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　传统制造业企业也开始尝试引入AGV，相对于智能仓储来说，工厂的环境要复杂很多，为了适应市场需求，AGV小车沿着更加自主化的方向发展,主要体现在从“自动导引”到“自主移动”发展，相比于传统AGV，自动移动机器人(SLAM激光AGV)可自主导航，自主定位，无需任何辅助定位设施，使搬运的灵活性、柔性得到很大提升。

苏州英博特智能科技有限公司（Int-Bot）是一家从事AGV小车、AGV调度系统及智能工厂解决方案研发、推广、销售、服务于一体的高科技企业。　人工智能使许多重复性工作成为替代，因为重复工作的低端工作对人们来说是无聊的，尽管工作内容并不十分复杂，但长期重复的工作会导致意外的增加，所以可以用AGV机器人代替它们。

苏州英博特智能科技有限公司（Int-Bot）是一家从事AGV小车、AGV调度系统及智能工厂解决方案研发、推广、销售、服务于一体的高科技企业。我们要考虑到为了避让或者是避免伤人或者伤了AGV小车的本身，在执行工作的时候，避障是优先级比较高的任务，甚至是的任务，并且自身运行的优先级，对AGV小车的控制优先级也要，同时这个算法实现起来速度要足够快，这样才能满足我们实时性的要求。避障在某种程度上可以看做AGV小车在自主导航规划的一种特殊情况，相比整体全局的导航，它对实时性和可靠性的要求更高一些，然后，局部性和动态性是它的一个特点，这是我们在设计整个机器人硬件软件架构时一定要注意的。

　智能AGV小车主要通过各种传感器来识别障碍物，如果发现AGV小车识别不了障碍物，很有可能是传感器失效了。我们需要分析传感器失效原因。

　　原因一：传感器本身的缺陷。比如AGV机器人面前是一块完全透明的玻璃，那么采用红外、激光雷达或视觉的方案，就可能因为这个光线直接穿过玻璃导致检测失败，这时候就需要超声波这样的传感器来进行障碍物的侦测。

　　原因二：与其他传感器串扰。比如AGV超声波测距，一般需要超声阵列，而阵列之间的传感器如果同时工作的话，会容易互相产生干扰，传感器A发射的光波反射回来被传感器B接收，导致测量结果出现错误，但是如果按照顺序一个个工作，由于AGV超声波传感器采样的周期相对比较长，会减慢整个收集的速度，对实时避障造成影响，这就要求从硬件的结构到算法都必须设计好，尽可能提高采样速度，减少传感器之间的串扰。

　　原因三：电容兼容性问题。比如智能AGV小车行驶过程中，电机和驱动器在工作过程中会产生电容兼容性的问题，有可能会导致传感器收集出现错误，尤其是模拟的传感器，所以在实现过程中要把电机驱动器等设备、传感器的收集部分，以及电源通信部分保持隔离，保证整个系统能够正常工作。