SLAM技術，即"即時定位與地圖構建"技術，允許機器人在未知環境中同時進行自身定位和地圖構建。具體來說，SLAM使用傳感器（如深度相機或激光雷達）收集環境數據，通過算法處理這些數據來估算設備的位置，同時構建周圍的環境地圖。SLAM技術能夠解決機器人在不知道自己位置的情況下如何繪制地圖，同時又依賴地圖來確定自己的位置。這項技術在機器人導航、自動駕駛、增強現實(AR）等領域有廣泛應用，使設備能夠在沒有預先定義地圖的情況下在復雜環境中導航。

案例分享

邁爾微視頂視SLAM導航

邁爾微視頂視導航SLAM技術利用RGB-D相機從天花板捕捉詳細的深度數據。該系統能夠檢測到高達12米距離內的特征，充分利用上方空間，這種創新方法允許機器人在繪制環境地圖的同時跟蹤其在地圖中的位置。與傳統的依賴于地面導航線的SLAM不同，邁爾微視的頂視導航解決方案避開了許多地面障礙物，并提供了一致的視角，提高了定位精度并減少了機器人協同時可能會出現的錯誤。

應用場景一：

某光伏企業有十幾條線，需要逐條線投產，車間產線設備和負責搬運的移動機器人逐步進場和投產，即移動機器人運行的過程中存在周邊環境高動態變化的情況。另外，整個車間使用的機器人有500多臺，運行期間車流量大，對接機臺定位精度要求高，最終采用邁爾微視頂視SLAM導航解決方案代替傳統的2D激光雷達導航定位，將傳感器安裝于光伏一體式搬運機器人頂部，目前已穩定運行超過1年。該廠房兩車間共8萬平方米，超過500臺AGV搭載該視覺定位模塊，上線以來實現無運行故障和丟失定位的問題。

應用場景二：

某華南汽車制造企業，車間環境空曠，周邊擺滿周轉料車，且人車混流，廠房內零部件堆放變化大，屬于典型的高動態環境，傳統2D激光雷達定位十分困難。為滿足該場景需求，采用邁爾微視SLAM導航定位方案，將傳感器安裝于大型輥筒搬運AMR上端，負責運輸發動機部件，提高機器人定位的穩定性。
 

應用場景三：

某華南成衣制造企業，其倉庫為典型的地堆式，擁有超過4000個庫位，且庫位間距小、物料變動大，無法使用2D激光導航，最終采用邁爾微視頂視SLAM導航解決方案，將導航模塊安裝于AGV叉車頂部，負責運輸托盤。

邁爾微視視覺SLAM導航解決方案的成功應用，證明了SLAM技術在實際場景中性能和廣泛適用性。無論是在復雜的生產車間、高動態的制造環境，還是密集的倉儲空間，SLAM技術都展示出其優勢和強大的適應能力。

為了使得各類移動機器人暢行于更多復雜環境和場所，滿足更遠距離的需求，邁爾微視即將推出T2產品，該產品點云分辨率達1608x280，可水平安裝于移動機器人前端，最遠工作距離可達30米，通過掃描環境前方和上方信息，進行環境地圖的構建，為移動機器人提供更加多樣化的導航方案。