AGV所依靠的技术是哪些呢？
这里做一个简单的概括
导引及定位技术：
作为AGV技术研究的部分，导引及定位技术的优劣将直接关系着AGV的性能稳定性、自动化程度及应用实用性，表1为AGV的常见导引及定位技术。
路径规划和任务调度技术：
1.行驶路径规划。
行驶路径规划是指解决AGV从出发点到目标点的路径问题，即“如何去”的问题。
现阶段国内外已经有大量的人工智能算法被应用于AGV行驶路径规划中，如蚁群算法、遗传算法、图论法、虚拟力法、神经网络和A*算法等。
2.作业任务调度。
作业任务调度是指根据当前作业的请求对任务进行处理，包括对基于一定规则的任务进行排序并安排合适的AGV处理任务等。
需要综合考虑各个AGV的任务执行次数、电能供应时间、工作与空闲时间等多个因素，以达到资源的合理应用和优分配。
3.多机协调工作。
多机协调工作是指如何有效利用多个AGV共同完成某一复杂任务，并解决过程中可能出现的系统冲突、资源竞争和死锁等一系列问题。
现在常用的多机协调方法包括分布式协调控制法、道路交通规则控制法、基于多智能体理论控制法和基于Petri网理论的多机器人控制法。
5分钟带你走进AGV的智能未来
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运动控制技术：
不同的车轮机构和布局有着不同的转向和控制方式，现阶段AGV的转向驱动方式包括如下两种：两轮差速驱动转向方式，即将两独立驱动轮同轴平行地固定于车体中部，其它的自由万向轮其支撑作用，控制器通过调节两驱动轮的转速和转向，可以实现任意转弯半径的转向；操舵轮控制转向方式，即通过控制操舵轮的偏航角实现转弯，导航传感器价格，其存在小转弯半径的限制。
控制系统通过安装在驱动轴上的编码器反馈来组成一个闭环系统，目前基于两轮差速驱动的AGV路径跟踪方法主要有：PID控制法、优预测控制法、系统控制法、神经网络控制法和模糊控制法。
信息融合技术：
信息融合是指利用多源信息的关联组合，充分识别、分析、估计和调度数据，完成下达决策和处理信息的任务，并对周围环境、战况等进行适度的估计。
目前，在导域研究和应用的信息融合技术主要有Kalman滤波、贝叶斯估计法与D-S证据推理等，其中以Kalman滤波广。
当AGV小车遇上5G技术会怎样?
AGV系统对于、具有灵活组网能力的无线网络的需求日益迫切。
然而5G网络正好能为AGV系统提供多样化高质量的通障。
和传统无线网络相比，5G网络在低时延、工厂应用的高密度海量连接、可靠性、以及网络移动性管理等方面优势凸显，将使AGV系统更加。
5G时代AGV小车将在以下三个方面得到改变：
一、AGV小车协同能力加强
5G为AGV小车之间的通信提供高速网络支持，使AGV小车具备自组织与协同能力，导航传感器公司，速度更快，动作更流畅，效率更高。
5G为AGV小车之间的通信提供高速网络支持，使AGV小车具备自组织与协同能力，速度更快，动作更流畅，效率更高。
AGV小车可以通过相互合作，海口导航传感器，完成过去单个AGV小车无法独立完成的任务。
二、AGV小车更加敏捷、安全地与工人协作
5G高可靠、超低时延的特性能使AGV小车实时感知工人的动作，灵巧地进行反馈和配合，同时始终与工人保持安全距离，保证人机协作的安全。
三、AGV小车远程实时控制
在高温、高压等某些不适合工人进入的特定生产环境，工人可以在监控中心通过5G网络对AGV小车进行实时远程操作，导航传感器订购，同步、安全地完成预定工作目标。
四、AGV数据实时采集和分析
大连接、低时延的5G网络可以将工厂内海量的生产设备及关键部件进行互联，并且提升生产数据采集的及时性，为生产流程优化、能耗管理提供网络支撑。
通过5G网络AGV系统生成的生产记录日志可以看到整个物流的整体运行状况，实时看到货物搬运的时间、停留的站点、运行的轨迹等。
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