不同技术路线下的定位精度
激光SLAM导航：搭载自主研发的无轨化激光SLAM导航系统，通过高精度激光雷达与多传感器融合技术，实时构建动态环境地图，基础重复定位精度达±5mm，即便在复杂车间或动态障碍物干扰下，仍能稳定锁定目标点位。
视觉导航：利用车载摄像头采集运行环境的图像信息，与预先存储的地图图像进行匹配来导航。采用先进的深度学习算法，能够更精准地识别环境中的标志物，定位精度较高。例如在仓储物流场景中，定期清洁摄像头和优化仓库照明系统后，视觉导航AGV对货架的定位精度明显提高。
二维码导航：在地面上贴二维码，AGV通过摄像头扫描二维码来获取位置信息，并根据预设路径行驶。二维码可以储存丰富的信息，AGV能够精确定位到厘米级，定位误差不到5mm。
磁导航：在地面铺设磁条，AGV通过传感器感应，走位精准，适合高精度场景。不过其灵活性差，一旦磁条铺设完毕，AGV就只能沿着固定的轨道跑，不能随意更改路线。
RTK+GPS定位：RTK（实时动态差分技术）是一种超高精度的GPS定位技术，误差可以控制在2厘米以内，适用于户外作业的AGV。
UWB超宽带定位：室内定位精度高，可达10厘米以内，不受光线、障碍物影响，比WiFi、蓝牙更稳定，可以穿透墙壁，适用于复杂环境。
影响定位精度的因素
光线干扰：强烈的光线直射激光传感器，如太阳光或强光照射，可能会干扰激光的接收和反射，导致测量误差，影响定位精度。例如在有大面积窗户且阳光直射的厂房内，若AGV电动平车在该区域运行，可能会出现定位偏差。
反射物特性：运行环境中的反射物的材质、形状和表面平整度等会影响激光的反射效果。如光滑的金属表面可能会使激光过度反射，而粗糙或吸光性强的表面则可能导致反射信号弱，从而影响定位精度。
障碍物遮挡：运行路径上突然出现的障碍物遮挡了激光的传播路径，会使AGV无法获取完整的环境信息，造成定位错误。
灰尘和烟雾：环境中的灰尘、烟雾等颗粒物质会散射激光，降低激光信号的强度和准确性，进而影响定位。在一些粉尘较多的车间，如铸造车间等，AGV的定位精度可能会因粉尘干扰而下降。
激光传感器精度：传感器本身的精度和质量是决定定位精度的关键因素之一。低质量或精度不高的传感器可能无法准确测量激光的飞行时间和角度，从而导致定位误差。
机械结构稳定性：AGV的机械部件，如车轮、车架等的结构稳定性和装配精度会影响车辆的行驶稳定性和姿态控制。如果车轮出现松动、车架变形等情况，会导致激光传感器的测量基准发生变化，影响定位精度。
控制系统性能：控制系统对激光传感器数据的处理能力和算法的准确性也会影响定位精度。如果控制系统的算法不完善，或者对数据处理速度过慢，可能无法及时准确地根据激光数据计算出AGV的位置，导致定位偏差。
行驶速度：AGV行驶速度过快时，激光传感器的采样频率可能无法及时跟上车辆的运动变化，导致测量数据滞后，从而影响定位精度。特别是在需要频繁加速和减速的工况下，这种影响可能更为明显。
负载变化：AGV载荷的变化会影响车辆的重心和行驶性能。当负载过重或分布不均匀时，可能会导致车辆行驶姿态发生改变，进而影响激光传感器的测量角度和距离，降低定位精度。
