無人搬送車（AGV）の主要なテクノロジーには、環境認識、位置特定とナビゲーション、経路計画、動作制御、複数車両のスケジュール設定など、いくつかの分野が含まれています。{0}{1}これらが集合的に自律走行機能と実用的なエンジニアリング パフォーマンスを支えています。
環境認識テクノロジーは、AGV の自律性の基盤として機能します。 LiDAR、カメラ、超音波センサーなどのデバイスを利用して周囲に関する情報を収集し、障害物、通路の境界、動的ターゲットを特定して評価します。マルチセンサー融合手法により、この認識の精度と堅牢性が向上し、複雑な産業環境内での AGV の安定した動作が可能になります。
ローカリゼーションとナビゲーションは AGV の中核テクノロジーであり、磁気、QR コード、LiDAR、ビジュアル ナビゲーションなどの一般的な方法が使用されます。特に、LiDAR- ベースの同時位置特定とマッピング (SLAM) が広く適用されています。これにより、未知の環境や半構造化された環境でもリアルタイムの位置特定と地図の更新が可能になり、経路計画の信頼できる基盤が提供されます。-
経路計画とモーション制御テクノロジーは、AGV の運用効率と安全性を決定します。経路計画アルゴリズムは、出発地から目的地までの最適なルートを計算し、運用中の環境変化に応じて経路を動的に調整します。モーション コントロールは、これらの計画されたルートを特定の速度と方向のコマンドに変換し、車両が移動タスクをスムーズかつ正確に実行できるようにします。
最新の AGV システムでは、複数車両の協調スケジューリングも重要です。{0}大規模な倉庫保管システムや生産システムでは、輸送タスクを完了するために複数の AGV が連携する必要があります。スケジューリング システムは、タスクの割り当て、パス調整、競合回避を管理して、全体的な運用効率を高めます。人工知能と通信技術の進歩により、AGV システムは、より優れたインテリジェンスと群衆ベースの運用に向けて徐々に進化しています。{4}}
