Automaatsete juhitavate sõidukite (AGV) võtmetehnoloogiad hõlmavad mitmeid valdkondi,{0}}sh keskkonna tajumine, lokaliseerimine ja navigeerimine, tee planeerimine, liikumise juhtimine ja mitme{1}}sõiduki sõiduplaani koostamine-, mis toetavad ühiselt nende autonoomset töövõimet ja praktilist tehnilist jõudlust.
Keskkonnataju tehnoloogia on AGV autonoomia aluseks; see kasutab selliseid seadmeid nagu LiDAR, kaameraid ja ultraheliandureid, et koguda teavet ümbruse kohta ning tuvastada ja hinnata takistusi, vahekäikude piire ja dünaamilisi sihtmärke. Mitme-anduri liitmismeetodid suurendavad selle tajumise täpsust ja vastupidavust, võimaldades AGV stabiilset tööd keerukates tööstuskeskkondades.
Lokaliseerimine ja navigeerimine on AGV põhitehnoloogiad ning levinud meetodid, sealhulgas magnetiline, QR-kood, LiDAR ja visuaalne navigeerimine. LiDAR{1}}põhist samaaegset lokaliseerimist ja kaardistamist (SLAM) kasutatakse laialdaselt; see võimaldab reaalajas lokaliseerimist- ja kaardivärskendusi tundmatutes või pool{3}}struktureeritud keskkondades, pakkudes usaldusväärset alust tee planeerimiseks.
Teekonna planeerimise ja liikumisjuhtimise tehnoloogiad määravad AGV-de töötõhususe ja ohutuse. Teekonna planeerimise algoritmid arvutavad optimaalse marsruudi alguspunktist sihtkohta ja kohandavad seda dünaamiliselt vastavalt keskkonnamuutustele töötamise ajal. Liikumisjuhtimine muudab need kavandatud marsruudid konkreetseteks kiirus- ja suunakäskudeks, tagades, et sõiduk täidab liikumisülesandeid sujuvalt ja täpselt.
Kaasaegsetes AGV-süsteemides on ülioluline ka mitme{0}sõidukiga ühine sõiduplaani koostamine. Suuremahulistes-lao- või tootmissüsteemides peavad transpordiülesannete täitmiseks koordineerima mitut veoautot; sõiduplaanisüsteemid haldavad ülesannete jaotamist, tee koordineerimist ja konfliktide vältimist, et suurendada üldist töötõhusust. Tehisintellekti ja kommunikatsioonitehnoloogia edusammude ajendiks arenevad AGV-süsteemid järk-järgult suurema intelligentsuse ja sülemipõhiste operatsioonide suunas.
