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。在工厂里，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，常见的有连续搬运设备如输送带等，以及非连续性的离散搬运设备，如柔性无轨搬运类设备、有轨道搬运设备。

这里不谈高级的人工智能技术，而是总结一下这些视频中的各种搬运设备如何实现自身行走到正确位置并完成存取货物任务。这可以看做是搬运设备的第一步智能。自动搬运任务首先需要知道当前任务的起始地址和终点地址。计算机系统必须能够识别物理世界中存在的具体位置信息，这就需要将位置信息数字化。一种熟悉的手段是在全球定位系统GPS中，将地球上的任何一处位置信息分解成唯一数据组合：经度、纬度、海拔高度。

在百度地图中，每个地名对应着一个经纬度数据组合，而我们输入的地名会被计算机系统转换成经纬度后，再映射到地图上的实际位置。GPS提供的是连续全面的位置数据，可以定位地球上任意一点。而在仓储物流中心，大部分情况下，搬運設備只在固定的几个位置間來回運輸，比如堆垛機只在前后方向上有固定的库端站台位置，以及每层货架的固定列排；堆垛機只能在上下方向上只有固定的每层货架的固定列排。不管堆垛機对应的是哪些货格，只会停留于每个货格之处工作，不会停留于没有货格或间隙之處無效作業。

这样的有限离散性的定位通常是给所有作业地点设置固定的编号。如果这些地点遵循一定规律，那么这些规律可以作为定义它们的地方标识，比如按照层次排列来定义，比如（2,3,4）即为第二层第三列第四排的一个特定地方。而这个地方是固定且唯一，如果计算机将这个数据组合发送给自动化搬運設備，那麼這個設備就能準確知道這個數據組合所指的是那個地方。确定了这样的准确地点，那麼移動至該點就是實時尋址問題的一部分。

人肉定位技術

任何有内外部物流活动发生的地方，都可能见到叉车这种机械手臂式移动装备。有人说叉车是最不聪明，最机械化的手臂。但从另一个角度看，叉车其实是一种极其聪明而灵活的手臂，因为它依赖人类驾驶员才能有效执行任务。而驾驶员根据接到的指令分析并判断即将要进行的事务起点与终点。在知晓目标地点之后，驾驶员首先判断叉車當下的状态与目的地址之间关系，如果目的地址位于前方，则驾驶员超前驾驶；如果目的地址位于后方，则驾驶员朝后开启。此时，在整个过程中，不断调整叉車当前與目標點間距直至达到終端點。在此过程中，对於寻找目的地点的问题解决，是由人类的大脑——驱动器实时处理与分析，以指导操作手腕以控制运动方向以及速度直至达到最终目标。

AGV自動導引小車定位

由于AGV具有柔性，可以轻松应用于厂內配送中心等场景目前国内各行业企业都采用AGV系統進行應用。大多数AGV导航方法包括但不限於以下几种：

磁导引

早期AGV基于磁导引技术运行，它们需要预先沿着路线布置磁条或者在地面预埋磁钉。AGV安装有一套磁感应传感器，当沿着磁条运行时，与地面的磁条保持感应，并通过变化检测自己的行走路径。此方式保证了AGV维持一条特定的路线，同时通过编码器记录行走距离，从而精确确定当前所处何处。

激光導引

相比原有的磁导引技术，一旦安装调试完成，就不能改变路线，因此称为“刚性”。随着导航技术发展，现在广泛使用激光扫描仪结合反光板实现更好的灵活性。当激光扫描仪旋转360°扫描时，它捕捉反光板上的激光信号，从而利用复杂算法确定自身真实坐标。

二维码識別

亚马逊配送中心Kiva机器人的成功案例显示了其创新的设计和卓越性能，使得Kiva机器人成为现代仓储管理领域中的典范之一国内也有很多公司研发类似产品并投入实际应用主要集中于电商订单拣选场景Kiva系统需事先贴附二维码标签形成网络矩阵网络，其中每个标签含唯一信息代表整个矩阵网络中的坐标当Kiva机器人经过二维码区域拍照读取二维码图像可获取该区域坐标同时边角特征允许调整角度保证精确抵达目标

以上讨论了目前较为普遍采用的几种自动通勤工具（AMR/ AGVs）的定位策略，但对于许多成熟且传统型别较大的移动装备来说，他们依旧采用不同的策略例如认址传感器配合专门机构以便追踪自己所占据空间范围内移动行为，其独特之处在于他们并不具备自主探索环境能力，他们完全依靠已知的地理参考系，即既有的栅格结构或轨道以供参考从而推算出自己是否已经抵达指定点或继续向哪个方向迈进