以下从技术原理、核心优势、应用场景及发展趋势四个方面展开分析：
一、技术原理：多模态数据融合构建环境一致性感知
多传感器融合技术仿效人脑综合处理信息的方式，通过协调多种传感器进行多层次、多维度的数据整合，弥补单一传感器的局限。其核心流程包括：
数据级融合：统一多传感器时间戳与坐标系，直接合并点云数据（如激光雷达与深度相机数据）。
特征级融合：提取激光雷达边缘特征与视觉SIFT特征，利用PointNet++（点云）和CNN（图像）进行深度学习，或通过EKF（扩展卡尔曼滤波）生成障碍物概率地图。
决策级融合：采用贝叶斯网络动态加权各传感器置信度，紧急场景下超声波触发急停，激光雷达规划绕行路径。
例如，在动态避障中，AGV可通过前方2D激光水平扫描障碍，底部超声波补充低矮障碍检测，前上方斜置3D激光覆盖立体空间，同时两侧斜装深度相机消除横向盲区，实现全局环境建模与最优路径规划。
二、核心优势：精度、鲁棒性与功能扩展的全面提升
精度提升：多传感器数据互补减少误差。例如，激光雷达提供精确测距，但强光易干扰；视觉传感器可识别物体类型，但弱光受限；超声波传感器用于近距盲区探测。三者融合后，障碍物识别准确性显著提高。
鲁棒性增强：即使某个传感器失效，系统仍能正常工作。例如，激光雷达失效时，视觉与超声波传感器可维持避障功能；结合卡尔曼滤波算法，可滤除噪声干扰，提升数据稳定性。
功能扩展：通过动态切换优势传感器应对复杂场景。例如，电磁干扰时选用抗扰数据，烟雾环境中融合超声波与激光雷达，针对透明/悬空障碍物启用红外传感器。
三、应用场景：电力设备厂中的典型实践
在电力设备厂中，基于多传感器融合的AGV小车主要应用于以下场景：
重物搬运与狭小空间作业：采用重载AGV（如额定负荷1200Kg）配备自适应全向移动系统，实现直行、侧移、斜行及自转等灵活动作，适应复杂环境。例如，迦智科技为某电力上市公司提供的1T全向柔性搬运机器人，成功解决大尺寸原料运输难题。
立体仓库与高层货架管理：配套立体仓库使用AGV，通过激光导航或RFID技术实现物资自动出入库。例如，科钛机器人AGV可完成自动码垛、上下料等作业，支持实时监控与智能运维，提升仓储空间利用率（库容同比提升70%）。
产线柔性化物料配送：AGV与WMS、MES系统对接，根据生产计划实时调整配送路线。例如，迦智科技为某企业部署的智能调度系统，可统一调度数十台AGV，避免路线冲突，确保高效协同。
四、发展趋势：智能化与柔性化的深度融合
L4级自动驾驶：新一代AGV搭载L4级驾驶大脑，实现与岸桥、轨道桥、锁站等设备的全流程自主交互。例如，青岛港的AGV可通过5G网络实时接收任务指令，自主完成装卸、运输、充电全周期作业。
集群协同控制：通过AI调度算法优化多AGV协作，避免路径冲突。例如，天津港部署的徐工AGV集群管控系统，可同时调度近百台AGV，任务完成率达99.9%，较单台AGV效率提升3倍。
柔性化工艺布局：开发可变转向模式AGV（如半八、全八、斜行转向），适应不同码头布局。例如，徐工XAGV70E采用8×4驱动形式，可在狭窄通道内灵活掉头，减少堆场占地面积。
绿色能源应用：纯电驱动AGV成为主流，匹配双模快充技术。例如，振华重工为新加坡港设计的AGV，充电20分钟可连续作业4-5小时，满足单日运营需求。
