AGV作為智能物流的重要載體，具有智能化、效率高、可靠性高、易安裝維護(hù)等優(yōu)勢，能夠有效降低工廠和倉庫的人力成本，目前廣泛地應(yīng)用于各行各業(yè)。 今天小編就為大家介紹一下AGV小車的關(guān)鍵技術(shù)有哪些。

(1)環(huán)境感知與信息融合技術(shù)

AGV能夠依靠傳感器感知外部環(huán)境和自身狀態(tài)，實現(xiàn)自主行駛?cè)蝿?wù)。AGV作為智能搬運工具，既需要感知和判斷周圍環(huán)境，也需要監(jiān)控自身實時狀態(tài)，準(zhǔn)確的應(yīng)用傳感器技術(shù)能有效對AGV小車準(zhǔn)確穩(wěn)定的運行，故具有十分重要的意義。利用多源信息的關(guān)聯(lián)組合，充分識別、分析、估計、調(diào)度數(shù)據(jù)，完成下達(dá)決策和精確處理信息的任務(wù)，并對周圍環(huán)境、戰(zhàn)況等進(jìn)行適度的估計。AGV作為智能搬運工具，既需要感知和判斷周圍環(huán)境，也需要監(jiān)控自身實時狀態(tài)，準(zhǔn)確的應(yīng)用傳感器技術(shù)能有效對AGV小車準(zhǔn)確穩(wěn)定的運行，因此具有十分重要的意義。

(2)定位和導(dǎo)航導(dǎo)引技術(shù)

對于AGV來說導(dǎo)航技術(shù)是不可或缺的，是AGV智能化以及完全自主工作的關(guān)鍵技術(shù)之一，也是AGV技術(shù)研究的核心部分。定位導(dǎo)航技術(shù)好壞直接決定了AGV的精確性和性能穩(wěn)定性，同時也決定AGV功能性、應(yīng)用實用性、自動化程度等關(guān)鍵因素。定位是即通過傳感器來感知外部信息，通過主控制器的有效控制，以確定被控裝置在現(xiàn)場布局中的位置。定位技術(shù)即可以控制AGV在路徑中的位置，通過位置信息準(zhǔn)確下達(dá)對應(yīng)任務(wù)。AGV的導(dǎo)航引導(dǎo)方式也多種多樣，主要分為磁導(dǎo)航、光學(xué)導(dǎo)航、激光導(dǎo)航、視覺導(dǎo)航、GPS導(dǎo)航和慣性導(dǎo)航等。各種導(dǎo)航引導(dǎo)技術(shù)也具有各自的優(yōu)缺點，適用于不同的場合。因為每一種導(dǎo)航方式都有自己的優(yōu)勢與不足，基于多種導(dǎo)航引導(dǎo)方式進(jìn)行融合的導(dǎo)航方式能夠達(dá)到相輔相成的引導(dǎo)效果。成為目前研究應(yīng)用的熱點。

(3)路徑規(guī)劃

AGV通過導(dǎo)航系統(tǒng)完成周圍信息的感知，下一步就是如何根據(jù)獲取的信息進(jìn)行行駛路徑的規(guī)劃。根據(jù)在路徑規(guī)劃開始時是否存在完整的環(huán)境信息，可以將路徑規(guī)劃方法劃分為兩大類：已知環(huán)境中的路徑規(guī)劃與未知環(huán)境中的路徑規(guī)劃。其中未知環(huán)境包含在路徑規(guī)劃開始時環(huán)境信息完全未知或者部分未知、以及環(huán)境內(nèi)存在移動障礙物且移動不可預(yù)測等情況。通過自身傳感系統(tǒng)的感知并綜合自身的運動狀態(tài)不斷的規(guī)劃出在當(dāng)前環(huán)境中無障礙、可通行的路徑。

(4)運動控制與路徑跟蹤

在規(guī)劃完AGV的行駛路徑之后，下一步就是要求AGV準(zhǔn)確快速實現(xiàn)期望路徑的跟蹤。對于AGV的運動控制與目標(biāo)路徑的穩(wěn)定跟蹤是自主行駛的關(guān)鍵技術(shù)。目前應(yīng)用較多的仍然是采用基于誤差反饋的閉環(huán)控制策略來消除系統(tǒng)跟蹤誤差。為保證其實時性、魯棒性及AGV行駛的穩(wěn)定性要求，AGV的運動學(xué)和動力學(xué)計算以及如何設(shè)計良好的反饋控制律是目前AGV運動控制研究中的一個活躍領(lǐng)域。

(5)智能控制技術(shù)

從20世紀(jì)初，控制理論就得以發(fā)展演變，隨著現(xiàn)代控制理論不斷融入新學(xué)科技術(shù)，如模糊數(shù)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等，目前傳統(tǒng)的控制技術(shù)已逐步發(fā)展為能更好解決復(fù)雜系統(tǒng)控制問題的智能控制技術(shù)。智能控制(intelligent controls)是效仿人的智能，具備自主學(xué)習(xí)、推測及決策等功能，并且無需人為干預(yù)或幫助，能自主根據(jù)控制對象或控制環(huán)境的變化做出有效的推測和決策。智能控制是控制理論發(fā)展的必然趨勢，在深度和廣度上明顯優(yōu)于傳統(tǒng)控制方式，是計算機(jī)科學(xué)技術(shù)、信息技術(shù)等學(xué)科知識的互相滲透，控制科學(xué)與工程研究的不斷發(fā)展。AGV系統(tǒng)在運動控制模型和動力控制模型存在不確定性、復(fù)雜性、非線性性等特點，而智能控制正好能很好地實現(xiàn)控制。目前應(yīng)用于AGV較多的控制方法是模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、遺傳算法控制、模式識別控制等，而且前兩者應(yīng)用較多。

審核編輯：湯梓紅