控制AGV小车的python代码

时间: 2023-08-31 08:23:48 浏览: 107
### 回答1: 控制 AGV 小车的 python 代码可能会因 AGV 小车的类型、连接方式、使用的库和控制协议等因素而异。在写 python 代码之前,需要了解 AGV 小车的控制方式和控制协议,以及选择适当的 python 库来连接 AGV 小车。 例如,如果 AGV 小车是通过串口连接的,可以使用 python 中的 `serial` 库来连接 AGV 小车并发送控制指令。需要先打开串口,然后使用相应的函数来写入控制指令,例如 `write()` 或 `write_bytes()`。例如,下面是一段简单的 python 代码,用于控制 AGV 小车前进: ```python import serial # 打开串口,波特率为 115200 ser = serial.Serial('/dev/ttyUSB0', 115200) # 向 AGV 小车发送控制指令 ser.write(b'Move forward\n') # 关闭串口 ser.close() ``` 如果 AGV 小车是通过网络连接的,可以使用 python 中的 `socket` 库来连接 AGV 小车并发送控制指令。例如,下面是一段简单的 python 代码,用于控制 AGV 小车前进: ```python import socket # 创建 socket 对象 s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) # 连接 AGV 小车的 IP 地址和端口 s.connect(('192.168.1.100', 8000)) # 向 AGV 小车发送控制指令 ### 回答2: 控制AGV小车的Python代码如下: ``` import time # 定义AGV类 class AGV: def __init__(self): self.position = 0 def move_forward(self): self.position += 1 print("AGV向前移动一步,当前位置:", self.position) def move_backward(self): self.position -= 1 print("AGV向后移动一步,当前位置:", self.position) def stop(self): print("AGV停止移动") # 初始化AGV对象 agv = AGV() # 控制AGV移动 agv.move_forward() # AGV向前移动一步 time.sleep(1) # 休眠1秒 agv.move_forward() # AGV向前移动一步 time.sleep(1) agv.move_backward() # AGV向后移动一步 time.sleep(1) agv.stop() # AGV停止移动 ``` 上述代码中,首先定义了一个AGV类,该类包含了移动前进、后退和停止的方法。然后创建了一个AGV对象,并通过调用类的方法来控制AGV的移动。代码中使用了`time.sleep()`函数来模拟AGV移动的时间间隔。出现”的print“语句用于显示AGV的当前位置。这是一个简单的示例代码,实际上控制AGV的代码可能更加复杂,需要根据具体的AGV设备和应用场景进行相应的开发和调整。 ### 回答3: AGV小车是一种自主导航的无人驾驶车辆,通过编写Python代码可以实现对其的控制。 首先,需要导入相关的库和模块,比如pyserial库用于与AGV小车的串口通信,RPi.GPIO库用于树莓派GPIO引脚的控制等等。 接下来,可以定义一些常量,比如串口的端口号、波特率等。 然后,可以编写函数来控制AGV小车的不同动作。比如,向前行驶的函数可以设置左右轮的速度和方向,将对应的字节码通过串口发送给AGV小车,让它执行前进的动作。 除了前进,还可以编写控制小车后退、左转、右转、停止等动作的函数。 接下来,可以在主函数中进行调用。可以通过输入键盘指令,来选择具体的动作。比如按下"W"键,调用向前行驶的函数,按下"S"键,调用后退函数,以此类推。 最后,需要在主函数中进行串口的连接和关闭,以及键盘监听的设置和关闭。这样,在执行程序时,可以通过键盘输入相应的指令,从而通过Python代码控制AGV小车的运动。 需要注意的是,具体的控制代码需要根据AGV小车的硬件和通信协议进行编写,以上只是一个简单的示例。

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鉴于提供的引用内容,关于AGV小车的Python导航,可以使用单目视觉实现简单的预定轨迹跟随驾驶。这种方法可以处理没有交叉、突变等情况的轨迹。然而,目前的方法还不能应对轨迹交叉、急转弯、岔路等复杂情况,需要进一步研究和完善。此外,可能还存在灯光干扰等问题,需要进一步解决。\[1\]\[2\] 在性能方面,由于Python在计算处理速度上相对较慢,特别是在涉及图像处理和轨迹预测等任务时,如果将所有任务放在一个线程上,实时性可能较差。因此,可以考虑将状态获取、图像处理和轨迹优化等计算分别放在不同的线程中进行计算,或者利用加速库进行加速处理。这样可以提高实时性,对于实际系统应用会有很大的帮助。同时,作者也将继续对程序进行优化,并将优化后的版本上传到CSDN资源池中。\[2\] 此外,在预测轨迹生成时,需要注意摄像头的布置位置。如果摄像头布置在小车的前正上方,那么实际上无法看到车头之前的轨迹。因此,在获取的轨迹中,需要根据车头与小车中心的物理关系,将预测的轨迹转化为车头的轨迹,然后才能进行目标轨迹和预测轨迹的均方差比较。可以使用旋转平移变换来求得车头的坐标。\[3\] 总结来说,AGV小车的Python导航可以使用单目视觉实现简单的预定轨迹跟随驾驶。然而,目前的方法还有一些限制,无法处理复杂的轨迹情况,并且可能存在性能和摄像头布置的问题。需要进一步研究和优化。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [python机器人编程——差速AGV机器、基于视觉和预测控制的循迹、自动行驶(上篇)](https://blog.csdn.net/kanbide/article/details/127412907)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
### 回答1: AGV小车是一种自动导航式运输机器人,主要应用于仓库等场所的物料搬运。而PLC(Programmable Logic Controller),即可编程逻辑控制器,是一种常见的工业自动化控制器。AGV小车可以通过PLC控制代码实现自动化控制和运行。 AGV小车的PLC控制代码主要包括三个部分:输入、输出和逻辑控制。输入包括传感器等设备的信号输入,如位置、状态等信息。输出是根据逻辑控制计算出的控制命令,用于控制电机、制动器等执行部件。而逻辑控制则是根据输入信号进行数据处理和逻辑运算的过程,通过确定小车的运行方向、速度等参数,实现小车的自动导航和控制操作。 具体地说,AGV小车的PLC控制代码可以通过编程软件进行编写和调试。为保证控制精度和稳定性,代码需要考虑各种实际情况下的应对措施,并进行严格的测试和验证。同时,PLC也需要和AGV小车的硬件系统进行协同工作,配合各种传感器、执行器等设备,实现稳定可靠的自动导航运行。 总的来说,AGV小车的PLC控制代码是控制自动导航运作的关键之一,对于提高生产效率、减少人力投入等方面都具有重大作用。随着工业自动化水平的提高,AGV小车的应用也将越来越广泛。 ### 回答2: AGV小车是自动引导车,是实现自动化物流的重要设备。PLC(Programmable Logic Controller,可编程逻辑控制器)是一种专门用于工业控制的计算机,它可以通过编程来控制各种工业自动化设备。AGV小车的控制代码应该是由PLC编写的。 PLC控制AGV小车的代码需要包括以下几个方面:首先,需要通过PLC输入AGV小车的路线和任务等信息;然后,根据指令启动小车,控制其行进方向和速度;同时,在小车行进的过程中,需要不断地对其状态进行实时监测,以确保其行进轨迹的安全和稳定;最后,在小车到达目的地后,需要通过PLC发送相关指令完成卸货工作。整个控制过程需要PLC与AGV小车之间不断地进行信息交互和控制。 AGV小车和PLC在工业自动化中的应用越来越广泛,它们之间的协同工作可以大大提高生产效率和质量。因此,PLC控制AGV小车的代码编写具有非常重要的意义,需要加强研究和实践。 ### 回答3: AGV小车是一种自动化物流车辆,它可以运送货物,提高生产效率和降低劳动成本。而PLC控制是汽车制造和工业控制领域中常用的自动化控制技术。 AGV小车一般由车身、导航系统、控制系统、电源系统等组成。在控制系统中,PLC控制起着重要的作用。它可以编写代码,控制车辆运行轨迹,调节速度、方向和加速度等参数。 在PLC控制代码的编写中,需要根据车辆的具体运行情况和需求,设计出需要控制的运动参数。同时,还需要根据车辆的实时位置信息和传感器反馈的数据,计算出正确的运动轨迹,以达到安全、高效的控制目的。 为了保证控制的实时性和精确性,PLC控制代码需要优化和调试。例如,针对不同的任务和场景,可以设置不同的控制模式和运动策略。同时,在车辆发生异常情况或出现故障时,PLC控制代码也可以及时进行相应的检测和处理。 总之,AGV小车的PLC控制代码与“智能化”和“自动化”密切相关。只有通过精准、科学的代码编写和控制算法,才能实现更高效、更安全、更智能的AGV小车控制系统。
### 回答1: AGV(自动导引车)是一种可以自主导航且不需要人工操作的物流运输设备。它广泛应用于工厂、医院、机场等场所,用于物料搬运和运输。这些车辆由电气和机械组件组成,电气原理图纸是为了方便维修和修理这些车辆而制作的。 AGV小车电气原理图纸通常包括以下内容:电力系统、控制系统、传感器、执行器以及连接电缆等。电力系统包括电池和电机,电池提供动力,电机将电能转换为机械能以使车辆运行。控制系统负责收集和处理传感器的信号并将指令发送给执行器,以控制车辆的运动和方向。传感器检测车辆的周围环境,例如检测车辆是否行驶到障碍物。执行器包括车轮和转向电机,在指示下完成车辆前进、停止、左转或右转等方向和运动。 通过电气原理图纸,维修人员可以了解AGV小车的工作原理和各个组件之间的关系。在发现故障时,他们可以轻松地识别问题所在,独立地维修和更换零部件。因此,电气原理图纸对于维护和保养AGV小车至关重要。 总之,AGV小车电气原理图纸是一种必要的技术文档,它提供了对该车辆组成和功能的深入了解,方便了维修和保养。 ### 回答2: AGV小车是一种自动化运动装置,使用电力系统作为能源,它需要电气原理图纸来控制电力系统。 AGV小车的电气原理图纸包括以下部分: 1.电源系统:电源系统是AGV小车的能源源头,通常使用电池组或直接使用电网供电。电源系统的电气原理图显示了电源的连接情况和位置,以及电池充电系统的可视化图形,如充电控制器、电池充电器和充电插头。 2.控制系统:控制系统是AGV小车的核心,由控制电路板控制。电气原理图中包括控制电路板和其他控制组件,如传感器、编码器等。该系统负责采集AGV小车的姿态信息,进行避障、导航、定位等各种智能控制。 3.电机驱动系统:电机驱动系统是AGV小车的驱动力源,由电机、电机驱动板和驱动电源组成。在电气原理图中,电机驱动板的接线图显示了电机的相互连接方式以及电机控制电子元件的位置,如Mosfet、IGBT、电容、电阻等。 4.通讯系统:通讯系统是AGV小车与其他系统之间实现信息传输的主要渠道。在电气原理图中,通讯部件的接线图包括通讯模块、通讯线路和通讯接口。 以上是AGV小车电气原理图的主要内容和部分。各种电气部件的连接方式可以在原理图上清晰地显示,这非常有助于工程师的设计和实现。同时,这也是检测和调整AGV小车电力系统的必要工具。 ### 回答3: AGV小车是自动导航小车,电气原理图纸是指这种小车的电气控制系统的图纸。电气原理图纸是设计和制造AGV小车的必要工具,在小车生产过程中需要完整的电气原理图来确保其正常运行。 AGV小车的电气原理图通常包含以下几个部分:电缆连接图、控制系统电气原理图、传感器和电机电气原理图、电源电气原理图以及通讯模块电气原理图。 电缆连接图是将所有连接AGV小车的电缆进行标识,并将其与控制器相连。控制系统电气原理图是最关键的一部分,其包含了小车的所有控制逻辑,包括驱动电机、导航以及避障等功能。传感器和电机电气原理图包含了用于实现小车导航的传感器和相关装置,以及用于驱动小车运动的电机和控制器。电源电气原理图用于将小车所需的电力供给它,并确保其稳定运行。通讯模块电气原理图则将小车与其他设备进行通讯连接以实现交互和协调。 总而言之,电气原理图是AGV小车的核心设计文件,其负责连接和控制小车的各个部分,保证小车以高效稳定的方式执行各项任务。
以下是一个基本的两轮差速AGV的PID控制代码示例: C++ #include <SoftwareSerial.h> SoftwareSerial mySerial(2, 3); // RX, TX int leftMotorSpeed = 0; int rightMotorSpeed = 0; float Kp = 1.0; // 比例系数 float Ki = 0.1; // 积分系数 float Kd = 0.1; // 微分系数 int setpoint = 100; // 目标速度 int error = 0; // 偏差 int last_error = 0; // 上一个偏差 int integral = 0; // 积分值 void setup() { mySerial.begin(9600); } void loop() { // 读取左右轮速度 int leftSpeed = readLeftSpeed(); int rightSpeed = readRightSpeed(); // 计算偏差 error = setpoint - (leftSpeed - rightSpeed); // 计算积分值 integral += error; // 计算微分值 int derivative = error - last_error; last_error = error; // 计算输出值 int output = Kp * error + Ki * integral + Kd * derivative; // 限制输出值在[-255, 255]之间 if (output > 255) { output = 255; } else if (output < -255) { output = -255; } // 根据输出值计算左右轮速度 leftMotorSpeed = setpoint + output / 2; rightMotorSpeed = setpoint - output / 2; // 限制左右轮速度在[-255, 255]之间 if (leftMotorSpeed > 255) { leftMotorSpeed = 255; } else if (leftMotorSpeed < -255) { leftMotorSpeed = -255; } if (rightMotorSpeed > 255) { rightMotorSpeed = 255; } else if (rightMotorSpeed < -255) { rightMotorSpeed = -255; } // 控制左右轮速度 controlLeftMotor(leftMotorSpeed); controlRightMotor(rightMotorSpeed); } int readLeftSpeed() { // 读取左轮速度的代码 } int readRightSpeed() { // 读取右轮速度的代码 } void controlLeftMotor(int speed) { // 控制左轮电机的代码 } void controlRightMotor(int speed) { // 控制右轮电机的代码 } 需要注意的是,PID控制器的参数需要根据具体的AGV系统进行调整。
AGV小车商业计划书 本商业计划书旨在针对AGV(Automated Guided Vehicle,自动导引车)小车的市场需求和潜在商机进行分析和探讨。AGV小车是一种能够自主行驶、携带和运输物品的无人驾驶车辆,广泛应用于物流、仓储和生产线等领域。 市场需求方面,随着全球制造业的快速发展和物流需求的增加,对AGV小车的需求也在逐年增加。AGV小车能够提高物流效率、降低人力成本、减少货物损失,并且还能够应对人力短缺和人力不适宜的环境,如高温、有毒气体等。因此,AGV小车市场具有广阔的发展前景。 在竞争环境方面,目前市场上已经有一些AGV小车供应商,但市场竞争程度相对较低。这可以作为我们进入市场的机会。我们计划通过技术创新和产品质量的提升,巩固和增强我们在市场上的竞争优势。 针对商业模式,我们计划提供AGV小车的销售、租赁和售后服务。我们的销售策略将主要针对供应链管理和物流企业,通过定制化的解决方案来满足客户的需求。同时,我们还将推出一种按需租赁的模式,以满足客户短期的物流需求,并且提供高质量的售后服务和维护支持。 在市场推广方面,我们将采用多种渠道进行推广,包括与行业协会合作、参加行业展览、进行线上线下宣传和推广活动等。此外,我们还计划与一些重要的合作伙伴合作,共同推进AGV小车技术的研发和市场推广。 在财务规划方面,我们计划在前期投入一定的资金用于产品研发、市场推广和渠道拓展,以确保产品的质量和竞争力。在销售和租赁收入的驱动下,我们预计在三年内实现盈利,并逐步扩大市场份额。 综上所述,AGV小车市场具有广阔的商机和发展空间。通过提供高质量的产品和服务,我们将竭尽全力实现市场占有率的提高,并在竞争激烈的行业中获得成功。
好的,下面是一个基于视觉感知的AGV避障控制系统的Python代码示例: python import cv2 import numpy as np import time import math # 定义PID控制器参数 kp = 0.5 ki = 0.1 kd = 0.1 # 定义图像处理函数 def image_processing(frame): # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行二值化处理 ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 进行形态学处理,消除噪声 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) binary = cv2.erode(binary, kernel) binary = cv2.dilate(binary, kernel) # 获取物体的轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 对轮廓进行处理,获取物体的位置和大小信息 if len(contours) > 0: c = max(contours, key=cv2.contourArea) x, y, w, h = cv2.boundingRect(c) return x, y, w, h else: return None # 定义PID控制器函数 def pid_control(error, last_error, sum_error, kp, ki, kd): # 计算控制量 control = kp * error + ki * sum_error + kd * (error - last_error) # 更新误差和 sum_error += error last_error = error return control, last_error, sum_error # 定义机器人控制函数 def robot_control(x, y, w, h, frame_width, max_speed, kp, ki, kd): # 计算物体中心距离图像中心的偏差 error = (x + w / 2) - frame_width / 2 # 计算控制量 control, last_error, sum_error = pid_control(error, 0, 0, kp, ki, kd) # 计算机器人的转向角度和速度 angle = math.atan(control) * 180 / math.pi speed = max_speed - abs(control) # 输出控制信息 print("x:", x, "y:", y, "w:", w, "h:", h, "error:", error, "angle:", angle, "speed:", speed) # 执行控制指令 # TODO: 将控制指令发送给机器人控制系统 # 定义主函数 def main(): # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 设置摄像头参数 cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480) # 设置最大速度 max_speed = 50 # 循环读取图像 while True: # 读取图像 ret, frame = cap.read() if not ret: break # 进行图像处理 result = image_processing(frame) # 判断是否检测到物体 if result is not None: x, y, w, h = result # 进行机器人控制 robot_control(x, y, w, h, frame.shape[1], max_speed, kp, ki, kd) # 显示图像 cv2.imshow("frame", frame) # 等待按键 key = cv2.waitKey(1) if key == ord('q'): break # 释放资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': main() 以上代码仅是一个简单的示例,具体的实现方式和控制方法需要根据实际情况进行调整和优化。
AGV的加减速控制通常使用PID控制算法实现。以下是一个简单的AGV加减速控制代码示例: //定义PID控制器参数 let kp = 1.2; //比例系数 let ki = 0.5; //积分系数 let kd = 0.1; //微分系数 //定义速度控制变量 let currentSpeed = 0; //当前速度 let targetSpeed = 1; //目标速度 let maxAcceleration = 0.5; //最大加速度 let maxDeceleration = 0.5; //最大减速度 let errorSum = 0; //误差积分 let lastError = 0; //上次误差 //PID控制器函数 function PIDControl(currentSpeed, targetSpeed, dt){ let error = targetSpeed - currentSpeed; errorSum += error * dt; let errorDiff = (error - lastError) / dt; let output = kp * error + ki * errorSum + kd * errorDiff; lastError = error; return output; } //主程序 function main(){ let dt = 0.1; //控制周期,单位为秒 let time = 0; //当前时间 while(true){ let acceleration = PIDControl(currentSpeed, targetSpeed, dt); //限制加速度和减速度 if(acceleration > maxAcceleration){ acceleration = maxAcceleration; } else if(acceleration < -maxDeceleration){ acceleration = -maxDeceleration; } //更新速度和位置 currentSpeed += acceleration * dt; let distance = currentSpeed * dt; //计算位移距离 updatePosition(distance); time += dt; //更新时间 //如果速度已经达到目标速度,则退出循环 if(currentSpeed >= targetSpeed){ break; } } } 这里的代码仅提供一个基本的框架,具体的PID参数、加减速限制和速度控制策略需要根据具体的应用场景进行选择和调整。
### 回答1: 基于嵌入式视觉的多任务AGV小车利用嵌入式视觉技术为导航、识别和协作等多个任务提供支持。AGV小车是一种自动导航运输车辆,可应用于物流仓储、生产线等领域。 首先,通过嵌入式视觉技术,AGV小车能够实时感知和识别环境,并根据图像处理算法进行导航。它可以准确地辨别地面上的路径,避开障碍物,安全地沿着设定的路线行驶。同时,嵌入式视觉还可以用于检测和判定设定的目标点和装载物品,以实现自动化的装卸操作。 其次,多任务AGV小车可以利用嵌入式视觉技术进行目标识别和位置定位。通过搭载摄像头和图像处理算法,AGV可以识别并定位物品或目标,实现智能化的目标抓取和定位操作。这样,AGV小车可以在不同的场景中完成各式各样的任务,如货架上货物的捡取和搬运。 此外,多任务AGV小车还可以通过嵌入式视觉技术实现协作与智能调度。在大型物流中心或生产线上,多个AGV小车可以通过视觉传感器相互通信,并通过共享信息和优化路径来实现协作和避让。这样,不同的AGV小车可以分担任务,并高效而安全地协同运作。 综上所述,基于嵌入式视觉的多任务AGV小车利用图像处理算法和嵌入式系统的集成,能够实现智能导航、目标识别和自动协作等多项任务。这种技术的应用可以提高生产效率、减少人力成本,并为物流和制造业等领域的智能化转型和发展提供支持。 ### 回答2: 基于嵌入式视觉的多任务AGV小车是一种利用嵌入式视觉技术来实现多种任务功能的无人驾驶小车。该小车具备自主导航和环境感知的能力,通过搭载嵌入式视觉系统进行图像识别、目标检测和路径规划等功能,可应用于各种场景。 首先,该小车可以通过嵌入式视觉系统对周围环境进行实时感知和分析,实现对障碍物、路径等物体的识别和检测。这样,在导航过程中就能够根据所获取的图像信息,自动避开障碍物、选择最优路径,提高小车行驶的安全性和效率。 其次,基于嵌入式视觉的多任务AGV小车还可以应用于物体搬运和货物分类等任务。通过视觉系统对物体进行识别和分类,小车可以识别目标物体并根据需要将其搬运到指定位置。这样,可以在工业生产线上实现自动化的物流操作,提高生产效率和质量。 此外,该小车还可以应用于安防监控领域。通过搭载嵌入式视觉系统,可以实现对目标的实时监测和追踪。当小车发现可疑目标或异常情况时,可以立即报警并采取相应的措施,提高安全性和防范能力。 基于嵌入式视觉的多任务AGV小车具有灵活性和适应性强的特点。可以根据不同场景和任务需求,定制化开发和调整功能模块,实现个性化和多样化的应用。因此,该技术有望广泛应用于智能制造、物流、安防等领域,为人们的生活和工作带来更多便利。 ### 回答3: 嵌入式视觉多任务AGV小车是一种集成了嵌入式视觉技术的多功能自动导航小车。该小车具备多任务处理能力,可以同时执行多项任务,如物体识别、路径规划、自主导航、运动控制等。 首先,嵌入式视觉技术使得该小车能够实时获取环境中的图像信息。通过图像处理算法,可以实现对待处理图像中的目标物体进行识别和检测。例如,可以识别货物、障碍物等。通过对这些目标物体的识别,小车可以自动调整自己的行动策略,比如绕过障碍物,避免碰撞,同时准确地抓取和放置物品等。 其次,通过基于嵌入式视觉的路径规划算法,小车可以根据环境中的目标物体和当前位置信息,选择最优的路径来实现自主导航。这意味着小车可以在未知环境中进行定位和导航,避免与其他物体发生碰撞,并按照预定的路线准确到达目的地。 此外,嵌入式视觉技术可以帮助小车实现有效的运动控制。通过分析图像信息,小车可以根据实际情况进行速度调整、转向控制等操作,以实现更加精确的目标物体抓取和放置。 总之,基于嵌入式视觉的多任务AGV小车通过实时获取环境图像信息,结合图像处理算法进行目标物体的识别和检测,并通过路径规划和运动控制实现自主导航和精确动作控制。该技术使得小车可以具备多任务处理能力,提高了小车的自主性和智能性,广泛应用于仓储、物流、制造等领域。

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