感知，再结合 SLAM 算法建立地图、估计机器人位姿。

![示意图系AI生成](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12463078/f5422b0893f68ee0b1981de74125f29a.jpg)

对于移动机器人而言，感知系统面对的并不总是条件理想的实验室环境。

仓库、工厂、地下空间等实际工作场景中，可能存在弱光、强光变化、粉尘、烟雾，以及大量颜色重复的墙面、透明的玻璃。

视觉传感器对光照条件较为敏感，激光雷达虽然能够提供空间几何信息，但在部分复杂环境下也需要综合考虑环境适应性、成本和系统集成方式。

而毫米波雷达不依赖环境光照，同时具备较强的雨、雾、粉尘等复杂环境适应能力，随着毫米波雷达向更高角分辨率和更丰富点云能力发展，已开始从传统的测距、测速和目标检测，进一步参与机器人环境感知与场景建模。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12463078/fbe96e5c498fa0ca7e933e28c8965d53.jpg)

近期，SuperRadar 社区将1套**卫星架构的AI雷达系统**部署到 AGV 小车上，通过多颗毫米波雷达持续采集周围环境信息，由 AIBOX 集中完成数据处理，并结合惯导信息进行了场景建模测试。

从最终实测效果来看，随着 AGV 小车持续运动，毫米波雷达获取的环境点云不断更新、累积，墙体、转角以及周围空间结构逐渐形成，一张属于机器人的环境地图开始建立。

## 为什么是AI雷达？

对于一台需要自主移动的 AGV 小车来说，它首先需要解决几个最基础的问题：

* 我在哪里？
* 周围有什么？
* 前方有没有障碍物？
* 哪些区域能够继续行驶？
* 已经走过的空间是什么样的？

也就是说，机器人需要的不只是单点的“障碍物检测”，而是一套能够随着移动持续更新的**空间环境信息**。

目前移动机器人常见的环境感知传感器各有特点：

| 感知方式  | 主要优势                                 | 实际应用中需要考虑的问题                       |
| ----- | ------------------------------------ | ---------------------------------- |
| 视觉相机  | 信息丰富，可进一步进行目标识别和语义理解                 | 对光照较为敏感，弱光、眩光、烟雾等环境下可能影响成像         |
| 激光雷达  | 几何轮廓清晰，点云成熟，SLAM 生态完善                | 雨雾、粉尘等环境可能影响感知效果；高性能多线激光雷达成本相对较高   |
| 毫米波雷达 | 可同时获取距离、速度、角度等信息，对光照不敏感，具有较强复杂环境适应能力 | 传统雷达点云相对稀疏，分辨率低 |

相比激光雷达，毫米波雷达在低能见度、烟雾、粉尘等视觉退化环境中的感知能力，也使其成为机器人定位和环境建模研究中的一个重要选型方向。

而 AI 毫米波雷达已经拥有了更大天线规模、更高角分辨率和 4D 成像能力，实际效果怎么样？让我们接着往下看~

## 实测条件

本次测试选择 AGV 小车移动场景。

### 测试系统

| 项目     | 本次测试配置                           |
| ------ | -------------------------------- |
| 移动平台   | AGV 小车                           |
| 前向感知   | 1 × 8T8R 毫米波雷达                   |
| 侧后方感知  | 2 × 4T4R 毫米波雷达                   |
| 雷达数量   | 共 3 颗                            |
| 雷达主要职责 | 环境感知、雷达数据采集与传输                   |
| 中央计算   | AIBOX                           |
| 计算平台   | NVIDIA Jetson Orin           |
| 辅助信息   | 惯导运动 / 位姿信息                      |
| 数据处理   | AIBOX 集中完成                      |
| 本次验证内容 | 环境点云采集、移动过程环境感知、连续场景建模、可执行区域信息构建 |

### 持续获取周围环境点云

在测试初始阶段，可以看到当前位置周围已经形成一定数量的环境点云。

![小车运动初期获取的局部环境点云](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12463078/1006133b584f99fc4a0adcba921c4992.jpg)

随着 AGV 开始移动，雷达持续获得新的环境观测。

车辆位置改变，观测角度随之改变，环境中的墙面、边缘以及其他具有明显反射特征的结构持续进入雷达。

### 局部点云开始形成环境结构

当 AGV 继续向前运动并改变运动方向后，可以明显看到点云覆盖区域不断扩大。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12463078/5ece7b0b54a5fc448c2d632d89aefab9.png)

尤其是在转角等具有明显几何特征的位置，环境轮廓开始逐渐显现。

### SALM 建图

继续观察可以发现，随着 AGV 行驶范围扩大，场景点云并没有停留在单帧结果。

![SLAM 建图](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12463078/975f1678bb33a56d193936ea4938e8f0.png)

结合机器人的运动和位姿信息，不同时刻获得的环境观测被持续组织起来，地图覆盖范围也随之扩大。

![SLAM 建图](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12463078/5ce9d078091c3b83b1c41484df1f33a5.png)

墙面、转角以及整个空间轮廓开始变得更加完整。

![局部放大点云效果](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12463078/6f3a9405e39ae992086e2cb86be95b39.png)

## 实测效果

【AGV小车配合 AI毫米波雷达 SLAM建图效果】 https://www.bilibili.com/video/BV14meE6XExs/?share_source=copy_web&vd_source=5691d9ccffe37151b80e5cfd24ed90e4

本次测试的视频记录了 AGV 小车运动过程中毫米波雷达点云和环境地图持续变化的过程，通过 SLAM 建模，让机器人及 AGV 真正拥有携带记忆去理解真实物理世界，最大程度感知并熟悉环境。

配合应用场景进行作业，完成人机共存的进化。

## 实测小结

结合本次实际测试，我们认为主要验证了两类能力。

### 移动过程中的连续环境感知

AGV 小车行驶过程中，毫米波雷达持续获得周围环境反射信息。

从实际点云表现来看，系统能够连续感知周围具有雷达反射特征的障碍物和环境结构，并随着车辆移动持续更新。

对于移动机器人而言，它开始可以为更上层**障碍物感知、避障、定位、路径规划**提供连续感知信息。

### 从实时感知走向场景建模

本次测试中，毫米波雷达持续获取环境观测，AIBOX 对雷达感知数据进行处理，再结合惯导提供的运动和位姿信息，使机器人在不断运动的过程中持续建立环境地图。

最终得到的不再是彼此独立的雷达帧，而是一套具有空间连续性的环境信息。

机器人也因此可以进一步获得：**障碍物在哪里、环境边界在哪里、已经经过哪些区域、哪些区域可以继续执行运动。**

这正是 SLAM 对于 AGV / AMR 最核心的意义之一。

## AIBOX

本次使用的 AI BOX 基于 **NVIDIA Jetson Orin 系列**高性能计算平台。

在实际系统中，它不仅可以承担雷达感知信号处理和 SLAM 等算法，也为后续部署神经网络以及更多 AI 感知模型提供计算基础。

这种“雷达负责感知、中央平台负责计算”的技术路线，也已经开始出现在更高性能的智能驾驶雷达系统中。

对于机器人系统而言，这种架构带来的想象空间同样明显：今天可以运行 SLAM，之后可以加入点云增强、目标分类、语义感知、多传感器融合，甚至根据不同场景部署不同的 AI 模型。





在 AGV、AMR 等移动机器人中，定位、避障和环境建图是实现自主移动的基础能力。

AI毫米波雷达媲美16线激光雷达，AGV小车SLAM建图效果一目了然

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AGV/AMR移动机器人实际场景中，视觉与激光雷达易受光照、粉尘干扰。本文实测AI毫米波雷达结合惯导SLAM，3颗雷达实现连续环境感知与场景建图，在低能见度下稳定构建空间轮廓，为机器人定位避障提供可靠方案。

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