在几个算法中，很多在设计的时候都并没有完善考虑到整个AGV小车的本身运动学模型和动力学模型，这样的算法规划出来的轨迹有可能在运动学上是实现不了的，有可能在运动学上可以实现，但是控制起来非常困难，比如刚刚提到的如果一台AGV小车的底盘是汽车的结构，就不能随心所欲地原地转向，或者哪怕这个AGV小车是可以原地转向，但是如果一下子做一个很大的机动的话，我们的整个电机是执行不出来的。所以在设计的时候，就要优化好AGV小车的本身的结构和控制，设计避障方案的时候，也要考虑到可行性的问题。
1)生产力低下：传统拣选和搬运方法速度慢，易出错，且需要大量人工劳动，已经无法满足当今物流行业客户的需求。
2)效率低下：拣选工人大部分时间都花在了无效行走上，叉车司机的时间大部分都花在了无效行驶上，浪费劳动时间就意味着浪费金钱。
3)人工成本高：劳动力成本不断上升，劳动力市场每年都在变小。重复性高和危险的工作导致员工流失率高，招聘和培训成本也在持续上升。
4)错误率高：传统的拣选和搬运流程过于复杂，容易导致工作人员出错。高错误率带来的成本损失会业务产生长期的不利影响。
近年来，国家相继出台一系列政策支持物流行业发展。发布的《新一代人工智能发展规划》指出，要加快推进智能物流，加强智能化装卸搬运、分拣包装、加工配送等智能物流装备研发和推广应用，建设深度感知智能仓储系统，提升仓储运营管理水平和效率。
《物流业发展中长期规划》指出，“到2020年基本建立现代物流服务体系，提升物流业标准化、信息化、智能化、集约化，从而提高经济整体运行效率和效益”。政策的大力扶植，使得智能AGV市场发展迅猛。
智能AGV小车的识别障碍物的原理：AGV小车通过障碍物检测装置识别障碍物，AGV小车障碍物检测装置包括超声波传感模块、测距模块及AGV调速模块;其中超声波传感模块，用于发射、接收超声波信号;测距模块，用于对超声波信号进行处理转化为量化的距离信息后输出至AGV调速模块;AGV调速模块，用于根据测距控制单元输出的量化距离信息对AGV的行驶速度进行相应调整，实现减小惯性，缓慢停车。
以上信息由专业从事智能穿梭机器人的英博特智能于2024/4/19 5:43:48发布
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