AGV的核心技术是哪些呢？

这里有一个简单的总结

路由和定位技术

作为AGV技术的核心，制导定位技术的优劣将直接影响AGV的稳定性能、自动化程度和实际应用。

路径规划与任务调度技术

1.飞行路线规划。路径规划是解决AGV从起始点到目标点的路径规划问题，即“如何走”。目前，许多人工智能算法已经应用到AGV路径规划中，如蚁群算法、遗传算法、图论方法、力法虚拟化；神经网络；F*算法

2.作业调度.任务调度是指根据当前任务的要求对任务进行处理，包括根据一定的规则对任务进行排序，以及对AGV处理任务进行适当的排序。为了实现资源的合理利用和优化配置，必须考虑任务数量、电源、工作时间、空闲时间等诸多因素。

3.多机协调工作。多机协同工作是指如何有效地利用多台AGV共同完成复杂的任务，解决系统冲突、资源竞争、死锁等一系列问题。目前常用的协调方法有分布式协调控制方法、交通规则控制方法、基于多智能体理论的控制方法和基于多机器人Petri网理论

运动控制技术

目前AGV舵轮组方式有两种：两个差动AGV小车单轮组，即两个独立AGV小车单轮组同轴平行地固定在车体中部另一种是自由万向轮，具有支撑作用。可以实现任意转弯半径的转向；控制方向盘，即通过控制方向盘的偏航角来实现转弯，有最小转弯半径的限制。

目前，基于两轮差动的AGV轨迹跟踪方法主要有PID控制、最优预测控制、专家系统、神经网络和模糊控制。

AGV舵轮组

信息融合技术

信息融合是指利用多个相关信息源的组合，充分识别、分析、估计和调度数据，完成决策和准确的信息处理任务环境、战争条件等进行适当的评估。目前，信息融合技术在导航领域的研究与应用主要包括卡尔曼滤波、贝叶斯估计、D-S证据推理等。广泛的，广泛的

卡尔曼滤波具有很好的实时性，但在建立严格的数学模型的基础上，当建模误差较大或系统特性发生变化时，往往会导致滤波发散。为了提高滤波算法的鲁棒性和自适应性，提出了一种鲁棒自适应卡尔曼滤波算法或智能滤波算法（如模糊控制、神经网络、专家系统）可以根据AGV制导的要求和特点进行研究。

AGV小车单轮组

中国4.0产业正进入新一轮发展浪潮，“互联网+产业”它突出了机器人、大数据等信息技术的结合，引入传统制造业将提高生产效率。

物流是制造业的重要组成部分，国内AGV机器人产业的高速增长可以从根本上提高物流系统的效率，并对制造业产生深远的影响。在中国.不客气，AGV将成为中国制造业的新动力！