定位导航，作为无人叉车必不可少的技能之一，具有较大的研究意义，其定位导航方式也有许多种，例如传统的定位导航方法，需要人工设置路标，无法避免地需要对既有车间进行改造，车间改造成本与时间成本居高不下，因此，基于SLAM技术的自然导航方式，因其不需要安装标记及改造车间，提升了车间的柔性化及设备的可移植性，广受市场青睐。
如何实现自然导航
其实非常简单，只需让装有环境感知传感器的无人叉车在环境中的某一位置出发，它一边移动便能借助传感器获取的感知信息进行自定位，同时建立一个连续的环境地图，在这个地图的基础上，无人叉车便能实现精确定位与路径规划。
自然导航有何优势
1. 无需调整基础设施，无需人工添加标记。采用自然导航的无人叉车，无需再环境中安装其他辅助定位设施，无人叉车基于现有环境进行SLAM并在此基础上实现自主导航，大幅提升了工程实施的效率，具有更高的便捷性、灵活性，应用成本低，应用周期短。
2. 系统柔性高。应用自然导航方式的无人叉车，可以移除所有用于控制自动导引车行驶路线的界限，后期进行路径规划将更灵活。环境适应性强，更容易扩展无人叉车系统的应用方案。
3. 环境适应性强：在AGV中采用自然导航，使其能够适用于未知的非结构性环境中，同时在一些难以进行人工添加航标的环境，如室外环境中更易于实现，拥有更强的环境适应性。
自然导航发展现状
随着多年的研究，自然导航技术日益完善，并将理论研究成果应用于机器人实际应用中。例如澳大利亚悉尼大学实验室研制出使用自然导航的越野车，可实现对现实环境的数据采集;德国的科尔摩根团队在NDC8 系统提出使用自然导航技术，已成功应用于阿拉乳品公司及其他的工业领域的物流场景中。不止国外，国内也不乏佼佼者，例如杭州国辰机器人科技有限公司的无人叉车，从众多概念产品中脱颖而出，使用自然导航可实现车间自主搬运作业，完成产品落地与产业化部署;新松机器人将其应用于服务领域，实现智能送餐、引领讲解等功能。当然，自然导航应用的行业场景仍有许多，虽然与国外相比，国内的研究仍然主要集中在对国外已有研究成果的复现上，理论研究多于实际应用，但在未来，例如前述公司，将会进一步拓展应用领域，将成功案例复制到更多场景中去。
需要克服的技术难点
1. SLAM算法复杂度。在自主定位过程中有着许多的不确定性，虽然目前也有各种用于解决SLAM中不确定性问题的算法，但总的来说，对人员技术水平、实操经验等要求较高。
2. 二维到三维的跨越。目前基于SLAM实现的自然导航是在二维平面模式下进行定位和建图，若要实现三维空间的高度智能化，需要更大程度上的理解环境信息，还有很长一段路要走。
总结
自然导航作为一种实现无人叉车自主定位与导航的先进解决方案，改变了传统导航方式对地标的依赖，实现真正意义上的全自动化无人搬运，且其拥有着成本低、灵活性高、环境适应力强等诸多优势，虽然仍存在难点需要克服，但不乏成功经验，众多企业已为物流仓储、汽车制造、烟草化工等领域搬运、堆垛等提供了可视化解决方案，未来可期!