AGV在智能制造工厂中，如何实现厘米级精准定位与避障？【工业AGV技术选型】

1. 基于自动引导车（AGV）的基本结构与技术要求

想象一下，自动引导车（AGV）就像一个在工厂或仓库里忙碌奔跑的“小火车”，它需要知道自己在哪里，要去哪里，并且确保不会撞到任何东西。AGV 的核心结构通常包括车体、动力系统、驱动系统、控制系统以及最重要的——感知与导航系统。感知与导航系统就像是AGV的“眼睛”和“大脑”，它要实时获取周围环境信息和自身位置姿态，然后告诉控制系统如何安全、准确地移动。

在复杂多变的工业环境中，比如货架林立的仓库、人机混杂的生产线，或者光线变化的户外场景，AGV对定位精度的要求非常高。厘米级甚至毫米级的精准定位，不仅仅是为了AGV能沿着预设路径行驶，更重要的是在狭小空间进行精确停靠、对接货物，以及最关键的——有效规避障碍物，降低碰撞风险。这就要求AGV的感知系统能够像人眼一样，不仅能看到远处的物体，也能“看清”近处物体的精确距离和位置，而且要快，不能有丝毫迟疑。

2. 针对自动引导车（AGV）定位的相关技术标准简介

AGV的定位能力是衡量其性能的关键指标。为了确保AGV在不同应用场景下的可靠性、安全性和互操作性，行业内通常会关注一系列定位参数。

首先是定位精度，这指的是AGV实际位置与感知系统报告位置之间的差异。它包括绝对定位精度和相对定位精度。绝对定位精度是指AGV在地图坐标系中的实际位置与系统计算位置的偏差，就像你用GPS定位，显示你在公园中心，但你其实在公园的某个角落。相对定位精度则是在局部区域内，AGV与目标物体或参考点之间的距离偏差，这对于AGV进行精确装卸或对接操作至关重要。

其次是重复定位精度，顾名思义，是AGV多次回到同一目标点时，每次停靠位置的差异。这就像一个射箭高手，每次都能把箭射到靶心附近，但不是每一次都落在完全相同的位置。在AGV需要重复执行精细任务（如电池充电、物料对接）时，这个指标非常重要。

定位刷新率或数据更新频率是另一个关键参数，它表示定位系统每秒钟能提供多少次位置数据。刷新率越高，AGV就能越快地感知到自身位置的变化和环境的更新，这对于快速移动的AGV和动态环境中的实时避障至关重要。如果刷新率太低，AGV的“反应”就会变慢，可能来不及避开突然出现的障碍物。

测距范围和最小可检测距离也直接影响AGV的感知能力。测距范围决定了AGV能“看多远”，而最小可检测距离则决定了它能“看多近”以及精确测量近距离物体的能力。在需要近距离避障或精细对接时，后者尤为重要。

此外，抗环境干扰能力也是重要的评价标准，比如定位系统能否在光照变化、灰尘、烟雾、电磁干扰或反射表面等复杂环境下保持稳定和准确。一个优秀的AGV定位系统，应该像一个经验丰富的司机，无论外部条件多么恶劣，都能稳健驾驶。

3. 实时监测/检测技术方法

要实现AGV在复杂环境下的厘米级精准定位和降低碰撞风险，市面上发展出了多种先进的实时监测/检测技术。这些技术各有特点，就像不同的交通工具，适用于不同的场景和路况。

3.1 市面上各种相关技术方案

这里我们将详细探讨几种主流的AGV定位技术，从激光扫描到无线电，再到视觉和卫星导航。

3.1.1 激光飞行时间（TOF）扫描技术（激光雷达）

激光飞行时间（Time-of-Flight, TOF）扫描技术，也就是我们常说的激光雷达（LiDAR），是AGV在复杂环境中实现高精度定位和避障的核心技术之一。它的工作原理就像蝙蝠发射超声波探测周围环境一样，不过这里用的是激光。

工作原理和物理基础： 激光雷达传感器会主动发射一束或多束激光脉冲。当这些激光脉冲遇到环境中的物体时，会被反射回来。传感器接收到反射回来的激光后，会精确测量从激光发射到接收所经过的时间（即“飞行时间”）。由于激光在空气中的传播速度是已知且恒定的（约3 x 10^8 米/秒），传感器就能根据这个飞行时间来计算出自己到物体的距离。

计算距离的公式非常直观：距离 (D) = (光速 (c) * 飞行时间 (t)) / 2其中，光速 c 是一个常数，t 是激光从传感器发射到目标物体并反射回来的总时间。

为了实现2D或3D扫描，激光雷达内部通常会有一个高速旋转的镜面或者多个固态发射接收单元。旋转镜面能够将激光束在水平或垂直方向上快速偏转，从而形成一个扇形或全景的扫描区域。通过在不同角度测量距离，传感器就能获取周围环境大量的离散点数据，这些点组成了所谓的“点云”。

在AGV定位中，这些点云数据就像给AGV描绘了一幅实时的环境“素描”。AGV的导航系统会利用这些点云与预先构建好的环境地图进行匹配，这通常通过同步定位与地图构建（SLAM）算法来实现。SLAM算法在AGV移动的同时，一边构建或更新环境地图，一边在地图中确定自身位置。它通过识别环境中稳定的特征点（如墙壁、柱子、固定设备），计算这些特征点相对于AGV的距离和角度变化，从而推算出AGV在地图中的精确位置和姿态。这种“边走边画地图，同时还知道自己在地图上的哪里”的能力，是AGV实现无轨导航和动态避障的关键。

核心性能参数：* 测距范围： 典型值为0.5米至250米（对白色反射物），少数可达数百米。范围取决于激光功率、接收灵敏度及目标物体的反射率。* 角度分辨率： 0.01°至0.5°。这决定了扫描出的点云有多密集，分辨率越高，环境细节捕捉越精细。* 扫描频率： 10 Hz至50 Hz。表示传感器每秒钟能完成多少次完整的环境扫描，频率越高，实时性越好，对动态环境的感知能力越强。* 重复精度： 通常在数毫米到数厘米之间（例如，20米距离下±10毫米），表示多次测量同一静止点的一致性。* 系统精度： 通常在数厘米级别（例如，20米距离下±30毫米），表示定位系统在实际运行中的综合精度。

技术方案的优缺点：* 优点： * 高精度和高可靠性： 能够提供非常精确的距离测量，结合SLAM算法，能在未知环境中构建高精度地图并进行实时定位。 * 环境适应性强： 对环境光照变化不敏感，即使在黑暗环境下也能正常工作，这是视觉传感器无法比拟的优势。 * 主动探测： 主动发射激光，不需要环境中预设的标记物，可以实现无轨导航，为AGV带来极大的灵活性。 * 避障能力强： 能实时生成详细的环境点云，有效识别各种形状和尺寸的障碍物，是AGV碰撞风险管理的关键“眼睛”。* 局限性： * 对特定环境敏感： 在浓雾、大雨、扬尘等能见度极低的恶劣天气下，激光可能会被散射和吸收，导致测量误差增大或失效。 * 镜面反射： 对于强镜面反射的物体（如玻璃、高抛光金属），激光可能无法有效反射，导致探测盲区，需要配合其他传感器解决。 * 成本较高： 相较于一些其他定位技术，高性能激光雷达的采购成本通常较高，尤其是高线数3D激光雷达。* 适用场景： 适用于绝大多数室内外AGV导航和避障场景，尤其是在需要高精度无轨导航、动态障碍物规避、复杂环境地图构建的物流、制造、港口自动化、服务机器人等领域。

3.1.2 超宽带（UWB）无线定位技术

超宽带（UWB）技术利用极窄的脉冲信号进行无线测距和定位，就像是利用声音的回波来判断距离，但比声波快得多。

工作原理和物理基础： UWB系统通过在定位区域内安装多个UWB传感器（基站），并在AGV上安装UWB标签。标签会周期性地发射超短的无线电脉冲信号。基站接收到这些信号后，会精确记录信号到达的时间。核心原理是利用信号的飞行时间（Time-of-Flight, TOF）或到达时间差（Time Difference of Arrival, TDOA）。* TOF原理： 基站和标签之间通过交互通信，测量信号从一端发出到另一端接收并返回的总时间，从而计算距离。距离 = (信号传播速度 * 往返时间) / 2。* TDOA原理： 标签只单向发射信号，多个基站接收信号后，系统计算不同基站接收到同一信号的时间差。通过至少三个基站接收到的时间差，利用三角测量法（或多边测量法），可以精确计算出标签的二维或三维位置。想象AGV是信号源，几个基站是听众，AGV发出的声音到达不同听众的时间差，就能帮我们画出几个双曲线，这些双曲线的交点就是AGV的位置。

核心性能参数：* 定位精度： 典型值可达±15厘米（3D），在优化配置下甚至可达5厘米。* 刷新率： 最高可达10 Hz甚至更高。* 覆盖范围： 单个传感器可覆盖数百平方米。* 支持标签数量： 数千个。* 延迟： 毫秒级。

技术方案的优缺点：* 优点： * 高精度室内定位： 在室内环境下能提供厘米级的高精度定位，远超Wi-Fi和蓝牙等传统无线定位技术。 * 抗多径干扰能力强： UWB信号是超短脉冲，能够有效区分直射径和反射径信号，在金属、墙壁等复杂工业环境中表现稳定。 * 实时性好： 刷新率高，延迟低，适合动态AGV应用。 * 穿透能力强： 信号能穿透墙壁等非金属障碍物，但精度会有所下降。* 局限性： * 部署成本： 需要在定位区域内预先部署大量基站，对基础设施要求较高，且需要进行站点校准。 * 覆盖范围限制： 单个基站覆盖有限，大规模部署需要更多基站。 * 易受金属遮挡： 尽管抗多径能力强，但UWB信号无法穿透大块金属物体，可能在强金属遮挡环境下失效。* 适用场景： 高精度室内定位，如工厂车间、自动化仓库、生产线、智能制造等对定位精度和实时性要求极高的AGV应用，特别是在激光雷达或视觉容易受限的复杂环境中。

3.1.3 全球导航卫星系统（GNSS）实时动态差分（RTK）定位技术

全球导航卫星系统（GNSS）RTK技术，就像是你把普通的GPS升级成了“高精度”版本，能够精确到厘米级。

工作原理和物理基础： GNSS RTK通过接收来自多个卫星的信号来确定位置。与普通GNSS（如手机GPS）不同，RTK利用的是卫星信号的载波相位信息，而不是仅仅码伪距信息。载波相位测量更加精确，但存在整周模糊度问题。RTK系统的核心是差分技术：它需要一个已知精确坐标的基站和一个或多个AGV上的移动站。基站会实时接收卫星信号，并计算出自身接收到的卫星信号误差，然后通过无线电或网络将这些误差修正数据发送给移动站。移动站接收到修正数据后，结合自己的卫星观测数据进行修正计算，从而消除大部分误差（包括卫星轨道误差、卫星钟差、电离层和对流层延迟误差），最终获得厘米级的高精度定位结果。对于AGV，通常还会采用双天线RTK，这意味着AGV上安装两根GNSS天线。这两根天线可以同时接收卫星信号，通过测量两根天线之间载波相位的微小差异，来精确计算AGV的航向（车头朝向）和俯仰角，即使AGV处于静止状态也能提供稳定的姿态信息。

核心性能参数：* 水平精度： 典型值 8毫米 + 1 ppm RMS (RTK)。* 垂直精度： 典型值 15毫米 + 1 ppm RMS (RTK)。* 航向精度： 0.09°（基线 1 米时）。* 定位刷新率： 最高可达20 Hz。* 支持卫星系统： 全球定位系统 (GPS)、格洛纳斯 (GLONASS)、伽利略 (Galileo)、北斗 (BeiDou) 等多系统。

技术方案的优缺点：* 优点： * 高精度绝对定位： 在开阔的室外环境下，能提供厘米级的高精度绝对位置信息，不受距离限制。 * 覆盖范围广： 只要能接收到卫星信号，定位范围几乎无限。 * 无需预设基础设施： 除了基站，AGV运行区域无需额外部署导航设施。 * 提供姿态信息： 双天线RTK能同时提供高精度的航向和俯仰角，这对AGV运动控制至关重要。* 局限性： * 受环境遮挡影响大： 在室内、高楼密集区、隧道、树荫下等卫星信号受阻或多径效应严重的区域，定位精度会急剧下降甚至无法定位。 * 初始化时间： RTK系统在启动或信号丢失后重新获得高精度定位，需要一定的初始化时间。 * 基站依赖： 需要基站提供差分修正数据，基站的部署和通信稳定性是关键。* 适用场景： 适用于大型户外或半户外场景的AGV，如港口、机场、农场、大型物流园区、矿山等，对高精度绝对定位和姿态信息有要求的应用。

3.1.4 视觉定位技术

视觉定位技术就像AGV拥有了一双“眼睛”，通过识别环境中的特征来确定自己的位置。

工作原理和物理基础： 视觉传感器（通常是高分辨率摄像头）持续采集AGV工作区域的图像。这些图像被传输到处理器中，利用先进的图像处理算法进行分析。其核心是模式匹配和特征识别。在AGV工作前，可以预先在地图上定义一些已知的参考点或特征，例如地面上的二维码、条形码、颜色标记、几何图形，甚至是环境中独特的纹理（如墙壁、货架的边缘）。传感器通过算法在实时图像中寻找并识别这些预设的模式或特征。通过精确计算这些特征在图像中的像素位置和几何关系，并结合摄像头本身的内外参数，系统可以推导出AGV相对于这些已知参考点的精确二维或三维位置。例如，如果AGV看到一个二维码，它能根据二维码在图像中的大小和透视变形来判断自己距离二维码有多远、角度如何。

核心性能参数：* 像素数： 100万像素到数千万像素，决定了图像细节的丰富程度和可识别的最小特征。* 检测工具： 支持多种图像处理算法，如边缘检测、形状匹配、颜色识别、OCR等。* 响应时间： 通常在毫秒级，实现实时图像处理和定位更新。* 最小检测目标尺寸： 取决于光学配置、工作距离和所需精度。

技术方案的优缺点：* 优点： * 高精度和灵活性： 能够实现非常精细的定位和姿态调整，尤其适用于精细对接、路径校正等高精度场景。 * 信息丰富： 除了位置，视觉系统还能提供丰富的环境语义信息，如识别货物类型、检查缺陷等。 * 无需额外传感器： 摄像头本身就可以作为避障和导航的传感器，减少了硬件成本和复杂度。 * 抗干扰能力： 在某些复杂光照变化下，先进的视觉算法也能保持稳定。* 局限性： * 对环境光照敏感： 光线过强、过暗、反光或阴影都可能影响图像质量和识别准确性。 * 易受遮挡和污染影响： 如果标记物被遮挡、磨损或污染，定位可能失效。 * 计算量大： 图像处理和模式识别算法通常需要强大的计算能力。 * 视野限制： 摄像头视野有限，需要多个摄像头或配合其他传感器才能实现大范围感知。* 适用场景： 精密装配、货盘识别、二维码导航、生产线上下料等需要高精度识别和定位的室内AGV应用。

3.2 市场主流品牌/产品对比

接下来，我们来看看几家在AGV定位领域表现出色的品牌及其产品特点。

• 德国西克（采用飞行时间（TOF）激光扫描技术） 德国西克是工业传感器领域的领导者，其NAV系列导航激光扫描仪在AGV导航中应用广泛。以NAV350为例，它基于飞行时间原理，通过高速旋转扫描周围环境，生成高精度的2D点云数据。该产品测距范围广（0.5米至250米），扫描频率高（最高50 Hz），系统精度可达±30毫米（在20米距离），能够为AGV提供稳定可靠的环境感知和定位数据。西克产品的优势在于其在恶劣工业环境下的坚固耐用性，以及对多种导航算法的良好支持和易于集成性。

• 英国真尚有（高精度激光位移测量） 英国真尚有的ZLDS115激光位移传感器不是直接用于AGV的主导航系统，但它可以为AGV在特定场景下的高精度测量任务提供支持。在AGV需要进行精密的货盘对接或与机械臂协同工作时，如果需要精确的距离信息，可以使用ZLDS115激光位移传感器。该传感器分辨率最高可达 0.01mm，线性度最优可达±0.03mm，更新频率为1kHz，测量范围可达2000mm。此外，它还具有良好的温度稳定性、IP65防护等级，以及灵活的数据处理能力。

• 英国优波特（采用超宽带（UWB）无线定位技术） 英国优波特的Ubisense实时定位系统（RTLS）以其超宽带（UWB）技术在室内高精度定位方面独树一帜。其UWB传感器和标签通过精确测量无线电信号的到达时间差，能够实现AGV的厘米级（典型值±15厘米）3D定位。优波特系统的刷新率高（最高10 Hz），延迟低至毫秒级，且抗多径干扰能力强，在复杂的室内工业环境中表现稳定。其优势在于无需视距，在金属遮挡不严重的室内环境中能够提供非常可靠的厘米级定位，尤其适用于生产线、仓储等对定位精度和实时性要求极高的AGV应用。

• 日本基恩士（采用智能视觉传感器技术） 日本基恩士在工业视觉领域享有盛誉，其IV2系列智能视觉传感器为AGV提供了基于图像识别的精确定位方案。该传感器通过高分辨率摄像头采集图像，并利用先进的图像处理算法进行模式匹配和特征识别（如识别二维码、标记点或环境纹理）。它能够根据这些特征的像素位置，精确推导出AGV的位置和姿态，响应时间在毫秒级。基恩士产品的优势在于其易于设置和编程，即使非专业人员也能快速上手，并且具备强大的图像处理能力，能适应光照变化和部分遮挡，实现对AGV的精确定位和引导，尤其擅长精细对接、路径校正等任务。

• 瑞士优波乐思（采用GNSS/惯性导航融合技术） 瑞士优波乐思的ZED-F9K高精度GNSS/惯性导航模块代表了户外AGV定位的先进方向。它将多频段GNSS RTK定位技术与高性能惯性测量单元（IMU）深度融合。在GNSS信号良好时，可提供厘米级（水平0.010米）定位精度；当GNSS信号受阻（如隧道、高楼密集区）时，IMU可以接力进行航位推算，即使在全球导航卫星系统中断后，仍能保持数十秒内数米级的定位精度，实现无缝隙追踪。其优势在于兼具高精度和高鲁棒性，有效解决了单一GNSS在信号不良区域失效的问题，确保AGV在复杂户外或半户外环境中的持续稳定运行。

3.3 选择设备/传感器时需要重点关注的技术指标及选型建议

在为AGV选择定位或感知设备时，关注以下几个关键技术指标能够帮助我们做出明智的决策。

• 定位精度（Positioning Accuracy）：这是最核心的指标，决定了AGV能把货物放到多精确的位置，或者离障碍物多近才能安全通过。

  • 实际意义： 比如，如果需要AGV将托盘精确放置在货架上的特定位置，并且误差不能超过5毫米，那么定位系统必须达到甚至优于这个精度要求。高精度能显著降低碰撞、误操作和产品损坏的风险。

  • 选型建议： 对于精细对接、狭小空间作业（如生产线上下料、机床上下料），需要厘米级甚至毫米级定位精度的传感器（如UWB、视觉传感器、高精度激光位移传感器，或融合高精度惯导的GNSS RTK）。对于大范围移动、路径规划为主的场景，几厘米到几十厘米的精度（如激光雷达配合SLAM）可能就足够了。

• 定位刷新率（Positioning Refresh Rate）：系统每秒提供位置更新数据的次数。

  • 实际意义： 刷新率越高，AGV就能越快地感知自身位置和环境的变化。想象一辆高速行驶的AGV，如果定位信息更新太慢，就像驾驶员的眼睛每秒只眨一次，它就可能来不及对突然出现的障碍物做出反应。高刷新率对于高速AGV或动态变化的复杂环境至关重要，能大大提升避障的及时性和安全性。

  • 选型建议： 对于高速AGV和动态避障，建议选择刷新率在10Hz以上，甚至20-50Hz的传感器（如高性能激光雷达、GNSS RTK、部分视觉传感器）。对于低速或静态作业，较低的刷新率（如1-5Hz）也可能满足需求。

• 测距范围与最小可检测距离（Measurement Range & Minimum Detectable Distance）：传感器能测量到的最远和最近距离。

  • 实际意义： 测距范围决定了AGV能“看多远”，影响其长距离路径规划和远距离障碍物预警。最小可检测距离则决定了它能“看多近”以及近距离障碍物识别和精细操作的能力。在靠近障碍物时，如果最小可检测距离过大，AGV就可能“盲区”撞上。

  • 选型建议： 激光雷达通常具有较长的测距范围，适合大范围扫描和避障。对于极近距离的精细操作（如对接、防撞），高精度的激光位移传感器或视觉传感器能提供更可靠的近距离检测能力。

• 抗环境干扰能力（Environmental Robustness）：传感器在恶劣环境下保持性能的能力。

  • 实际意义： 工业环境中常有灰尘、烟雾、振动、强光、温差、电磁干扰等。一个不抗干扰的传感器，可能在特定环境下频繁失效，导致AGV停工或发生事故。这就像一个司机在能见度差的雾天里，需要更可靠的灯光和雨刮器。

  • 选型建议： 针对多尘、潮湿环境，应选择高防护等级（如IP65/IP67）的传感器。对于光照变化大的环境，激光雷达和部分视觉传感器（带带宽动态范围）表现更佳。在有强电磁干扰的场景，UWB可能比基于GNSS或视觉的系统更稳定。

• 成本与部署复杂性（Cost & Deployment Complexity）：采购和部署整个定位系统的总花费和难度。

  • 实际意义： 成本直接影响项目的ROI（投资回报率）。部署复杂性则涉及到安装、校准、维护的工作量。一个高成本、高复杂度的系统，即使性能再好，也可能不适合所有预算或人力资源有限的项目。

  • 选型建议： 纯激光雷达SLAM方案部署相对简单，无需预埋设施，但激光雷达本身成本较高。UWB或视觉系统需要预埋基站或标记物，初期部署可能较为复杂，但一旦部署完成，运行成本相对较低。GNSS RTK在户外成本效益高，但在室内无法使用。应综合考虑AGV数量、应用场景面积、预算等因素。

3.4 实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

AGV在实际应用中，即使配备了先进的定位传感器，也可能遇到一些挑战。

• 问题1：复杂动态环境下的误定位或定位漂移

  • 原因及影响： 在人机混杂、货物频繁移动的复杂环境中，激光雷达或视觉传感器可能因环境特征点变化、物体遮挡、地面反光等原因，导致SLAM算法定位不稳定，出现短期内的定位偏差或“漂移”，就像AGV走着走着突然“迷失方向”了一小会儿。这会增加碰撞风险，尤其是在狭窄通道。

  • 解决建议：

    • 多传感器融合： 采用激光雷达、视觉、UWB、里程计、惯导（IMU）等多种传感器数据融合技术。例如，在激光雷达受到干扰时，UWB或IMU可以提供辅助定位，像给AGV多加几双“眼睛”和“耳朵”来相互验证位置。

    • 优化地图与特征点： 定期更新并优化环境地图，增加稳定可靠的参照物（如墙壁、柱子），避免使用易变动的物体作为主要定位特征。

    • 滤波与算法优化： 采用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波等高级数据处理算法，平滑和纠正传感器数据，提高定位鲁棒性。

• 问题2：强光、灰尘、雾气等恶劣环境对传感器性能的影响

  • 原因及影响： 强烈的阳光直射可能饱和视觉传感器，灰尘和雾气会散射激光和无线电信号，导致传感器误读或失效。例如，在户外或半户外场景，或仓库通道扬尘严重时，AGV的感知能力会大幅下降，从而失去避障能力。

  • 解决建议：

    • 选择高防护等级传感器： 选用具备IP65/IP67等高防护等级的传感器，确保其在恶劣环境下能够稳定工作。

    • 传感器加热/冷却： 在极端温度环境下，为传感器配备加热或冷却装置，保证其工作在适宜温度。

    • 多源异构传感器冗余： 部署不同物理原理的传感器系统，例如，在激光雷达受雾气影响时，毫米波雷达可能仍能提供距离信息，作为备用方案。

    • 清洁与维护： 定期清洁传感器光学窗口，确保无遮挡和污垢。

• 问题3：紧急制动与防碰撞的响应延迟

  • 原因及影响： AGV从发现障碍物到实际停车需要一定的时间和距离，这涉及到传感器响应时间、数据处理时间、运动控制器反应时间以及车辆机械制动时间。如果这个总延迟过长，AGV在高速行驶时可能来不及刹车而发生碰撞。

  • 解决建议：

    • 选用高刷新率传感器： 优先选择定位刷新率和响应时间快的传感器（如1kHz激光位移传感器、高频激光雷达）。

    • 优化算法与计算平台： 提升AGV车载计算平台的处理能力，优化避障和路径规划算法，减少计算延迟。

    • 多层安全机制： 除了主导航和避障系统，部署冗余的安全传感器，如安全触边、安全激光扫描仪（带有安全区域设置），一旦AGV进入危险区域，立即触发紧急制动，确保最高级别的安全性。

    • 降低运行速度： 在复杂或狭窄区域适当降低AGV的运行速度，留出更长的反应和制动距离。

4. 应用案例分享

以下是一些AGV的应用案例：

• 智能仓储物流：AGV利用激光雷达和视觉技术，在大型仓库中实现货物的自动搬运、上下架以及路径规划，大幅提升拣货效率和准确性。厘米级定位确保AGV能将托盘精准停靠在狭窄的货架位，避免撞击。

• 汽车制造生产线：AGV在汽车总装线上扮演着关键角色，通过UWB或视觉定位，精准将车身运送到各个工位进行组装，确保工件与机器人手臂的精确对接，提高生产自动化水平。

• 港口自动化码头：无人集装箱卡车（AGV）借助GNSS RTK和激光雷达融合技术，在开阔的堆场中实现厘米级精准导航和自动装卸作业，显著提升港口吞吐效率和作业安全性。

• 医院物资配送：医院内的AGV通过激光雷达和视觉识别，在复杂的人员流动环境中安全穿梭，将药品、器械等物资配送到指定科室，实现精细化管理和高效服务。