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，有各种高科技设备和系统。工厂内，也有许多智能化搬运设备在不同工位之间进行物料的转运作业，常见的有连续搬运设备如输送机等，以及非连续性的离散搬运设备，如柔性无轨搬运类设备和有轨道搬运设备。

首先，我们不讨论高级别的人工智能技术，而是要总结那些在宣传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。这可以看做是这些移动机械手臂或车辆自主操作能力的一个基础步骤。

自动搬运任务需要知道当前任务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，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，最熟悉的是全球定位系统GPS。

GPS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。比如东经45°，北纬32°，海拔1000米，这三个数据组合对应了地球上唯一的一处地点。而输入这些数据给计算机后，它就能指引汽车找到这个实际地点。在百度地图里，每个名字背后都对应着一个这样的经纬度信息，我们并不擅长记忆这些数据，而是给每个地点起一个名字，比如景点名、公园名、小区名、商场名。但当我们查询时输入地面名称后，计算机会首先将地名转换成经纬度再去对应到地图上的实际地点。

GPS提供的是连续且全面的所有物理世界位置点定位。而在仓储物流中心，大部分情况下，搬运设备只在固定的几个地方之间来回运行，如堆垛机仅限于前后方向上的固定库端站台以及货架层列排法定义好的每层货架与每列货架相交之处，不会无效作业于没有货格或者未指定区域间空白区域内。

这样一种有限离散性定位通常通过为所有作业位置设置固定的编号来实现。如果这些位置遵循一定规律，那么根据这些规律定义即可，比如按照（2,3,4）即为第2层第3列第4排所示。这是一个固定且唯一的地址，如果计算机将此发送至自动化搬运设备，那么该部件就会准确知道哪个具体地址被指代。这就是寻址问题解决后的下一步目标——实时确定自身当前所在地，即精确定位问题解决方案设计过程中的关键环节之一。

关于叉车这种运动装备，它虽然被认为最不可能具备智能特质，但从另一个角度看，其本身就是非常聪明的一种移动工具，因为它依赖于人类驾驶员才能有效工作，而人脑则是目前已知宇宙中最复杂而独特的大脑结构之一。当叉车接收新的任务时，它需要分析判断其目的地址，并与当前所在地比较以决定前进还是退缩，同时保持不断调整以保证最终准确抵达目的地。在整个过程中，是人类驾驶员使用视觉感官观察周围环境，将叉车当前状态作为输入，然后利用自己的巨大的“算力”——大脑思维处理这一过程；同时，他的手脚作为执行机构，将大脑发出的命令传递至身体各部件，以控制叉车前进或逆向运动直至达到目的地。此刻，在这整体工程中，小小的人类超级电脑---人的头脑承担着寻找并判断叉车位于何处及其前往何方路径这一完整程序代码执行者角色，使得整个过程既精密又灵活。

AGV（自动导引小型载重汽车）是一种柔性强，可以轻松应用于各种不同的制造业生产线和配送中心环境。它们采用几种不同的导航技术，其中包括：

磁导引

最初AGV基于磁导引技术进行操作，只需沿着预设路线布置磁条或在地面埋入磁钉。一旦安装好，这些AGV只能沿着预设磁条运行，因为它们携带了磁感应器，并随时间不断监测感应值，从而调整自身角度以保持正途行进。如果AGV已经知道它是在某条路线上行走，而且通过编码器连接到轮子了解其距离变化，就可以确定它正在哪里，并据此决定继续前进或停止。

激光导航

由于原始磁导引方式限制了AGV的灵活性，一旦配置完毕便难以改变路线，因此现在更常用的激光导航出现了。在激光类型的小型载重汽车应用范围内，只需简单安装反射板即可完成部署工作。一台旋转式激光扫描仪持续360度扫描周围环境，当激光束打击事先标记好的反射板时，便可以检测出距离变动，从而通过复杂算法确定现实中的真实坐标。

二维码定位

亚马逊配送中心广泛采纳Kiva Robot，由于是惯性导航加二维码识别结合使用，他们能够正确运行在大量商品存放场所内部。Kiva Robot依靠事先贴附二维码标签覆盖整个室内空间形成矩阵网络，每块二维码包含唯一编码表示其具体坐标。

当Kiva Robot经过特殊摄像头捕捉到的二维码图像时，该图像包含边缘细节用于微调Robot行走方向，以确保他们准确进入指定区域并避免偏差。此方法简洁直接易管理，同时提高了Robot性能稳健性，为快速响应需求提供保障策略支持基础设施改造增加新产品/服务供给链提升客户满意率降低成本提高效率促使企业创新竞争力增强

以上描述主要集中讲述了一些现代工业领域广泛应用但又具有不同特色的自动化精密控制方法与技巧，对现代工业现场管理策略影响深远，还涉及到了硬件选择与软件设计原则以及如何最大限量优化资源配置提升整体生产效率探索未来发展趋势展望更广阔天际