最近这两年里，关于人工智能的讨论越来越频繁。仓储物流领域也逐渐提到了智能化的概念，网上流传着各种电商仓库的宣传视频，其中展示了各式各样的自动化设备和系统。在工厂中，也出现了许多智能化搬运设备在不同的工作站之间进行物料转移，这些设备包括连续搬运装置，如输送带等，以及非连续性离散搬运装置，如柔性无轨移动装备、有轨道搬运装备。

首先，我们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主到达正确位置并完成存取货物操作。这可以被看作是这些设备的第一步智慧。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。计算机系统要能识别物理世界中存在的一具体位置信息，那就需要将位置信息转换成计算机能理解的数字格式。对于位置信息数字化，最常见的是全球定位系统GPS（Global Positioning System）。

GPS系统能够将地球上的任何地点分解为独一无二的数据组合：经度、纬度、海拔高度。例如，东经45°，北纬32°，海拔1000米，这三个数据组合就对应了地球上唯一的一个地点。而给计算机输入这三个数据组合后，计算机便能指引汽车前往这个在地球上的实际地点。

在百度地图中，每个地名背后其实都对应一个经纬度信息，而我们不擅长记忆这些数据组合，只好用地名替代。但每次查询时输入地名后，计算机仍然首先要将地名转换成经纬度数据，然后再映射到地图上的实际位置。

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位置之间来回移动，比如堆垛机只会停靠于前后的固定库区站台或者货架层与列之间，不会随意进入没有货格或空白区域进行无效作业。

这样的定位方式就是有限离散性的定位。通常是为所有作业位置设立固定的编号，如果这些位置遵循一定规律，那么可以参考这些规律，比如货架中的每个货格按照特定的排列顺序定义，比如（2, 3, 4）即为第二层第三列第四排。而这个位置是固定的且唯一，如果计算机将这个数据组合发送给自动化搬运设备，那么该设备就能够准确知道这个数据组合指向哪个具体地方。

确定好的目标地点之后，对于AGV来说下一步解决的问题就是实时了解自身当前所处的地理坐标，即寻址问题。在任何有内外部物流工作的地方，都会看到叉车这样的机械臂。这类叉车虽然被认为最不具备智慧，但从另一个角度看，它们其实非常聪明，因为它们依赖人类驾驶员才能有效执行任务，而人脑是一种超级精密、高灵活性的处理器，可以分析并判断即将执行的大型重复性或变动性任务起始和终止点，并根据目的地址调整行进方向直至达到目的点。此过程中，无论何时何刻驾驶员必须不断判断叉车当前与目的地址相距多少以及是否已经接近，以至最后到达目的地址，在整个过程中通过视觉传感器提供的地理空间感知能力与人脑处理大规模复杂情境能力共同构成了最强大的导航工具——人的“超级算法”。

AGV则采用了一系列导航技术以保证其可靠运行，其主要技术包括：

磁导引

磁导引作为早期AGV应用之一，它要求沿着预设路线布置磁条或在地面安装磁钉。一旦路径发生改变，就需要重新布置磁条。如果使用的是磁钉，则需重新打入新的磁钉。当AGV行走时，其车身搭载着感应器，将不断检测周围环境中的变化，从而保持其运动方向稳定，同时编码器记录行走距离，为确定目前所处区域提供关键支持。

激光导航

激光导航则允许更灵活设计路线，只需简单安装反光板即可完成部署。一旦激光扫描仪旋转扫描并捕捉反光板发出的信号，便可以通过复杂算法确定自身所处的地理坐标，无需额外设施更改，使得路径规划变得更加简便和快速。

二维码读取

亚马逊配送中心的小型Kiva機器人因其创新思维和卓越表现获得极高评价国内也有多家公司研发类似产品用于电商行业订单拣选场景。在Kiva系統內，每個標籤都代表一個網絡點，並且與其他標籤一起構成了整個網絡矩陣。

當機器人通過這些標籤時，它會讀取並識別二維碼內容，這樣它就能確定自己現在位於哪個網絡點上。此技術結合攝像頭進行實時拍照來辨識圖像中的二維碼邊緣角落，以調整移動方向並確保準確抵達目標點。

最後，我們討論了現今廣泛應用的三種自動導引小車（AGV）的導航方法：基于磁力感應、激光扫描及二维码标签识别。此外，还提出了几种有轨道材料输送机构，如高速堆垛机会采用认址传感器结合轨道机构配合工作，以确保精确到达指定区域；这种类型的移动机械除了依赖于预设路径之外，还利用特殊设计的手段来确认自己的物理状态及其相对于周围环境的地理坐标，从而实现高效率、高准确性的生产过程控制。