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云化AGV的系统架构具有更强的适应性和扩展性。云化AGV实现了云—边—端的无缝协同计算。云侧提供高性能的计算以及通用知识的存储，边缘侧进行有效的数据处理，提供算力支持，并在边缘范围内实现协同和共享，机器人终端完成实时的操作和处理等基本功能。云化AGV具有持续学习和协同学习的能力，将感知模块的输出与知识图谱结合对环境和人充分理解，通用知识和较少变化的领域知识存放在云端，与地域和个性化服务相关的知识存放在边缘或者终端，逐步提取和积累与服务场景、个人相关的个性化知识。云化AGV能够在AGV之间或AGV与其他智能体间共享数据、模型、知识库等，进行协同学习。5G云化AGV已在生产线试点成功5G云化AGV已在中兴通讯长沙研发生产基地的生产线试点成功。项目之初，云化AGV采用激光导航代替侵入式部署的导航方式。随着场景的日趋复杂，为了弥补2D激光导航在无特征场景和复杂场景应用受限的缺陷，采用了激光+视觉等多传感器融合的自主导航方案。随着视觉定位技术的发展，采用未标记场景的图像信息融合惯性测量单元传感器数据进行全局定位和地图构建的技术（SLAM或VIO）已经较为成熟，AGV采用了更低成本的视觉实现定位和导航。数字孪生技术支持，解决远程在线方案预览；重庆信息化钢筋加工智慧方案哪家强

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通信世界网消息（CWW）目前AGV（AutomatedGuidedVehicle，自动导引运输车）技术正被广泛应用于无人物流、仓储以及工业生产过程中。随着视觉定位技术的发展，采用未标记场景的图像信息融合惯性测量单元传感器数据进行全局定位和地图构建的技术（SLAM或VIO）已经较为成熟，这种方法能够使用较低成本的传感器实现AGV的定位与控制，但其所需要的计算资源超出了一般低成本嵌入式计算机所能提供的范围，需要相对高性能的计算机进行处理，因而无法真正有效地降低单台AGV的成本。云化AGV，提高AGV智能化程度如果通过Wi-Fi或4G技术将图像信息传输至服务器进行处理，则压缩后图像的清晰度会受到明显影响，进而影响定位效果，并且无线通信的延迟与不稳定性也会对AGV的正常工作造成影响。如果能够通过更高带宽、更低延迟、更好稳定性的5G网络进行数据的传输，则云化视觉定位是完全可行的。云化AGV，即把AGV上位机运行的定位、导航、图像识别及环境感知等需要复杂计算能力需求的模块上移到5G的边缘计算服务器，以满足AGV日益增长的计算力需求，同时，运动控制/紧急避障等实时性要求更高的模块仍然保留在AGV本体以满足安全性等要求。这相当于在云端为AGV增加了一个大脑。重庆信息化钢筋加工智慧方案哪家强