Page 205 - 新形势下电子技术创新与发展

第六章 自动导引车技术

进的导航方式，已经成为 AGV 的重要发展趋势。此次内容为研究关于 AGV 台
车系统相关理论，探索实现双激光导航定位、室内室外通用的智能物流移动平台，
并为产品的系列化打下基础。

AGV（Automated Guided Vehicle）无人驾驶自动引导运载车，它的控制核
心是微控制器、动力依靠传统的蓄电池进行提供、机体装有非接触传感器进行导
引，其在进行流水线作业过程中，基本功能是导航行驶、目标位置到达和相应物
品的转移移交。目前依托先进制造技术快速发展、工厂流水线自动化大规模应用，

物流仓储等一些新技术应用领域广泛布局。所以在一些自动化领域的柔性加工、
零部件装配以及物流搬运领域，AGV 搬运导航运输车是非常突出的重要辅助设
备和顶端应用技术。尤其是现阶段物流产品自动化处理方面，作为非常有效的运

输手段和流水线制造系统的关键辅助设备，AGV 已经得到了行业认可并被广泛
应用。
在世界各国自动化生产中，AGV 凭借其高效的运输能力，定位精准、安全
可靠、无人驾驶等优点已广泛应用于汽车、烟草、仓储等行业，同时在港口码头、
医药、食品、机场以及特种行业等领域也具有鲜明的应用优势，市场前景极其广

阔。AGV 行业近年来也是爆炸式增长。2015 年的年产量为 14000 辆 AGV，稳步
上升至 2018 年预计的 37000 辆，未来几年没有下降的迹象。这些数字甚至不包
括亚马逊机器人专门针对亚马逊仓库任务生产的数万个移动机器人。基于 SLAM

的激光导航 AGV 技术，利用数字建图、定位算法通用化（局域网，GPS）及智
能化、多机协同编队作业使其具有自主绘制地图，自主导航特点，实现双激光导
航定位及室内室外通用的智能物流移动平台。现阶段针对激光导航SLAM技术中，
传感器的信息处理技术多采用数字滤波器滤波、非线性校正、最小二乘法以及图
像信号处理等，如常用的 Gmapping、Hector、Cartographer 等算法。

1.SLAM 技术
（1）SLAM 算法的基本原理
SLAM 整个系统由前端、后端和回环检测组成。

前端：前端的频率为信息收集传感器的帧率。相应的关联数据、初始化阶段、
通过数学层面的几何方法或信息处理优化能够快速得到当前 AGV 小车准确的初
始位置坐标和全局位置坐标。当前获得的信息一般只参照前一次或前几次的信息，
故随着关键信息增多累积误差会变大。

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