物流
无人配送车、无人清扫车等低速无人驾驶车辆通常在户外非结构化道路上运行。车顶的主激光雷达虽然看得远，但在车头下方存在较大的近距离盲区。对于低矮的障碍物（如路沿、宠物、锥桶）或路面坑洼（负障碍），主雷达往往难以发现。此外，户外强烈的阳光照射对传感器的抗干扰能力提出了极高要求，普通的深度相机容易在强光下失效。
在追求高密度存储的自动化立体仓库中，货架巷道通常设计得非常狭窄（VNA）。无人叉车在巷道内高速行驶时，若发生轻微跑偏，或者货架上有货物意外突出侵入通道，极易发生货物剐蹭货架或叉车卡死的事故。传统的单点测距传感器只能检测固定点位，无法覆盖整个侧面的立体空间，难以发现不规则的突出障碍物。
在密集存储的自动化仓库中，AGV/AMR需要在狭窄的货架巷道中高速穿梭。传统的2D激光雷达仅能扫描离地固定高度（如20cm）的单平面，存在巨大的垂直盲区。对于地面上低矮的障碍物（如掉落的快递盒、遗留的垫木）或略高于地面的悬空物（如货架底层伸出的托盘角），2D雷达往往“视而不见”。这导致机器人极易发生底盘剐蹭或货物碰撞，甚至撞击货架立柱引发严重的安全事故。
无人叉车在密集的仓储货架间运行时，面临着复杂的立体空间挑战。传统的2D避障雷达仅能扫描地面上方约20cm的平面，存在巨大的垂直盲区。对于悬空的货架横梁、半空伸出的货物、或是地面低矮的托盘，2D雷达往往“视而不见”。这导致叉车在行驶中极易发生门架碰撞悬空物、或是货物剐蹭周边设施的事故，不仅损坏昂贵的物流设备，更严重威胁现场人员安全。
在无人叉车的全流程作业中，“精准叉取”是失败率最高的环节。由于地面不平整、托盘摆放角度偏差或货物形变，仅靠车体导航定位往往无法保证货叉与托盘孔位的完美对齐。一旦偏差过大，货叉会撞击托盘立柱或推倒货物，导致严重的物流事故。传统的机械限位或2D雷达难以获取托盘断面的深度信息，无法应对姿态各异的托盘。
无人叉车在搬运货物高速行驶时，面临双重风险：一是货物安全，急停或转弯可能导致叠放的货物倾斜、滑落甚至倒塌；二是视野盲区，堆高的货物往往会遮挡车体下方传感器的视线，导致叉车“看不见”正前方的低矮障碍物或悬空物。若无法实时感知货物状态和盲区风险，极易造成严重的货物损毁或碰撞事故。
在现代化智能工厂，地面物流（AGV/AMR）与空中物流（行车、桁架机械手）的作业区域往往高度重叠。行车在吊运货物下降时，若下方有AGV突然闯入，极易发生严重的“泰山压顶”碰撞事故。同时，传统的AGV仅配备2D雷达，只能扫描地面，对于悬停在半空中的货物或正在下降的吊具完全“视而不见”，存在致命的垂直盲区隐患。
在现代化的电商仓库或柔性制造车间，物流路径复杂多变，传统的磁条或二维码导航方式施工繁琐、路线僵化，已无法满足“柔性生产”的需求。新一代移动机器人需要具备SLAM自然导航能力，即在没有任何辅助标记的环境中自主定位与规划路径。同时，仓库内人机混流，货物摆放动态变化，机器人必须具备灵敏的自主避障能力，防止碰撞货架或人员，确保持续高效作业。
在电商分拣或物料搬运现场，大量的潜伏式AGV需要在狭窄的货架通道中高速穿梭，人机混流作业常态化。传统的机械防撞条只能在发生接触后触发，属于“事后补救”，无法避免碰撞损伤；而普通的红外传感器探测距离短、受光线干扰大，难以发现深色衣物的人员或黑色障碍物。此外，AGV在狭窄通道转弯时，固定形状的探测区域极易扫描到两侧货架立柱，导致频繁误报警停车，严重影响物流效率。
在自动化仓储物流中，无人叉车往往需要在狭窄的货架巷道内和繁忙的转运区间穿梭作业。传统的激光反射板导航需要在墙面和货架上安装大量反射柱，施工繁琐且维护成本高，一旦货架位置变动，导航系统就需重构。此外，叉车自重大、惯性强，若在行驶中未能及时识别突然出现的人员或散落货物，极易引发严重的安全事故或货架倒塌。
在自动化产线或立体库中，RGV（有轨穿梭车）承担着高频次的直线物料转运任务。由于RGV通常载重大、运行速度快且制动惯性大，一旦运行通道内有人员误入或有异物掉落（如托盘碎片、货物），车辆无法转向避让，极易发生恶性碰撞事故。传统的接触式防撞杆仅能在碰撞发生瞬间触发，无法提供足够的缓冲距离来消除巨大的运动惯性，设备损坏与停线风险极高。
无人叉车在繁忙的仓储或工厂环境中穿梭，面临着极为复杂的地面情况。低矮的障碍物（如散落的托盘、货物）、突然出现的人员脚部以及狭窄通道内的货架支腿，都是行车安全的巨大隐患。传统的单雷达方案往往存在车头两侧的“视觉盲区”，尤其在车辆转弯时，极易发生侧向刮擦或碰撞事故，导致停机维修甚至人员受伤。
