目前自动引导车（AGV）作为一种传统的自动化设备，已经被广泛应用于各种生产和物流场景。然而，我们发现自动引导车存在路线固定、环境适应性差、扩展能力有限和维护成本高等问题。基于以上问题，我们希望使用自主移动机器人（AMR）这一更加智能、灵活和高效的解决方案替代自动引导车。目前我们关于自主移动机器人的需求主要在于自主感知和自主导航两个功能模块上，具体需求如下： 1.以3D激光雷达做为基本传感器实现自主感知功能，在复杂环境中，自主感知功能能够对采集到的激光雷达数据进行分析以提取所在环境障碍物信息。 2.除基本障碍物外，自主感知功能还需要特别关注负障碍（坑、洞和下行楼梯等低于机器人运行平面的危险区域）这一类型特殊障碍物，在必要时能够对负障碍进行估计。 3.自主导航功能可依赖自动感知结果生成全局代价地图，并根据全局代价地图和任务需求快速规划路径，而不需要预先设定。全局代价地图能够表示真实3D环境，路径规划算法同样支持3D环境下路径规划。 4.整体方案具有实时性，尤其是在复杂环境中时，自主感知功能能够及时识别障碍物，自主导航功能能够及时更新代价地图并重新进行路径规划。

技术参数： 1.感知精度：障碍物检测的最小尺寸应不大于5cm x 5cm x 5cm。 2.响应时间：在检测到障碍物后，机器人应在0.5秒内做出反应并调整其路径。 3.地图更新频率：全局代价地图的更新频率应不低于10Hz。。 考核指标： 1.障碍物检测率：在标准测试环境中，机器人应能够检测到95%以上的障碍物区域。 2.负障碍检测准确率：对于负障碍，机器人的检测准确率应达到90%以上。 3.路径规划成功率：在给定目的地且明显存在到达路径情况下，机器人应能够成功规划路径并到达目的地的成功率应达到98%。 4.碰撞率：在正常工作过程中，机器人与障碍物的碰撞率应低于2%。 5.故障恢复时间：在出现非硬件故障的情况下，机器人的自我恢复时间应不超过2分钟。

1.硬件设备：已有自研的搭载3D激光雷达和其他传感器的硬件机器人平台与配套仿真环境。 2.数据处理：已有的数据处理平台可以对激光雷达数据进行初步处理和分析，如SLAM算法。 3.初步算法：已经掌握了一些基本的障碍物检测和路径规划算法，但需要进一步优化和完善。