amr 涨姿势｜一文看懂AGV和AMR的联系与区别

AGV和AMR的区别一直是业内和业外争议较大的问题，两者的关系和定义处于相对模糊的状态。今天给大家带来一篇干巴巴的文章，从背景概念、技术核心、应用效果等方面说明AGV和AMR的联系和区别。

本文转载自《自知之明》，原作者严，

到目前为止，“AGV和AMR的区别”还是有争议的。AGV行业的从业者认为AMR是新技术AGV，而AMR行业的创业者则认为AMR和AGV是根本不同的东西。

本文从概念、导航技术、应用效果、适用场景等方面进行比较，希望能帮助大家理解。

AGV(automatic Guided Vehicle)是一种基于各种定位导航技术，无需驾驶的自动导向运输车辆。也就是说，人开的运输车(比如人开的叉车)不是AGV，没人开的运输车都是AGV。

AGV的概念源于工业应用。自1953年第一辆AGV问世以来，AGV一直被定义为解决工业物流领域无人运输问题的车辆。然而，早期自动导向车辆的定义只是字面上的“沿着铺设在地面上的导向线移动的运输车辆”。由于20世纪移动机器人技术不发达，AGV行业经历了40多年的发展，市场上的AGV在引导技术上还是迭代升级的。随着移动机器人技术的发展，为了摆脱地面的实体引导线，出现了激光导航技术，通过高位置反射镜和定位激光雷达解决了AGV精确定位的问题，进而在软件上用虚拟引导线代替地面的物理引导线。这项技术的AGV叫LGV(激光制导车)，目前大部分无人叉车都是LGV。引导AGV多机作业时，容易在引导线上发生堵塞，影响效率。采用地标技术的KIVA移动机器人很好的解决了这个问题。为了充分感知环境中的障碍物和地图信息，增强AGV的自主性，还有通过视觉技术解决定位和导航问题的VGV(视觉引导车)，以及充分利用激光雷达和地图，比LGV更先进、更自主的自然导航AGV。因此，随着移动机器人技术的发展，AGV的定义得到了扩展。

AMR(Autonomous Mobile Robot)是一种自主移动机器人，意思是广义上自主性很强的移动机器人。自主性较弱的移动机器人(如遥控机器人、沿导轨行走的移动机器人等。)不能叫AMR，只能叫自主性强的移动机器人(比如非遥控无人机、无人驾驶汽车等)。)可以称为AMR。这里的AMR行业只是狭义的室内AMR和半室外AMR。

AMR的概念源于机器人研究领域，承载着科学家对移动机器人技术发展的期望——他们希望移动机器人越自主越好。ELSIE于1948年首次命名为AMR，它可以主动响应环境中的光线，避开环境中移动的障碍物。移动机器人中的AMR和非AMR没有严格的界限。即使是最先进的AMR技术也不足以让移动机器人科学家满意，还有很多改进空。随着人工智能和机器人技术的发展，移动机器人的自主性越来越强，AMR的技术标准也越来越高。目前最先进的AMR技术意味着机器人可以更加自主地获取环境的地图，尽可能少地依靠外部预设的传感器来定位整个地图，自主智能地避开障碍物，像人一样智能地行走到目标地点。

可以看出，AGV和AMR的概念有不同的起源和不同的驱动力，但它们在工业物流应用领域确实有很强的交叉性。AGV行业的人一直在追求如何让AGV更智能，对环境的改变更少，拥有更灵活高效的移动特性，这也正是AMR研究人员正在研究的。AMR的研究人员正在思考，在AMR技术逐渐成熟的情况下，如何将AMR转化为具有商业价值的产品。工业物流场景是一个非常有价值的应用场景，恰好是AGV的主战场。

以后我们会详细讨论AGV从业者和AMR创业者之间的概念冲突。这里简单理解一下，室内轮式AMR和AGV行业定义的自然导航AGV，和VGV没有太大区别，只是两个人在开发产品时侧重点不同。此外，AMR的应用场景远不止工业物流，比目前AGV的应用场景丰富得多。目前我们讨论的“AGV vs AMR”问题，其实就是“AGV vs传统移动机器人技术的室内轮式AMR”问题。

导航技术是指解决如何使机器人从当前位置移动到目标位置的技术。通常解决导航问题的前提是解决定位问题。“定位技术”是让机器人知道当前所处的位置，“导航技术”是让机器人知道如何到达目标位置。

导航技术有很多种，这里只讨论最常用的(这里从纯角度总结比较了几种常用的导航技术，但实际的AGV产品大多会混合多种技术来弥补单一技术的不足，满足场景的需要)。

1.引导技术:引导线(线、带、磁条等)。)铺设在地面上，机器人可以沿着固定的引导线移动。

2.激光导航:一般在高(2m左右)的墙壁上设置一个反射器，通过机器人上的定位激光雷达测量带有坐标信息的反射器，对机器人进行高精度定位，然后在软件层面生成虚拟的引导线，机器人就可以沿着虚拟的引导线移动。

3.地标技术:地标(如二维码)铺设在地面上，机器人可以在地标之间移动。

4.自主导航:自主导航的前提是有环境地图，机器人可以在地图上定位整个地图。当有指令告诉机器人目标点的地图坐标时，机器人会规划自己的路径，沿着规划的路径到达目标点，同时能够充分感知环境中的动态障碍物，主动避开。

科尔莫根是一家优秀的自动化解决方案和核心部件供应商，许多AGV企业都基于他们提供的解决方案完成了自己的AGV产品。视频总结了市场上常用的一些AGV导航技术，可以分为前面提到的四类。

我们从以下技术层面比较了四种导航技术:

1.地图是指机器人系统对环境的直接认知和预设，我们看到的“地图”往往是从人的角度对信息进行扩展后对环境的描述。传统AGV导航技术的地图受标志物部署的限制，不能完全了解环境。AMR的地图是真实环境的再现，加入地图更新技术后可以与环境的变化保持一致。

2.定位是指让机器人知道自己当前所在的位置。导向AGV的定位最弱，不能定位在导向线上，只能通过其他点定位技术来补充；地标技术其次，机器人必须位于地标点上方；激光导航定位范围广，定位激光雷达能观察到三个反射器的任何地方都可以自行定位。AMR定位是指整个地图中任何一点的定位。

3.感知是指机器人通过传感器对环境信息的收集、分析和处理。传统AGV被定义为在特定区域运行，这些区域通常标有黄线。在这些区域应避免异物。人或其他车辆在通过这些区域时有义务避开自动导向车辆。然而，为了安全起见，AGV通常配备一些传感器，用于简单的障碍物感测。AMR是为了应用在自然环境中而诞生的，机器人主动感知环境，然后做出合理的反应。所以AMR配备了最丰富的传感器，需要感应到各种可能的异物才能做出正确的反应。

4.避障是指机器人在移动过程中感知到障碍物后，为保证正常交通而做出的反应。最安全的避障策略是等待，即等到障碍物消失后再正常通过；最有效的避障策略是带预判的主动避障，即观察环境中的运动障碍物，预判轨迹，然后计算出最合理的避障轨迹。传统AGV受地图范围、位置、感知等技术限制，只能采用停车等策略，运行效率较低，而AMR主要采取主动避障，根据场景特点调整避障策略。

5.路径规划是指机器人规划从当前位置到目标位置的路径。导向AGV是一条固定的路径，由地面上的导向线约束。通过不同引导线的组合，很容易规划到目标位置的路径。LGV是软件层面的指引线，可以随时更改，但只能在自己的安全通道里规划路径。KIVA机器人的路径规划比较复杂。通过不同地标点的组合，可以协调多个机器人同时工作，不易遮挡。AMR的路径规划是基于地图的动态路径，更加灵活，多机协作效率高，能够实现高效的人机协作和避障相结合。

我们从以下几个角度比较了几种类型的自动导向车辆和自动导向车辆。

1.部署难度。导向AGV的部署比较简单，现在大部分都是贴磁条导丝，方便不易损坏，导向AGV软件的设置也比较简单。LGV部署的麻烦主要体现在反射镜的坐标标定上，然后根据标定后的地图规划虚拟制导路线。其他部分类似于制导AGV。相比之下，KIVA类的部署就比较麻烦了。粘贴二维码后，需要校准二维码。如果是老采摘区，还涉及改造。AMR的部署是最简单的。基于SLAM技术，机器人可以绕AMR运行区域走两次绘制环境地图，然后在直观的地图上编辑位置。

2.多机合作。AGV的行驶范围受到物理引导线的限制，多台机器只能在物理引导线上排队，或者像火车轨道线一样进行交通管制，协调效果最差。因为LGV是虚拟的引导线，所以交通线路可以很复杂，多机协作的效果要比有物理引导线的AGV好。KIVA类基于离散地标进行定位导航，不易拥堵，多机协作效率高。AMR更自由灵活，任何没有障碍物的区域都可以通过，多机协作效率也高。

3.人机合作。与传统导航技术AGV相比，AMR具有深度感知、动态路径规划和主动避障能力，具有人机协作的特点。然而，传统的自动导引车在感知、路径和避障方面存在弱点，在动态复杂的人机协同环境中容易出现安全风险。这是AMR和AGV最大的区别。

4.单价水平。同级别不同AGV和AMR的成本差异主要在于传感器和核心部件的差异。其中，AGV和KIVA都不需要复杂的传感器，核心部件容易购买，成本低。但LGV和AMR受传感器和核心部件的限制，成本较高。

以点对点交通场景为例，我们从以下几个角度比较了几种类型的AGV和AMR。

1.操作区。作业区域越大，部署时需要布设的引导线、反射体、地标越多，意味着部署越麻烦，部署成本也越高。但无论AMR面积有多大，都只是在软件层面画一张地图，部署成本不会增加(这里不考虑额外的增强型定位基站)。

2.操作要点。如果场景中需要机器人停靠的点越多，需要铺设的引导AGV和KIVA的地标交通路线就越复杂。LGV是软件层面的引导线，反射器定位覆盖区域可以精确定位，AMR是动态规划的路线，地图上任何一点都可以定位。这两种场景都适合多点停车。

3.业务变化。对于引导AGV和KIVA机器人来说，大部分业务变化意味着重新部署和改造都很麻烦。如果业务变更不涉及运营区域的变更，LGV只需要在软件层面修改指引线即可。无论操作区域或操作点如何变化，AMR只需编辑软件地图或重建地图。

4.机器数量。当机器数量较大时，涉及到机器之间的协作问题，引航员AGV在引航线上容易出现拥堵。LGV可以在软件中添加多条引导线来缓解拥堵，而KIVA类可以铺设更丰富的地标，让机器可以解决松散地标区域的交通拥堵问题。AMR在地图范围内任何可行区域进行动态路径规划，只要通道宽度足够就进行实时交通控制，最容易解决拥堵问题，多机运行效率高。

5.环境是动态复杂的。有了前面提到的人机合作的优势，人和机器在同一个场景下工作。AMR具有感知和避障的优势，适合在复杂动态的环境中工作，这是AMR不同于传统AGV的最大特点。

既然AMR在各方面都有优势，能否替代传统AGV？答案是否定的，AMR和传统AGV的关系不是升级的关系，而是场景互补的关系。

如上图所示，工业物流场景主要是工厂和仓库。当我们解决一个工业物流场景的自动化问题时，我们遵循一个原则:“在解决问题的基础上尽可能控制成本”。

1.如果这个场景是固定业务、简单业务、业务量小的点到点运输场景，那么导向AGV有价格优势，选择导向AGV不仅可以解决问题，还可以节约成本。

2.如果场景环境是动态复杂的，只有AMR可以解决场景问题。

3.如果这种场景下运营点多或者业务变化频繁，AMR更适合，传统技术的AGV很难在保证经济回报的情况下解决场景问题。

4.如果这种场景下的运营区域大，或者业务量大，机器投入大，虽然可以采用很多技术方案，但在大多数情况下AMR更有优势。由于工作面积大，AMR部署成本较低。对于大量机器的应用，AMR运行效率更高，需要投入的机器数量更少。虽然AMR单价较高，但整体方案投资少，回收期短，风险较低。

5.除了上面讨论的点到点运输场景，还有拣货场景。如果拣货是密集存储或者密集分拣的场景，KIVA机器人是最适合的，可以充分发挥其多机协同优势，具有价格优势。在点对点运输场景下，相对于制导AGV，其部署和维护更麻烦，没有优势。

6.从成本和场景特点来看，AGV、KIVA和AMR的选择划分比较明显，但同等单位成本高的LGV和AMR，似乎AMR的自主导航技术优于LGV的激光导航技术。AGV行业的发展确实有这样的趋势，从LGV到自然导航AGV(相当于AMR)。业内有一种说法，叫做“带反光镜的激光导航AGV”到“不带反光镜的激光导航AGV”。但目前LGV激光导航技术在叉车上的应用成熟度远高于AMR自主移动技术在叉车上的应用成熟度，很难保证叉车移动机器人的自主移动安全性，因此更多的应用在相对隔绝的人机环境中，或者采用保守的避障策略在相对安全的大通道中运行，失去了AMR的人机协作和效率优势。所以从技术应用成熟度来看，LGV对于无人叉车还是有很大的市场的。

在工业物流现场，即工厂和仓库的物流现场，大多数物流操作都是由驾驶叉车或手推车的人进行的。不同类型的AGV和AMR都有其适用场景，但AMR会比传统AGV更适用，这些市场都需要开发。