一文读懂智能AGV小车导航技术

   AGV导航的三大关键技术，即AGV根据路径偏移控制速度和转向角度，从而保证准确行驶到目标位置和航向的过程，称为“导航”，主要涉及以下三大关键技术:

   1 .定位是确定移动机器人在运行环境中相对于全局坐标的位置和航向，是AGV导航的Z基础环节。AGV定位方式有惯性定位、激光定位、磁条定位、二维码定位和编码器定位，其中惯性定位是一种相对定位方式，可以获得连续的位置和姿态信息，但存在累积误差；激光定位可以连续获得绝对位置，但精度低，环境适应性差。在相机的可视范围内可以获得二维码定位、绝对位置和角度，可视范围外需要编码器或惯性导航系统计算连续的姿态位置。相对定位和绝对定位有很强的互补性，所以通常采用组合定位的方法。

 2.环境感知与建模实现AGV自主导航，需要不同的传感器来识别各种环境信息，如地形特征、道路边界、障碍物、指示灯等。AGV通过环境感知确定前进方向上的可达区域和不可达区域，确定在环境中的相对位置并预测动态障碍物的运动，从而为局部路径规划提供行动依据。

 3.路径规划路径规划是导航的重要组成部分。根据AGV对环境信息的掌握程度，可分为基于已知环境信息的全局路径规划和基于传感器信息的局部路径规划。在后一种情况下，环境是未知的或部分未知的，即必须通过传感器获取障碍物的大小、形状和位置。

   AGV主流导航方式概述AGV自出现以来，衍生出了多种导航方式，每种导航方式都有其独特的功能和用途。目前，AGV的主流导航方式如下:

   1 .AGV导航技术的未来发展趋势:从导航技术创新和应用的综合角度来看，当前AGV导航技术复杂多样，不同的应用场景需要选择不同的导航技术。比如磁条导航不适合叉车驾驶；需要经常改变路径时，应考虑二维码导航或激光导航，但环境经常变化时，不宜采用激光导航。平面场景适合用二维码导航；如果地面洁净度要求高，精度高，则选择激光二维码混合导航...其中，混合导航是目前AGV导航的一大创新方向，以“惯性+视觉”导航为主流。CCD传感器感知环境，计算机对图像进行处理和分析，得到载体的位置和姿态等导航信息，进而修正惯性误差。视觉导航为惯性导航提供误差补偿信息，弥补惯性误差随时间漂移的不足；惯性导航凭借其系统数据更新率高、不受光照等环境影响、短时间内定位精度高等优点，弥补了视觉导航实时处理的不足。

 2.基于尖端技术的创新R&D。在不断迈向物联网的今天，传感器扮演着极其重要的角色。常规传感器和多传感器信息融合技术在移动机器人导航应用中取得了很大成就。但在一些特殊环境下，非视觉传感器的探测范围和精度与视觉导航系统相比并不理想，无法胜任一些高精度的导航任务。有必要开发新的传感器和新的信息融合方法来弥补这些不足。因此，研发用于AGV导航和信息融合的新型传感器是未来研发的重点。

 在5G技术的帮助下，机器通过网络连接进行通信，并实现与人类操作员的无缝合作。通过网络技术的完善，可以获得完整的数据信息，为客户提供更有效、更快捷的数据分析，实现工厂的高效联动和柔性生产，同时更加可靠稳定。目前AGV调度多采用WIFI通信方式，存在易干扰、易切换等问题。相比5G通信，不仅网速提升，抗干扰性能也有所增强。如今，自然导航、人工智能等前沿技术将成为移动机器人发展的重要驱动力。移动机器人正在摆脱引导，进入自然、自主的时代。未来，移动机器人只有与其他领域的机器人技术高度融合，才是真正完整的智能机器人。