自主車輛和機器人領域通常采用激光雷達作為主要的系統導航傳感器。但相機和基于視覺的感知將越來越多地成為移動機器人的技術基礎。

大多數自動駕駛汽車制造商將高端3D激光雷達（LiDAR）以及其他傳感器納入他們的車輛，以便為他們提供足夠的數據，充分了解他們的周圍環境并安全運行。然而，在2019年4月，埃隆-馬斯克在特斯拉的自動駕駛日上告訴與會者，LiDAR是一個 "傻瓜的差事"--任何依賴它的人都是 "注定的"，指的是特斯拉對基于視覺的感知的偏愛。

LiDAR/視覺的辯論一直持續到今天。但從那時起，自動駕駛汽車市場對攝像頭和計算機視覺的重視程度在穩步提高。

基于視覺的AMR導航

最近，在移動機器人市場上也出現了同樣的爭論，幾十年來，傳統的二維激光雷達一直是主流的導航傳感器。一些AMR制造商，包括Canvas Technology（被亞馬遜收購）,Gideon Brothers和Seegrid，已經開發了具有不同程度的基于視覺的導航的AMR。

這些AMR公司選擇基于攝像頭的導航解決方案的原因之一是，與LiDAR相比，視覺系統的成本較低。但最令人信服的原因是基于視覺的系統能夠實現全三維定位和感知。

尋求替代方案

三維激光雷達也是希望在其系統中增加三維感知能力的機器人開發商的一個選擇。但是，雖然3D LiDAR解決方案的價格在過去幾年中有所下降，但3D感知的總系統成本仍然是成千上萬美元。

對于機器人領域來說，汽車級3D LiDAR的成本通常很高。因此，機器人制造商繼續尋求成本較低的3D LiDAR替代品來實現3D感知。

攝像機可以看到天花板、地板上的自然特征，以及設施另一側的遠處。

基于攝像頭的視覺系統

基于相機的視覺系統本質上可以應對感知的挑戰，因為它們可以 "看到 "其視野內的一切并將其數字化。 利用其他行業的規模經濟，即使成本低于20美元的相機也能提供足夠的分辨率和視野，以支持強大的定位、障礙物檢測和更高水平的感知。

在具有挑戰性的環境中進行定位

基于視覺的導航的另一個重要優勢是能夠處理LiDAR失去穩健性的挑戰性環境。典型的例子是物流倉庫，那里的一排排機架和貨架系統在整個設施中重復出現。

攝像機還可以看到天花板、地板上的自然特征，以及設施另一側的遠處。但是LiDAR所能看到的世界的二維 "切片 "根本不足以區分這些環境中不同的、重復的特征。因此，基于LiDAR的機器人在許多情況下會感到困惑，甚至完全迷失。