激光轮廓导航系统作为最先进设备的导航系统方式之一，其场地适应度低、灵活性度高等优点很不受AGV厂商和用户青睐。目前激光轮廓导航系统AGV所用的激光雷达大多数还都是2D平面扫瞄的，不能在布局比较非常简单的场所用于。但激光雷达产品早已从传统的2D平面扫瞄改向3D立体扫瞄，3D激光雷达的发展推展了AGV机器人在更加简单环境下的应用于，提高了整个行业更高的附加值，目前有数更加多的AGV客户已开始用于3D激光雷达。
你是我的眼，激光雷达是AGV机器人有效地、平稳运营的基础激光雷达作为AGV机器人的眼睛，提供目的距离、方位、速度等数据，为导航系统、避撞、行驶等动作获取基础数据，理论上是取得的数据就越多，AGV机器人的运营就越智能而目前主流的2DLiDAR不能扫瞄一个平面，AGV机器人不能在比较非常简单的场所运营，或者说用多个2DLiDAR构建来提供更加多平面的数据以适应环境更加简单的环境.而3DLiDAR就非常多个2DLiDAR的构建，一台仪器多线测量提供多层面的数据，可以给AGV机器人获取更加全面的测量数据。MRS1000四线3DLIDAR，四平面扫瞄获取更加全面的测量数据MRS1000四线3DLIDAR传感器可在275°的水平角度范围内对四个延伸层展开扫瞄，完全能对有所不同角度同时展开测量；四线激光以2.5°的横向角度分辨率覆盖面积7.5°的横向测量范围（在20米距离可覆盖面积2.7米高度），融合0.25°的水平角度分辨率，取样频率50HZ，可测量四个平面多达55，000个测量点，若用于三个脉冲信号，每秒总计可获取多达165，000个测量点，这样使得MRS1000具备比2DLiDAR传感器更加细致的测量数据。
MRS1000多平面扫瞄让AGV机器人构建更高的灵活性导航系统和防撞、避障用于MRS1000测量多达四个平面的数据输入，AGV机器人能根据空间中的大自然地标构建可信导航系统。比如，通过检测和监控驾驶员路径，MRS1000可简化小车的驶进流程，且保证不再次发生撞击。此外，通过四个平面的数据，能可信检测AGV机器人运营前方地面上或空中伸进路径的障碍物，构建3D防撞避障。
地面基准评估MRS1000为AGV机器人的移动危险性区域防水获取了地面基准评估（GRE）功能；用于该功能，传感器可区分并检测路径上的物体及地面上的台阶和坑洼，从而适应环境更加简单的应用环境，构建更加智能避障。定位通过MRS1000获取的四个平面上的测量数据，能可信检测货架缺口（举例而言）。在附近和接管货盘期间，它可以构建运输叉车的适当定位，且需要暂停AGV的运营。所记录的测量数据可用作建构物体的轮廓定位与防撞维护在高架仓库中，稳定的运营过程至关重要。
空置的存储空间必需较慢填满，且无法经常出现冲突。MRS1000能构建AGV运输叉车的精确定位，保证其在转入空置空间时会经常出现撞击，在方向灯时，MRS1000还可通过多个扫瞄平面检测伸进平面内的物体，构建可信的防撞维护。
MRS1000户外是我们的第四维度MRS1000不具备IP67防水等级，其配有先进设备的HDDM+技术，能用时处置三个脉冲信，持续确保平稳和准确的测量结果；同时SICK获取的多种滤波器，让客户可根据具体任务对MRS1000展开极致而高效的调节；MRS1000强劲的性能可以让AGV机器人适应环境各种苛刻的室外应用环境。HDDM+技术在测量期间可保证更加高性能MRS1000使用了HDD+技术，可展开远距离测量，主要特点还包括测量数据中的低噪声以及多次脉冲分析功能等。HDDM+的工作原理十分精妙：设备不会以按时间排序的较慢序列收到红外激光脉冲。
通过这种方式可在每个角度上收到大量测量数据，以保证无缝扫瞄，构建超高边缘精度。有可能对测量导致影响的环境因素都会被滤杀掉。因此即便测量范围内不存在环境光线或其他类型阻碍（如雨、雪、雾等），MRS1000也能可信运营，在室外用于时仍能获取很高的测量精度。
多次脉冲技术可实现更高的可靠性MRS1000能对每个测量光束的多达三个脉冲信号展开处置，从而可一直保证可信的测量结果，无论是在玻璃后面还是在室外险恶环境条件下也能一直获取最佳视角。利用滤波器更进一步提高性能烟雾过滤器：利用烟雾过滤器，MRS1000可消除多余的近距离脉冲，这样能大幅度减少在雾中近距离内经常出现误会放的概率。脉冲过滤器：利用脉冲过滤器，MRS1000可将多余数据和信号(比如由边缘、雨、粉尘、雪和其他环境条件引发的数据)滤杀掉。
客户还能设备输入第一个、最后一个还是全部三个脉冲信号。颗粒过滤器：颗粒过滤器可屏蔽掉多尘和雨雪环境中的牵涉到光线小脉冲（一般来说都是由粉尘颗粒、雨滴、雪花等类似于物体引发的）。
这样就能对倒数扫瞄展开持续分析，以检测出有静态物体。均值滤波器：用于该滤波器，不会对多次扫瞄的数据计算出来平均值并输入，用于这种滤波器的仅次于益处是可增加潜在的噪声（如微小的数值偏差），减少数据量。
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