自主车辆和机器人领域通常采用激光雷达作为主要的系统导航传感器。但相机和基于视觉的感知将越来越多地成为移动机器人的技术基础。

大多数自动驾驶汽车制造商将高端3D激光雷达（LiDAR）以及其他传感器纳入他们的车辆，以便为他们提供足够的数据，充分了解他们的周围环境并安全运行。然而，在2019年4月，埃隆-马斯克在特斯拉的自动驾驶日上告诉与会者，LiDAR是一个 "傻瓜的差事"--任何依赖它的人都是 "注定的"，指的是特斯拉对基于视觉的感知的偏爱。

LiDAR/视觉的辩论一直持续到今天。但从那时起，自动驾驶汽车市场对摄像头和计算机视觉的重视程度在稳步提高。

基于视觉的AMR导航

最近，在移动机器人市场上也出现了同样的争论，几十年来，传统的二维激光雷达一直是主流的导航传感器。一些AMR制造商，包括Canvas Technology（被亚马逊收购）,Gideon Brothers和Seegrid，已经开发了具有不同程度的基于视觉的导航的AMR。

这些AMR公司选择基于摄像头的导航解决方案的原因之一是，与LiDAR相比，视觉系统的成本较低。但最令人信服的原因是基于视觉的系统能够实现全三维定位和感知。

寻求替代方案

三维激光雷达也是希望在其系统中增加三维感知能力的机器人开发商的一个选择。但是，虽然3D LiDAR解决方案的价格在过去几年中有所下降，但3D感知的总系统成本仍然是成千上万美元。

对于机器人领域来说，汽车级3D LiDAR的成本通常很高。因此，机器人制造商继续寻求成本较低的3D LiDAR替代品来实现3D感知。

摄像机可以看到天花板、地板上的自然特征，以及设施另一侧的远处。

基于摄像头的视觉系统

基于相机的视觉系统本质上可以应对感知的挑战，因为它们可以 "看到 "其视野内的一切并将其数字化。 利用其他行业的规模经济，即使成本低于20美元的相机也能提供足够的分辨率和视野，以支持强大的定位、障碍物检测和更高水平的感知。

在具有挑战性的环境中进行定位

基于视觉的导航的另一个重要优势是能够处理LiDAR失去稳健性的挑战性环境。典型的例子是物流仓库，那里的一排排机架和货架系统在整个设施中重复出现。

摄像机还可以看到天花板、地板上的自然特征，以及设施另一侧的远处。但是LiDAR所能看到的世界的二维 "切片 "根本不足以区分这些环境中不同的、重复的特征。因此，基于LiDAR的机器人在许多情况下会感到困惑，甚至完全迷失。