很多工厂车间货架林立、托盘堆叠、叉车来回穿行，环境动态变化大，普通导航机器人容易丢定位、卡停，无法持续作业。大犀 SE-R6 智能清洁机器人以激光 SLAM 激光导航为核心，叠加双目视觉、IMU 惯性传感器多感知融合，解决传统导航在复杂车间环境定位漂移、容易迷路的痛点，实现长时间稳定自主清扫。

一、激光导航核心原理：激光 SLAM 同步定位与建图

激光雷达不断向外发射激光束，测量机器人到周边货架、墙体、立柱的距离，实时采集环境轮廓点云数据。 SLAM 算法同时完成两件事：

1. 建图：机器人移动过程中，把扫描到的环境轮廓拼接，构建车间二维 / 三维环境地图；大犀 SE-R6 可实现 30 分钟快速完成 6 万㎡大面积车间建图。

2. 定位：机器人实时比对当前激光扫描轮廓和已保存地图，算出自身在车间里的精确位置，达到厘米级定位。

整个过程无需预先铺设磁条、贴二维码，车间产线调整、货架移位，机器人可重新局部更新地图，不用大规模改造车间地面。

二、多传感器融合，解决纯激光导航短板

单纯激光雷达只能识别物体轮廓，在玻璃、低矮障碍物、人员快速移动场景存在局限。大犀 SE-R6 采用激光雷达 + 双目视觉 + IMU 惯性测量单元融合感知：

• 激光雷达：负责远距离大范围轮廓扫描、全局定位，识别货架、立柱、大型托盘、叉车；

• 双目视觉：识别透明玻璃、低矮线缆、小型散落杂物，弥补激光雷达识别盲区；

• IMU 惯性传感器：记录机器人姿态、转角，激光短暂受粉尘干扰时，辅助维持定位不丢失。

多重感知互相校验，在粉尘大、人员叉车来回走动的动态车间，降低定位漂移、丢图概率，保障机器人持续稳定作业。

三、动态路径规划与人机混行逻辑，适配车间复杂工况

建好地图之后，机器人会自动划分清扫分区，规划最优清扫路径，减少重复行走，提升清扫覆盖率。 当检测到叉车、工人等动态障碍物靠近，系统会实时重新规划路线，提前减速、绕行；障碍物移开后自动回到原定清扫任务，不会直接中断任务。 同时支持贴边清扫，贴近立柱、货架底部清扫，减少车间墙角卫生死角，满足工业车间高标准保洁需求。

四、复杂车间稳定运行的硬件与算法优化

1. 传感器防尘防护：针对工厂粉尘环境，激光雷达、摄像头做防尘密封处理，粉尘堆积不易直接影响传感器，适合机加工、原料仓库等多粉尘车间。

2. 地图增量更新：车间货架临时挪动、物料堆放变动，机器人可自动局部更新地图，不需要整张地图重建，适配柔性生产车间。

3. 故障保护机制：定位丢失、传感器异常时自动暂停清扫并上报平台，等待人工确认，防止在车间内盲目移动，保障厂区安全生产。

应用场景实测效果介绍

某装备制造工厂，车间内密集摆放重型货架，叉车全天来回转运物料，车间环境动态变化大。早期试用普通单激光导航清洁机器人，叉车经过时经常定位漂移、停机。 更换大犀 SE-R6 之后，依托激光 + 视觉融合导航方案，机器人可以稳定在货架之间穿梭作业，识别叉车并主动避让；产线调整货架位置后，机器人可快速更新局部地图，无需地面改造。夜间无人自主完成车间洗地作业，清洁覆盖率稳定保持在 95% 以上，大幅减少夜班保洁人工投入。

常见问题与技术专家解答（FAQ）

Q1：车间粉尘很大，会不会影响激光导航？

A：大犀 SE-R6 传感器做防尘密封设计，常规工业粉尘不会直接干扰导航；日常定期擦拭雷达镜头，就可以长期稳定运行。极端浓厚粉尘环境可提前评估定制防护方案。

Q2：车间经常挪动货架，机器人需要重新全部建图吗？

A：不需要整张地图重建，支持增量地图更新，货架局部改动后机器人可自动识别并更新对应区域地图，节省调试时间。

Q3：激光导航机器人，地面需要铺设磁条或者贴二维码吗？

A：不需要。激光 SLAM 方案无需地面施工，进场后直接扫描建图，部署周期短，不会破坏车间地坪。

Q4：可以到工厂现场演示导航和清扫效果吗？

A：支持免费上门勘测，现场评估车间货架布局、人流叉车通行情况，现场真机演示机器人建图、避障、清扫全过程。

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