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傳統制造業企業也開始嘗試引入AGV，相對于智能倉儲來說，工廠的環境要復雜很多，為了適應市場需求，AGV小車沿著更加自主化的方向發展，主要體現在從“自動導引”到“自主移動”發展，相比于傳統AGV，自動移動機器人(SLAM激光AGV)可自主導航，自主定位，無需任何輔助定位設施，使搬運的靈活性、柔性得到很大提升。

智能AGV小車主要通過各種傳感器來識別障礙物，如果發現AGV小車識別不了障礙物，很有可能是傳感器失效了。我們需要分析傳感器失效原因。

原因一：傳感器本身的缺陷。比如AGV機器人面前是一塊完全透明的玻璃，那么采用紅外、激光雷達或視覺的方案，非標AGV，就可能因為這個光線直接穿過玻璃導致檢測失敗，這時候就需要超聲波這樣的傳感器來進行障礙物的偵測。

原因二：與其他傳感器串擾。比如AGV超聲波測距，一般需要超聲陣列，AGV生產廠家，而陣列之間的傳感器如果同時工作的話，會容易互相產生干擾，傳感器A發射的光波反射回來被傳感器B接收，導致測量結果出現錯誤，但是如果按照順序一個個工作，由于AGV超聲波傳感器采樣的周期相對比較長，會減慢整個收集的速度，對實時避障造成影響，這就要求從硬件的結構到算法都必須設計好，盡可能提高采樣速度，減少傳感器之間的串擾。

原因三：電容兼容性問題。比如智能AGV小車行駛過程中，AGV價格，電機和驅動器在工作過程中會產生電容兼容性的問題，有可能會導致傳感器收集出現錯誤，尤其是模擬的傳感器，所以在實現過程中要把電機驅動器等設備、傳感器的收集部分，以及電源通信部分保持隔離，保證整個系統能夠正常工作。

AGV機器人可以解決制造業哪些痛點?

1)生產力低下：傳統揀選和搬運方法速度慢，易出錯，AGV，且需要大量人工勞動，已經無法滿足當今物流行業客戶的需求。

2)效率低下：揀選工人大部分時間都花在了無效行走上，叉車司機的時間大部分都花在了無效行駛上，浪費勞動時間就意味著浪費金錢。

3)人工成本高：勞動力成本不斷上升，勞動力市場每年都在變小。重復性高和危險的工作導致員工流失率高，招聘和培訓成本也在持續上升。

4)錯誤率高：傳統的揀選和搬運流程過于復雜，容易導致工作人員出錯。高錯誤率帶來的成本損失會業務產生長期的不利影響。

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