AGV想自主驾驶主要是为了解决“它在哪里？”“你要去哪里？”“怎么去？”这三个问题。“在哪里？”这是定位问题。“你要去哪里？”这是路径规划的问题。

“怎么去？”就是导航系统的问题，解决了这三个问题，基本上就解决了agv的右转问题。定位和导航系统通常是相辅相成的。

传统定位导航方式(电磁导航系统和磁条导航系统)的优缺点如下图右图所示。这些方案的优点和局限性是显而易见的。

稍微灵活的导航系统定位方案使用二维码、反射器等。并手动预设一些定位功能。亚马逊的Kiva就是一个典型的例子。

AGV小车采用亚马逊的KivaSLAM(实时定位和地图构建)算法。目前AGV厂商使用的最先进设备的导航系统模式是激光雷达SLAM定位导航技术。SLAM响应在没有周围环境信息的情况下，允许移动机器人根据自身加载的传感器和运动过程中周围环境的感知来定位自己，同时增量构建周围环境地图。

SLAM可以提高移动机器人的自律性和环境适应性，构建未知环境下的自律定位导航系统。SLAM可以在AGV物流车辆中使用，无需提前铺设任何轨道，便于工厂生产线升级改造和导航系统路线变更。SLAM可以动态避开障碍物，具有较强的环境适应性，从而更好地构建多AGV车辆的协调控制。激光雷达用于AGV小车。

SLAM中用于发展环境信息感知的主要传感器有激光雷达、摄像机等。其中，基于激光雷达的AGV小车自主定位测图方法测量精度高，观测距离长，容易受到外界环境的阻碍，是最适合AGV小车SLAM定位测图的传感器。

N301导航系统激光雷达激光智能激光雷达观测距离长，平均距离200米，测量精度高，可以很好地用于地图构建，广泛应用于AGV小车自主定位导航系统。WXX0XAGV防撞激光雷达WXX0X是一系列用于室内设备防撞和智能区域检测的产品，非常局限于AGV、RGV、机器人等。

该系列产品可通过4个功率输出信号组选择15组FieldSet中的任意一组作为当前工作区组，可适应复杂多变的应用环境，也可输入点云数据。激光雷达SLAM算法可以实现的五大功能：1、传感器最多的激光雷达SLAM地图构建。激光雷达可以在观测范围内扫描360二维或三维，产生数据信息。

SLAM可以根据激光雷达获得的数据信息，构建周围环境地图，计算自身位置。与其他传感器相比，激光雷达的优势在于可以更高精度地测量障碍物点的角度和距离，便于定位、导航和地图构建。

2自学式AGV小车按照地图的路径规划和场景应用模式在已建地图中行进，行进时记忆新路径，存储自学路径，智能投票确定在同一场景下完成工作任务的最佳路径。3根据建立的自学路径和工作模式指挥，巡逻正确的路线。

根据必须完成的工作，正确的转化是最好的途径。4利用防撞激光雷达构建移动过程中的智能多级避障维护。在正确路线的巡航期间，激光雷达不会连续扫描周围环境。

当发现动态物体或未知障碍物时，局部规划器根据扫描到的局部信息确认短期运动。当避障的不道德优先级低于沿原路径行进的不道德优先级时，本地规划者需要通过竞争获得继续执行系统的控制权，使AGV按照本地规划结果移动。

在逃避当前障碍是不道德的之后，全局规划者获得了继续再次执行系统的控制权，这使得 5.驱动轮与AGV车身在不同轴线下保持稳定运动的控制技术。由于底盘运动和AGV车身姿态不是实时的，需要在连接底盘和车身的轴上增加编码器，进行实时运动调整。

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