在近几年快速发展的服务机器人和智能移动设备市场中，自动跟随技术已经从“概念”逐步走向实际应用。从机场的自动跟随行李箱，到商场里的智能购物车，再到老年人的自动跟随轮椅，这类产品的背后都依赖于一种核心能力：如何精准地识别用户，并在动态环境中稳定、安全地跟随。

目前，行业主流的自动跟随定位与感知技术主要有三类：

• UWB（Ultra-Wideband，超宽带定位）
• 视觉（基于摄像头与AI识别）
• 激光雷达（LiDAR，光学扫描测距）

那么，这三种技术各自的优势与短板是什么？在不同的应用场景下，谁才是最佳选择？

一、UWB：厘米级高精度的“隐形牵引绳”

优势

• 定位精度高：理论上可达到 10–20 cm 的跟随精度。
• 不依赖视觉环境：即使在昏暗、拥挤或遮挡严重的环境下，也能保持稳定跟随。
• 响应延迟低：适合需要“实时响应”的应用，比如婴儿车、轮椅。

不足

• 需要在跟随对象上佩戴 信标（Tag），用户体验上略有不便。
• 定位受环境反射、遮挡影响，室内复杂空间可能需要部署基站优化。

典型应用场景

• 自动跟随婴儿车 / 轮椅（家庭、养老场景）
• 工厂物料运输车
• 高尔夫自动跟随球车

一句话总结：UWB就像一根“看不见的绳子”，精准地把车和用户绑在一起。

二、视觉：AI加持的“智能眼睛”

优势

• 无需额外设备：用户不用佩戴标签，系统可直接通过摄像头识别人。
• 识别对象丰富：不仅能识别用户，还能识别环境障碍物、标志物，甚至手势。
• 成本逐渐下降：轻量化AI模型（如YOLO、MobileNet）已能在低功耗硬件上运行。

不足

• 光照与环境依赖强：逆光、夜间或人群密集环境中，可能失效或误识别。
• 算力需求较高：需要一定的AI推理硬件支持。
• 视野限制：遮挡、转弯可能导致“跟丢”。

典型应用场景

• 智能购物车（商场、零售场景）
• 自动跟随行李箱（机场、车站）
• 娱乐/摄影跟随小车

一句话总结：视觉是“最自然的跟随方式”，但受环境干扰较大。

三、激光雷达（LiDAR）：精密的“环境扫描仪”

优势

• 环境感知能力极强：可以精确建立二维/三维地图，规避障碍物。
• 稳定性高：不受光线影响，昼夜皆可。
• 可与SLAM结合：实现跟随+自主导航的混合模式。

不足

• 成本高：高性能激光雷达价格仍然居高不下。
• 算法复杂度高：需要较强的计算资源做实时SLAM与跟随逻辑。
• 对“特定用户跟随”支持有限：雷达更擅长感知环境，而非识别人。

典型应用场景

• 工厂园区内的物料运输车
• 仓储自动搬运机器人（AGV）
• 高端安防巡逻机器人

一句话总结：激光雷达是“环境感知专家”，但要做“以人为中心的跟随”时，需要和其它技术结合。

四、谁才是最佳方案？

没有“一刀切”的最佳方案，不同应用场景需要不同的技术组合：

1. 以人为核心的跟随场景（婴儿车、轮椅、行李箱）
UWB + 视觉融合：UWB保证定位稳定，视觉增强用户识别与避障。

2. 商业零售场景（购物车、商场导览机器人）
视觉为主 + 激光雷达辅助：视觉识别顾客，雷达保障安全避障。

3. 工业与物流场景（工厂运输车、仓储小车）
激光雷达为主 + UWB辅助：雷达负责路径规划与避障，UWB用于特定用户或工位定位。

五、未来趋势：融合是答案

随着 AI 算力的提升和传感器成本的下降，单一技术难以满足复杂环境的所有需求。未来的自动跟随方案更可能是 多传感器融合：

• UWB 提供精确的相对定位
• 视觉 提供用户识别与环境理解
• 激光雷达 提供高可靠的避障与地图能力

这种多模态融合，才能真正实现从家庭到工厂，从室内到室外的 全场景自动跟随。

结语

自动跟随技术的本质，是让机器更好地理解“人”的位置与意图。

• UWB 是精准的“定位助手”
• 视觉 是聪明的“识别眼睛”
• 激光雷达 是可靠的“环境扫描仪”

最佳方案并非三者之中选一个，而是根据应用需求，找到最合适的 技术组合。这也正是未来几年自动跟随产品差异化和竞争力的关键所在。