一、核心技术架构
1. 硬件系统
执行机构：包括机械臂、夹爪、真空吸盘等，支持回转型或平动型操作，可适配托盘、料箱等多种载具。
导航技术：激光SLAM（±10mm精度）、视觉导航、二维码导航等，实现自主路径规划与避障。
驱动系统：液压或电动驱动，载重覆盖1吨至80吨，满足轻载、中载、重载场景需求。
2. 软件系统
调度平台：通过Fleet Manager实现多机协同、任务分配及实时路径优化，响应速度提升50%。
控制算法：基于规则驱动和机器学习，支持流程自动化模型生成与动态调整。
数据集成：与WMS/MES/ERP系统对接，实现物料追踪和全流程数字化管理。
二、典型应用场景
1. 制造业
汽车零部件厂通过AGV系统实现跨车间转运，搬运效率提升40%，人力成本降低58%。
新能源行业采用80吨级双车联动AGV，搬运效率超传统吊装3倍。
2. 仓储物流
二维码导航AGV分拣效率达人工3-4倍，支持24小时无人化作业。
分布式仓储模式下，搬马机器人实现物料跨厂区全天候转运。
3. 特殊环境
冷链物流中AGV在低温环境稳定运行，满足医药行业GMP洁净要求。
矿山场景通过无人运输系统实现采运全流程自动化，安全性显著提升。
三、选型与实施建议
1. 关键指标
载重能力（如1-5吨轻载型）、导航精度（±10mm）、IP防护等级（如IP54防水）。
系统兼容性（开放API接口）和成本回报周期（通常12-18个月）。
2. 成功案例
某化纤企业部署夹抱式无人叉车，库容提升50%，节省21名叉车司机。
轮胎厂通过重型AGV实现高位存取，出入库信息准确率达100%。
四、未来趋势
AI与RPA技术融合，推动搬运机器人向“自主决策”演进，例如通过千帆大模型平台实现低代码开发与远程监控。
