1. 磁导航（磁条/磁钉）
原理：通过在地面铺设磁条或埋设磁钉，AGV小车利用磁传感器检测磁场变化，实现路径跟踪和定位。
优点：
技术成熟，成本较低。
路径固定，适合重复性高的作业场景。
缺点：
路径灵活性差，变更路径需重新铺设磁条或磁钉。
磁条易受金属物体干扰，磁钉施工复杂。
应用场景：工厂生产线、仓库物料搬运等固定路径场景。
2. 激光导航（SLAM）
原理：AGV小车配备激光雷达，通过扫描周围环境中的反射板或自然特征（如墙壁、货架），构建环境地图并实时定位。
优点：
定位精度高（可达±10mm）。
路径灵活，无需铺设物理导引线。
适应复杂环境，可动态避障。
缺点：
初始建图过程复杂，需人工或半自动完成。
激光雷达成本较高。
应用场景：智能工厂、无人仓库、医院物流等高精度、高灵活性场景。
3. 视觉导航（V-SLAM）
原理：AGV小车通过摄像头采集环境图像，结合视觉算法（如特征点匹配、深度学习）进行定位和导航。
优点：
无需铺设导引线或反射板，成本较低。
适应性强，可识别自然特征（如地面标记、货架位置）。
缺点：
对光照条件敏感，暗光或强光环境下性能下降。
计算量大，需高性能处理器支持。
应用场景：零售仓库、医院、酒店等动态环境。
4. 二维码/RFID定位
原理：在地面或货架上铺设二维码或RFID标签，AGV小车通过扫描或读取标签信息实现定位。
优点：
定位精度高（可达±1mm）。
路径灵活，可快速调整。
缺点：
标签易损坏或遮挡，需定期维护。
标签铺设密度影响定位精度。
应用场景：电商仓库、分拣中心等高精度定位场景。
5. 惯性导航（IMU）
原理：通过加速度计和陀螺仪测量AGV小车的加速度和角速度，结合初始位置信息推算当前位置。
优点：
短时间定位精度高，响应速度快。
不受外部环境干扰。
缺点：
存在累积误差，需定期校正。
长期定位精度较低。
应用场景：与其他定位方式（如激光、视觉）结合使用，提高定位可靠性。
6. 混合定位技术
原理：结合多种定位技术（如激光+视觉、磁导航+二维码），通过数据融合算法提高定位精度和可靠性。
优点：
弥补单一技术的不足，适应复杂环境。
提高系统鲁棒性和容错能力。
缺点：
系统复杂度高，成本较高。
应用场景：高端智能工厂、无人配送等对定位精度和可靠性要求极高的场景。
7. UWB（超宽带）定位
原理：通过在AGV小车和环境中部署UWB基站，利用信号到达时间差（TDOA）或到达角度（AOA）实现高精度定位。
优点：
定位精度高（可达±10cm）。
抗干扰能力强，适合复杂环境。
缺点：
基站部署成本高。
需提前规划基站位置。
应用场景：高精度定位需求场景，如精密制造、医疗物流。
如何选择定位技术？
精度需求：高精度场景（如精密制造）选择激光、视觉或UWB；一般场景可选择磁导航或二维码。
环境适应性：复杂动态环境选择视觉或混合定位；固定路径场景选择磁导航。
成本考虑：磁导航和二维码成本较低；激光和视觉成本较高。
灵活性需求：需频繁变更路径的场景选择激光或视觉导航。
未来趋势
多传感器融合：结合激光、视觉、IMU等多种传感器，提高定位精度和可靠性。
AI技术：利用深度学习优化定位算法，适应复杂环境。
5G通信：实现AGV小车与云端的高效数据传输，支持远程监控和调度。
