自动导向车（AGV）正在被广泛的使用，全球呈蓬勃发展态势。美国Grand View Research的研究预测，到2027年，全球AGV市场将达到91亿美元。由于许多运营经理考虑正在考虑到AGV的优势，他们会面临两个基本问题：哪种类型的AGV最适合运营（例如，托盘搬运车、牵引车、叉车）等）？我们应该使用哪种类型的AGV导航方法？

市场上有许多技术可用于AGV的导航设施，如果一旦在一开始就选择错误的导航系统，会对解决方案的成本和效率产生巨大影响。但是，选择最佳解决方案，可能是一个复杂的挑战。

来自德国的BlueBotics公司开发副总裁GrégoireTerrien解释不同导航选项。

1、跟随导航型

AGV使用磁带、感应线或涂漆线来导航引导。车辆（AGV）的传感器向下看地板上的线，它会测量左右误差，然后使用此信息来校正车辆的轨迹。这是一种简单的方法，非常适合车辆绕环路连续运动的应用。一个示例是汽车制造业，其中自动车辆在各个站点之间移动零件。

尽管是简单而精确的技术，但行跟踪也有缺点。首先，需要花费一些时间来布置或修改线路（特别是在感应电线的情况下，该电线实际上安装在地板上），并且电线本身可能需要定期维护。如果需要车队管理，它可能会迅速变得复杂，尤其是当许多线路相互交叉时。对于复杂的安装，流量管理可能会变得困难。但是，跟随线是极其可靠，准确和稳定的。

2、标签导航型

在广泛的标签类别中，有许多技术（例如QR码，RFID标签和直接嵌入地板的磁性点）。车辆配备有特定的传感器，以遵循这些标签定义的路线。从这个意义上讲，它就像是跟随线。电子商务内部通常使用简单的路径布局作为常见用法。

标签导航的优缺点与行跟踪技术相似，操作异常可靠且健壮，但可能需要进行修改。随着时间的流逝，还应该进行维护。

3、激光导航型

激光三角测量的工作原理类似于GPS导航，因为它至少使用三个参考来三角测量车辆的位置。但是，与使用卫星的GPS不同，此方法使用位于车辆顶部的激光扫描仪。它的光束被安装在环境中的反射目标反射，与线路追踪和标签不同，线路的逻辑由地板上的物体描述，而三角剖分的逻辑必须使用软件进行编程。因此，该解决方案需要专用的软件工具来简化对AGV任务的编程。

激光三角测量技术异常可靠。精度很好，并且可能具有相对较快的车速。由于该技术使用虚拟路径而不是物理路径，因此维护成本较低。有效的车队和交通管理比使用线路跟踪和标签容易得多。路线修改也快速简便，除非需要进行重大更改，否则需要安装其他现场反射器。但是，缺点之一是激光三角测量系统可能会花费大量时间进行设计和安装。

另一个缺点是，用于车辆定位的LiDAR扫描仪通常需要高高安装在车辆上，以识别反射镜并避免可能掩盖这些参考物的人员或可移动物体。由于没有地方在自动导引小车（AGC）或“鼠标” AGV上放置这种额外的传感器，因此该额外的组件会增加车辆的成本并有效地将购买者限制在某些类型的车辆上。

4、视觉导航型

视觉引导就像人类如何看待世界。它使用摄像头代替我们的眼睛来识别环境中的特征。然后将这些与3D地图进行比较，从而使车辆能够计算其位置并进行导航。

视觉引导AGV的安装非常简单快捷，因为视觉引导不需要对现有基础结构进行任何更改。用户只需沿着路线驾驶车辆，就一直持续收集图像，以了解路径并构建3D地图。维护基于视觉的系统的时间和成本也很低，因为更改路线只需要操作员重新培训车辆，并在所需的新路线周围手动驾驶。

但是，该技术具有与视觉相关的常见缺陷：照明条件的变化（例如眩光或黑暗）会影响系统的准确性，照相机或图像分辨率也会受到影响，环境的变化也可能具有相同的效果。

5、自然特征导航型

自然特征导航使用激光扫描仪，在AGV内置扫描仪，它将当前的2D扫描图像与先前创建的地图进行比较，以此计算车辆的位置。

自然特征导航技术通常使用两种方法之一：即“扫描匹配”或“特征匹配”方法。前者是通过扫描匹配，将收集的现场激光数据与原始图进行对比，如果检测到新物体，则更新该图。此方法要求扫描质量高（例如，无变形），以便正确匹配。使用的地图类型（基于低像元分辨率的网格）也会影响此定位精度。

相比之下，通过特征匹配，相对较少的自然，永久环境特征（例如墙、立柱和永久安装的机械）被用作车辆本地化的参考。这种方法非常强大，因为它几乎不需要引用来确保准确的定位。而且，由于地图永远不会更改-除非重大基础架构更改要求-准确性会随着时间而保留。使用该系统，不需要用于三角测量的感应线，磁体或反射器。结果是无论是单个自动引导车辆还是大量的AGV，安装和维护都既简单又经济。

与视觉导航类似，自然特征导航易于安装，只对基础设施进行最少的更改。最多可能增加一些反光贴。与激光三角测量类似，自然特征导航采用专用的软件工具，这些工具可用于在安装过程中对车辆的路线和动作进行编程。由于自然功能仍然是相对较新的导航方法，因此大多数供应商尚未提供高级或直观的软件工具，这可能会使安装过程延长。

基于扫描匹配的自然特征导航通常基于诸如开源机器人操作系统（ROS）之类的框架，这是一个很好的系统，但是要投入大量资金进行工业化。

但是，当环境发生轻微变化时，这种自然特征导航可能会出现问题，因为它需要识别至少60％的环境来计算车辆的位置。如果环境变化，则准确性会受到影响，并且系统的整体可靠性可能会下降。与激光三角测量系统非常相似，许多扫描匹配供应商将激光安装在车辆上的位置更高，这会增加成本并限制可用车辆的类型。

由于路径是虚拟，并且不需要费时的基础结构更改。因此，通过自然特征导航修改操作是一个快速而有效的过程。车队管理功能广泛可用。但是，由于许多自然特征供应商是新进入市场的，这种先进的车队解决方案仍然鲜为人所用。

BlueBotics公司所提供的的ANT®

与其他自然特征技术不同，BlueBotics的ANT®使用特征匹配方法。它将用于车辆定位的地图不是基于扫描匹配的基于网格的地图，而是基于特征的地图。这意味着将特征与特征进行比较，而不是将激光点与激光点进行比较。

像其他自然功能解决方案一样，ANT®安装简便、快捷，所需的基础架构更改最少。由于路径是虚拟的，因此维护和修改也很快且具有成本效益。ANT®提供与最成熟的三角测量技术类似的准确性和可靠性。与其他自然功能产品相比，鉴于BlueBotics在工业AGV市场上已有20年的经验，ANT®是一种更为成熟的产品。此外，由于ANT®地图是基于功能而不是基于网格的。因此，其需要所处理的文件大小方面异常小，并且更易于处理。

在管理AGV车队时，BlueBotics的ANT®服务器车队管理平台使创建和管理车辆任务变得简单明了，包括交通管理。其独特之处，ANT®服务器也与车辆无关，这意味着来自不同品牌的ANT®所驱动的车辆可以无缝协作，从而有效地扩展了用户对车辆类型的选择。

总而言之，第一代AGV导航技术是物理的：跟随和标签型。这些技术可靠、准确，但是安装和维护和修改的成本很高。然后是下一代导航技术：激光三角测量，这样的导航技术可以将物理路由转换为虚拟路由，从而降低了路由维护和修改的成本，同时大大改善了车队管理功能。

最近，基于激光的自然特征和视觉导航进入市场，降低了安装成本。不幸的是，虽然具简单安装这些好处，但需要在准确性、可靠性和耐用性方面进行权衡。

我们认为，ANT®处于市场上的激光三角测量和自然导航（有时称为SLAM导航）之间。ANT®为车辆制造商和运营商提供了两全其美的优势：自然特征导航的速度和灵活性以及类似于三角剖分的成熟度和功能性，已经在市场上存在了多年。

而SLAM导航技术，在中国的深圳鐳神公司率先应用在仓储类AGV上。

AGV成功导航之路

我们评估AGV导航系统时，有九个重要注意事项：

基础设施成本：更改站点基础结构的预期成本。例如，整个安装激光三角测量反射器，标签或感应线。

车辆安装时间：在现场调试一辆或多辆车辆花费的总时间。当然，使车辆运行工作所需的时间越长，安装成本也就越高。

准确性：这指的是车辆定位的准确性。例如，在对接以给电池充电或拣选托盘时，通常要求±1 cm /±1°，并且自然特征导航非常容易实现。导航系统通常可以无误运行多长时间，因此需要人工干预。换句话说，该因素反映了技术的成熟程度。

稳健应对环境变化：如果环境发生变化（例如，托盘或物体在移动），那么导航技术在不使AGV失去准确性的情况下，是否能继续有效运行的能力？AGV可以在多长时间内安全地执行任务？

维修费用：除车辆本身的维护以外的任何维护成本。例如，确保用于三角测量的激光反射器没有损坏，或者更换随时间而撕裂的标签或胶带。

修改费用：类似于安装成本。这取决于更改车辆路线所需的时间。这种修改可能是纯数字的，即基于软件的，或者涉及标签，磁带或反射器的物理更新。这里重要的考虑因素不仅是更改本身，而且还需要随后进行的重新测试。

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