十年来，工业机器人一直在不断地从人类操作人员那里接过肮脏、危险和枯燥的工作，只要他们能有效地做到这一点。然而，直到近期，在生产或物流设施周围转移托盘、零件和库存的任务基本上仍掌握在人的手中。下面我们来了解一下机器视觉在自主移动机器人市场上广泛的应用。

　AMRs旨在动态、高效和安全地在繁忙的生产和仓库地板上运行，而不依赖固定的外部基础设施进行导航。这使得它们与AGV相比更加灵活，但它也需要更复杂的计算和软件来快速融合来自多种成像和传感器技术的数据，以便实时制定导航决策。
 
　　随着自动制导车辆(AGV)的出现，这种情况开始发生变化，这为大型物流和生产设施的物资交付增加了更大的灵活性–只要这些设施具有可预见的一致布局和具体的导航基础设施，如电线、磁条或反射器。AGV携带足够多的车载传感器和智能来使用这个基础设施来导航和停车，当障碍物阻塞了他们预先设定的旅行路径时，AGV就会停下来。对一条路线进行微小的改动意味着移动导航基础设施，这可能需要对周围设施进行昂贵和破坏性的改变。

机器视觉在自主移动机器人(AMRs)的应用
　　AMRs包含额外的软件和传感器技术，使它们能够在设备内部存储的地图上验证自己的位置，并在路径中的随机障碍物周围动态导航，以找到到达目标目的地的有效路线。从商业角度看，AMRs的价值在于导航系统在机器人上是完全独立的。不像AGV那样依赖外部基础设施和机器人本身。
 
AGV和AMR的市场与其他终端市场不同，后者在零和争夺市场份额的过程中相互推介不同的机器视觉技术。相反，这些移动平台为多个成像组件和其他传感器技术提供了空间。这些多传感器的重叠输入有助于较大限度地提高机器人在具有挑战性的工业环境中的安全性和效率。