上回分享了仓储物流自动化系统或设备在其他行业里的一些类似的应用，今天再发掘一下我们身边还有哪些行业会与仓储物流自动化领域发生交集。
地铁
对于在国内大城市生活的人来说，地铁是一种特别常用的出行方式，由于地铁行走区域与地面拥堵的交通区域隔离开来，同时地铁有固定的轨道和路线，如果人们为了保证能准点到达目的地，地铁自然变成人们出行的首选。
地铁是个非常复杂而且庞大的系统，可以简单的分为：若干台地铁机车，线路轨道，各个站点，调度系统，乘客。每台机车都是可以单独运行且又互相之间有关联，既在同一个轨道上运行，每个车与前后车之间又要控制好距离和速度以使互相在安全范围内。地铁机车在固定的轨道上由位于其车身上的电机驱动向前行走，车身侧面有若干组大型碳刷保证车辆在高速运行中能持续供电。地铁机车在快进入目标站点前由传感器告知系统，并开始减速缓行，直至停止到站台指定的位置处。停止位置也由相应传感器将触发系统传递给机车系统。车辆挺稳无误后，车门开启，完成上下乘客的换乘工程后关闭车门，地铁再次加速启动往下一站点进行。在某条路线背后，由强大的计算机调度系统来辅助告知每辆机车该如何行进，从而保证整个系统的安全运作和车辆之间的完美配合。
在仓储物流自动化系统里，也有和地铁非常类似的设备，这种设备在仓储物流中心里用来搬运托盘单元，叫有轨穿梭车，即RGV。RGV与目前很火的AGV（自动导引小车）有点类似，不过RGV是沿着固定的轨道运行的，可以看作是一个迷你的地铁机车。由于轨道的存在，所以车体在物理上已经被限定住运行的方向，因此RGV运行起来的速度要比AGV快很多，通常能达到2.5米/秒。通长在仓储物流中心里如果对托盘搬运效率要求很高，同时搬运通道范围内也没有与人发生交集的可能，即可以采用RGV系统。RGV系统比AGV系统价格低很多，但是搬运效率很高。
与地铁系统类似，几台RGV被放置在固定的一个轨道上，轨道会经过所有需要发生货物搬运的工艺区域，RGV在经过正确的工艺区域站台处将货物搬起后再沿着轨道奔向目标站台。RGV取货和放货的机构通长有车载链条和车载货叉两种。在同一个轨道上可以同时配置多台RGV运行，所有的RGV都有单独的控制单元控制自身的运行作业，由多台RGV组成的搬运系统完全由无人化的自动控制系统完成。
事实上同轨多台RGV系统技术含量很高，需要解决多方面的问题：搬运任务下达后，需要高效的调度来调配合适数量和合适的某几台RGV去完成对应的搬运作业。由于在同一个轨道上运行，RGV在高速运行过程中要解决互相避让问题，这就需要RGV到动态的检测自身车辆前后是否有正在进行的车辆，比如如果前方有运行车辆时，就需要当前RGV实时的控制好本身的速度从而保证在正常高速运行的前提下又能保证与前边车辆的处于的安全距离范围内。不管是互相的任务调度还是互相车辆之间的比如，这都需要多台RGV系统互相之间与发送调度任务的上位机之间能够保证通畅的通讯，从而告知对方自身车辆的位置，当前承接的搬运任务，当前的车辆速度和状态等等大量的数据，同时这些数据要能保证实时的动态传达，延迟1s的传送，车辆已经向前进行了2.5米的距离，也许碰撞都已经发生了。
由RGV也可以得知，我们平时乘坐的地铁系统是有多复杂，RGV搬运的货物出错了可以重新来过，而地铁搬运的是乘客，也不能有半点的差错。速度控制、通讯技术、调度算法等等技术在地铁里绝对是被运用到了极致！
无人驾驶
现在人们谈论的最火的科技词汇都有什么？人工智能，云计算，大数据，区域链有没有？而这些高大上的词汇感觉与我们老百姓有着很远的距离，而其中另外一个黑科技词汇想必大家一听全都明白是什么，那就是无人驾驶技术。
“无人驾驶”顾名思义，汽车不再需要司机在驾驶舱内操控方向盘就可以自行判断方向在公路上行走。无人汽车是个高度智能化的生物，可以替代人类做出在驾驶过程中做出的一系列复杂的工作：视觉获取，筛选有用信息，判断速度和方向，判断自身位置，提前预测，控制方向盘，控制油门和刹车，防止前后左右的碰撞…… 从这么多的工作中摘取其中几个技术点谈谈。
最基本的功能，无人汽车需要知道自身所在的位置，现在的技术很容易实现，在车上装一个手机打开百度地图和定位就可获取，当然定位精度越高越好。汽车在行进过程中需要注意前后左右的路况以免发生碰撞，那就需要车辆实施探测到车身附近的固定建筑，附近正在行进的其它车辆，和也许正在过马路的低俗移动人群。
经过车载电脑上的高速运行和算法判断，车辆控制自己的发动机和方向，完成无人车辆的启停，加减速和方向调节。无人驾驶的这种导航和控制技术已经慢慢成熟，常用的数据算法叫SLAM导航算法。
谈到车辆，在所有的仓储物流中心里也必有一种特殊车辆，那就是叉车。驾驶员在叉车驾驶位操控叉车去叉取托盘或者其他重物，通常叉车用在装卸货平台，仓库或不同车间之间的搬运通道处。和无人驾驶类似，那是否也可以将叉车做成可以自动驾驶的去完成货物的自动搬运呢？答案是肯定的。其实叉车无人驾驶技术已经被应用到工业领域超过30多年了，技术已经非常成熟。无人叉车其实就是业内通常说的一种AGV，即自动导引小车。
最近在网上很火的京东无人仓视频里有自动机器人拖着快递件在仓库里东奔西跑，其实这种机器人就是典型的背驼式AGV。叉车式AGV与背驼式的AGV工作原理一样，只是将自动导航算法加在叉车身上并经过一定改造后即可以变成在仓储中心自动行走的自动驾驶叉车。
AGV的实现要比自动驾驶容易实现，主要是两方面的原因。AGV运行的区域是有限的而且是固定范围内的，主要是在仓库内或者某些指定的搬运通道上。而在这些区域内使用AGV要求在AGV工作的范围内基本是没有人进入该区域的，同时工作区域也没有建筑和周边环境的变化，因此AGV不需要考虑像无人驾驶汽车那么复杂的路况，只需要能保证AGV一米范围左右内保证不与建筑、其他车辆、工人碰撞就可以。一般由物理机械结构和激光检测触发安全机制从而控制AGV减速或者紧急停车。
与无人驾驶一样，首先AGV要知道自己目前在厂内的具体位置坐标。AGV没有百度地图和GPS来定位自己，但是有自己特殊的办法：建立厂内电子地图和激光导引。电子地图即对应无人驾驶的无人地图，可以实现将AGV活动范围内的平面布局图电子化并输入到AGV控制系统里，AGV的坐标位置则由车体上方的激光发射器扫描周围的反光板来计算出当前的AGV在电子地图里的坐标，这样结合自己的坐标在电子地图里位置，实时控制AGV速度和方向完成从A点到B点的搬运。
在同一个仓储物流中心内，可以配有多台AGV一起协同完成同样的搬运工作，这就需要系统来调度多台AGV来互相避让和协调分配合理的工作任务。这一点与无人驾驶不太一样。无人驾驶汽车无法准确判断周边车辆的目标地址和下一步要做出的动作，必须依靠自身实时的对周围环境和路况的判断和预测分析来动态调整自身车辆的运行。而多台AGV在同一工况下作业，是由统一的调度系统来协调AGV来完成所有的搬运工作的，也就是说AGV和AGV之间是互相关联的，彼此知道彼此之间目前的精确位置和下一步要做出的动作。当然AGV本身也配置由安全防碰撞措施。
以上谈到的是目前叉车型AGV最常用的导航方式激光导引，这种方式比之前传统的磁导航现金和方便不少，只需要在工作现场的柱子上安装一些固定的反光板就可以完成硬件部署，同时在激光导引AGV能检测到反光板的范内通过软件调试就可以动态的调整AGV的行走路线，而不需要像磁道航方式需要对地面进行大规模翻新重新部署。
而无人驾驶导航技术SLAM不需要提前在行走的道路上部署任何的标志和传感器，通过位于汽车车身上的激光扫描器扫描周围的环境就可以实时动态的完成车体的行走。这样的技术目前也被移植到了仓储物流自动化领域，即基于SLAM导航技术的AGV系统。与之前的激光导引AGV不同的是，SLAM导航AGV不需要再在工作范围内安装任何辅助定位设施，完全由AGV上的激光传感器扫描环境并生成电子地图与无人驾驶车辆一样完成搬运工作。
不论是无人驾驶技术还是AGV，都是人类在不同的领域运用科学技术帮助人类改善的生活和工作，而两者之间有很多共通之处。无人驾驶技术仍然在研发和逐步成熟阶段，相信无人驾驶技术也会借鉴AGV在工厂内的多年应用经验来逐步完成自己；而AGV近几年也不断的有新的导航技术出现并且大获成功，也相信无人驾驶技术中的SLAM技术会变成AGV导航的未来标配。
