在上海，寸土寸金的厂房里，通道宽度往往被压缩到极限，而SKU的周转速度却在持续攀升。当企业考虑引入AGV搬运车时，第一个绕不开的问题不是预算，而是——我的车间到底适合哪种导航方式？

目前主流的AGV导航技术分为磁条、二维码、SLAM激光和视觉导航四类。磁条成本最低，但路径固化，一旦产线调整就要重新施工；二维码定位精度可达±10mm，适合电商分拣场景，但地面维护频次高。真正能在上海老厂房与新建智能仓之间灵活切换的，是SLAM激光与视觉融合方案。

车间布局如何决定导航选型

窄通道、高货架、人车混流，这三种典型布局对导航的要求截然不同：

• 窄通道（<1.8m）：优先选激光SLAM，无需地面标识，依靠环境轮廓实时建图，转弯半径可压缩至1.2m以内。
• 高货架区（>6m）：视觉导航配合顶部反光板更稳定，避免激光被密集货架遮挡导致丢定位。
• 人车混流区：需融合超声波与3D相机，实现动态避障，此时无人叉车的安全冗余设计比导航精度更关键。

易樊科技在松江某汽车零部件工厂的项目中，就遇到7m高货架与2m窄通道并存的场景。最终采用激光SLAM为主、视觉辅助纠偏的混合方案，料箱机器人负责小件区，无人叉车承担托盘区，整体效率提升约34%。

选型时必须核对的三个参数

1. 定位精度与重复定位精度：前者决定停得准不准，后者决定每次停得是否一致。托盘对接场景重复定位精度需≤±15mm。
2. 地图更新能力：车间动线调整后，系统能否在30分钟内完成地图重建，直接影响停产损失。
3. 调度系统兼容性：是否支持与现有WMS/MES对接，能否混合调度不同品牌的AGV搬运车。

常见误区是只关注单车参数，忽略集群调度能力。当车间内同时运行10台以上设备时，智能物流系统的交通管制算法才是效率瓶颈。

上海制造业的典型特征是空间紧、节奏快、品类杂。选型时不妨先让供应商做一次现场激光扫描，用真实点云数据验证导航方案，比看参数表可靠得多。