环境感知与建模

为了实现agv自主移动，需要根据多种传感器识别多种环境信息：如道路边界、地面情况、障碍物等。agv通过环境感知确定前进方向中的可达区域和不可达区域，确定在环境中的相对位置，以及对动态障碍物运动进行预判，从而为局部路径规划提供依据。

路径规划

根据agv掌握环境信息的程度不同，可分为两种类型：一个是基于环境信息已知的全局路径规划，另一个是基于传感器信息的局部路径规划，后者环境是未知或部分未知的，即障碍物的尺寸、形状和位置等信息必须通过传感器获取。

合理规划agv无人叉车路径，减少交通堵塞问题，一个---的路径规划，不但可以使多台agv无人叉车降低道路堵塞的风险，还可以让物流系统顺畅，搬运效率更高。

随着智能制造的快速发展，智能化改造已成为不可逆的发展趋势，agv作为柔性生产线和立库等现代化仓储体系的关键设备之一，具有自动化程度高、灵敏、安全等特色，在智能工厂中占据了重要的---。生产管理系统是软硬件的整合，独立的硬件并不能发挥其大的作用。通常agv与mes系统、wms系统相结合，借助mes信息化管理平台，能够、准确、灵活地完成物料的搬运任务，提高生产的柔性度及仓储的智能化。

节省成本：agv小车可按照提前设定的路线、任务进行搬运，无需人工参与，可24小时持续工作。---提升了工作效率，减少人员投入。通过监控系统，可以看到每台agv小车的位置和运行情况，同时可以发布指令指挥agv小车的运行和工作，1个人就可以实现对多台叉车的调度和使用，节省了人力。

适用于特殊环境：agv小车具有智能，低成本，高服从和安全运转的特点。可以应用在高危行业或特种行业，在寒冷和炎热气候下，以及在光线很差甚至没有光线的区域工作。