AMR是一种能够在没有人工干预的情况下自主执行任务的机器人。自主移动机器人在工业自动化、仓储物流等领域的应用日益广泛，其定位与导航技术的精准性和效率对其应用效果至关重要，在上汽大众等大规模工厂中，普遍存在用于物流系统的AMR以提高生产效率。

当前的应用于物流系统的AMR在技术上普遍依赖于固定导航点和标识，如基于射频识别技术（RFID）的导航与定位技术，和基于二维码+相机的导航与定位技术，在工作任务发生变化时，由于路线的不同，需要重新布置标识，费时费力，因此需要开发一套更灵活的自主导航与定位系统，以应对生产任务的变化。

基于单个传感器的 SLAM 系统很难解决上汽大众工厂内车间规模极大，车间空旷，缺乏特征点和人员设备流动复杂的这些技术难点。因此本项目的研究目的在于针对上汽大众工厂内车间的特点，使用多种传感器，通过多模态融合技术使得 AMR 在复杂的工厂场景中实现更加灵活的定位与导航功能

项目拟开发一套适用于上汽大众车间道路环境变化情况，基于多模态感知的自主导航移动机器人(AMR)定位与导航系统。要求其定位误差不大于±10mm，并能满足1m/s速度的导航，满足上汽大众工业生产的需要，并提升AMR在生产实际中应用的可靠性。

项目开发了一套基于多传感器融合的AMR自动机器人SLAM系统。该系统能够适应上海大众汽车工厂的复杂状况，并在此情况下达到5mm的定位精度，高于项目目标的要求，并实现长时间持续稳定工作。

AMR采用多传感器融合的方式来实现良好的定位，导航，SLAM建图与避障工作，采用全景相机、RGBD相机、激光雷达三种传感器，其中：RGBD感知节点负责感知周围的移动障碍以及车道线等标识物，用于避障和精确定位操作；全景相机SLAM节点负责导航地图的构建，初定位以及机器人位姿跟踪；激光SLAM节点负责感知近距离的障碍，对AMR的紧急避障和方向修正进行决策。