智能仓储系统中AGV导航控制技术的应用研究

摘要：自动导引车（AGV）作为智能仓储系统的关键装备，其导航控制技术直接影响作业效率与系统稳定性。当前，激光、视觉与惯性导航技术逐步取代传统导航方式，成为高精度定位与动态避障的主流。本文分析了多种导航技术的原理及应用效果，探讨多传感器融合与路径优化方法在复杂仓储环境中的应用价值，结果表明集成式导航系统能显著提升AGV的运行精度与环境适应能力。

关键词：AGV；导航控制；智能仓储；激光导航；视觉识别；路径规划

在现代仓储系统中，面对多品类、高频次、低容错的物流需求，AGV已成为提高作业效率和降低人力成本的关键工具。其核心竞争力在于能否在动态、多障碍环境下实现高精度定位与稳定路径执行。传统的导航方式在复杂作业环境中存在精度不足、环境适应性差的问题，亟需通过更先进的导航控制技术加以解决。近年来，以激光雷达、工业视觉、惯性测量单元等为代表的新型导航技术，正逐步引导AGV朝着智能感知、自主决策方向演进。

一、AGV导航控制技术的发展现状与分类

（一）传统导航方式概述

早期AGV系统主要采用磁条导航与电磁导航。这类导航方式通过地面铺设磁性材料或导电电缆形成引导路径，AGV车体下部的感应器识别磁信号或电磁信号实现路径跟踪。磁条宽度通常为10～20 mm，布设间距控制在50～80 cm，但易受地面磨损和强磁干扰影响，路径灵活性差，无法满足复杂仓储环境中的动态任务需求。此外，电磁导航需在地面埋设导线，建设周期长、维护成本高，扩展性较差。

（二）主流智能导航技术及性能比较

现代AGV导航系统主要采用激光导航、视觉导航、惯性导航与SLAM（同步定位与建图）等技术。激光导航通常使用270°或360°激光雷达（如SICK LMS511）扫描仓库环境，结合反光柱构建地图进行定位，误差可控制在±10 mm以内，适用于高精度定位场景；视觉导航借助工业相机识别二维码、特征标识或环境边缘轮廓进行定位，但对光照和遮挡条件较为敏感；惯性导航依赖IMU（惯性测量单元）提供短期位姿推演能力，适合与其他导航方式配合使用。SLAM技术融合激光、视觉与IMU数据，可实现无预设标识的自定位与地图构建，常用于无人值守或环境变化频繁的场景。

（三）导航控制系统的核心组成

AGV导航控制系统通常由路径规划模块、实时定位模块、姿态估算模块与运动控制器构成[1]。路径规划模块基于全局地图与任务调度需求制定最优行驶路线，定位模块结合多传感器数据实时修正位姿信息，姿态模块根据编码器、陀螺仪与加速度计提供运动趋势预测，运动控制器根据导航轨迹调节速度与转向指令，确保轨迹误差在设定阈值（如±5 mm）内。

二、AGV导航控制技术在智能仓储中的应用实践

（一）激光导航在高密度货架区域的实现方式

在高密度货架环境中，自动导引车（AGV）采用激光导航系统，通常部署SICK LMS100激光雷达，工作频率为50 Hz，扫描半径可达20 m，支持360°全方位扫描，并具备强抗干扰性。该激光雷达通过不断扫描仓库环境中的障碍物和反光柱，获取激光反射回波，结合环境特征点进行定位。在仓库布局中，货架转角、通道交汇点等关键位置安装反光柱（规格：Ø50 mm，高1.2 m），每个导航区域平均配置12～16个反光柱，确保AGV能够精确识别路径，避免路径漂移。在此基础上，采用ROS（Robot Operating System）平台与amcl（Adaptive Monte Carlo Localization）算法，结合激光雷达和反光柱的实时数据，实现AGV的位置估算和路径重构。该导航控制系统的定位精度可达到±10 mm，支持多车协同作业，确保每辆AGV在高密度区域内不会发生碰撞和路径冲突。

（二）视觉导航技术在特征识别中的应用优化

视觉导航系统主要依赖双目或单目工业相机（如Basler ace U系列，分辨率为1280×1024），结合高性能图像处理模块执行路径点识别与环境感知[2]。在某自动分拣仓储系统中，地面每隔0.5 m布设一个二维码标识（尺寸为20 cm × 20 cm），AGV通过图像采集和识别算法进行站点定位。为了提高系统的定位精度，AGV使用OpenCV进行图像处理，通过边缘检测、SIFT特征提取和光流追踪算法实现精确定位和路径跟踪。此外，视觉导航系统在处理遮挡问题时，通过在每个AGV上配备AI图像识别模块（基于YOLOv5深度学习模型），对遮挡物体进行检测和补偿，使得即使在光照变化较大的情况下，系统依然能够稳定工作。AGV的视觉系统配合LED面光源照明，确保即使在低光或背光环境下，图像质量不会受到影响，系统的稳定性和可靠性大大提升。

（三）惯性导航与编码器冗余定位策略

在信号受限或激光/视觉导航失效的区域（如金属货架下方、封闭通道或极端天气情况下），AGV采用惯性导航与编码器冗余定位策略。惯性导航系统（如Xsens MTi-300惯性测量单元）通过三轴加速度计与陀螺仪实时采集AGV的加速度与角速度数据，提供AGV的动态姿态信息。配合轮式编码器（分辨率2000PPR）实时监测轮胎转角，能够精确估算AGV的移动距离和角度变化。在实际应用中，AGV根据IMU和编码器的联合数据进行位置推算，若推算误差超过设定阈值（如1.2%），AGV自动进入误差修正模式。系统每5 m设置一个回归点，通过外部固定参照点（如二维码或激光标识）进行定位校正，确保定位精度。在医药冷链仓储系统中，AGV采用该冗余定位策略，避免了传统视觉与激光导航技术在复杂环境下的失效问题，有效保障了系统的连续稳定运行。

三、多传感器融合与路径规划优化方法研究

（一）多传感器融合导航架构设计

多传感器融合技术通常通过扩展卡尔曼滤波（EKF）或粒子滤波（PF）算法整合来自激光雷达、视觉传感器、IMU（惯性测量单元）以及UWB（超宽带）模块的数据。在某自动化立体仓库系统中，AGV集成了激光雷达作为主定位工具，视觉系统用于辅助识别环境特征，IMU用于运动补偿，UWB模块提供区域修正以减少多路径效应和非视距传播的定位误差。数据融合系统采用EKF算法进行加权滤波，确保不同传感器数据的实时同步和高精度融合。系统更新频率为20 Hz，融合误差控制在±8 mm以内。

（二）路径规划算法与动态避障控制策略

路径规划是确保AGV高效安全运行的核心。全局路径规划常采用A算法或Dijkstra算法，通过计算代价函数来生成最短路径[3]。对于动态环境中的路径调整，AGV采用DWA（动态窗口法）算法，实时预测运动轨迹并选择最佳速度与方向进行动态避障。以某食品物流AGV项目为例，AGV首先通过A算法生成基础路径，结合DWA算法在遇到障碍物或作业人员时进行实时路径修正，确保AGV在避让障碍物时不偏航，并在避障后迅速恢复原定路线，避免出现“后退”或重复行驶的问题。系统控制周期为100 ms，避障响应时间低于300 ms，确保AGV能够快速反应并处理多重动态障碍。

（三）导航精度提升与控制策略优化

为提升路径执行精度，部分AGV系统引入模糊控制策略，根据路径误差与速度偏差调整加减速曲线。在高精度需求场景中（如精密元件入库），AGV配置自适应PID控制器，通过调节比例系数与微分增益，控制系统响应时间小于0.4 s，路径偏差保持在±2 mm。结合局部路径优化算法，可对AGV在复杂地形下（如斜坡、交叉路口）实现无抖动通过，减少因过度制动造成的效率损失。

总结：AGV导航控制技术在智能仓储系统中的应用已逐步成为提升物流效率的关键。激光导航在高密度货架环境中通过反光柱定位，实现精确路径规划；视觉导航通过图像识别与特征点定位，在复杂环境下保持稳定性；惯性导航结合编码器冗余定位策略，在信号受限区域提供可靠的路径跟踪。多种技术的结合不仅优化了导航精度，还增强了AGV在动态与复杂环境下的适应性，为智能仓储系统提供了高效、稳定的支持。

参考文献

[1]李冀永，钟荣兴，徐雪峰，等.AUV导航-规划-控制技术研究[J].舰船科学技术，2023，45（12）：51-56.

[2]史成霖.多源融合重载AGV定位与导航控制系统研究与应用[D].济南大学，2024.001172.

[3]高小栋.基于网络差分组合导航的室外AGV路径跟踪控制技术研究[D].南京航空航天大学，2022.001485.