作为物流自动化的核心设备，无人驾驶叉车凭借“无需人工干预即可完成搬运、堆垛、装卸”的能力，已成为仓储、制造等领域降本增效的关键工具。其看似简单的自主作业背后，是导航、感知、决策、执行四大技术模块的协同运作，共同构建起“感知环境-理解场景-精准行动”的完整工作链路。

一、核心前提：导航定位——确定“我在哪、要去哪”

导航系统是无人驾驶叉车的“方向大脑”，负责实时确定自身位置与行驶路径，目前主流技术分为两类：

激光SLAM导航：通过顶部激光雷达扫描环境，同步绘制地图（SLAM，即时定位与地图构建）并匹配位置，无需预先铺设磁条、二维码等辅助标识。例如在电商仓库，激光SLAM导航的无人驾驶叉车可自主识别货架、通道边界，即使环境中出现临时障碍物（如散落托盘），也能实时调整路径，定位精度通常可达±10mm。

混合导航（激光+视觉/二维码）：针对复杂场景（如低温冷链、粉尘车间），会叠加视觉摄像头或地面二维码辅助定位。比如在食品冷链仓库，低温易导致激光雷达精度下降，此时通过识别货架上的反光标签，可确保叉车低温环境下仍能稳定作业。

无论哪种方式，导航系统都会将路径数据实时传输至决策模块，为后续行动提供基础。

二、环境感知：构建 “360° 安全网”，避免碰撞与误操作

无人驾驶叉车需像人类驾驶员一样“观察”周围环境，这依赖于多传感器融合技术：

激光雷达：作为核心感知设备，可探测5-10米范围内的障碍物（包括人员、其他设备、立柱等），输出3D点云数据，区分静态物体（货架）与动态目标（行走的工人），并计算安全距离。

视觉摄像头：辅助识别托盘孔位、货物条码等细节信息，例如在装卸货环节，摄像头可自动识别托盘的“进叉口”，引导货叉精准插入，避免货损。

超声波传感器：补充探测近距离的低矮障碍物（如散落的包装带），防止因激光雷达“盲区”导致的碰撞。

这些传感器数据会实时汇总至中央控制器，形成“环境感知图谱”，确保叉车在复杂场景中也能安全作业。

三、决策规划：根据场景“做判断”，动态优化作业流程

决策模块相当于无人驾驶叉车的“逻辑中枢”，基于导航定位与环境感知数据，实时判断 “该做什么、怎么做”：

路径规划： RCS（机器人控制系统）是一个直观的工具，用于管理AiTEN机器人的操作。它提供了确保有效导航、任务执行和维护的基本特性，路径自动优化，策略灵活调整。

任务优先级排序：DAS数据分析系统实时采集、存储、监视并处理各类数据为物流各环节提供全面数据支持，更清晰地了解机器人的运行状态和效能，从而做出更合理的调度决策。

异常处理：VMS天眼系统，对所有操作进行可视化显示，监测库位运行状态， 可使用姿态识别算法即时判断货区的货物和托盘信息等是否正确。

这一过程依赖预设的算法模型，同时可通过对接仓库 WMS（仓储管理系统），实现“任务自动分配-进度实时反馈”的闭环。

四、执行控制：精准“动手动脚”，完成装卸与搬运

决策指令最终通过执行模块落地，核心涉及三大执行单元：

行驶单元：由电机、舵机控制叉车的前进、后退、转向，确保路径跟随精度；

举升单元：通过液压或电动系统控制货叉升降，结合位置传感器，实现“精准停在高货架层”“轻放货物避免冲击”等动作；

取放单元：货叉配备压力传感器，可感知“是否叉稳货物”，例如在抓取重型托盘时，若压力数据显示“受力不均”，会自动调整货叉间距，确保抓取稳定。

结语

无人驾驶叉车的工作原理，本质是“导航定位找方向、环境感知辨风险、决策规划定逻辑、执行控制做动作”的技术协同。不同场景（如高货架仓储、冷链装卸、产线对接）对各模块的要求不同，例如冷链场景需强化传感器抗低温能力，高货架场景需提升举升精度。

随着技术迭代，如今的无人驾驶叉车已能实现“多机协同作业”，并通过 AI 算法持续优化决策逻辑。选择时，除关注硬件参数，更需考量设备与自身业务场景的适配性，才能真正发挥其“降本增效”的价值。