AGV車輛在動態環境中保（bǎo）持良好的走位精度可以通過以下方法實現：
高精（jīng）度定位係統（tǒng）
多傳（chuán）感器融合：AGV小車（chē）通常配備多種傳感器（qì），如（rú）激光雷達（dá）、視覺（jiào）攝像頭、慣性測量單（dān）元（yuán）（IMU）和（hé）輪速編碼器等。激光雷達用於掃描周圍環境，提供精確的距離信息；視覺攝像頭可識別環境中的自然特征或特定標記；IMU能補償因地麵不平引起的偏移；輪速編碼器通過記錄車輪轉動估算移動距離。這些傳感器的數據融合可以提高（gāo）定位精（jīng）度。
基於特征點的SLAM：利用激光雷達或視覺攝像頭的數據構（gòu）建環境地圖，並同時計算AGV小車的位置。例如，Cartographer或GMapping算法適（shì）用於大規模（mó）室內環境，ORB-SLAM或VINS-Mono算（suàn）法（fǎ）則（zé）適合光照條件良好的場景。
全局定（dìng）位係統與局部修正：在戶外場景中（zhōng），GPS或RTK-GPS可提供初（chū）始定位信息，通過基站提供的差分信號糾正GPS定位誤差，達到厘米級精度。在（zài）室內環（huán）境中，可部署（shǔ）Wi-Fi或藍牙信標，AGV小車（chē）根據接收到的信號強度三角測量自己的位置。
先進的導航與路徑（jìng）規劃
路徑規劃算法：采用A*算法在靜態（tài）環境下搜（sōu）索最（zuì）優路徑，或使用RRT算（suàn）法在（zài）非結構化或未知環境中快速探索。結合（hé）傳感器數據，實現實時感知周圍環境變化，及時（shí）調整路徑以避開障（zhàng）礙物。
動態重（chóng）規劃：當遇到（dào）突發狀況時，AGV小車能夠在局部範圍內迅速重新計（jì）算新的可行路徑，而不必完全重新規劃整（zhěng）個行程。
環境感知與適應（yīng）
環境建（jiàn）模與更新：AGV小車（chē）需要實時感知周圍環境的變化，如新增或移除障礙物、改變（biàn）的道（dào）路（lù）條件等，並及（jí）時更新地圖信息。通過在線（xiàn）地圖更新機製，確保（bǎo）AGV小車始（shǐ）終擁有最新的環境信息。
光照與地麵條件適應：在（zài）激（jī）光導航中，強（qiáng）光或弱光環（huán）境會影（yǐng）響激光的反射效果（guǒ），因此需要合理控製光照或采用（yòng）遮（zhē）光罩（zhào）等輔助設備。地麵的（de）平整度、顏色和材質也會影響激光反射，保持（chí）地麵（miàn）清潔、平整有助於提高（gāo）定（dìng）位精度。
車輛設計與維護
車輛結構優化：合理的車輛結構設計能夠減少車身震動和偏移（yí）對定位的影響。例（lì）如，采用堅固的底盤和穩定的懸掛（guà）係統，確保車輛在行駛過程中保持（chí）平穩。
傳感器維護：定期清潔和校準傳感器，確保其性能處於最佳狀態。例如，激光雷達的探測麵需保持清潔（jié），防止灰塵（chén）和油（yóu）汙影響激光的發射和接收。
電（diàn）源（yuán）管理：穩定的電源供應對AGV小車的運行和定位精度至關重要。采（cǎi）用高質量（liàng）的電源管理係統，確保傳感器和控製係（xì）統工作正常（cháng）。
