AGV无人车，无人车电池哪家好

十家AGV厂商入局紧凑型托盘叉车AGV，小叉车AGV应用将迎来爆发？

2018年，荷兰一家公司研发的一块托盘AGV引起了业内的注意，这款号称市面上尺寸最小、结构最紧凑的AGV“Nipper”认为是传统叉式AGV的颠覆者，它是一个能完全自主移动、运行的托盘AGV，依靠WIFI通信功能，在自然环境中的自然结构上自动导航运行，且无需额外的基础设施。在“Nipper”成为网红之际，事实上，国内也有一波公司开发了相关产品。

企业产品公司情况

凌鸟智能

2018年推出金丝雀L100AGV，自身重量只有120kg，载重1000kg，可360°陀螺式原地转弯。

海豚之星

小海豚叉车AGV转弯半径仅有980mm，可实现原地360°旋转，搭配激光导航技术（可选配磁导航）。

木蚁机器人

2018年推出“Mooe-F1托盘搬运机器人”重复定位精度±1cm，最大载重为1500Kg，旋转半径是传统叉车的1/2。

迈睿机器人

托盘叉车AGV分为600kg和1000KG级的，结构紧凑，可原地旋转。

迦智科技

今年7月推出轻量级激光SLAM地面式自动叉车，自重轻，最大额定载荷1T，叉齿举升高度6cm，可实现360度原地旋转。

仙工智能

2019年推出全球第一款带有栈板识别功能的地面式自动叉车，第一次在地面式自动叉车上实现了对栈板的精确识别和定位。2020年对该款产品进行升级，各方面性能更加完善。

易博特

全新的设计理念，单元化托盘叉车AGV，车身高度低于150mm，最大载重1.2吨，最大顶升高度286mm。

两年间入局企业翻倍从2018年开始，陆陆续续有企业开始开发这类小尺寸的AGV产品，但总体来说，企业数量并不多，2018年，国内只有三四家企业拥有此类产品，现在约在10家左右。而从其开发的几款产品来看，在性能参数方面其实并没有太大的区别，载重大多都是在1T左右，导航系统也大部分是以激光slam技术为主，从这些产品的性能参数上看现阶段的托盘叉车AGV主要具有以下几种趋势：

其一，智能化、信息化：配对相应的调度系统，这类AGV都可以实现实时信息监控与调度。

其二，柔性化、敏捷化：导航系统主要以自然轮廓导航或激光SLAM导航为主，脱离了轨道要求，环境改造相对较小，载重能力却不差；同时小巧的设计，转弯灵活度明显提高，窄巷道作业可相应节省空间。

其三，节能化、绿色化：此类AGV续航能力在6-8小时之间，更小的电池安放空间要求AGV有更高效能。托盘AGV的出现缘于对仓储搬运不断提升的效率要求。现代物流系统中搬运环节优化的重大原则就是作业量最少原则，即当货物移动时尽量减少“二次搬运”和“临时停放”，使搬运次数尽可能减少。为了提高运输效率，操作者当然希望尽可能地减少转载作业。

仓储物流中，类KIVA式的解决方案，主要由AGV、托盘、货架组成，货物连同托盘放在货架上，待人工扫描货物上的条形码，将托盘与货架进行绑定，对应的AGV就进入货架下方，将货物、托盘、货架一起运输到指定位置。

这就带来一个问题：搬运始终离不开人工和叉车的辅助，现有的AGV只是提高了点对点移动效率，却没有解决上下货无人化的问题。而相对于KIVA式AGV，叉式AGV虽然解决了无人化的问题，但体积庞大的智能叉车显然对运行通道提出了更高的要求，导致仓储空间利用率低。昂贵的售价也令很多仓储企业望而却步，而这种结构紧凑的托盘叉车AGV售价要远远低于一般的激光叉车AGV。与类KIVA式仓储机器人相比，这种结构紧凑的小叉车省去了托盘到货架这一环节，与一般叉式AGV相比，对运行通道的要求更低，所以这种具有独特优势的小叉车一经面世便引起了行业热议。

规模化应用任重道远但从2018引起热议至今，这种结构紧凑的托盘AGV事实上还并未实现规模化的应用，目前行业年出货量仅几百台。

当然，在看到，AGV企业开发创新的同时我们也应该看到几个问题：

其一，起步晚、案例应用少：2018年才开始有相关产品面世然后逐渐推向市场，虽然经过两年的发展，也有了一些落地应用，但相对一般仓储机器人和叉式AGV来说，案例并不多，工业市场十分谨慎，这种小型叉车AGV目前仍然需要更多的技术完善与市场验证。

其二，特定环境要求：扁平的车身，在满足窄巷道运作的同时也限定了应用场景的局限性——如载重要求，如地面的平整度等。此外，这种小叉车其实能够替代一般AGV的场景也有限，它并不具备举升能力，能够替代的也只是一般的托盘AGV。

其三，技术完善：这类产品的续航能力虽说可达到6-8小时，但是在高负载情况下续航能力是否如宣传所言，还有待检验。其四，同质化问题：这种小型叉车最早见于国外，这几年越来越多的企业开始入局，但技术上大同小异，产品的同质化问题需要面对。事实上，新技术在推向市场的过程中需要面对的问题还很多，不过相信在深入了解行业痛点和不断迭代打磨之后，这类结构紧凑型小叉车也会逐渐找到适合的应用场景。

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