叉车式AGV（Automated Guided Vehicle）的智能化程度在近年来得到了显著提升，主要体现在以下几个方面：
一、导航与定位技术
激光导航：利用激光扫描仪扫描周围环境，通过反射回来的激光束确定叉车的位置和方向。激光导航具有高精度和可靠性，适用于室内和室外环境。
视觉导航：通过摄像头拍摄周围环境的图像，利用计算机视觉技术进行图像处理和分析，从而确定叉车的位置和行驶路径。视觉导航具有灵活性和适应性强的特点，能够应对复杂的环境和任务。
惯性导航：利用惯性测量单元（IMU）测量叉车的加速度和角速度，通过积分运算确定叉车的位置和姿态。惯性导航不需要外部参考，适用于短距离和动态环境中的定位。
二、自动化作业与控制技术
自动叉取货物：通过安装在叉车上的传感器和执行机构，实现自动识别、定位和叉取货物的功能。这提高了作业效率和准确性，减少了人工操作的需求。
智能调度系统：利用算法和优化技术，对多台叉车式AGV进行任务分配和路径规划，实现智能化的物流运作。智能调度系统可以根据任务优先级、交通状况和设备状态等因素，动态调整作业计划，提高整体物流效率。
远程监控与故障诊断：通过网络连接，实现对叉车式AGV的远程监控和故障诊断。操作人员可以实时了解设备的运行状态、接收故障报警，并进行远程操作和维护，提高设备的可用性和维护效率。
三、安全性能提升技术
安全传感器和防护装置：配备激光雷达、超声波传感器、防撞栏等安全设备，实现避障和防撞功能。这些设备能够实时监测周围环境，一旦检测到障碍物或危险情况，立即采取制动或避让措施，保障人员和设备的安全。
远程监控和故障诊断技术：通过网络连接，实现对叉车式AGV的远程监控和故障诊断。操作人员可以实时了解设备的运行状态、接收故障报警，并进行远程操作和维护，提高设备的可用性和维护效率。
四、智能化管理与决策技术
数据分析与挖掘：收集和分析叉车式AGV的运行数据，为企业提供决策依据。通过对大量数据的挖掘，可以发现潜在的优化点，如提高作业效率、降低能耗等。
智能决策支持系统：结合数据分析和人工智能技术，构建智能决策支持系统，为企业的物流管理提供科学的决策依据。该系统可以根据实时数据和预设规则，自动做出决策或提供决策建议，提高管理效率和决策科学性。
五、应用拓展
应用场景拓展：叉车式AGV的应用将从传统的制造业、仓储物流等领域向更多行业拓展，如医疗、机场、电商等，满足不同行业的物料搬运需求。
与其他系统的融合：与企业的ERP、MES、WMS等信息系统对接，实现信息共享和协同作业，提高企业整体运营效率。
六、其他智能化特点
感知技术：如车载超高频RFID读写技术，与巷道标签、货位标签、货物标签有效识别感知，实现出入库系统自动确认。
与信息系统调度指令的交互技术：最典型的是车载电脑和手持的应用，大大提高物流效率。
各类传感器的应用：如速度、重量、碰撞、温度、油压、电量等传感技术，使得叉车总线控制数据更加丰富，配以系统安全预警，实现设备状态的监控。
将智能化叉车的位置、任务、状态、效率等信息汇集“工业车辆远程平台”：进行大数据处理和输出，实现叉车的远程运维和租赁运营。
