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AGV小车能自动运行，需要有引导装置。AGV的导航引导技术是计算行驶方向和路径的方法，引导方式是指在行驶的路径上设置导引用的信息媒介物，通过一定的定位技术获取在工作区域中的绝对位置，AGV通过检测出它的信息而得到导向的导引方式，结合的导航引导方法获得运行路径。常用的主流导航方式分为电磁导航、磁导航(又称磁性导引)、惯性导航、视觉导航、激光导航、二维码导航、SLAM导航等。导航引导技术一直是AGV技术研究的核心内容，各种导航引导技术也具有各自的优缺点，适用于不同场合。
按导引信息来源自动导引车分为外导式和内导式。其中，外导式是在AGV运行的路径上铺设具有导向信息的媒体，例如磁条、色带或是带有变频感应电磁场的导线等。通过预先装备在车体上的传感器检测其导引信息的特性，如场强、光强或是频率等信息，在把这些信息进行处理，从而控制AGV能够按照预设的轨迹形式。内导式则是在AGV上预先设定好车体运行的路径及坐标等信息，在AGV运行过程中实时地对车体当前位置坐标进行检测，并将其与预先设定好的值进行比较，从而控制AGV的运行情况，由于该导引方式是采用坐标主位原理，所以它又被称为参考位置法。此外，AGV按照导引线路的形式划分，又分为有线式和无线式两种。
图1 AGV的导引方式
01
电磁导航
早期的AGV多是用电磁导航，这种方案原理简单、技术成熟，成本低，但是改变或扩展路径及后期的维护比较麻烦，并且AGV小车只能按固定路线行走，无法实现智能避让，或通过控制系统实时更改任务。它是通过在AGV的行驶路径上埋设金属导线，并加载低频、低压电流，使导线周围产生磁场，AGV上的感应线圈通过对导航磁场强弱的识别和跟踪，实现AGV的导引。
02
磁导航
磁导航技术与电磁导航相近，不同之处在于采用了在路面上贴磁条或磁钉替代在地面下埋设金属线，通过磁感应信号实现导引。但相对于电磁导航AGV定位要精确很多，而且路径的铺设变更相对较容易，且成本更低，但是容易损坏，需要定期维护。
图2 磁导航
03
惯性导航
随着陀螺仪技术的发展，AGV成功实现了髙精度导航。当采用惯性导引方式时，现场场地中需要安放用于定位的模块。安装有陀螺仪的AGV在行驶中通过对陀螺仪供给的角速度信号、测距编码器供给的距离信号综合起来进行计算。同时在地面上的定位模块还为AGV提供了实时的校正信号，从而就可以实现AGV的自定位。这种导航具有导航精度、准确性较高且灵活性也很强，应用广泛。但是其成本较高，地面也需要磁性块来做辅助定位，并且后续的维护保养等问题比较难以解决。
04
视觉导航
视觉引导方式是一种开始快速发展，这种导引方式还称为图像识别导引，日趋成熟的新兴导航方式。该方式将预设路线周围的环境图像信息存放在控制系统的数据库中,在运行过程中，通过车载摄像机和传感器动态获得周围图像信，并于数据库中的数据进行比较，从而确定下一步位置。
视觉导航原理：视觉导航是在AGV的行驶路径上涂刷与地面颜色反差大的油漆或粘贴颜色反差大的色带，在AGV上安装有摄图传感器将不断拍摄的图片与存储图片进行对比，偏移量信号输出给驱动控制系统，控制系统经过计算纠正AGV的行走方向，实现AGV的导航。
目前，随着计算机技术的日益进步，硬件价格也在不断下降，这为机器视觉技术的应用奠定了良好的基础。再者，随着应用系统自动化程度及智能化水平的不断提高，很多实际应用系统都希望可以增加机器视觉这一功能，视觉导引车就应运而生了。就智能车辆来说，将其赋予人类的视觉功能对于发展其智能化是至关重要的。所以机器视觉的发展不仅能够推动智能系统的不断发展，也可以拓展计算机与各种智能化产品的研究及应用范围。
视觉导航优点：视觉导航灵活性比较好，改变或扩充路径也较容易，路径铺设也相对简单，导引原理同样简单而可靠，便于控制通讯，投资成本比激光导航低，但比磁导航稍贵；
视觉导航缺点：AGV定位精确度较低，对光干扰较敏感，路径同样需要维护。
05
激光导航
激光引导方式是目前在上比较流行的导航引导方式，这种导引方式是在AGV车上安装上可以发射及接收激光的扫描器，在AGV行驶路径的周围安装位置精确的激光反射板，AGV通过发射激光束，同时采集由反射板反射的激光束，来确定其当前的位置和方向，并通过连续的三角几何运算来实现AGV的导航，最终达到控制运行路线，完成一系列自动化操作。
该导引技术的优点是定位与导向精度较高，并且可以任意规划路径。但是造价较高，装置的安装与位置的计算都比较复杂是其主要缺点。
图3 激光导航
06
二维码导航
二维码导航属于视觉识别，二维码导航要比磁导航定位精确。在铺设、改变路径上也较容易，便于控制，对声光无干扰。不过这种导航的AGV也需要定期维护，如果有人来干涉或拉地牛叉车经过，就容易把地上的二维码碾坏，需要频繁更换二维码。因此，比较适合全自动无人化的环境。对陀螺仪的精度及使用寿命要求严格，另对场地平整度有一定要求，价格较高。
二维码导航导航优点为：在铺设、改变路径容易，便于控制，精度高。但地上的二维码碾坏，需要频繁更换二维码。近些年来，受益于二维码材质的更新换代等原因，以前的二维码需经常更换的问题已经解决，例如马路创新的二维码技术已经可以达到即使有50%到75%的破损度也可进行识别。
图4 二维码导航
07
SLAM导航
目前在资本市场，各类机器视觉与激光雷达一片火热。SLAM（Simultaneous Localization And Mapping），即同时定位与地图构建，SLAM技术对于机器人或其他智能体的行动和交互能力至为关键，因为它代表了这种能力的基础：知道自己在哪里，知道周围环境如何，进而知道下一步该如何自主行动。可以说凡是拥有一定行动能力的智能体都拥有某种形式的SLAM系统。
在未来的各类SLAM算法导航中，基于激光雷达的激光SLAM和基于视觉的视觉SLAM（VSLAM）是两种研究最多、最可能大规模落地应用的SLAM，基本代表着第三代AGV导航技术的发展方向。
在这两种SLAM导航方式中，目前应用较多的是激光SLAM，激光SLAM脱胎于早期的基于测距的定位方法(如超声和红外单点测距)。激光雷达距离测量比较准确，误差模型简单，在强光直射以外的环境中运行稳定，反馈信息本身包含直接的几何关系，使得机器人的路径规划和导航变得直观。激光SLAM理论研究也相对成熟，落地产品更丰富。
通过激光雷达对场景的观测，实时创建地图并修正机器人位置，无需二维码、色带、磁条等人工布设标志物，真正实现对作业环境的零改造。另一方面，通过激光雷达对障碍物的实时检测，有效规划轨迹避开障碍物，提高人机混合场景的适用和安全性。
图4 激光SLAM导航
灵活度也要比其他导航方式强，同时在定位程度上比较精准，但是，激光导航的制造成本高，对环境如外界光线，地面要求，能见度要求等要求较相对较高。
视觉SLAM（VSLAM）它可以从环境中获取海量的、富于冗余的纹理信息，拥有超强的场景辨识能力。早期的视觉SLAM基于滤波理论，其非线性的误差模型和巨大的计算量成为了它实用落地的障碍。近年来，随着具有稀疏性的非线性优化理论(Bundle Adjustment)以及相机技术、计算性能的进步，实时运行的视觉SLAM已经不再是梦想。
图5 视觉SLAM导航的AGV
注：
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作 者 简 介
王刚
剑指工控运动控制专家
主要从事系统集成，运动控制设备应用二次开发。目前主要从事并联六自由度平台、振动台、道路模拟试验设备、疲劳或加载试验设备、AGV小车、视觉测量等非标设备应用开发。
