AGV導航技術研究

# AGV導航技術研究 ## AGV導航技術概述 在當今工業和物流領域迅速發展的大背景下，自動化（huà）與智能化成為了核心追求目標。AGV（Automated Guided Vehicle），也就是自動（dòng）導引車（chē），作為一種能夠在預定路徑上自動行駛的運輸（shū）車輛，在這個趨勢下應運而生，並在物流、倉儲等領域廣泛應用。隨著全（quán）球經濟的不斷發展，貿易往來日益頻繁，物流和倉儲行業麵臨著巨大的壓力和挑戰。傳（chuán）統的依靠人工搬運和（hé）運（yùn）輸的方式已經難以滿足日益增長的需求，不僅效率低下，而且（qiě）容易出現人為錯誤。在這種情況下，AGV小車的（de）出現成為了解決這些問題的關鍵。 智能製（zhì）造的浪潮席卷（juàn）而來，工（gōng）廠智能化已經不再是一（yī）個遙（yáo）遠的概念，而是成為了必然的發展趨勢。在智能化的工廠環境中，無人搬運車（Automated Guided Vehicle，AGV）扮演著極（jí）為重（chóng）要的角（jiǎo）色。AGV小車就像是一個個智能的搬運小助（zhù）手，它們能夠按照預（yù）設的程序和指令，在複雜的工廠環境或者倉儲空間裏自動行駛，準確地將貨物從一（yī）個地點搬運到另（lìng）一個地點（diǎn）。 AGV小車的優勢非常顯著。其（qí）靈活性（xìng）讓它能夠適應各種（zhǒng）不同的工作場景，無論是狹窄的通道，還是複雜的貨物（wù）堆放布（bù）局，AGV小車都能夠自如穿梭。可靠性也是它的一大特（tè）點，通（tōng）過精確的導航和控製係統，AGV小車可以長時間穩定地工作，很少出（chū）現故障。這大大降低了人（rén）工需求（qiú），減少了人力成本的同時，還避免了因人（rén）為疲勞、疏（shū）忽等因素導致的效率低下問題，從（cóng）而顯著提升了生（shēng）產效率。 AGV導航方式分類 在AGV小車的運行過程中，導航方式是至（zhì）關重要的部分。AGV小車（chē）的導航方（fāng）式多種多樣，每種方式都有其獨特（tè）的原理、優缺點和適用場景。 **電（diàn）磁導航**：這種導（dǎo）航方式有著深厚的技術（shù）背景。在早期的自動化（huà）物流發展階段，電磁導航是一種較為常用的技術手段。它通過在AGV小車的行駛（shǐ）路徑上埋設金屬導線，並加載低頻、低壓電流，從而使導線（xiàn）周圍產生磁場。這一原理（lǐ）基於電磁感應定律，當電流通過導線時，會在周圍空間形成磁場。AGV小車上的感應（yīng）線圈就像一個敏銳的磁場（chǎng）探測器，通過對導航磁場（chǎng）強（qiáng）弱的（de）識別和跟蹤，實現AGV小車的導引。然而，這種（zhǒng）方（fāng）式也存在一些局限性。埋設金屬導線的過程較為複（fù）雜，需要在地麵進行施工，一旦路徑需要調整，就需要重新進行埋設（shè）工作，成本較（jiào）高且耗時費力。而且，金屬導（dǎo）線可能會受到外界因素（sù）的幹擾，如地下其他金屬設施的影響，從而影響導航的準確性。 **磁導航**：隨（suí）著技術的（de）不斷（duàn）發展，磁導（dǎo）航作為一種改進的導航方式出現了。它采（cǎi）用在路麵上貼磁條替代在地麵下埋設金屬線，這一改變帶來了許多優（yōu）勢。從原理（lǐ）上講，磁條（tiáo）能夠產生穩定的磁場信號，AGV小（xiǎo）車（chē）通過磁條感應信號實現（xiàn）導引。磁導（dǎo）航的AGV小車定位要比電磁導航精確很多，這是因為磁條可以更精準地鋪設，而且（qiě）磁信號相對穩定，不容易受到外界（jiè）的幹（gàn）擾。在路徑的鋪設和變更方麵，磁導航相對較（jiào）容易。鋪設磁條隻需要將磁條（tiáo）粘貼在路麵上，不需要像電磁導航那樣（yàng）進行地下施工。如果需要改（gǎi）變路徑，隻需重新粘貼磁條即可，成本更（gèng）低。不過，磁條也有其脆弱性，例如在受到磨損或者被異物覆蓋時，可能（néng）會影響導航信號的讀取。 **二維碼導（dǎo）航**：二維（wéi）碼導（dǎo）航屬於視覺識別領（lǐng）域（yù）的一項創新（xīn）應用。在現（xiàn）代物（wù）流和倉儲管理中，二維碼的應用（yòng）已經非常廣泛。二（èr）維碼導航利用了二維（wéi）碼獨特的編碼和解碼特性。二維碼包含著豐富的位置（zhì）信息，AGV小車通（tōng）過攝（shè）像頭讀取二維（wéi）碼的信息，從而確（què）定自己的位置並進行導航（háng）。二維碼導航要比磁導航定位精確，這是因（yīn）為二維碼可以攜帶更多詳細（xì）的位置信息，而（ér）且可以進行更精確（què）的定位算法。在鋪設、改變路徑上也較容（róng）易，隻需要重（chóng）新鋪設帶有（yǒu）不同編（biān）碼的二維碼即可。同時，二維碼導（dǎo）航對聲光無幹擾，不（bú）會像一些電磁設備那樣受到周圍光線或（huò）者聲（shēng）音的影響。然而，二維碼（mǎ）導航（háng）也（yě）有一些不足之處，例如二維（wéi）碼可能會因為磨損或者汙漬而無法被準確讀取，這就需（xū）要定期檢查和維護二（èr）維碼的完整性。 **激光（guāng）導（dǎo）航（háng）**：市麵（miàn）上的激光導航有兩種模式：反光板導航和基於環境自然導航。激光導（dǎo）航技術是一（yī）種高精度的導航方式，它利用激光的高方向性和高能量密度特性。在反光板導航模式下，在（zài）叉車AGV行駛路線周圍（wéi）一定距離間隔位置布置反射板，叉（chā）車AGV上的激光掃描（miáo）儀發射（shè）激光束，同時采集由反射板反射回來的激（jī）光（guāng）束。根據反射回來的多個激光束數據可以確定（dìng）叉（chā）車AGV在環境中當前的位置和航向，並（bìng）配合運動控製（zhì）器，控製算法來實現叉車AGV的自動行駛。這種方式的優點是定位精準度非（fēi）常高，能夠滿足對高（gāo）精度導航有要求的應（yīng）用場景。但是，它的製造成本高，因（yīn）為激光設備本身（shēn）比較昂貴（guì），而且對環境要（yào）求較高，例如環境中的灰塵、煙霧（wù）等（děng）可（kě）能會幹擾激（jī）光束（shù）的傳播，從而（ér）影（yǐng）響導航（háng）的準確性（xìng）。基於環境自然導航則是利用環境中的自然（rán）特征作為參考，不需要額外設置反（fǎn）射板，這在一定程度上降低了成本和對環境的（de）依賴，但也麵臨著環境特征複雜時（shí）導航（háng）算法（fǎ）難度增加的挑戰。 **坐標導航**：坐（zuò）標（biāo）導（dǎo）航是一種基於區域（yù）劃分（fèn）的導（dǎo）航方式。它用定（dìng）位塊將AGV小車的行駛區域（yù）分成若（ruò）幹坐（zuò）標小區域，通（tōng）過對（duì）小區域的計數實現導航。這種導航方式的優點是可（kě）以實現（xiàn）路徑的修改，隻需要重新調整定位塊的布局就可以改變路徑。導引的可靠性好，因為它是基於固定的坐標（biāo）區域進行導航，不容易出現偏差。而且對環境無特（tè）別要求，無論是室內還是室外環境，都可以正常（cháng）工作。然而，它的缺點（diǎn）也比較明顯。地麵（miàn）測量安裝複（fù）雜，需（xū）要精確地設置定位塊的位置，工作量大。導引精（jīng）度和定位精度較低，由於是基於區域的計數導航，無法做到像激光導航那樣的高（gāo）精度定位。並且無法滿足複雜路（lù）徑的（de）要求，在麵（miàn）對複雜的彎曲或者交叉路徑時（shí），導航效果會大（dà）打折扣。 **光學導（dǎo）航**：光學導航（háng）是一種相對直觀的（de）導航方式。在AGV小車的（de）行駛路徑上塗漆或粘（zhān）貼色帶，通（tōng）過對攝像機采入的色帶圖像信號進行簡單處理而實現自動導引。這種（zhǒng）方式的原理基於（yú）光學圖（tú）像的識別和處理。攝像機捕（bǔ）捉到色帶的圖像（xiàng）後，通過對圖像中色帶的顏色、形狀等特征進行分析（xī），確定AGV相對於色帶的位置，從而實現導航。光學導航的優點是設（shè）備相對簡單，成本較低。但是，它的準確性容易受到光線條件的影響，例如在強光或者弱光環境下，可能會導致色帶（dài）圖像不清晰，從（cóng）而影響導航的準確性。 **視覺導航**：視覺導航是（shì）一種非常有潛力的導航方式。在AGV小車上安裝（zhuāng）CCD攝像機，AGV小車在（zài）行駛過程中通過（guò）視覺傳（chuán）感（gǎn）器采集圖像（xiàng）信息，並（bìng）通過對圖像信（xìn）息的處理確定AGV小（xiǎo）車的當前位置。視覺導航方式具有路線（xiàn）設置靈活、適用範圍廣、成本低等優點。在實際應用中，視覺導航可以根據（jù）不同的（de）場景需求，通過調整（zhěng）算法和圖像處理方式來適應不同的路徑和環境。例如，在室內倉庫環境中，可以利用（yòng）貨架（jià）、牆壁等作為視覺參考物；在室外環境中，可以利用建築物、地（dì）標等作為視（shì）覺參考物。然而，視覺導航也麵臨著一些挑戰，例如圖像信息的處理速（sù）度和準確性，在複雜環境下，圖像中可（kě）能存在大量的幹擾信息，如何快速準確地提取有用的位置信息是一個需要解決的（de）問題。 **慣性導（dǎo）航**：慣性導航在航空航天等領（lǐng）域有著廣泛的應用基礎，在AGV小車導航（háng）中也有其獨特的應用。在AGV小車上安裝陀螺儀，在行駛區域的地麵上安裝（zhuāng）定位塊，AGV小車可通過（guò）對陀螺（luó）儀偏差信號(角（jiǎo）速率)的計算及地麵定位塊信號的（de）采集來確定自身的位置和航向，從而（ér）實現導（dǎo）引。慣性導航的優（yōu）點是不依（yī）賴（lài）於（yú）外部的導航（háng）設施，如不需要像激光導航那樣設置反射板，也不需要像磁導航那樣鋪設磁條。它能（néng）夠在一定（dìng）程度上（shàng）獨立地確定自身的位（wèi）置和航向。但是，慣性導航存在累積誤差的問題，隨著時間的推移，陀（tuó）螺儀的（de）測量誤差會（huì）逐（zhú）漸累積，從而影響導航的準確性，需要定期進（jìn）行校準。 ## AGV視覺導航技（jì）術（shù）研究 圖像預處理 在AGV視覺導航這（zhè）個（gè）複雜的技術體係中，圖像預處理是一（yī）個至關重要的起始步驟。隨（suí）著現代工業環境的日（rì）益複（fù）雜，AGV小車在運行過程中麵臨著各種各樣的環境幹擾，這就（jiù）使得由（yóu）攝像頭捕獲的數字（zì）圖像往往包（bāo）含著大量（liàng）的噪聲和不理想的因素。這（zhè）些（xiē）噪聲可能來自於光線的不均（jun1）勻、周（zhōu）圍設備的電磁幹（gàn）擾，甚至是攝（shè）像頭（tóu）本身的硬件特性。 圖像預處理的目（mù）的就是要提高圖像質量，減（jiǎn）少噪聲，增強特（tè）征。這就像是在為後續的（de）圖像處理搭（dā）建一個（gè）穩定可靠的基礎。在眾多的預處理方法中，去噪是一個基本且關鍵的操作。例如，常見的高斯濾（lǜ）波去噪方法，它基於高斯函數的特性，對圖像中（zhōng）的每（měi）個像素點及其周圍（wéi）的像素點進行加權平均處理，從而（ér）平滑掉（diào）圖（tú）像中的噪聲點。這種方法在處理一些由電子設備（bèi）產生的椒鹽（yán）噪聲時效果顯著。 增強對比度也是一種常用的預處理手（shǒu）段。在不同的光照條件下，圖像的對比度可能會很低，導致圖像中的路徑或者（zhě）目標物體難以分辨。通過調整（zhěng）圖像的灰度值分布，增強對比度可（kě）以使圖像中的各個部分更加清晰可辨。例如，直方圖均衡化方法，它通過重新分布圖像的直方圖，使得圖（tú）像的灰度值（zhí）分布更加均勻，從而增強了（le）圖像（xiàng）的對比度。這有助於AGV小車在視覺導航過程中更準確地識別路徑（jìng）和周圍環境。 在論文研究中，會對比研究各種預處理方法，以確定最適合視覺導航的（de）預處理技（jì）術。這需要（yào）考慮多方麵的因素，如（rú）AGV小車運行的具體環境、攝像頭的性能參數、以及後續圖像處理算法的要求等。不同的應用場景可能需要不同的預（yù）處（chù）理方法組合，例如在光（guāng）線較暗且存在較多電磁幹（gàn）擾的倉庫環境（jìng）中，可能需要先進行去（qù）噪處（chù）理，再增強對比度；而在光線充足但環境複雜的戶外物流場景中，可能更注重對圖像特征的（de）增強。 圖像處理與分析 圖（tú）像處理與分析是AGV視覺（jiào）導航技術的核心環節之一。在AGV小車的視覺導（dǎo）航係統中，利用圖像的形態學（xué）知識是非常關鍵的（de）。圖像形態學主要包括腐蝕、膨（péng）脹、閉運算等（děng）操作，這些操作就像（xiàng）是對圖像進行精細雕刻的工具。 腐蝕（shí）操作是一種收縮圖像中的目標物體（tǐ）的操作（zuò）。它（tā）通過用一個結構元素對圖像進行（háng）掃描（miáo），當結構元素與圖像中的目標物體相交（jiāo）時，將目標物體的邊界像（xiàng）素（sù）點去除，從而使目標物體（tǐ）變小。例如，在處理AGV視覺（jiào）導航（háng）圖像（xiàng）時，如果圖像中存在（zài）一（yī）些小的（de）噪聲點或者幹擾物體，這些物體可（kě）能（néng）會被誤識別為路徑的一部分。通過腐蝕操（cāo）作，可以將這些小的幹（gàn）擾物體去除，從而提高圖（tú）像的純淨度。 膨脹操作則與腐蝕操作相反，它是（shì）一種擴大目標物體的操作。通過（guò）將結構元素與圖像中的目標物體進行匹配（pèi），當結構元素與目標物體相交時，將目標物體的邊界像素（sù）點添加進來，從而使目標物體變大（dà）。在AGV視覺導航中，有時候路徑（jìng）可能（néng）因為光線或者其他因（yīn）素而顯得較細，通過膨脹操作可（kě）以將路徑加粗，使得路徑更容易被識別。 閉運算則（zé）是先進（jìn）行膨脹操作，再進行（háng）腐蝕操作。它的主（zhǔ）要作用是填充目標物體內部的小孔或者裂縫。在AGV視覺導航圖像中，如果路徑存（cún）在一些斷裂或者不連續（xù）的地方，閉運算可以將這些斷裂的（de）地方連接（jiē）起來，使得路徑成為一個完整的連續（xù）體。 邊緣檢測是定位路（lù）徑的關鍵（jiàn）步（bù）驟。在經過上述的形（xíng）態學操作後（hòu），圖像中的目標物體和背景之（zhī）間（jiān）的邊界更加清晰。邊緣檢測（cè）算法可以準確地找到圖像（xiàng）中（zhōng）的邊界，例如常見的Sobel算子、Canny算子等。這些（xiē）算子通（tōng）過計算圖像中像素點的梯度值，將梯度（dù）值較大的（de）像素點判定為邊緣點。對（duì）於AGV小車視（shì）覺導航來說，準確（què）的邊緣（yuán）檢測能夠幫助AGV小車識別路徑（jìng），因為路徑在圖像中表現為一種特定的邊（biān）界，通過檢測到這些（xiē）邊界，AGV小車就可以確定自己應該沿著哪些邊界行駛。 路徑（jìng）中心線提（tí）取（qǔ） 路徑中心線提取在（zài）AGV視覺導航中有著舉足輕重的地位。在AGV小車沿著預設路徑行（háng）駛的過程中，確定路徑中心線是確保（bǎo）AGV小車能夠保持在正（zhèng）確（què）路徑上的關鍵因素（sù）。 通過前麵的圖像處理與分析步驟，香蕉直播已經得到了檢測出的邊緣信息。這些邊緣信息是路徑在圖像中的輪廓表（biǎo）示。然而，僅僅依靠邊緣信息還不能直接指導AGV小（xiǎo）車的行駛（shǐ），因為AGV小（xiǎo）車（chē）需要（yào）沿著路徑的中心行駛，這樣才（cái）能保證行駛的穩定性和準確性。 為（wéi）了提取路徑中（zhōng）心線，需要采用一（yī）係列的數學算（suàn）法。例如，可以通過計算邊緣點的坐標平均值（zhí）來初步確定（dìng）中心線的大致位置。然後，再根據（jù）路徑的形狀特征，如直線段、曲線段等，采用不同的擬合算法來精確地確定中心線。對於（yú）直線段的路徑，可以采用最（zuì）小二乘法進行直線擬合，得到準確的中心（xīn）線（xiàn）方（fāng）程；對於曲線段的路徑，則（zé）可能需（xū）要（yào）采用樣條曲線擬合等更複雜的算法。 通過這樣精確地計算出路徑的中（zhōng）心線，AGV小車（chē）就能（néng）夠（gòu）沿著這條（tiáo）線行駛。這不（bú）僅（jǐn）能夠（gòu）提（tí）高AGV小車的導航精度（dù），還能夠避免因為偏離路徑而導致的（de）碰撞或者貨物運輸錯誤等問題。 視覺算法與控（kòng）製策略 在AGV視覺導航技術的研究中，視覺算法與控製策略的結合是實現AGV小車準確導（dǎo）航（háng）的關鍵。視覺算法處理的是圖像信息，而控製策略則是根據視覺算法的結果來調整AGV小車的行駛方向和速度。 將圖像處理（lǐ）的結（jié）果轉化為控製指令是（shì）一個複雜的過程，這涉及到圖像處理（lǐ）與控製理論的緊密結合。其中，卡爾曼濾波算法是（shì）一種常（cháng）用的算法。卡爾曼濾波算法基於線性係統（tǒng）狀態方程，通過對（duì）係統的（de）狀態進行（háng）預測和更新，能夠在存在噪聲的情況（kuàng）下，對係統的狀態進行最優估計。在AGV視（shì）覺導航中，圖像信息中不可（kě）避免地存在噪聲，卡爾曼濾波算法可以對AGV的位置、速度等狀態信息進行最優估計（jì），從而提高導航的準（zhǔn）確性。 PID控製算法也是一（yī）種非常重要的（de）控製策略。PID控製算法由比例（P）、積分（I）和微分（D）三個部分（fèn）組成（chéng）。比例部分根據當前的誤差大小來調整控製量（liàng），積分部分用於消除係統（tǒng）的穩態誤差，微分部分則根（gēn）據誤差的（de）變化率來提前調整控（kòng）製量。在AGV視覺導航中，PID控製算法可（kě）以根據視覺算法得（dé）到的AGV與路徑（jìng）中心線的偏（piān）差信息，來調整AGV的行駛方向（xiàng）和速度。例如，如果AGV偏離路徑中心（xīn）線向右，PID控製算法會根據偏差的大小和變化率，計算出應該向（xiàng）左調整的控製量，從而使AGV回到正確的路（lù）徑上。 這（zhè）些算法的有效運用需要根據AGV的具體特性和運行環境進行調整和優（yōu）化。不同的AGV型號可能具有不同的機械結構和運動特性，這就需要對視覺算法和控製策略進行針對（duì）性的定製。同時，不同的運（yùn）行環境，如（rú）室內倉庫和室外（wài）物流場地，也會對（duì）算法（fǎ）的（de）性能產生影響，需要根據實際情況進行參（cān）數調整。 實際（jì）應用與（yǔ）實（shí）驗驗證 在AGV視覺導航技術的研究中，除了理論研究之外，實際應用（yòng）與（yǔ）實驗驗證是不（bú）可或缺的環節。實驗室環境和實地測（cè）試為驗（yàn）證（zhèng）所提出的視覺導航係統在真實場（chǎng）景中的性能（néng）提供了重要依據。 在實驗室環境（jìng）中，可以精確地控製各種變量，如光照條件、地（dì）麵（miàn）平整度、周圍幹（gàn）擾源等。這使得研究人員可以係統地測試視覺導航係統在不同條件下的性能。例如，通過模擬不同強度的光（guāng）照，可以測試視覺（jiào）導航係統對光線變化的適應能力；通過設置不同的（de）地麵紋理和障礙物，可以測試係統對（duì）複雜地形和障礙的識別能力。 實（shí）地測試則更能反映視覺導航係統在實際生產和物流（liú）環境中的性能。在實際的倉庫或者物流場地中，視覺導航係統（tǒng）需要（yào）麵（miàn）對各種各樣的複雜情況。例如，貨物的堆放可能會遮擋部分路徑，或者周圍的設備可（kě）能會產生電磁（cí）幹擾（rǎo）。通過（guò）實（shí）地測試，可（kě）以收集到（dào）大（dà）量真實的（de）數據，如AGV的行駛軌跡、與障礙物的碰撞次數、貨物搬運的準確性（xìng）等。 實驗數據和結果對於評估係統的準確性、魯棒性和實時性具有（yǒu）至關重要的意義。準（zhǔn）確性是指AGV是否能夠準確（què）地按照預設路徑行（háng）駛並完成（chéng）貨物（wù）搬運任務。魯棒性（xìng）則反映了係統在麵（miàn）對各種幹擾和異常情況時的穩定性，例如在遇到突發的強光照射或者障礙物時，係統是（shì）否能夠正常工作。實時性是指係統能（néng）否及時處理圖像信息並做出正（zhèng）確的控製決策，這對於AGV在高速行（háng）駛（shǐ）過程中的安全性和效率至關重要（yào）。 未來發展方向 鑒於視覺導航的巨大潛力，對該（gāi）領域未來發展（zhǎn）方向的研究和探討具有重要（yào）意義（yì）。在當今科技快速發展的（de）大背（bèi）景下，深度學習在視覺導（dǎo）航中的應用是一個備受關注的趨勢。 深度學習具有強大的圖像識別和處理能力。通（tōng）過構建深度神經網絡，如卷積神（shén）經（jīng）網絡（CNN），可以自動學習圖像中的特征（zhēng），而不需要像傳統方法那樣手動設計特征提取算法（fǎ）。在AGV視覺導（dǎo）航中（zhōng），深度學習可以更準確地（dì）識別複雜環境中（zhōng）的路徑和障礙物（wù）。例如，在一個堆滿貨物的倉庫中，貨物的堆放形狀和顏色（sè）可能千變萬化，深（shēn）度（dù）學習算法可以從大量的圖像數（shù）據中學習到這些複雜的特征模式，從而（ér）更好地引導AGV行駛。 多傳感器融合（hé）也是提高視覺導航（háng）精度的一個重要發展方向。AGV可以同時配備多種傳感器，如（rú）視覺傳（chuán）感器、激（jī）光傳感器、慣性（xìng）傳感器等。通過將這（zhè）些傳感器采集到的信息進行融合，可以得到更全麵、準確的環（huán）境（jìng）信息。例如，視覺傳感器可以提供路徑和障礙物的圖（tú）像信息，激光傳感器可以精確測量AGV與障礙物（wù）之間（jiān）的距離，慣性傳感器可以提供AGV的姿態（tài）信息。將這些信息融合在一起，可以（yǐ）提高AGV導航的精度和（hé）可（kě）靠性，特別是在複雜（zá）環境或者動態環境中。 在動態環境中的挑戰應對也是視（shì）覺導航未來需要（yào）重點（diǎn）關注的方麵。在實際的物流和倉儲環境中，環境是不（bú）斷變化的，如貨物的移（yí）動、人員的走動等。視覺導航係統（tǒng）需要能夠實時感知這些變（biàn）化，並做出相應的調整。這就需要開發更智能（néng）的算法和係統架構，能夠快速處理動態信息，並（bìng）且在（zài）保（bǎo）證導航（háng）準確（què）性的（de）同時（shí），提高係統的靈活性和適應性（xìng）。 ## AGV激光導航技術研究 激光無軌導航 在現代物流和倉儲行業