最近这两年里，身边越来越多的人谈论人工智能。仓储物流行业也越来越多地提及智能仓储和智慧物流。在网上流传的各大电商仓储物流中心的宣传视频中，展示了各种先进的技术设备和系统。而在工厂中，也有许多智能化搬运设备在不同工位之间进行物料转运作业，包括连续搬运设备如输送机以及离散搬运设备如柔性无轨搬运类设备和有轨道搬运设备。

首先，我们不讨论高级的人工智能技术，而是总结这些视频中的各种搬运设备如何实现自己行走到正确位置并完成存取货物的功能。这可以看作是搬运设备的第一步智能。自动搬運任务需要知道当前任务起始地址和终点地址。计算机系统需要识别物理世界中的具体位置地址，这就需要将位置信息转换成计算机可读懂的数字信息。对于位置信息数字化，最常见的是全球定位系统GPS。

GPS系统能够将地球上的任何一处位置分解成唯一数据组合：经度、纬度、海拔高度。例如东经45°、北纬32°、海拔1000米，就对应了地球上唯一的一处地点。当我们输入这三个数据组合时，计算机可以指引汽车到达该地点。在百度地图中，每个地名背后都对应着一个经纬度信息，我们不擅长记忆这些数据组合，但每次查询时输入后，计算机仍然首先要将地名转换成经纬度数据再去对应到实际地点。

GPS提供的是连续全面的定位，可以精确定位整个物理世界上的任意一点。而在仓储物流中心，大部分情况下，搬運設備只需在固定的几个位置之间进行移动，比如堆垛機仅在前后方向上只有固定的库端站台位置，以及前后每列货架的固定层；堆垛機仅在上下方向上，有固定的每层货架位置，不管堆垛機對應到的貨架有多少列多少層，只會在每個貨格處進行作業，而不会無效工作于没有货格或者非货格间距处。

这样的定位定义就是有限离散性的定位。通常会给所有作业位置设置固定的编号，如果这些位置遵循一定规律，那么就可以参考这些规律，比如根据排列规则确定货架中的某个具体区域。如果计算机将这个数据组合发送给自动化搬運設備，那麼這個設備就能准确知道这个數據組合指的是哪個地方。

接下来解决的问题就是实时知道自己当前所在地，即寻址问题。在任何有厂内物流工作的地方，都会看到叉车这种设备有人说叉车是最不聪明最机械化的工具其实从另外一个角度看，它们是最聪明的移动系统，因为叉车必须由人类操作员驾驶才能执行任务，并且操作员分析并判断即将要做出的移除任务起点与终点的地理坐标。当驾驶员得知目的地址之后，他/她会判断叉车当前位于何方，如果目的地址位于前方，则超前行驶；如果目的地址位于后方，则朝向相反方向行驶。此外，在整个过程中，驾驶员不断判断叉車当前與目的之間距離直至达到目的地。在此过程中，对於叉車目前所處之地點與目標之間關係判斷，是由人腦——驅動員來完成的一项复杂工程。一旦驅動員通过视觉传感器（眼睛）获取现有的空间信息，将其传递给大脑进行实时分析，并通过手臂与脚（控制机构）作为执行者，将命令发送回控制机构，以便调整方向或速度直至达到目标地点。

AGV自動導引小車則是一種柔性移動系統，它們能夠輕鬆部署於廠內或配送中心內，由於AGV採用了一些特殊技術來確保其準確移動，如磁导引技術、激光导航技術、二维码定位等等：

磁导引

最初使用磁导引技术开发出来的小型载重式自动交通工具依赖于沿着预设路径放置磁条或在地面安装磁钉。AGV装备有磁感应器，当它靠近路线上的磁条就会产生感应信号，从而保持AGV一直沿着预设路径行走。这解决了第一个问题，即确保AGV沿着特定的路径移动。不过，要确定AGV目前正位於這條路線上的那一個特定點，一般還會使用编码器來追蹤距离，這樣一來，就能確立AGV現在正處於哪裡。

激光导航

随着技术发展，现在广泛应用于其他类型载重式自动交通工具，如叉车小型载重自主导航汽车（LGVs）。它们使用激光扫描仪扫描周围环境，然后与事先安装好的激光反射板交互以获得精确距离。这使得它们能够准确了解自身相对于环境的地理坐标，并据此决定最佳路线。

二维码定位

亚马逊配送中心采用Kiva robot，它们利用惯性导航和二维码阅读来确保他们能够快速、高效找到正确的地理坐标。此方法涉及事先贴附二维码标签到墙壁或其他稳定结构，然后Kiva robots通过摄像头识别并解释二维码内容，以确定自己的具体物理状态，从而指导它们前往正确的地点执行订单拣选任务。

最后值得注意的是，还有一种常见但略显老旧的手动认址传感器用于水平轨道上的高速堆高机，这种方法允许堆高机会根据经过特定认址片触发信号以确定其水平运动期间正在访问哪个栈区，使得它能够精准把握整体库存管理过程中的关键节点，并保证材料有效无误地被输送至指定区域，同时避免错误操作导致产品损坏的情况发生。但这种方式虽然简单直接，却依然非常有效强大的辅助工具，为现代工业生产带来了巨大的效益提升效果之一。