随着全球物流行业市场规模的持续扩大，消费端的物流需求正向多任务协同与快速适配转变，这对分拣系统的灵活性与智能化程度提出了全新挑战。在整个物流链中，决定总体物流效能的主要因素是货物分拣效率和精准度。

传统货物分拣工作主要由自动导引运输车（AGV）负责，其基于预设路径与条码扫描识别技术完成工位间货物分拣，但在如今多任务与复杂场景的需求下愈渐凸显出柔性差和自主感知决策能力薄弱的局限性，在动态场景下仍然依赖人工干预，无法实现真正自主运行。

相较之下，自主运输机器人（AMR）具有显著优势。导航层面，AMR突破了固定路径限制，通过激光、视觉等多模态导航实现自主移动，适配动态仓储工作；环境感知方面，借助CMOS双目视觉、RFID射频识别等多传感器融合系统实时获取场景信息^[1]，动态适应能力优异；控制层面，机器采用分布式决策以实现多机协同分拣，稳步提升作业效率。机器分拣技术的升级，主要得益于人工智能算法的应用，显著提升效能。AMR部分优化方案例如无人机协同系统，不仅续航长、便于维修，而且成本需求低，利于推广到中小企业。

从AGV到AMR的演进，本质是由惯性导航向自主驱动的渐进式改良。本文旨在系统梳理从AGV到AMR的技术演进过程，分析其驱动因素，对比两种设备的主要性能差异，同时对应用场景和主要路径优化方案进行总结。

1.1  硬件模块化与标准化

模块化设计的核心在于拆解功能，独立封装和适配接口，使得各结构边界清晰，而标准化则统一了硬件接口并提升部件的兼容性。在智能AGV系统中采用模块化结构^[2]，结合标准化接口与国产芯片来降低研发成本与供应链风险，这显著缩短了开发周期。二者的应用降低了后期维护工作的难度，同时在保障系统稳定性的前提下提升了可扩展性，满足多场景需求。

1.2  算法与算力

机器人智能化水准的提升离不开算法与算力的升级。金雨璇等人采用融合图像处理及机器视觉算法设计的羽毛球分拣系统，在羽毛图像分类工作里准确率达到91.73%，为轻质物品的分拣给出了有效的技术手段^[3]。仓储机器人优化调度实验还表明^[4]，采用改进灰狼和强化学习算法对多机器人调度策略进行优化后，能有效降低设备负荷、减少路径长度，从而在不损失稳定性的基础上提高复杂场景中的作业效率，进一步说明AMR系统的应用潜力。

1.3  传感器技术的更新迭代

多传感器融合技术增强了环境感知能力，为机器人应用于复杂分拣场景提供了坚实基础。在智能分拣系统中，多种传感设备协同合作是机器人实现感知的必要前提。任雪婷提出的多模态感知架构，以6轴D-H仿人机械臂系统为核心设计，集成CMOS双目视觉相机、RFID模块以及陀螺仪，并由STM32主控制器实时协同处理数据，使得机械爪抓取位姿误差稳定在0~24mm，显著增强了机器人对动态分拣任务的适应性和操作精度^[5]。传感器技术的进步在提升分拣效率的同时，也通过减少人工开支达到性能与成本的平衡，降低了中小企业维护负担，为此项技术的推广奠定基础。

表格1总结了AGV与AMR在关键特性的差异。

表1   AGV与AMR在关键特性上的对比

2.1  AGV现存痛点

传统AGV于分拣环境里长期借助磁条、导轨等预设路径导航，此种设计造成其灵活性与自主性欠佳，环境适应本事弱。例如固定路径下，AGV对动态环境作出响应的时间长，在应对突发障碍物时，调度协同水平欠佳，易引发碰撞。并且高昂的基础设施与维护成本，也不利于其在中小企业的推广铺开。

2.2  AMR优势

AMR依托其高度的灵活性、自主导航及智能感知能力，已成为智能物流进步的核心驱动力。它无需固定路径，采用同步定位与地图构建(SLAM)技术，融合激光雷达与视觉感知，实现复杂动态环境里的自主移动和动态路径规划，从而提高仓储空间利用率。同时，AMR通过融合激光雷达、视觉相机、惯性测量单元(IMU)以及射频识别(RFID) 等多类传感器，构建高精度的环境感知体系，其中CMOS相机负责二维码识别与特征提取^[6]，激光雷达进行避障与导航，IMU能提供姿态补偿，RFID用于标签信息的读取^[7]。在系统集成方面，智能调度策略可优化多机协调，有效解决资源竞争与死锁问题。周鹏与韩笑采用的改进灰狼算法^[8]，能有效缩短路径长度、减轻设备负荷，进而提升系统吞吐量。此外，AMR依托高度自动化降低人工成本^[9]，并通过兼容企业现有系统(WMS、ERP等)及模块化设计，降低系统集成门槛，增强了可拓展性。

综上所述，AMR在自主性、环境感知、调度与综合成本等方面均显著优于传统AGV，推进物流向智能化、柔性化发展，有望在更多复杂场景中逐步替代传统AGV系统。

3.1  应用场景

AGV适合在静态仓储环境下开展工作，但鉴于柔性较差，很难处理动态订单，分拣的效率欠佳，AMR依靠自主导航与多机协同，在既动态又复杂的场景中表现很棒。在仓储物流行业里，AMR凭借智能规划，高效做好分拣配送任务，提升仓库的货物进出量。在医疗及食品相关行业，AMR凭借高精度感知加上无菌设计，可切实降低人为操作带来的污染几率，然而AGV在这些高标准高要求的场景中应用存在局限。

3.2  路径优化

多AMR协同作业的主要难题是路径冲突与死锁。算法方面，可采用分布式强化学习等方法，使AMR依据周边机器的位置以及任务优先级，自主调整行车速度与前进方向，以此实现动态避障。多机调度层面，中枢系统实时收集各AMR的状态信息，一旦检测到潜在冲突的迹象，就按照任务紧急度、剩余电量等动态分配通行优先级，实现全局冲突程度最小化^[10]。动态调整层面，建立感知-决策-调整的闭合体系，依靠多传感器融合算法实时更新地图，一旦检测到障碍物的时候，快速重新规划路径，保证物流系统的响应及时且准确^[11]。

本文梳理了AGV到AMR的技术演进，二者核心差异表现为从“惯性导航”转向“自主驱动”的转变。技术方面的驱动因素而言，硬件模块化和标准化降低了研发成本与维护难度；算法与算力的升级突破了货物识别的瓶颈，提高了分拣的精准度；多传感器融合技术增进了机器人环境感知的能力，减少了机械爪抓取的误差。经由对照剖析，与传统AGV相比，AMR在导航灵活性、感知精度、调度协同性等方面优势明显，尤其在复杂动态的仓储环境以及医疗食品等要求较高的场景里。本文旨在为解决AGV/AMR实际应用里的冲突管理、能耗优化和环境适应性问题提供参考和建议。

参考文献

1、7 张勇强,阳泳,余建坤.基于STM32的图像采集与显示系统的设计与实现[J].电子世界, 2016(02):34-36. 

2  雷定猷,张兰.AGV系统的调度优化模型[J].科学技术与工程, 2008(01):66-69+79.

3  金雨璇,许宗华,马兴录,等.基于机器视觉的羽毛分拣系统的设计与实现[J/OL].计算机测量与控制,1 12[2025-10-09]. 

4、8 周鹏,韩笑.仓储物流搬运机器人多场景任务优化调度研究[J]. 自动化与仪器仪表, 2025(05):161-166. 

5  任雪婷.基于多传感器融合的智能分拣机器人研究[J]. 机器人产业, 2024(04):96-102. 

6  崔德牛,李春树,马小龙,等. 面向智能仓储的AGV搬运系统设计[J].物联网技术, 2025,15(17):110-115. 

9   Fragapane G, Ivanov D, Peron M, et al. Increasing flexibility  and productivity in Industry 4. 0 production networks with  autonomous mobile robots and smart intralogistics[J]. Annals of  operations research, 2022, 308(1): 125-143. 

10  Li, K., Liu, T., Kumar, P. R., & Han, X. (2024). A reinforcement  learning-based hyper-heuristic for AGV task assignment and route  planning in parts-to-picker warehouses. Transportation research  part E: logistics and transportation review, 185, 103518. 

11  Chen, X., Liu, S., Zhao, J., Wu, H., an, J., & Montewka, J. (2024).  Autonomous port management based AGV path planning and  optimization via an ensemble reinforcement learning framework.  Ocean & Coastal Management, 251, 107087.