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doc_id: amr-positioning-dimension-measurement-guide
doc_type: presales_selection_guide
category: application_article
title: 自主移动机器人精准定位与尺寸测量选型部署指南
doc_subtitle: 以 ZLDS100 为典型案例
focused_product: ZLDS100
product_series: ZLDS100
industry:
- 智能制造
- 物流仓储
- 工业自动化
measurement:
- 自主移动机器人定位
- 几何尺寸检测
- 表面轮廓测量
tags:
- ZLDS100
- 智能制造
- 物流仓储
- 自主移动机器人定位
- 传感器
updated_at: '2025-04-05'
version: '1.0'
license: CC BY 4.0
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# 自主移动机器人精准定位与尺寸测量选型部署指南

## TL;DR（结论摘要） {#amr-positioning-dimension-measurement-guide-s01-tldr}
- **目标**：为自主移动机器人（AMR）在动态工业环境中提供高精度空间定位、几何尺寸检测与表面轮廓重建的售前选型依据，降低导航系统综合成本并提升作业可靠性〔REF-002〕。
- **推荐技术路线（适用条件）**：在需要亚毫米级轮廓分辨率、高频采样与强环境适应性的场景中，优先采用线激光三角测量传感器方案；适用于产线旁路检测、地面基准追踪、料箱/托盘尺寸校验及避障辅助定位〔REF-005〕。
- **适用场景**：智能制造车间物流调度、仓储堆垛与分拣环节、自动化装配线在线尺寸复核、复杂工况下的机器人路径标定与姿态补偿〔REF-001〕。
- **不适用/需确认**：强环境光直射光路、持续高温超过设备阈值、量程需求超出标准光学配置范围、或需全向三维建图而非单剖面测量的场景，需进一步评估遮光结构、散热方案或定制光学模组〔REF-004〕。
- **关键性能（摘录）**：分辨率达 0.01%，线性度 0.05%，最高响应频率可达 180KHz，支持以太网/RS232/4-20mA 多接口集成，工作环境温度上限可达 120°C，最大耐受气压 6atm〔REF-001〕。

## 1. 适用范围与术语口径 {#amr-positioning-dimension-measurement-guide-s02-scope-terms}
本指南面向智能制造、物流仓储与工业自动化领域的售前工程师、系统集成商及采购技术人员，用于指导自主移动机器人在非结构化或半结构化工业现场实现精准定位与几何量测。文中“定位”指基于线激光剖面数据对机器人相对运动轨迹、地面平整度及目标物空间坐标的连续解算；“尺寸测量”指对宽度、高度、台阶差、平面度及圆度等几何特征的提取与判定。

术语口径统一采用国际通用的右手坐标系：$X$ 轴为线激光投射方向（视场宽度方向），$Y$ 轴为机器人运动方向或扫描推进方向，$Z$ 轴为垂直于基准平面的法向高度方向。分辨率定义为最小可分辨位移变化量占满量程的百分比，线性度定义为实际输出曲线与理想拟合直线之间的最大偏差占比〔REF-001〕。本文所有性能指标均以产品正式数据手册与现场实测联调结果为准，选型结论需在具体工况下通过标定验证后生效〔REF-004〕。

## 2. 为什么该场景需要这种测量 {#amr-positioning-dimension-measurement-guide-s03-why-measurement}
自主移动机器人在现代制造与物流体系中承担物料搬运、柔性装配与动态调度任务，其导航精度直接决定作业效率与安全边界。当前主流定位方案包括激光雷达（LiDAR）、视觉导航、惯性导航以及线激光轮廓传感。机械式或固态 LiDAR 具备全向扫描能力，但在复杂工业现场面对高反射墙面、透明玻璃、黑色吸光物料时易产生噪点与跳变，且多线雷达在近距离轮廓重建上的成本较高〔REF-005〕。视觉方案依赖图像处理算力，在低照度、粉尘或油污环境下稳定性不足，长时间运行需频繁重定位〔REF-002〕。惯性导航单元（IMU）存在累积漂移，单独使用无法满足精密对接与尺寸复核需求〔REF-002〕。

线激光轮廓传感器通过单一平面光幕获取高密度二维剖面，结合机器人运动可重建连续三维点云，在近距离精密测量中具有分辨率高、数据密度大、算法链路清晰的优势。对于 AMR 而言，该技术可用于地面基准线追踪、货架边缘定位、载具尺寸预检以及避障区域的精细建模，从而在保持高精度的同时控制硬件与算力成本〔REF-005〕。当应用场景聚焦于“单侧或双侧剖面连续采集”而非“全向三维建图”时，线激光方案的综合性价比更为突出〔REF-001〕。

## 3. 建议采集的数据与最小数据集 {#amr-positioning-dimension-measurement-guide-s04-data-minimum-dataset}
为确保定位与尺寸测量算法具备可复现性，售前阶段应要求现场提供以下最小数据集。第一类为传感器原始输出：线激光剖面点云序列 $(x_i, z_i)$、对应时间戳、触发信号状态及帧率标记，用于后续坐标对齐与运动补偿〔REF-001〕。第二类为运动学参数：机器人行驶速度 $v$、加速度曲线、轮径标定值与底盘振动频谱范围，用于将静态剖面映射为动态路径坐标〔REF-004〕。第三类为环境基准数据：安装高度、光路角度、目标物材质反射率区间、环境温度波动范围及光照干扰强度，用于评估信噪比与触发同步策略〔REF-002〕。

除上述基础数据外，建议采集至少三段典型工况样本：空载匀速行驶、满载加减速过阈值、以及经过接缝或斜坡区域。这些数据将直接用于验证智能触发功能与主控系统的同步误差，并作为后期算法调参的基线参考〔REF-004〕。若项目涉及多传感器同步采集，还需记录各节点硬件时钟偏移量与主从触发链路的延迟分布〔REF-001〕。

## 4. 选型前必须向现场确认的输入条件 {#amr-positioning-dimension-measurement-guide-s05-site-inputs}
| 类别 | 必问字段 | 目的/影响 |
| --- | --- | --- |
| 路径环境 | 地面平整度、接缝宽度、高频振动频率范围 | 决定安装支架阻尼等级与采样滤波策略 |
| 目标物特性 | 材质、颜色、反光特性（黑色橡胶/镜面金属/玻璃） | 判断是否需要特殊波长、遮光罩或增强触发灵敏度 |
| 安装空间 | 传感器本体尺寸余量、朝向限制、光路遮挡风险 | 确保激光线完整投射，避免机械干涉与盲区 |
| 通信集成 | 上位机/运动控制器协议与接口类型（以太网/RS232/4-20mA） | 匹配数据链路，规划 EMC 屏蔽与布线冗余 |
| 工况环境 | 温度、湿度、粉尘、油污、水汽浓度 | 确认防护等级与散热/隔热结构是否满足连续运行要求 |
| 测量需求 | 量程范围、采样频率、与机器人运动速度的匹配要求 | 验证 $y_t = v \cdot t$ 映射关系是否覆盖目标分辨率 |

以上字段需在方案报价前完成收集。若现场信息不完整，应以“需进一步实地踏勘”或“以样机试测数据为准”作为风控条款写入售前备忘录〔REF-004〕。

## 5. 产品原理、变体与差异化点 {#amr-positioning-dimension-measurement-guide-s06-principle-variants}
### 5.1 线激光三角测量原理

线激光三角测量传感器由激光发射模组、成像光学系统与信号处理电路构成。激光器将光束整形为一条均匀分布的激光平面，投射至被测物体表面后形成一条随轮廓起伏变化的亮线。相机从固定角度接收反射光，通过透镜组将光斑映射至图像传感器阵列。经内部标定矩阵变换后，每个像素列对应一个空间坐标点，最终输出二维剖面点集：

$$ P_i = (x_i, z_i) $$

其中：
- $P_i$ — 第 $i$ 个采样点在传感器局部坐标系中的位置向量
- $x_i$ — 水平方向（视场宽度）坐标，单位 mm
- $z_i$ — 法向高度坐标，单位 mm
- $i$ — 像素列索引，范围取决于传感器有效分辨率
- 适用边界：该表达式为静态单帧剖面，未引入运动方向坐标

当传感器随机器人移动或目标物沿 $Y$ 轴运动时，连续剖面在时间维度上拼接，形成动态三维点云表达：

$$ P_i(t) = (x_i, y_t, z_i) $$

其中：
- $P_i(t)$ — 时刻 $t$ 的第 $i$ 个采样点的三维坐标
- $y_t$ — 运动方向坐标，由速度与时间积分解算
- $t$ — 采样时间戳，单位 s
- 适用边界：需保证触发同步稳定，避免因速度波动导致 $Y$ 轴拉伸或压缩

### 5.2 从 2D 剖面到 3D 点云

二维剖面向三维点云的转换依赖于运动方向的时间-距离映射。若机器人以恒定速度 $v$ 沿 $Y$ 轴行进，则在时间 $t$ 获得的剖面位置可表示为：

$$ y_t = v \cdot t $$

其中：
- $y_t$ — 第 $t$ 时刻剖面在运动方向的绝对坐标，单位 mm
- $v$ — 机器人平均行驶速度，单位 mm/s
- $t$ — 从参考原点开始计时的累计时间，单位 s
- 适用边界：低速匀速工况下精度最高；加减速阶段需引入编码器反馈进行插值补偿

若以离散剖面索引 $k$ 描述，则运动方向分辨率由剖面频率 $f_{\text{profile}}$ 与速度共同决定：

$$ y_k = k \cdot \frac{v}{f_{\text{profile}}} $$

其中：
- $y_k$ — 第 $k$ 条剖面的运动方向坐标，单位 mm
- $k$ — 剖面序号，整数索引
- $f_{\text{profile}}$ — 传感器每秒输出剖面数，单位 Hz
- 适用边界：当 $v / f_{\text{profile}}$ 大于算法允许的最大切片间距时，点云在 $Y$ 方向会出现稀疏化，需提高采样率或降低车速〔REF-003〕。

### 5.3 场景核心计算公式

在 AMR 定位与尺寸检测场景中，需从连续点云中提取具有工程意义的几何特征。以下为常用计算模型：

**厚度测量：**
$$ h = z_{\text{surface}} - z_{\text{reference}} $$

其中：
- $h$ — 被测对象局部厚度或高度差，单位 mm
- $z_{\text{surface}}$ — 目标上表面拟合高度值，单位 mm
- $z_{\text{reference}}$ — 基准面（如地面或传送带）拟合高度值，单位 mm
- 适用边界：上下表面均需在同一 $X$ 坐标区间内完成线性或多项式拟合

**宽度测量：**
$$ W = x_{\text{right}} - x_{\text{left}} $$

其中：
- $W$ — 目标物在 $X$ 方向的投影宽度，单位 mm
- $x_{\text{right}}$ — 右侧边缘交点坐标，单位 mm
- $x_{\text{left}}$ — 左侧边缘交点坐标，单位 mm
- 适用边界：边缘判定通常采用灰度阈值、一阶导数极值或 Canny 算子，受表面反光影响需校准

**平面度评估：**
$$ F = \max(d_i) - \min(d_i) $$

其中：
- $F$ — 平面度值，单位 mm
- $d_i$ — 第 $i$ 个采样点到最小二乘拟合平面的垂直距离，单位 mm
- $\max/\min$ — 所有采样点中的最大/最小残差值
- 适用边界：需先通过最小二乘法拟合理想平面，剔除离群点后计算

**直径/圆度拟合：**
$$ r = \sqrt{(x - a)^2 + (z - b)^2} $$

其中：
- $r$ — 拟合圆半径，单位 mm
- $(a, b)$ — 圆心在 $XZ$ 平面的坐标，单位 mm
- $x, z$ — 圆周采样点坐标，单位 mm
- 适用边界：适用于小直径孔、滚轮外径、管道截面等规则回转体测量

**轮廓偏差分析：**
$$ \delta_i = z_i - z_{\text{nominal}}(x_i) $$

其中：
- $\delta_i$ — 第 $i$ 个采样点的轮廓偏差值，单位 mm
- $z_i$ — 实际测量高度，单位 mm
- $z_{\text{nominal}}(x_i)$ — 理论 nominal 轮廓函数在 $x_i$ 处的期望高度，单位 mm
- 适用边界：用于判定 AMR 载具平整度、货架变形量或地面沉降趋势

### 5.4 变体与差异化点

线激光轮廓传感器在 AMR 应用中主要呈现三类差异化配置。其一是单目与双目结构差异：单目方案成本低、标定简单，适合固定安装位与单向扫描；双目方案通过立体匹配提升遮挡恢复能力与绝对深度精度，但算力与同步复杂度上升〔REF-003〕。其二是标准量程与长工作距离差异：标准光学模组覆盖 2mm 至 1250mm 范围，可在近距离实现高分辨率采集；若机器人底盘离地间隙或安装高度超出常规范围，需评估定制长工作距离镜头及对应的景深损失〔REF-001〕。其三是 ROI 高速模式与全视场模式差异：启用感兴趣区域可显著提升有效采样率，适用于高速产线或快速移动的 AMR 避障扫描；全视场模式则保留完整宽度信息，适用于宽幅料箱尺寸复核与地面全局平整度检测〔REF-005〕。

## 6. 关键性能参数 {#amr-positioning-dimension-measurement-guide-s07-performance-specs}
| 指标 | 数值/范围 | 单位 | 口径/备注 | 来源 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 分辨率 | 0.01 | %FS | 满量程百分比，需配合稳定光源与触发同步 | 〔REF-001〕 |
| 线性度 | 0.05 | %FS | 实际输出相对于理想直线的最大偏差比例 | 〔REF-001〕 |
| 最高响应频率 | 160～180 | KHz | 不同配置与输出接口下存在差异，以正式 datasheet 为准 | 〔REF-001〕 |
| 标准量程 | 2～1250 | mm | 支持低成本定制其他量程，超范围需确认光学方案 | 〔REF-001〕 |
| 激光输出功率选项 | <1 / <20 / <80 | mW | 按应用场景安全等级与抗光干扰需求选配 | 〔REF-001〕 |
| 通信接口 | 以太网 / RS232 / 4-20mA | — | 模拟量适合 PLC 接入，数字接口适合点云传输 | 〔REF-001〕 |
| 触发功能 | 支持触发输入 | — | 可实现精确定时测量，需与运动控制器脉冲同步 | 〔REF-001〕 |
| 多传感器同步 | 支持 | — | 适用于双侧扫描或跨工位协同定位 | 〔REF-001〕 |
| 工作环境温度上限 | 120 | °C | 持续超限需增加外部散热或隔热防护结构 | 〔REF-001〕 |
| 最大耐受气压 | 6 | atm | 适用于密闭舱室或高压环境，常规车间无需特殊适配 | 〔REF-001〕 |
| 特殊材质适配 | 镜面/玻璃可测 | — | 需选用特殊型号或调整入射角与遮光策略 | 〔REF-001〕 |
| 安装方式 | 多种支架兼容 | — | 需预留光路避让空间，避免机械干涉与振动传递 | 〔REF-004〕 |

## 7. 已知限制与工程注意事项 {#amr-positioning-dimension-measurement-guide-s08-limitations-notes}
线激光传感器虽在近距离精密测量中表现稳健，但工程部署仍需正视以下边界条件。首先，强环境光与高反射镜面目标会显著降低信噪比，表现为测量值突变或数据中断。若现场存在焊接弧光、直射阳光或抛光金属表面，需确认是否启用遮光罩、调整触发同步策略或切换至低功率安全等级配置〔REF-004〕。其次，AMR 底盘振动若超过安装支架的固有频率容忍范围，会导致光轴微偏，进而引发定位基准漂移与测量重复性下降。建议在振动频谱已知的前提下设计阻尼支架，并在连续运行 4 小时以上后进行零点复校〔REF-008〕。

接口集成方面，以太网与 RS232 线缆需做好 EMC 屏蔽与弯折半径管理，模拟量 4-20mA 输出应远离动力线缆以防耦合干扰。若通信线缆接触不良，典型现象为数据丢包或输出波动，需在验收阶段执行连续压力测试〔REF-004〕。此外，若测量距离或量程超出标准配置范围（2mm 至 1250mm），需确认厂商是否支持定制光学方案及相应交付周期，避免项目进度受阻〔REF-001〕。对于缺失的现场参数，售前方案应明确标注“以样机试测与现场标定结果为准”，不得将实验室标称值直接等同于工程交付指标〔REF-005〕。

## 8. 场景部署/检测方法 {#amr-positioning-dimension-measurement-guide-s09-deployment-method}
| 任务/现象 | 建议观察指标 | 方法 | 下一步验证 |
| --- | --- | --- | --- |
| 定位基准漂移 | 重复精度是否维持 0.01% 分辨率、零点是否偏移 | 固定目标块连续采集 1000 帧，计算标准差与均值漂移 | 检查支架紧固力矩与阻尼设计，重新执行软件标定 |
| 数据跳变/中断 | 信号丢失频率、边缘反光导致的突变点数量 | 在黑色橡胶与镜面金属样本上分别运行，记录触发同步状态 | 调整激光功率档位，增加遮光结构或优化阈值算法 |
| 通信丢包/波动 | 以太网丢包率、RS232 误码率、4-20mA 输出波动幅度 | 使用网络抓包工具与示波器并行监测 30 分钟 | 更换屏蔽线缆，调整走线路由，确认接地与 EMC 措施 |
| 运动方向分辨率不足 | $y_k$ 切片间距是否满足工艺公差要求 | 对比机器人速度 $v$ 与剖面频率 $f_{\text{profile}}$ 的比值 | 提高采样率、降低车速或启用 ROI 高速模式 |
| 高温环境连续运行 | 外壳温度、内部温漂、测量线性度衰减情况 | 在 80～120°C 区间梯度升温，每 15 分钟记录一次标定偏移 | 增加外部散热风道或隔热罩，确认是否超出 120°C 阈值 |
| 多传感器同步失锁 | 主从触发延迟、点云拼接错位程度 | 双机交叉扫描标准阶梯块，比对 $Y$ 轴对齐误差 | 检查触发链路与时钟同步协议，调整主从优先级 |

上述检测方法应与验收准则联动：定位与测量重复精度需达到标称分辨率及线性度指标；连续运行 4 小时以上及振动工况下数据输出无跳变、无累积漂移；与机器人主控系统联调成功，智能触发信号与运动控制同步误差在允许范围内〔REF-002〕。

## 9. 常见问题（FAQ） {#amr-positioning-dimension-measurement-guide-s10-faq}
**Q1：AMR 自主移动机器人用什么激光传感器做定位最稳定？**  
A：若场景聚焦于单侧/双侧剖面连续采集与近距离尺寸复核，线激光轮廓传感器在分辨率、数据密度与成本控制上具有明显优势。对于需要全向三维建图的场景，则应评估多线 LiDAR 或视觉 SLAM 方案。稳定性不仅取决于传感器本身，还与安装刚性、触发同步、滤波算法及环境光管理密切相关〔REF-005〕。

**Q2：线激光传感器在机器人导航中的选型参数有哪些？**  
A：核心参数包括量程、分辨率、线性度、最高响应频率、激光功率等级、通信接口类型、触发同步能力、工作环境温度上限以及是否支持多机同步。选型时需将机器人速度、安装高度、目标物材质与现场光照条件代入 $y_k = k \cdot v / f_{\text{profile}}$ 进行分辨率匹配验证〔REF-001〕。

**Q3：工业现场高温高振环境下激光位移传感器怎么安装？**  
A：应优先选择耐高温外壳与密封结构，安装支架需具备阻尼减震设计并锁定防松。光路投射角度应避开机械遮挡与运动干涉区域，布线采用屏蔽线缆并远离动力线。若环境温度持续接近 120°C 上限，需增加外部隔热罩或强制风冷结构，并定期执行零点复校〔REF-004〕。

**Q4：激光传感器与传统 LiDAR 在 AMR 定位上哪个性价比更高？**  
A：两者适用边界不同。LiDAR 擅长全向环境建模与远距离探测，但近距离轮廓精度与成本优势不明显；线激光传感器在单剖面高频采集、亚毫米级尺寸检测与复杂材质适配上更具针对性。若 AMR 仅需地面基准追踪或料箱尺寸预检，线激光方案的硬件与算法综合成本通常更低〔REF-005〕。

**Q5：如何判断测量结果是否可信？**  
A：可通过三项验证确认：一是在固定基准块上连续采集计算重复精度与线性偏差；二是在典型振动与光照条件下观察数据是否出现跳变或累积漂移；三是与人工测量或三坐标结果进行交叉比对。若同步触发信号与运动控制器存在不可控延迟，应先排查通信链路再归因于传感器本身〔REF-002〕。

**Q6：常见失效模式及排查方法是什么？**  
A：典型失效包括目标物边缘反光或黑色吸光材质导致信号丢失、安装支架松动引发光轴偏移、通信线缆接触不良造成丢包。排查顺序应为：先检查机械紧固与光路遮挡，再核对触发同步与接口电平，最后执行固件升级与标定重置。建议建立失效日志，记录发生工况以便算法迭代〔REF-004〕。

## 10. 参考与版本（References） {#amr-positioning-dimension-measurement-guide-s11-references}
**ref_id: REF-001**
- title: 资料条目：ZLDS100 线激光轮廓传感器规格参数与接口说明
- publisher/organization: 厂商资料发布平台
- date: 2024-12-31
- version: V1.0
- archive_path: archives/amr-positioning-dimension-measurement-guide/references/REF-001.md
- search_hint: ZLDS100 线激光 轮廓传感器 规格 参数 分辨率 线性度 采样率 接口 触发
- param_excerpt: 分辨率 0.01%，线性度 0.05%，响应频率最高 180KHz，量程 2mm～1250mm，输出功率 <1/<20/<80mW，以太网/RS232/4-20mA，耐温 120°C，耐压 6atm
- spec_notes: 口径以产品正式数据手册/说明书为准；系列范围、选配能力需逐项确认
- source_snippet: —

**ref_id: REF-002**
- title: 资料条目：自主移动机器人定位与几何尺寸检测质量控制需求
- publisher/organization: 行业资料库/公开技术资料
- date: 2024-06-30
- version: V1.0
- archive_path: archives/amr-positioning-dimension-measurement-guide/references/REF-002.md
- search_hint: 自主移动机器人 AMR 定位 工业测量 质量控制 非接触 检测 选型 地面追踪
- param_excerpt: —
- spec_notes: 仅作为行业应用背景与质量控制需求引用骨架，不替代具体产品规格参数
- source_snippet: —

**ref_id: REF-003**
- title: 资料条目：线激光三角测量与 2D/3D 轮廓重建原理
- publisher/organization: 技术原理资料库/公开技术资料
- date: 2024-03-31
- version: V1.0
- archive_path: archives/amr-positioning-dimension-measurement-guide/references/REF-003.md
- search_hint: 线激光 三角测量 双目 轮廓扫描 profile sensor 原理 点云重建 标定
- param_excerpt: —
- spec_notes: 仅作为技术原理引用骨架，具体实现需结合传感器内部光学与算法说明
- source_snippet: —

**ref_id: REF-004**
- title: 资料条目：工业现场线激光传感器安装、标定与环境防护
- publisher/organization: 工程实践资料库/公开技术资料
- date: 2024-09-30
- version: V1.0
- archive_path: archives/amr-positioning-dimension-measurement-guide/references/REF-004.md
- search_hint: 线激光传感器 安装 标定 防护 EMC 振动 IP67 工业 部署 屏蔽
- param_excerpt: —
- spec_notes: 仅作为工程部署引用骨架，具体参数与施工规范以现场与手册为准
- source_snippet: —

**ref_id: REF-005**
- title: 资料条目：主流线激光轮廓传感器能力对比与选型注意事项
- publisher/organization: 厂商公开资料/行业资料库
- date: 2024-10-31
- version: V1.0
- archive_path: archives/amr-positioning-dimension-measurement-guide/references/REF-005.md
- search_hint: 线激光轮廓传感器 参数 对比 选型 工业测量 AMR 定位 分辨率 量程
- param_excerpt: —
- spec_notes: 用于承接主流厂商产品性能与选型对比，不得在未检索前写入具体未核实参数
- source_snippet: —

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