AGV是(shì)AGVS（ Automated Guided Vehicle System）倉儲機(jī)器人(rén)系(xì)統的硬(yìng)件組成(chéng)部(bù)分，AGVS主(zhǔ)要(yào)由(yóu)三(sān)部(bù)分組成(chéng)：AGV導引裝(zhuāng)置（固定(dìng)通(tòng)道(dào)、半固定(dìng)通(tòng)道(dào)、無通(tòng)道(dào)等）、控制系(xì)統（計(jì)算機(jī)控制、遙控、手(shǒu)動(dòng)控制等）、通(tòng)过(guò)與(yǔ)倉庫內(nèi)相關(guān)管(guǎn)理(lǐ)系(xì)統对(duì)接，完成(chéng)倉內(nèi)操作(zuò)任務(wù)。

AGV控制系(xì)統包(bāo)括車體(tǐ)控制器、安(ān)全(quán)設備、 人(rén)機(jī)接口(kǒu)、無線(xiàn)電(diàn)台(tái)、運動(dòng)控制器、傳感(gǎn)器、導航系(xì)統等器件組成(chéng)。主(zhǔ)控制器用于發(fà)布(bù)及(jí)接收(shōu)指令。

車载(zài)控制器是(shì)專为(wèi)移動(dòng)機(jī)器人(rén)控制和(hé)應(yìng)用而(ér)設計(jì)的處(chù)理(lǐ)器，适合在(zài)工業环(huán)境下(xià)使用，是(shì) AGV系(xì)統的主(zhǔ)控制單元(yuán)。安(ān)全(quán)設備直(zhí)接與(yǔ)控制器中(zhōng)的安(ān)全(quán)線(xiàn)路(lù)連(lián)接， 确保機(jī)器人(rén)对(duì)环(huán)境的安(ān)全(quán)。通(tòng)过(guò)人(rén)機(jī)接口(kǒu)及(jí)無線(xiàn)通(tòng)信(xìn)，可以(yǐ)實(shí)时(shí)下(xià)达(dá)指令並(bìng)觀測運行狀 态。移動(dòng)機(jī)器人(rén)主(zhǔ)控制器通(tòng)过(guò)接收(shōu)導航系(xì)統及(jí)傳感(gǎn)器數據(jù)，控制伺服(fú)驅動(dòng)器及(jí)運動(dòng)控制器進(jìn)行執行操作(zuò)。

導航技術(shù)的區(qū)别，當前應(yìng)用得比較多(duō)的SLAM（即时(shí)定(dìng)位(wèi)與(yǔ)地(dì)图(tú)構建），是(shì)指運動(dòng)物(wù)體(tǐ)根(gēn)據(jù)傳感(gǎn)器的信(xìn)息，一(yī)邊(biān)計(jì)算自(zì)身(shēn)位(wèi)置，一(yī)邊(biān)構建环(huán)境地(dì)图(tú)的过(guò)程，解(jiě)決機(jī)器人(rén)在(zài)未知环(huán)境下(xià)運動(dòng)时(shí)的定(dìng)位(wèi)與(yǔ)地(dì)图(tú)構建問(wèn)題(tí)。

目前，SLAM 的主(zhǔ)要(yào)應(yìng)用于機(jī)器人(rén)、無人(rén)機(jī)、無人(rén)駕駛、AR、 VR等領域。其(qí)用途包(bāo)括傳感(gǎn)器自(zì)身(shēn)的定(dìng)位(wèi)，以(yǐ)及(jí)後(hòu)續的路(lù)径規劃(huà)、運動(dòng)性(xìng)能(néng)、场(chǎng)景理(lǐ)解(jiě)。

避障是(shì)指移動(dòng)機(jī)器人(rén)根(gēn)據(jù)采集的障礙物(wù)的狀态信(xìn)息，在(zài)行走(zǒu)过(guò)程中(zhōng)通(tòng)过(guò)傳感(gǎn)器感(gǎn)知到(dào)妨礙其(qí)通(tòng)行的静(jìng)态和(hé)動(dòng)态物(wù)體(tǐ)时(shí)，按照一(yī)定(dìng)的方(fāng)法(fǎ)進(jìn)行有(yǒu)效地(dì)避障，最(zuì)後(hòu)达(dá)到(dào)目标(biāo)點(diǎn)，避障是(shì)機(jī)器人(rén)自(zì)主(zhǔ)導航的基礎，而(ér)环(huán)境感(gǎn)知是(shì)避障實(shí)現(xiàn)的前提(tí)。避障使用的傳感(gǎn)器主(zhǔ)要(yào)有(yǒu)超聲傳感(gǎn)器、視覺傳感(gǎn)器、红外(wài)傳感(gǎn)器、激光(guāng)傳感(gǎn)器等。

遺傳算法(fǎ)（genetic algorithm ，簡稱GA ）是(shì)計(jì)算數學(xué)中(zhōng)用于解(jiě)決最(zuì)佳化(huà)的搜索算法(fǎ)，是(shì)進(jìn)化(huà)算法(fǎ)的一(yī)种。遺傳算法(fǎ)的主(zhǔ)要(yào)优點(diǎn)是(shì)：采用群(qún)體(tǐ)方(fāng)式对(duì)目标(biāo)函(hán)數空(kōng)間(jiān)進(jìn)行多(duō)線(xiàn)索的並(bìng)行搜索，不(bù)会(huì)陷入(rù)局(jú)部(bù)极(jí)小點(diǎn)；只(zhī)需要(yào)可行解(jiě)目标(biāo)函(hán)數的值，而(ér)不(bù)需要(yào)其(qí)他(tā)信(xìn)息，对(duì)目标(biāo)函(hán)數的連(lián)續性(xìng)、可微性(xìng)沒(méi)有(yǒu)要(yào)求，使用方(fāng)便；解(jiě)的選擇和(hé)産生(shēng)用概率方(fāng)式，因(yīn)此(cǐ)具有(yǒu)較強(qiáng)的适應(yìng)能(néng)力。

神經(jīng)网(wǎng)絡（neural network，縮写(xiě)NN），是(shì)一(yī)种模仿生(shēng)物(wù)神經(jīng)网(wǎng)絡的結構和(hé)功能(néng)的數學(xué)模型或(huò)計(jì)算模型。基于動(dòng)态神經(jīng)网(wǎng)絡的機(jī)器人(rén)避障算法(fǎ)，動(dòng)态神經(jīng)网(wǎng)絡可以(yǐ)根(gēn)據(jù)機(jī)器人(rén)环(huán)境狀态的複雜程度(dù)自(zì)動(dòng)地(dì)調整其(qí)結構，實(shí)时(shí)地(dì)實(shí)現(xiàn)機(jī)器人(rén)的狀态與(yǔ)其(qí)避障動(dòng)作(zuò)之(zhī)間(jiān)的映射關(guān)系(xì)，能(néng)有(yǒu)效地(dì)减輕(qīng)機(jī)器人(rén)的運算壓力。

模糊控制（fuzzy control）是(shì)一(yī)類(lèi)應(yìng)用模糊集合理(lǐ)論的控制方(fāng)法(fǎ)，通(tòng)过(guò)人(rén)的經(jīng)验(yàn)和(hé)決策進(jìn)行相應(yìng)的模糊逻輯推理(lǐ)，並(bìng)且(qiě)用具有(yǒu)模糊性(xìng)的语言来(lái)描述整个(gè)时(shí)變(biàn)的控制过(guò)程。对(duì)于移動(dòng)機(jī)器人(rén)避障用經(jīng)典控制理(lǐ)論建立起(qǐ)的數學(xué)模型将会(huì)非(fēi)常粗(cū)糙，而(ér)模糊控制则把經(jīng)典控制中(zhōng)被(bèi)簡化(huà)的部(bù)分也(yě)綜合起(qǐ)来(lái)加以(yǐ)考慮。