AGV控制方式是如何选择的

方式为小车路径设置通过计算机控制软件完成。Manul control控制方式为通过小车上的键盘和显示屏完成路径设置，控制小车运行。

AGV控制方式的选择是一个综合考虑技术、应用场景、成本和未来扩展性等多方面因素的复杂过程。没有绝对的“最佳”方式，只有针对特定项目“最适合”的方案。 主要考虑因素和决策逻辑如下：

导航/导引方式 (Navigation/Guidance System) - 决定AGV如何“知道”在哪和去哪：
- 磁条导引：
  - 优点： 技术成熟、成本低、路径固定可靠、部署相对简单、抗环境光干扰强。
  - 缺点： 路径固定不灵活、变更需要重新铺设磁条、磁条易磨损或被覆盖、美观性差、不适合复杂路径或交叉口。
  - 适用场景： 路径简单、固定、变更少、对成本敏感、环境干扰小（如车间地面干净平整）的场合。如仓库中长距离固定路径的托盘搬运。
- 二维码导引：
  - 优点： 路径变更相对灵活（只需更换或增加地面二维码）、定位精度高、通信可靠（通过二维码可传递信息）、成本适中。
  - 缺点： 需铺设大量二维码标签、标签需定期维护清洁、路径变更需重新贴码、路径规划依赖标签密度和位置、美观性稍差。
  - 适用场景： 路径较固定但可能有少量分支变更、对定位精度要求较高、环境相对清洁稳定的场合。如离散制造业的物料配送。
- 激光SLAM导航 (自然导航)：
  - 优点： 无需铺设任何地面标志、路径变更极为灵活（软件设定）、适应复杂动态环境能力强、美观整洁、可实现高柔性化物流。
  - 缺点： 初期投入成本高（传感器和软件）、对环境地图构建要求高、对未知移动障碍物处理算法要求高、在特征稀少环境（如空旷仓库、长直通道）稳定性可能受影响。
  - 适用场景： 环境复杂多变、路径需要经常调整、追求高度柔性自动化、预算充足、环境特征点较丰富的场合（如货架、柱子多）。如电商分拣中心、柔性生产线配送。
- 视觉SLAM导航：
  - 优点： 类似激光SLAM的优点（免铺设、灵活）、利用摄像头成本可能相对较低、能获取更丰富的环境信息（颜色、纹理）。
  - 缺点： 对光照变化非常敏感（过亮/过暗/阴影/反光）、对环境中移动物体敏感、计算复杂度高、实时性和精度受算法和硬件影响较大。
  - 适用场景： 在光照稳定可控、环境纹理特征丰富的场合尝试替代激光SLAM以降低成本。技术仍在快速发展中。
- 惯性导航 (通常与其它方式结合)：
  - 优点： 不依赖外部信号、短期精度尚可。
  - 缺点： 误差随时间累积（“漂移”）、需频繁校准或与其他导航方式组合使用才能满足精度要求。
  - 适用场景： 一般不单独使用，常作为激光SLAM或视觉SLAM的补充（组合导航），在环境特征暂时缺失时提供短时定位。
- 其他：
  - UWB/蓝牙AOA定位： 适合需要高精度绝对定位但无需固定轨迹的应用，如叉车AGV的灵活存取货，成本较高。
  - 线缆埋地式： 老技术，成本高难维护，基本被淘汰。
交通管理系统 (Traffic Control System) - 决定多台AGV如何“协同”运行：
- 集中式控制：
  - 特点： 中央服务器（调度系统）统一接受任务、规划路径、管理交通、下达指令给所有AGV。AGV自身“大脑”相对简单。
  - 优点： 全局优化能力强（路径、交通、任务分配）、易于扩展系统规模、复杂任务调度能力强。
  - 缺点： 对中央服务器性能和网络稳定性依赖极高（单点故障风险）、算法复杂、大型系统部署调试周期可能较长、跨区域协同需高速稳定网络。
  - 适用场景： AGV数量多（几十上百台）、路径复杂交叉多、任务动态性强、需要高度协同优化的场合。如大型物流中心、复杂装配车间。
- 分布式控制：
  - 特点： AGV自身“大脑”复杂强大，能够根据任务自主规划路径、协商避让（如采用区域预约、信息素法等）。中央系统只负责任务分发和状态监控。
  - 优点： 抗单点故障能力强（局部问题影响小）、扩展灵活（AGV即插即用）、对中央依赖低、通信带宽要求相对较低。
  - 缺点： 全局优化相对困难、个体决策可能导致局部最优而非全局最优、大规模系统的协调效率管理挑战大、AGV单体成本较高。
  - 适用场景： AGV数量中等（十几到几十台）、环境结构性强（如网格地图）、需要高度自主性和韧性、通信带宽受限的场合。如离散的车间内部运输。
- 混合式控制：
  - 特点： 结合集中式和分布式的优点。通常中央系统处理任务分配和宏观路径规划，AGV在局部区域自主导航和避障协调。
  - 适用场景： 是目前最主流的方式，平衡了优化能力和系统韧性，适用场景广泛。
调度任务规划算法 (Dispatching & Scheduling Algorithm) - 决定“哪个任务分配给谁，怎么走”：
- 考虑因素： AGV数量、任务类型（搬运、装配）、任务到达频率、优先级、约束（装载时间、电池续航）、路径优化目标（最短时间、最短路径、最少能耗）。这需要专业的调度软件和算法支持（如基于规则、智能优化算法等）。
通信方式 (Communication)：
- Wi-Fi (WLAN)：
  - 优点： 部署灵活方便、成本低、通用性强。
  - 缺点： 带宽和稳定性受干扰影响大（金属环境、同频干扰）、漫游切换时延可能导致通信中断、大规模系统负载重时性能下降。
  - 适用场景： 中小规模AGV系统、对通信实时性要求不极端苛刻的场合。需精心规划AP布局。
- 工业以太网/有线：
  - 优点： 带宽高、实时性好、稳定可靠、抗干扰能力强。
  - 缺点： 部署灵活性差（需布线）、成本高。
  - 适用场景： 固定充电/对接站等特定点的通信（如非车载自动充电）。
- 5G/LTE：
  - 优点： 高带宽、低延迟（尤其5G）、广覆盖、抗干扰能力强（需专用频段）。
  - 缺点： 目前部署成本较高、覆盖连续性需保障（尤其是室内）、终端模组成本相对高。
  - 适用场景： 对超低延迟、超高带宽有需求的移动应用（如远程高清监控、大批量数据回传）、或Wi-Fi难以覆盖的复杂/移动/大范围场景（如港口、大型场站）。是未来方向。
- 专用无线协议：
  - 如DECT、LoRa、Zigbee等，适用于特定低数据率、长距离、低功耗场景，在AGV主流应用中较少见。

核心选择逻辑（简化流程）：

明确核心需求： 这是基础！考虑：
- 场地大小、布局复杂度（通道宽度、交叉口数量、斜坡等）？
- 需要AGV完成什么任务？物料类型、负载、搬运频率、节拍要求？
- 路径是否固定？变更频次？（决定导引方式的灵活性）
- AGV规模？（台数直接影响交通管理方式）
- 预算限制？（激光SLAM > 二维码 > 磁条）
- 环境干扰？（电磁、光照、地面条件等）
- 未来发展？扩展性、柔性要求？
初步筛选导航方式：
- 固定路径、低成本选磁条或二维码（看精度和变更频次）。
- 路径复杂多变、高柔性、预算充足选激光SLAM。
- 特征点丰富、光照可控、追求成本优化的尝试视觉SLAM（需谨慎评估稳定性）。
确定交通管理模式：
- AGV较多（如>20台）、路径复杂交叉密集、需要高级优化选集中式为主。
- AGV中等（如<20台）、布局分区明确、要求系统韧性选分布式。
- 目前混合式是主流，大部分方案都倾向于结合两者优势。
选择通信方式：
- Wi-Fi是当前最常用的，需规划好AP。
- 对通信延迟和可靠性要求极高（如需要同步协作）、预算充足且覆盖好可考虑5G。
- 特定固定点通信可考虑有线。
考虑调度能力： 评估调度软件的功能和算法是否能满足任务规划、路径优化、充电管理、异常处理等需求。
供应商能力和项目经验： AGV是复杂的系统工程，选择有成功应用案例、支持能力强、解决方案成熟的供应商至关重要。