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传统制造业企业也开始尝试引入AGV，相对于智能仓储来说，工厂的环境要复杂很多，为了适应市场需求，AGV小车沿着更加自主化的方向发展，主要体现在从“自动导引”到“自主移动”发展，相比于传统AGV，自动移动机器人(SLAM激光AGV)可自主导航，自主定位，无需任何辅助定位设施，使搬运的灵活性、柔性得到很大提升。

智能AGV小车主要通过各种传感器来识别障碍物，如果发现AGV小车识别不了障碍物，很有可能是传感器失效了。我们需要分析传感器失效原因。

原因一：传感器本身的缺陷。比如AGV机器人面前是一块完全透明的玻璃，那么采用红外、激光雷达或视觉的方案，非标AGV，就可能因为这个光线直接穿过玻璃导致检测失败，这时候就需要超声波这样的传感器来进行障碍物的侦测。

原因二：与其他传感器串扰。比如AGV超声波测距，一般需要超声阵列，AGV生产厂家，而阵列之间的传感器如果同时工作的话，会容易互相产生干扰，传感器A发射的光波反射回来被传感器B接收，导致测量结果出现错误，但是如果按照顺序一个个工作，由于AGV超声波传感器采样的周期相对比较长，会减慢整个收集的速度，对实时避障造成影响，这就要求从硬件的结构到算法都必须设计好，尽可能提高采样速度，减少传感器之间的串扰。

原因三：电容兼容性问题。比如智能AGV小车行驶过程中，AGV价格，电机和驱动器在工作过程中会产生电容兼容性的问题，有可能会导致传感器收集出现错误，尤其是模拟的传感器，所以在实现过程中要把电机驱动器等设备、传感器的收集部分，以及电源通信部分保持隔离，保证整个系统能够正常工作。

AGV机器人可以解决制造业哪些痛点?

1)生产力低下：传统拣选和搬运方法速度慢，易出错，AGV，且需要大量人工劳动，已经无法满足当今物流行业客户的需求。

2)效率低下：拣选工人大部分时间都花在了无效行走上，叉车司机的时间大部分都花在了无效行驶上，浪费劳动时间就意味着浪费金钱。

3)人工成本高：劳动力成本不断上升，劳动力市场每年都在变小。重复性高和危险的工作导致员工流失率高，招聘和培训成本也在持续上升。

4)错误率高：传统的拣选和搬运流程过于复杂，容易导致工作人员出错。高错误率带来的成本损失会业务产生长期的不利影响。

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