自動運輸車不再僅用于倉庫，大家還可以在生產供應中找到它們的身影。生產供應對 AGV 的要求與在倉庫中的要求非常相似，這兩個領域相互助力。產品通過倉庫供應，但是倉庫會因生產而被填滿。自動化運輸已進入這兩個領域，自動化必須一次又一次地適應動態環境。對于 AGV 來說也是如此。

無論是工業機器人還是自動駕駛汽車，只要沒有人直接負責或控制方向盤，就必須優先考慮安全性。用于生產車輛的經典安全系統是 2D 激光掃描儀，它的傳感器會在其前面生成一個保護區，當掃描儀在其保護區內定位到物體，就會觸發警報或直接停止車輛前行。通過其中幾個傳感器，可以在車輛周圍創建一個 360°的保護區。然而，工廠中的許多障礙物都延伸到了地面上，需要把它們視為一個整體才能避開。如果障礙物是移動的，需要等其離開車輛的駕駛區域。

導航和安全需要 3D 視角
 

2D 激光掃描儀在給定區域創建一個平坦的“安全區”

弗勞恩霍夫物流研究所（IML）的Thomas Albrecht 指出了一個可能存在的問題 ：“想象一根桿伸入車輛的駕駛空間，通過光傳感器的掃描范圍后停止進一步深入。如果車輛接觸到桿，最初可能只會造成財產損失。但是如果桿移動并撞到另一端的人，很快就會造成人身傷害。”如果考慮到大多數產品都是可用于任何類型車輛的，那么可靠的安全系統是絕對必要的。3D 導航是下一步，這不僅僅是關于四周環境的 3D 地圖。相反，機器人應該識別其環境中的內容，并能夠盡可能多地鑒別它們。

自動運輸車輛目前基于其行駛的工作環境的數字地圖，或者通過掃描分布在公司場所的反射器來導航，兩種方法各有優缺點。數字地圖更具有靈活性，它們可以快速調整程序。通過反射器導航則更精確，因為它使用了固定且可明確分配的錨點。此外，企業不必為這種類型的尋路安裝任何反射器。

但是，這兩種方法都不能實時工作和用于真正自主導航。如果 AGV 能夠獨立識別它們所在的位置并開創性地尋找路線，那么自主移動機器人 AMR 這個術語確實是名副其實的。人工智能對此有所幫助，以這種方式學習和適應的機器人也可以獨立應對動態環境。

用人工智能實現真正的自主行動

通過像 Gideon Bros. 這樣 AI 支持的圖像處理

運輸機器人可以越來越好地識別所處的環境

人工智能變得越可靠和越強大，導航和安全系統就會變得越好。也許有一天，運輸機器人會能夠完全獨立、平穩地在工廠中蜿蜒穿行。

談到智能，人們還應該研究群體智能。AMR 不僅可以自己定位，還可以一起尋找路徑。目前，AGV 通常由中央控制單元監控，通知單個車輛在哪里需要它以及任務是什么。

將來，AGV 或許也可以在它們之間相互解決問題。AMR 可以不斷地相互交流和協調。隨后，訂單將發送到所有運輸單元。當前空閑的單元將被接管。這些車輛還可以合作并共同處理運輸訂單。例如，在運輸大件貨物的情況下，多個機器人可以協調并一起拾取貨物。

追求性價比

為了讓 AGV 市場持續增長，這些車輛必須是大家能夠負擔得起的。每個人都應該可以使用 3D 相機、人工智能和分散控制，包括大型企業、中型公司和初創企業。因此，模塊化也是進一步開發 AGV 時的重要標準。

“未來 AGV能夠完成更多的任務，這意味著單個車輛必須能夠做得更多。”漢諾威綜合生產研究所（IPH）的 Marvin Abt 說。在機器人開始工作之前，必須進行的設置環節可以由用戶來執行。設備維護與此情況類似。如果設備出現故障，生產可能會中斷。即使外部技術人員當天趕來，也會浪費寶貴的時間。如果員工可以自己進行調試、服務和基本維修，便可以節省時間和金錢。

“開箱即用”的 AMR 將是中小企業將其生產供應升級到最先進水平的一種選擇。