你有没有见过工厂里的AGV小车？它们像个穿梭在迷宫里的老手，轻松避开障碍物，还能在货架之间灵活转弯。更神奇的是，即使现场环境发生变化，比如货物临时堆积、走廊突然变窄，AGV也不会慌张，而是迅速调整路线，继续稳稳前行。

这让人不禁好奇：AGV到底是怎么做到的？它们真的能看懂周围环境，还能像人一样随机应变吗？
途灵机器人就来彻底拆解AGV的感知、决策和路径规划能力，看看这些小车子究竟藏了多少“黑科技”。

1. AGV如何感知世界？它的“眼睛”和“耳朵”有多厉害

要在复杂环境中灵活穿行，AGV首先得知道自己在哪儿、周围有什么。这就像人类走路要用眼睛观察路况，AGV则依靠一系列传感器，实时获取环境信息。我们来逐个拆解！

1.1 激光雷达：AGV的千里眼

激光雷达是AGV最核心的传感器之一。它会不断发射激光束，测量光线反射回来的时间差，生成一个的三维点云地图。简单来说，激光雷达就像是AGV的“雷达扫描器”，可以全方位探测周围障碍物的距离和形状。

比如，当AGV经过货架区，激光雷达可以精准识别货架的高度、宽度和间距，甚至连掉在地上的小零件也能感知到。很多高端AGV会配备360°旋转激光雷达，保证全方位无死角感知。

不过，激光雷达也不是的。它对反光物体、透明玻璃不太敏感，在特殊环境下可能出现误判。为了弥补这个短板，AGV还搭载了其他传感器。

1.2 摄像头：AGV的视觉系统

摄像头是AGV的另一双“眼睛”，可以拍摄周围环境的实时画面。通过视觉SLAM技术（即时定位与建图），AGV能够识别标志物、地标、二维码等信息。

举个例子，如果激光雷达发现前方有障碍物，但无法识别是什么，摄像头可以辅助判断：是一个搬运工、一个废弃的纸箱，还是一台其他的AGV。这样AGV就能根据物体类别决定接下来的行为——绕行、停车还是等待。

当然，摄像头也有局限，比如对光线敏感，在强光或黑暗环境下性能会下降。但别担心，AGV还有更多“感官”！

1.3 超声波/红外传感器：近距离障碍探测器

为了避免“贴身事故”，AGV通常还配备了超声波或红外传感器。这些传感器类似于车上的倒车雷达，能探测近距离的障碍物，尤其适用于感知低矮、容易被激光雷达忽略的小物体。

比如，一个工人不小心掉了一把扳手在地上，激光雷达可能探测不到，但超声波传感器能迅速感知，及时让AGV刹车。

1.4 惯性导航单元（IMU）：平衡感知器
AGV不仅要看得见，还要“站得稳”。IMU传感器负责检测AGV的加速度、角速度，判断车体的姿态变化。如果AGV在斜坡上行驶，IMU能帮助它保持平衡，防止倾斜翻倒。

这一套感知组合拳，让AGV能像人类一样拥有立体的环境感知能力，既能远距离扫描大环境，又能近距离感知细微变化。

2. 遇到新障碍怎么办？AGV的动态建图与实时定位

感知到环境只是步，接下来更关键的是，AGV如何理解这些感知数据，并据此调整行动策略。

2.1 SLAM技术：边走边画地图

SLAM（同步定位与建图）技术可以让AGV在未知环境中一边行驶，一边绘制实时地图。比如，当AGV进入一个陌生区域，它会用激光雷达扫描周围环境，逐步绘制出完整的场地图像。

更厉害的是，SLAM还能动态更新地图！如果货架位置调整，或者通道被货物临时堵住，AGV会立刻重新建图，并在新地图上重新规划路线。

这就像你用导航APP走路，前方突然施工，地图会立刻更新，让你绕道而行。AGV的建图过程也是如此，实时感知、即时调整。

3. 道路千万条，AGV怎么选更优解？

知道环境和位置后，AGV还要决定怎么走。这里涉及复杂的路径规划算法，咱们用几种经典算法举例！

3.1 A-star算法：最短路径搜索器

A-star算法是最常用的路径规划算法。它会计算AGV当前点到目标点的所有可能路线，综合考虑距离、时间、拐弯次数，选出最短路径。

比如，AGV要从仓库A点搬运货物到B点，A*算法会模拟各种行驶轨迹，自动避开障碍物，选出更优路线。

3.2 DWA算法：动态避障专家

如果AGV在行驶途中遇到突发障碍，比如工人突然走过，DWA算法会立刻介入。它会在几毫秒内模拟多条躲避路径，评估安全性、平稳性，迅速选出更佳避障方案。

这就像人开车遇到行人，会立刻打方向盘绕开，AGV的避障原理也是类似的。

4. 电量不足、任务变动，AGV如何灵活应对？

AGV不仅要能看、能想、能避障，还要能处理突发情况，比如低电量、任务变更。

低电量自充电：AGV电量低时，会自动返回充电站，充满后继续完成未完成的任务。

任务实时调度：如果途中接到新指令，AGV会立刻中断当前任务，回到调度点，重新规划路线。

能耗优化：在规划路径时，AGV还会考虑电量消耗，尽量选择更省电、更平稳的路线，延长续航时间。

5. 总结

AGV之所以能在复杂环境中灵活运作，并不是因为它有多么神奇的“智能大脑”，而是依靠一整套硬核技术支持——激光雷达、摄像头、SLAM建图、路径规划、避障算法等等。

这些技术看似复杂，但它们的目标只有一个：让AGV在真实生产环境中像人一样感知、思考、决策和行动，帮助企业实现更高效、更智能的物流自动化。