最近这两年里，越来越多的人在讨论人工智能。仓储物流行业也越来越多地谈到智能仓储、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。在工厂里，也有很多智能化搬运设备在不同工位之间进行物料转运作业，常见的是连续搬运设备如输送机等，以及离散搬运设备，如柔性无轨搬运类设备、有轨道搬運設備。

首先，不是高级的人工智能技术，而是简单但重要的一步——将这些自动化搬运任务中的起始地址和终点地址输入计算机系统。这就需要将位置信息数字化，这个过程大家最熟悉的是全球定位系统GPS。GPS可以将地球上的任何位置分解成唯一数据组合：经度、纬度、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位置。

在百度地图中，每个地点都对应着一个这样的经纬度信息，而我们不擅长记忆这些数据，只能给每个地点起一个名字。但每次查询时，我们输入的地名后，计算机仍然要将地名转换成经纬度数据，然后再去对应到地图中的实际位置。

GPS提供了连续全面的定位能力，但是在仓储物流中心，大部分情况下，搬运设备只是在几个固定的位置之间移动，比如堆垛机只会在前后方向上有固定的库端站台位置，在上下方向上只有固定的每层货架的位置。不管堆垛机面向哪些货架，它只会运行于有效货格处而不会无效行驶。

这样的有限离散性定位可以通过给所有作业位置设置固定的编号来完成。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层列排法定义，比如（2,3,4）即为第二层第三列第四排。而这个位置固定且唯一，如果计算机会把这个数据组合发送给自动化搬运设备，那么该设备就能准确知道这个数据组合指的是哪个地方。

解决的问题就是实时知道自己当前所在地，即寻址定位问题。在叉车这种人肉定位技术中，由于叉车需要人的驾驶才能执行任务，所以它其实是一种非常复杂的人脑操作。驾驶员接收到指令后分析判断即将做出的任务起点和终点，并判断叉车当前与目的地址关系；如果目的地址位于前方，就超前驾驶；如果位于后方，就朝后驾驶；同时不断判断当前与目的距离直至达到目的地。在这里叉车的寻址也是由人脑完成，同时眼睛作为视觉传感器，将当前信息传递给人脑进行分析；手脚作为执行机构，将人脑命令转变为控制动作直至达到目标。

AGV自动导引小车则采用不同的方法，如磁导引、激光导航、二维码标签等方式。一旦安装调试完毕，磁导引AGV只能沿着固定的磁条运行，如果增加新的工作站或者改变路线，则需重新安装磁条或打入新地点。此外，还有一种激光导航技术，可以简单安装反光板便可完成部署工作。AGV通过旋转扫描仪检测周围环境并结合反光板产生的信号来确定其精确行走路径。此外，还有一种二维码标签用于Kiva机器人的惯性导航和二维码识别，以此确保正确运行在地面贴附二维码标签形成矩阵网，每张标签代表坐标信息，当Kiva机器经过读取二维码时，便能确定自身所处何方以及调整角度以保证精确运动。

对于有轨道非柔性的设备，如立体库里的高速堆垛机，其水平方向使用认址传感器配合轨道上的机构，当堆垛機通過這些机构時傳感器會發生信號變化，這樣從起始點開始運行隨著傳感器變化數量來知曉當前的軌道區域範圍內，並確保準確存取貨品及輸送機間移動之處與庫端進出庫輸送機之間進行準確運動。