从软件角度来看，AGV/AMR的关键技术主要有软件控制、导航控制、运动控制、混合调度、集群调度、安全控制、数字孪生和交管系统等，如图3所示。

（1）软件控制

包括AGV/AMR在内的所有物流设备均为执行部件，AGV/AMR属于可移动的机器人，受物理空间的限制较少，后期拓展性和柔性较高，由RCS系统进行控制；输送机、提升机、堆垛机、穿梭车、关节机器人、分拣机、立体仓库等属于固定式的物流设备，受到物流空间和安装空间的限制，后期拓展性较差，由ECS系统进行控制。

①机器人控制系统RCS

RCS是AGV/AMR的调度管理系统，向上对接MES、WMS、ERP等上位系统的工作指令，向下连接所有移动机器人，配合激光导航和混合调度，实现多种车型、跨区域跨场景的调度。

依托全新的智能算法，在AGV/AMR大规模集群调度过程中，采用全局路径动态计算、单车路径实时规划，AGV/AMR在路径变更时更灵活，转向或等待决策更智能，有效预防锁死、交通堵塞，以及车辆不合理等待等问题，具备车辆异常处理机制、任务转移、异常车辆规避等功能，支持车辆管理、库位管理、订单管理、任务管理、库位统计、故障信息查询。

支持地图显示优化，因为运行线路错综复杂，系统默认只显示车辆当前锁定的路径，当有需要时，可以针对单台车辆的全部路径进行显示或隐藏，以实现更加直观的展示效果。

配置车辆看板，以更加直观的方式呈现车辆状态，包括车辆实时位置、车辆正常/异常状态、车辆充电状态、车辆在线/下线状态等，RCS以更强的性能、更智能算法、更简便易用和开放性，助力客户降本增效，实现内部大规模定制化生产中全场景物流无人化升级。

②设备控制系统ECS

ECS类似于仓库控制系统WCS，设备控制系统为厂内物流中所有非移动物流设备进行输入输出指令对接的中枢神经，控制输送机、堆垛机、快速门等设备设施，调度非移动物流设备在输送线上对托盘进行流向控制，执行WMS所产生的入出库任务，与电气PLC通过通信协议控制非移动物流设备的作业，并且监控其作业状态，更新任务所对应的出入库单据信息、库存信息和接驳信息。

ECS还提供所有设备关键状态的实时动画，在终端画面上即可实时看到各设备的位置、忙闲、作业状态等信息，同时ECS还可以与RCS进行交互对接，完成物料载具从固定式物流设备到移动式物流机器人的接驳与转运。

③仓库管理系统WMS

WMS通过入库业务、出库业务、仓库调拨、库存调拨和虚仓管理等功能，综合批次管理、物料对应、库存盘点、质检管理和即时库存管理等功能综合运用的管理系统，通过条码、RFID、电子标签有效控制并跟踪物料相关业务的物流和成本管理全过程，实现完善的企业仓储信息管理，提高仓储物流配送效率。

WMS采用现场控制总线直接通讯的方式，使计算机只能监控而不能控制，所有的决策、作业调度和现场信息都由现场设备通过相互通讯进行协调，每个位置的编号记录在计算机的数据库中，管理员可以使用比较功能将电脑的记录进行比较和修改，可以自动完成或手动完成。

WMS接收来自MES、ERP等上层管理系统的工作任务和指令，分别下发给ECS和RCS来控制调度，并实时接收来自ECS和RCS的执行状态反馈，完成整厂物料的物流调度的闭环管理。

（2）导航控制

AGV/AMR常用的导航方式为二维码导航、激光有反导航、激光SLAM导航和视觉SLAM导航等。

二维码导航多用于潜伏式AGV，激光有反导航多用于叉式AGV，这两种导航方式因为技术成熟和较高的性价比而被广泛应用，但是作为引导类导航，AGV的行走路径受到二维码和反光板的限制，无法到达地图内的任意位置和灵活的避障，二维码和反光板的安装和后期维护工作也会带来一定麻烦，因此二维码导航和激光有反导航将会被自然导航技术所取代，AGV也将进化成为AMR。

SLAM为即时定位与地图构建，指在未知的环境中，机器.通过..所携带的内部传感器（编码器、IMU等）和外部传感器（激光传感器或视觉传感器）来对..进.定位，并在定位的基础上利.外部传感器获取的环境信息增量式的构建环境地图。

SLAM技术可以很***地实现环境的地图构建、定位以及多点导航。目前SLAM技术可以分为激光SLAM和视觉SLAM，激光SLAM采用的传感器为激光雷达，而视觉SLAM则采用深度摄像头。激光SLAM技术较为成熟、误差少，且足以满足当前环境的使用。总的来看，激光雷达用于远距离探测，读取环境建模、定位和障碍物检测；视觉传感器用于***定位、视频监控和障碍物识别；惯性导航用于高精度组合导航、***感知车辆位置和位姿，可以基于应用场景将两种不同的导航方式进行组合。

（3）运动控制

叉式AGV常用的驱动方式为单舵轮和双舵轮。单舵轮多为三轮车型，由前轮控制转向，优点是结构简单、成本低，三轮结构的抓地性好，对地表面要求一般，适用于广泛的环境和场合；缺点是灵活性较差，转向存在较大的转弯半径，能实现的动作相对简单。

双舵轮是万向型驱动方式，优点是可以实现360°回转功能和万向横移，也可以实现万向横移，灵活性高且具有***的运行精度，缺点是成本较高，需要两个舵轮驱动，对电机和控制精度要求较高，对地面平整度要求严格高。

潜伏式AGV/AMR常用的驱动方式为差速轮，差速轮型AGV的结构是车体左右两侧安装差速轮作为驱动轮，其他为随动轮，与双舵轮型不同的是，差速轮不配置转向电机，也就是说驱动轮本身并不能旋转，而是完全靠内外驱动轮之间的速度差来实现转向。这种驱动方式的优点是灵活性高，同样可实现360°回转，但由于差速轮本身不具备转向性，所以这种驱动类型的AGV无法做到万向横移。此外，差速轮对电机和控制精度要求不高，因而成本相对低廉，而缺点是差速轮对地面平整度要求苛刻，负重较轻，一般负载在1t以下，无法适应精度要求过高的场合。麦克纳姆轮可以实现360°回转功能和万向横移，更适合在复杂地形上的运动，但是因为价格昂贵和易损坏，未得到广泛应用。

（4）安全控制

AGV/AMR调度系统具备预检测和预规划功能，可提前监测道路的占用和障碍物，根据任务提前规划通道；同时结合弧度算法，设置多种取卸货策略，从而在调度层面实现任务实施过程的安全保障。

车载系统具备货物超重监测、倾斜监测、车体姿态监测、速度自适应检测功能，通过自适用算法可实时避免因货物超重、货物倾斜、车体姿态不当、速度过快等造成的安全隐患。并且，车载系统具备上百种错误自诊断及监测功能，从而避免因错误导致的安全问题。

在硬件配置上，AGV/AMR配置的安全激光采用了独立安全控制回路，确保车体故障时依然具备安全保障功能，同时标配全面安全感知系统，具备360°的安全保障功能。AGV/AMR设三级安全区域：减速、缓停、急停，满足安全等级3级或以上。AGV/AMR控制策略必须确保行驶安全，遇人员车辆阻挡、突然闯入等发生时，需迅速响应。安全避障传感器需根据车体运行路线及运输工件容器特点，在前后左右合适的方向与位置进行设置。AGV/AMR车体四周需有包围安全防撞装置，比如气动防撞或机械防撞等安全触边。

七重安全措施确保了AGV/AMR的安全等级要高于人工驾驶类搬运车辆，同时也降低了AGV/AMR的作业效率，可以通过24小时连续作业和增加车辆数量的方式来弥补。

（5）交管系统

AGV/AMR交通管理系统通过使用先进的车辆智能调度控制算法，结合工厂具体的应用场景开发而成，可实现工厂级和车间级的AGV/AMR系统车辆管理、交通管理、调度管理、运行管理、叫料管理、通信管理、自动充电功能、统计管理等。交管系统可以与MES系统、WMS系统、生产线系统等实现对接，打造柔性、现代的智能物流系统。

交管系统的主要功能包括：根据现场信号，对AGV/AMR进行任务调度，调度最近的空闲AGV/AMR执行任务；在管辖范围内使用AGV/AMR能够实时控制和管理，使AGV/AMR能够按照规定的路径达到目标，并能相互避让，同时保持较高的运行效率；查询车辆位置、车辆运行状态、路线占用、车辆报警等相关信息，查询流程数据采集系统信号，检查无线网络的通信状态；在线显示所有活动AGV/AMR坐标点显示系统中的所有内容和状态信息，如故障、任务、电源等；实现数据统计、报表打印、信息存储等功能，可连接车间MES系统，通过API数据表自动接收任务。

（6）混合调度

每个移动机器人厂家都有自己的接口规范，针对不同厂家AGV/AMR分别开发的工作量非常大，而建立合作共赢的移动机器人生态圈，需要一种统一的接口规范。

VDA5050是德国汽车工业协会（VDA）与德国机械设备制造业联合会（VDMA）中材料处理和内部物流协会合作的结果，用于AGV/AMR通信的标准化接口，VDA5050的目标是让每个合规的AGV/AMR通过一个调度软件协同工作。

VDA5050接口满足以下需求：可控制1000辆以上车辆；实现具有不同自主程度的车辆的集成；支持决策，例如关于路线选择或交叉路口的行为。VDA5050以MQTT为标准协议，使用JSON数据结构，明确界定了操作员、调度系统和AGV/AMR各自的作用和功能。

木牛流马移动机器人智能交通管理软件，同步欧洲德国VDA5050标准，可实现不同品牌，不同车型，不同导航方式的移动机器人在同一个工作环境下实现协同作业，一套地图，统一管理，节省客户时间、空间管理成本。

（7）集群调度

大规模集群调度系统通过人工智能算法，针对多点取料和多点送料过程进行智能调度与优化，多任务排程，保证最优效率，通过后台集中调控，能够实现多机器人的任务指派、调度协调与交通管制。

通过后台集中调控，调度系统能够实现单一场景下更高的机器人密度、更复杂的路径调度，同时指挥上百台机器人同时协作，实现最优的任务分配、科学的路径规划和完善的交通动态管理。

大规模集群调度系统可以做到落地场景上百台的规模，受工业场景限制，实验场地模拟中，模拟演练可以做到上千台的调度。这就需要机器人能够不断学习、不断修正自身策略，人工智能算法将在其中扮演重要角色，让整个系统不断优化，群体智能化程度越来越高。

调度系统架构将从单体式向分布式转变，分布式调度系统以去中心化的方式实现多个服务器资源的统一管理，原来由一台服务器完成的工作可交由多台服务器共同完成；利用互联网、人工智能、大数据等新一代信息技术为移动机器人提供更加智能化的调度支持；各个行业的客户需求和应用场景存在较大的差异性，这就要求调度系统能够根据多样化的需求自由扩展和自由定制；未来调度系统必将加速与5G、云计算、人工智能、大数据等技术的融合。

（8）数字孪生

数字孪生是以数字化的方式建立物理实体的虚拟模型，实现物理世界数字化，借助历史数据、实时数据和算法模型，实现对物理实体的分析预测和改善优化，具有实时性和闭环性。在此系统中，各种网络管理和应用可利用数字孪生技术构建的虚拟孪生体，基于数据和模型对物理实体进行高效的分析、诊断、仿真和控制。

数据是构建数字孪生可视化的基石，通过构建统一的数据共享仓库作为数字孪生网络的单一事实源，高效存储物理网络的配置、拓扑、状态、日志、用户业务等历史和实时数据，为数字孪生提供数据支撑。

数字孪生中的模型既包含了对应已知物理对象的机理模型，也包含了大量的数据驱动模型，其中动态是模型的关键，动态意味着这些模型需要具备自我学习、自主调整的能力。在数字虚体空间中创建的虚拟事物，与物理实体空间中的现实事物形成了在形、态、质地、行为和发展规律上都极为相似的虚实***映射关系，让物理孪生体与数字孪生体具有了多元化映射关系，具备了不同的保真度特征。

交互是达成虚实同步的关键,数字孪生通过标准化的接口连接网络服务应用和物理实体系统，完成对于物理网络的实时信息采集和控制，并提供及时诊断和分析。木牛流马与青岛中德智能技术研究院联合研发的数字孪生系统，可以实现移动机器人设备进场之前进行虚拟调试，模拟运行，提前发现实施过程中的问题，预先解决，并缩短现场调试周期、实现快捷交付。