AGV搬運機器人作為物流裝備中自動化水平高的產品，越來越多地應用于倉儲、制造、醫療等多個行業領域。相比傳統的人工搬運方式，AGV搬運機器人在不需要人工駕駛的情況下就能夠沿預定的路線自動行駛，將貨物或物料自動從起始點運送到目的地。在物流行業，隨著電子商務的快速發展，亞馬遜的Kiva機器人、京東的無人倉計劃等都加快了自動化倉儲的進程。
　　AGV的調度控制系統是實現其自動化的關鍵，即對AGV進行準確調度，確保多個AGV能同時有序、規范作業。


　　通俗地說，AGV控制系統需要解決三個主要問題：我在哪里？我要去哪里？我怎么去？歸納起來分別就是AGV控制系統中的三個主要技術：導航、路徑規劃、導引控制。今天我們就來談談AGV的導航問題。
　　不同的AGV導航方式在適合的環境下，才能較好的發揮其優勢。
　　AGV從發明至今，衍生出了多種導航方式，目前主流的方式有以下幾種：
　　電磁導航是種較為傳統的引導方式，通過在AGV的行駛路徑上埋設金屬導線，并加載低頻、低壓電流，使導線周圍產生磁場，AGV上的感應線圈通過對導航磁場強弱的識別和跟蹤，實現AGV的導引。由于金屬線是被埋設在地下的，具有非常隱蔽、不易破損、不易被污染的優點，同時成本較低，原理簡單。這種布設方式也導致其路徑更改靈活性差，面對實際的作業要求，路徑需要改變時，就會帶來特別多的麻煩，而且施工量也會特別大。
　　磁帶導航與電磁導航有著比較相近的原理，在磁帶導航中，磁帶是被鋪設在路面上的。目前這種技術比較成熟，應用較為廣泛，使用起來靈活性較高，鋪設簡單，改變或擴充路徑容易。但因為磁帶外露，易受機械損傷和污染，導航的穩定性受環境影響較大，容易受周圍金屬物質的干擾。
　　光學導航是在AGV的行駛路徑上涂漆或粘貼色帶，通過對光學傳感器采入的色帶圖像信號進行識別實現導引。光學導航的原理與磁帶導航方式類似，靈活性較好，布設簡單。但同樣容易受色帶污染和磨損的影響，對環境要求比較高。
　　激光導航是在AGV行駛路徑的周圍安裝位置的激光反射板，AGV上的激光定位裝置發射激光束并且采集由不同角度的反射板反射回來的信號，根據三角幾何運算來確定其當前的位置和方向，實現AGV的導引。這種方式的優點是定位精度高，地面無需其它定位設施，行駛路徑可靈活改變。缺點是制造成本高，對光線、地面、能見度等環境的要求相對苛刻。
　　視覺導航是種比較新型的導航方式，在AGV上安裝CCD攝像機，行駛過程中通過視覺傳感器采集圖像信息并處理確定AGV的當前位置。這種方式具備良好的導航柔性，隨著計算機圖像采集、儲存和處理技術的飛速發展，其實用性也會越來越強。
　　慣性導航以陀螺和加速度計為敏感器件，利用加速度計測量載體在慣性參考系的加速度，根據陀螺的輸出建立導航坐標系，經過積分運算獲得載體在導航坐標系中的速度和位置，達到導航定位的目的。
　　慣性導航技術早應用于火箭制導，后來隨著科學技術的提高，人們對慣性技術了解的不斷普及和深入，慣性技術的應用領域已逐步從軍用擴展到民用。慣性導航是AGV領域項新興的技術，它是種自主式的導航技術，相比傳統的導航方式，慣性導航不需要布設任何設備，不依賴于外界環境，具有更大的運動自由度，更適合應用于智能倉儲物流、車間移動裝配等。
　　除了上述提到的幾種主流導航方式，還有SLAM導航、二維碼導航、混合導航（如激光磁釘混合導航）等比較新穎的導航技術。面對這么多種AGV導航技術解決方案，總結起來就是：大部分技術需要通過場地改造（鋪磁軌、貼色帶、貼地標二維碼、安裝激光反射板）來實現，這些外部設施的搭建使得建設及維護成本高，受環境的限制大，靈活性較差。
　　微慣導AGV適用場景
　　慣性導航技術作為種不依賴于外部信息、也不向外部輻射能量的自主式導航定位技術，其優勢在于給定了初始條件后，不需要外部參照就可確定當前位置、方向及速度，適用于各種復雜地理環境和外界干擾下的定位，且能不斷測量位置的變化，保持動態姿態基準。隨著科技進步，成本較低、體積較小的微機械系統（MEMS）器件精度越來越高，“微慣導”定位技術己經逐步推廣到工業、軍事等領域，且在公安消防、應急救援中得到了比較成熟的應用。
　　微慣導AGV適用于如下場景：
　　1. 非固定路線，AGV可以全自由度移動；
　　2. 大場景長距離，路徑鋪設復雜，需要多個AGV協同完成任務；
　　3. 空間比較狹窄，需要AGV前進、后退或側向移動；
　　4. 路徑更改和場地拓展較為頻繁的場合；
　　5. 其他不方便鋪設磁條等設備的應用場合。
　　以我們自主研發的微慣導人員定位產品為例，定位精度達到0.3%，相當于走1公里誤差不到3米，適應將高性能的微慣導定位產品移植到AGV上，可為AGV、叉車等提供高精度的航向角、俯仰角、橫滾角等數據，獲取驅動輪數據后，結合慣導加速度信息可輸出穩健的慣導定位結果。按AGV行駛速度為3m/s估算，10s內定位誤差優于5cm（排除環境干擾、AGV抖動、打滑等影響）。
　　下面是在沒有其他任何輔助信息的條件下，僅依靠采集微慣導的運動參數和機器人的速度參數，我們做的個AGV模擬小車定位效果試驗。小車行走的軌跡為5m*5.5m的矩形，總里程約60m。
　　在AGV的實際應用場景中，倉儲、工廠等面積往往比較大，在大場景長距離情況下，由于慣導固有的漂移率，仍然會有較大的累積誤差，需要外部的信息進行校準。
　　目前市面上也出現了些將慣導技術應用于AGV的公司，大概是采用“慣性傳感器+磁釘”技術方案，利用磁釘加RFID等配合AGV車體進行糾偏，保證慣性導航系統的精度及可靠性。但是這種方案同樣存在磁釘施工難度較大、路線拓展不便等問題。
　　“微慣導+UWB（稀疏配置）”的融合定位方式，如下圖所示，以微慣導定位為主，單個UWB基站輔助定位，利用UWB測距信息對慣導累積的位置和方向漂移進行校正，增強了AGV在復雜環境條件下的抗干擾能力，保證AGV在復雜軌跡運行時有較高的精度定位，同時實現多終端軌跡標定。
　　在這個定位方案中，微慣導連續定位替代當前大部分AGV導航方式中的離散定位，AGV路徑規劃突破了固定路線的束縛，具有更大的運動自由度，導航出錯時能夠及時糾正路線，規劃路線多，靈活性更高，特別適合于智能倉儲物流、車間移動裝配等應用場景，特別適合多AGV并行工作。
　　工業的發展、電商的涌現、人力成本的劇增使得自動化倉儲成為趨勢，傳統倉儲物流勞動力效率低、人力成本高，已經無法滿足企業運轉的需求。微慣導AGV在自動化倉儲行業的應用，體現了慣性導航系統的自主定位、不受干擾、布設簡單靈活等優勢，體現了AGV的前衛性、實用性、經濟性、安全性、可靠性等特點。