你有沒有見過工廠里的AGV小車？它們像個穿梭在迷宮里的老手，輕松避開障礙物，還能在貨架之間靈活轉彎。更神奇的是，即使現場環境發生變化，比如貨物臨時堆積、走廊突然變窄，AGV也不會慌張，而是迅速調整路線，繼續穩穩前行。

這讓人不禁好奇：AGV到底是怎么做到的？它們真的能看懂周圍環境，還能像人一樣隨機應變嗎？
途靈機器人就來徹底拆解AGV的感知、決策和路徑規劃能力，看看這些小車子究竟藏了多少“黑科技”。

1. AGV如何感知世界？它的“眼睛”和“耳朵”有多厲害

要在復雜環境中靈活穿行，AGV首先得知道自己在哪兒、周圍有什么。這就像人類走路要用眼睛觀察路況，AGV則依靠一系列傳感器，實時獲取環境信息。我們來逐個拆解！

1.1 激光雷達：AGV的千里眼

激光雷達是AGV最核心的傳感器之一。它會不斷發射激光束，測量光線反射回來的時間差，生成一個的三維點云地圖。簡單來說，激光雷達就像是AGV的“雷達掃描器”，可以全方位探測周圍障礙物的距離和形狀。

比如，當AGV經過貨架區，激光雷達可以精準識別貨架的高度、寬度和間距，甚至連掉在地上的小零件也能感知到。很多高端AGV會配備360°旋轉激光雷達，保證全方位無死角感知。

不過，激光雷達也不是的。它對反光物體、透明玻璃不太敏感，在特殊環境下可能出現誤判。為了彌補這個短板，AGV還搭載了其他傳感器。

1.2 攝像頭：AGV的視覺系統

攝像頭是AGV的另一雙“眼睛”，可以拍攝周圍環境的實時畫面。通過視覺SLAM技術（即時定位與建圖），AGV能夠識別標志物、地標、二維碼等信息。

舉個例子，如果激光雷達發現前方有障礙物，但無法識別是什么，攝像頭可以輔助判斷：是一個搬運工、一個廢棄的紙箱，還是一臺其他的AGV。這樣AGV就能根據物體類別決定接下來的行為——繞行、停車還是等待。

當然，攝像頭也有局限，比如對光線敏感，在強光或黑暗環境下性能會下降。但別擔心，AGV還有更多“感官”！

1.3 超聲波/紅外傳感器：近距離障礙探測器

為了避免“貼身事故”，AGV通常還配備了超聲波或紅外傳感器。這些傳感器類似于車上的倒車雷達，能探測近距離的障礙物，尤其適用于感知低矮、容易被激光雷達忽略的小物體。

比如，一個工人不小心掉了一把扳手在地上，激光雷達可能探測不到，但超聲波傳感器能迅速感知，及時讓AGV剎車。

1.4 慣性導航單元（IMU）：平衡感知器
AGV不僅要看得見，還要“站得穩”。IMU傳感器負責檢測AGV的加速度、角速度，判斷車體的姿態變化。如果AGV在斜坡上行駛，IMU能幫助它保持平衡，防止傾斜翻倒。

這一套感知組合拳，讓AGV能像人類一樣擁有立體的環境感知能力，既能遠距離掃描大環境，又能近距離感知細微變化。

2. 遇到新障礙怎么辦？AGV的動態建圖與實時定位

感知到環境只是步，接下來更關鍵的是，AGV如何理解這些感知數據，并據此調整行動策略。

2.1 SLAM技術：邊走邊畫地圖

SLAM（同步定位與建圖）技術可以讓AGV在未知環境中一邊行駛，一邊繪制實時地圖。比如，當AGV進入一個陌生區域，它會用激光雷達掃描周圍環境，逐步繪制出完整的場地圖像。

更厲害的是，SLAM還能動態更新地圖！如果貨架位置調整，或者通道被貨物臨時堵住，AGV會立刻重新建圖，并在新地圖上重新規劃路線。

這就像你用導航APP走路，前方突然施工，地圖會立刻更新，讓你繞道而行。AGV的建圖過程也是如此，實時感知、即時調整。

3. 道路千萬條，AGV怎么選更優解？

知道環境和位置后，AGV還要決定怎么走。這里涉及復雜的路徑規劃算法，咱們用幾種經典算法舉例！

3.1 A-star算法：最短路徑搜索器

A-star算法是最常用的路徑規劃算法。它會計算AGV當前點到目標點的所有可能路線，綜合考慮距離、時間、拐彎次數，選出最短路徑。

比如，AGV要從倉庫A點搬運貨物到B點，A*算法會模擬各種行駛軌跡，自動避開障礙物，選出更優路線。

3.2 DWA算法：動態避障專家

如果AGV在行駛途中遇到突發障礙，比如工人突然走過，DWA算法會立刻介入。它會在幾毫秒內模擬多條躲避路徑，評估安全性、平穩性，迅速選出更佳避障方案。

這就像人開車遇到行人，會立刻打方向盤繞開，AGV的避障原理也是類似的。

4. 電量不足、任務變動，AGV如何靈活應對？

AGV不僅要能看、能想、能避障，還要能處理突發情況，比如低電量、任務變更。

低電量自充電：AGV電量低時，會自動返回充電站，充滿后繼續完成未完成的任務。

任務實時調度：如果途中接到新指令，AGV會立刻中斷當前任務，回到調度點，重新規劃路線。

能耗優化：在規劃路徑時，AGV還會考慮電量消耗，盡量選擇更省電、更平穩的路線，延長續航時間。

5. 總結

AGV之所以能在復雜環境中靈活運作，并不是因為它有多么神奇的“智能大腦”，而是依靠一整套硬核技術支持——激光雷達、攝像頭、SLAM建圖、路徑規劃、避障算法等等。

這些技術看似復雜，但它們的目標只有一個：讓AGV在真實生產環境中像人一樣感知、思考、決策和行動，幫助企業實現更高效、更智能的物流自動化。