在过去的两年里，人工智能（AI）已经成为人们讨论的话题之一。尤其是在仓储物流领域，越来越多的人谈论着智能仓储和智慧物流。网络上广泛传播的视频展示了各大电商仓库中的先进技术和系统。在工厂中，也出现了许多自动化搬运设备，它们在不同的工作站之间进行物料的转移，这些设备包括连续搬运设备，如各种输送带等，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，让我们不谈高级的人工智能技术，而是总结一下这些视频中展示的各种搬运设备如何实现自主到达正确位置并完成货物存取。这可以被视为这些移动装备的第一步智能化。自动化搬运任务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地理位置信息，并将其转换成计算机可理解的数字形式。在此过程中，最常见的是使用全球定位系统（GPS）。

GPS可以将地球上的任何地点分解成独一无二的数据组合：经度、纬度和海拔高度。例如，东经45°、北纬32°、海拔1000米这样的三个数据组合对应地球上的一个唯一位置。一旦输入这些数据组合到计算机系统中，它就能指引汽车前往该地理位置。在百度地图上，每个地名背后都对应着具体的地理坐标，而用户不擅长记忆这类数据，因此通常会给每个地点命名，比如景点名称、公园名称、小区名称或商场名称。但每次查询时，我们仍需输入实际位置，以便计算机系统将其转换回精确的地理坐标。

在实践中，大部分情况下，自动化装备仅在有限数量固定的位置间进行移动，比如堆垛机只在前后方向上的几个固定库端站台以及货架层列之间行驶；堆垛机也只在上下方向上操作于每层货架定位，不会无效作业于没有货格或非货格区域。

因此，这种定位方式属于有限离散性的定位模式，一般通过给所有作业位置赋予固定的编号，并参考一定规律来定义。如果是按照层列排法则定义，那么某个特定数据组合代表第2层第3列第4排。而这个位置既固定又唯一，如果计算机会将这个数字发送至自动化装备，那么该装备就能准确判断哪个地方正在提及。此后的寻址问题就是要解决AGV当前所处具体地点，即寻址定位问题。

叉车作为一种最基础但又最复杂的人力驱动式移动装备，其操作涉及多方面智能处理，其中包括空间认知与分析能力、高级决策能力，以及执行技能等叉车司机接收到新的任务指令后，要分析并判断即将进行的一系列操作，从起始点出发至目的地址需要做什么样的调整，同时司机会不断更新自身与目的地址之间关系直至达到目的地址，在整个过程中，不断调整自己的行为以适应环境变化，是一种极致的人脑表现出的超级智能性能

AGV采用激光导航技术，可以轻松部署在工业制造现场及其配送中心内目前国内许多企业已经开始采纳这种技术由于AGV具有柔性，可以灵活改变路线配置而不会受到传统磁导引制限激光导航依赖于安装在地面上的反射板当AGV运行时，其旋转扫描激光探测器会扫描周围环境并检测反射板是否被激光照射如果至少有三四块反射板同时被激光照射，则通过复杂算法确定AGV当前所处精确地点

最后，无论何种类型移动装备，都必须具有一套有效且可靠的情报获取方式，以便它们能够准确找到自己想要访问的地方。这可能涉及利用预先布置好的参考点或者感应器来确定自身相对于某个参照系（比如整体设施结构）的相对运动状态从而推算出自身绝对空间状态另外还有一些更高级别的情报获取方法，比如使用摄像头识别特征点或者使用雷达/声波探测器捕捉周围环境，但这些方法通常更加昂贵且难以维护因此，在现实应用场景中，更常见的是采用简洁直接且成本较低的情报获取方案