AGV（自动导引车）是指“自动导引车”，是指配备有电磁或光学自动导引装置的运输车辆，其可以沿着规定的导引路径行进，并且具有安全保护和各种转移功能。 。世界上第一辆AGV诞生于1953年，由拖拉机改头换面而来。它有一个像自行车一样的口袋，可以沿着杂货店的空中排列的电线运输货物。随着AGV在欧洲，美国，日本和韩国市场的迅速发展，AGV在上世纪末被引入该国。这种自动引导车可广泛用于汽车，烟草，药品，食品和饮料等制造场合以及机场和码头等仓库。物流行业情景极大地提高了现代生产的人对效率比率。根据IDC的估计，到2019年，物流，医疗，公共事业和资源领域的领先组织中有35％会尝试使用机器人来自动化操作。从国内市场的角度来看，许多新兴行业对AGV机器人的需求正在增长，尤其是在汽车，家用电器，烟草和其他制造业领域。同时，物流领域的自动化和智能仓储转型将成为AGV机器人的主要应用。市场。根据GGII数据，2017年中国市场上的AGV销量约为12,800辆，同比增长56％。其中，物流仓储AGV约10,500辆，同比增长50％，物流仓储AGV占总AGV的82％。预计未来3-5年，中国智能仓储市场的年增长率将保持在20％-30％，到2020年市场规模有望达到1400亿元。 2012年，全球电子商务零售巨头亚马逊以7.75亿美元的价格全资收购了Kiva，以提高内部物流效率，并宣布自2019年以来，Kiva将不再为任何外部客户提供服务。对于亚马逊来说，收购Kiva不仅是为了满足其自身的市场战略需求，而且还考虑了IT部门的信息安全部分以升级AGV系统，并且信息安全对任何公司都至关重要。超重AI技术有助于传统AGV升级AGV当前正面临严重的同质化，价格战，市场混乱和其他问题。 AGV需要不断探索各个细分市场的自身市场，并朝着更稳定，更快，更灵活的方向发展。随着工业4.0战略和“中国制造2025”的全面实施，计划，特别是AI技术的飞速发展，超重AI技术已成为传统AGV升级不可或缺的一部分，而智能（AGV）已成为未来新兴产业发展的主要参与者。方向。传统的智能仓储物流业严重依赖人力，仓库建设缺乏长期规划。他们中的大多数使用手动管理模式，导致仓库数据不准确，管理人员无法及时处理短缺和仓库爆炸事故，从而影响企业的正常生产和运营。通过添加AI技术，数据分析，算法和业务流程优化可以快速提高运营效率。例如，将销售订单预测和消耗品优化相结合，可以有效地减少消耗品的损失，节省仓库土地并为公司创造更多收益。更多的利润。通过智能处理和物流自动化完成的每个程序都将减少人工成本并提高工作效率。 AGV在其中扮演了非常重要的角色。但是，随着包裹数量的逐日增加，物流业面临的处理效率和成本也在增加。面对挑战，如何利用人工智能技术帮助AGV产业升级，进一步提高物流自动化效率，已成为亟待解决的重要问题。传统的AGV避障所采用的单一解决方案在实际应用中存在许多问题。例如，红外传感器容易受到自然光的影响。尽管超声波传感器可以准确地感应玻璃，但它们极易受到环境因素的干扰。在实际使用中，单个拟议的避障方案很可能会导致AGV小车运行出现偏差，这通常需要人工干预才能重置。多个传感器可以有效地弥补单个传感器的不足，有效地扩展了监控范围