到目前为止，“AGV和AMR的区别”还是有争议的。AGV行业的从业者认为AMR是新技术AGV，而AMR行业的创业者认为AMR和AGV是根本不同的东西。
本文从概念、导航技术、应用效果、适用场景等方面对它们进行了比较，希望有助于大家理解。
概念对比
AGV(自动导引车)是一种自动导引运输车辆。广义上是指基于各种定位导航技术，不需要人类驾驶的自动运输车辆。换句话说，有人驾驶的运输车(比如人驾驶的叉车)不是AGV，无人驾驶的运输车才是AGV。
AGV的概念来自于工业申请。自从1953年第一辆AGV问世以来，AGV一直被定义为工业物流领域谁也解决不了。搬运车辆的运输问题，但早期AGV的定义只是我们字面理解的“沿铺设在地面上的引导线移动的运输车辆”，因为20世纪移动。机器人技术不发达，AGV行业经历了40多年的发展，现在市面上的AGV还在制导技术上迭代升级。当你移动时机器人技术的发展，为了摆脱地面激光导航技术出现在互联网上的物理引导线中，通过高反射镜和定位激光雷达解决了AGV精确定位的问题，然后在软件中用虚拟引导线代替。地面这种技术的AGV被称为LGV(激光制导车辆)。目前， 大多数无人叉车都是轻型货车。引导AGV多机作业时，容易在引导线上受阻，影响效率，而地标技术的KIVA类移动机器人它很好地解决了这个问题。为了充分感知环境中的障碍物和地图信息，提高AGV的自主性，还有通过视觉技术解决定位和导航问题的VGV(Vision Guided Vehicle)，以及充分利用激光雷达和地图，比LGV更先进、更自主的自然导航AGV。所以，现在AGV的定义正在改变机器人技术的发展是不断扩大的。
AMR(自主移动机器人)的意思是自主运动。机器人广义上是指高度自主的运动。机器人。自主性弱的运动机器人(比如远程控制机器人，沿导轨的运动机器人等。)不能叫AMR，只能叫自主性强的运动(能对环境的各种动态变化做出自己合理的反应)。机器人(比如非遥控无人机、无人驾驶汽车等。)可以称为AMR。而我们这里所说的“AMR行业”只是狭义的指室内AMR和半室外AMR。
AMR的概念来自于机器人技术研究领域承载着科学家对移动技术的兴趣。机器人对技术发展的期望——他们想搬家。机器人越独立越好。第一个被命名为AMR的是1948年的ELSIE，它可以主动响应环境中的光线，并避免环境中的障碍物移动。移动机器人AMR和非AMR没有严格的界限，即使是最先进的AMR技术也不足以移动。机器人科学家们感到满意，还有很大的改进空间。有了人工智能和机器人技术的发展，移动机器人AMR的自主性越来越强，AMR的技术标准也越来越高。目前最先进的AMR技术是指机器人可以更独立地获得环境的地图，可以尽可能少地依赖外部预设传感器来定位整个地图， 能够自主、智能地避开障碍物，能够像人一样智能地走到目标地点。
可以看出，AGV和AMR的概念有不同的起源，背后的驱动力也不同，但确实是存在的。工业在物流应用领域有很强的交集。AGV行业的人一直在追求如何让AGV更智能，更少的改造环境，更灵活高效的移动特性，这也正是AMR研究人员正在研究的。AMR的研究人员，在AMR技术逐渐成熟的时候，都在思考如何让AMR成为具有商业价值的产品。工业物流场景是一个非常有价值的应用场景，恰好是AGV的主战场。
在未来，我们将详细讨论AGV从业者和AMR企业家之间的概念冲突。这里简单理解一下:室内。轮式AMR和AGV行业定义的自然导航AGV和VGV没有太大区别，只是这两波人在开发产品时侧重点不同。此外，AMR的应用场景远不止。工业物流和应用场景比目前AGV丰富很多。目前我们讨论的“AGV vs AMR”的问题，其实就是“传统移动”机器人AGV vs室内技术轮式AMR”问题。
导航技术
导航技术是指解决如何使机器人从当前位置移动到目标位置的技术，通常是在解决定位问题的前提下解决导航问题。“定位技术”解决了让机器人知道你现在在哪里，“导航技术”解决了让机器人知道如何到达目的地。
导航技术有很多种，这里只讨论使用最多的几种(这里从相对纯粹的角度总结比较了几种常用的导航技术，但实际的AGV产品大多会混合多种技术，以弥补单个技术的不足，满足场景的需求)。
制导技术:地面铺设导丝(丝、带、磁条等。),机器人可以沿着固定的引导线移动。
2.激光导航:一般在较高位置(约2米)的墙上设置反射镜，激光导航可以通过机器人上面的定位激光雷达是用坐标信息测量反射器的吧机器人进行高精度定位，然后在软件层面生成虚拟引导线。机器人可以沿着虚拟引导线移动。
3.里程碑式的技术:地面铺设地标(如二维码)，机器人能够在地标之间移动。
4.自主导航:自主导航的前提是要有环境地图。机器人可以在地图上进行全地图定位，当有指示告诉。机器人目标点的地图坐标，机器人自主规划路径，并沿着规划好的路径到达目的地，同时充分感知环境中的动态障碍物并主动躲避。
Kollmorgen是一家优秀的自动化解决方案和核心部件供应商，许多AGV企业基于其提供的解决方案完成了自己的AGV产品。视频总结了市场上常用的一些AGV导航技术，可以归纳为我们前面提到的四大类。
我们从以下技术层面比较了四种导航技术:
地图，请参考机器人系统直接对环境进行识别和预设，我们看到的“地图”往往是从人的角度展开信息后对环境的描述。传统AGV导航技术的地图都受到标志物部署的限制，无法全面了解环境。AMR的地图是真实环境的再现，加入地图更新技术后能与环境的变化保持一致。
定位，指示机器人知道你现在在哪里。引导AGV的定位最弱，无法定位在引导线上，只能辅以其他点位定位技术；里程碑式的技术。其次，机器人必须在地标上方才能定位；激光导航定位范围广，定位激光雷达可以观测到三个反射体的任何地方都可以定位自己。AMR的定位是整个地图中任意一点的定位。
感知，参考机器人通过传感器，环境信息被收集、分析和处理。传统AGV被定义为在特定区域运行，这些区域通常标有黄线。这些区域应避免异物。人或其他车辆在通过这些区域时有义务避开AGV，但为了安全起见，AGV往往会配备一些传感器，用于简单的障碍物感知。AMR天生就适合在自然环境中使用。机器人主动感知环境，然后做出合理的反应，所以AMR配备了最丰富的传感器，它需要感知各种可能的外来物，才能做出正确的反应。
避开障碍物，请参阅机器人移动过程中感知到障碍物后的反应，保证正常通行。最安全的避障策略是等待，即等到障碍物消失后再正常通过；最高效的避障策略是带预测的主动避障，即观察环境中的运动障碍物，预测轨迹，然后计算出最合理的避障轨迹旁路。传统AGV受限于地图范围、定位、感知等技术，只能采用停止策略，效率低下，而AMR主要是主动避障，根据场景特点调整避障策略。
路径规划是指机器人规划从当前位置到目标位置的路径。制导AGV是固定路径，受地面引导线约束，通过不同引导线的组合，很容易规划出到达目标位置的路径。LGV是软件层面的指引线，可以随时改变，但只能在自己的安全通道内规划路径。KIVA级机器人路径规划更加复杂，通过不同地标的组合，可以同时协调多个站点。机器人同时工作，不容易发生堵塞。AMR的路径规划是基于地图的动态路径，在多机协作中更加灵活高效，结合避障也能实现高效的人机协作。
应用效果
我们从以下几个角度比较了几种AGV和AMR。
部署困难。引导AGV的部署比较简单，现在大部分都是粘贴磁条引导线，粘贴方便，不易损坏，引导AGV软件的设置也比较简单。LGV展开的麻烦主要体现在反射镜的坐标标定，然后根据标定的地图规划虚拟引导线，其他部分类似于引导AGV。相比之下，KIVA类的部署就比较麻烦。贴上二维码后，需要校准。如果是老采摘区，也涉及改造。AMR的部署是最简单的，它基于SLAM技术。机器人只需绕AMR操作区走两圈就可以画出环境地图，然后在直观的地图上编辑存储位置。
多机合作。AGV的移动范围受到物理引导线的限制，多台机器只能在物理引导线上排队，或者像火车轨道线一样进行交通管制，协调效果最差。因为LGV是虚拟引导线，交通线可以很复杂，多机协同效果比有物理引导线的AGV好。KIVA类由于基于离散地标进行定位导航，不容易拥堵，多机协同效率较高。AMR更加自由灵活，任何没有障碍物的区域都可以通过，多机协同的效率也高。
人机合作。与传统导航技术的AGV相比，AMR具有深度感知、动态路径规划和主动避障的能力，具有人机协作的特点。然而，传统的AGV在感知、路径和避障方面较弱，在动态复杂的人机协同环境中容易出现安全隐患。这是AMR和传统AGV最大的区别。
单价水平。同一级别下不同AGV和AMR的成本差异主要在于配备的传感器和核心部件的差异。其中制导AGV和KIVA不需要复杂的传感器，核心部件易于采购，成本较低。而LGV和AMR受限于传感器和核心部件，成本较高。
适用场景
以点对点运输场景为例，我们从以下几个角度比较了几种类型的AGV和AMR。
操作区域。行动区域越大，部署时需要铺设的引导线、反射器、地标就越多，意味着部署更麻烦，部署成本也更高。但无论多大的区域，AMR都只是在软件层面绘制地图，部署成本不会增加(这里不考虑额外的增强型定位基站)。
工作点。如果场景中需要的话机器人站点越多，引导AGV和KIVA类需要铺设的地标交通路线就越复杂。LGV是软件层面的引导线，反射器可以精确定位覆盖区域。AMR是动态规划的路线，地图上任何一点都可以定位。这两种场景适合多点对接。
业务变化。用于引导AGV和KIVA类机器人一般来说，大多数业务变更意味着重新部署和转换很麻烦。如果业务变更不涉及运营区域变更，LGV只需要在软件层面修改指引线。AMR只需要编辑软件地图或重建地图，无论是运营区域或运营点的变化。
机器数量。当机器数量较多时，涉及到机器之间的协同作业问题，先导AGV在先导线上容易出现拥堵。LGV可以在软件中添加更多的引导线来缓解拥堵问题，而KIVA可以铺设更宽敞的地标，让机器解决松散地标区域的交通拥堵问题。AMR在地图范围内的任意可行区域进行动态路径规划，只要信道宽度足够，就实施实时流量控制。拥塞问题最容易解决，多机运行效率高。
环境是动态和复杂的。如上所述，人和机器在同一个场景中工作。AMR具有感知和避障优势，适合在复杂动态环境下工作，这是AMR区别于传统AGV的最大特点。
既然AMR在各方面都有优势，是否可以替代传统AGV？答案是否定的，AMR和传统AGV的关系不是升级关系，而是场景之间的互补关系。
如上所示，工业物流的场景主要是工厂和仓库的场景。当我们解决一个问题时，工业在解决物流场景自动化问题时，要遵循一个原则:“在解决问题的基础上，尽可能控制成本”。
如果这个场景是点对点运输场景，具有固定和简单的业务和较少的业务，那么导向AGV具有价格优点，选择导向AGV不仅可以解决问题，还可以节约成本。
如果场景环境是动态复杂的，那么只有AMR才能解决场景问题。
如果这种场景下作业站点多或者业务变化频繁，那么AMR更适合，传统AGV很难在保证经济收益的同时解决场景问题。
如果这个场景的工作面积大，或者业务量大，机器投入大，虽然可以采用很多技术方案，但是AMR在大多数情况下是有优势的。由于工作区域大，AMR的部署成本更低，对于大量机器的应用，AMR运行效率更高，需要的机器更少。虽然AMR的单价较高，但总体方案投资少，回收期短，风险较低。
除了上面讨论的点对点运输场景，还有一个订单提货场景。如果订单拣选是密集存储的或密集的，分拣场景，KIVA类机器人是最合适的，既能发挥其多机协同优势，又具有价格优势。在点到点的运输场景中，相比制导AGV，它的部署和维护更麻烦，没有优势。
从成本和场景特性来看，引导AGV、KIVA和AMR是显而易见的，但是对于同样单机成本高的LGV和AMR来说，AMR的自主导航技术似乎比LGV的激光导航技术要好。AGV行业发展确实有这个趋势。从LGV到自然导航AGV(相当于AMR)，业内有一种说法，从“有反光镜的激光导航AGV”到“无反光镜的激光导航AGV”。但目前LGV激光导航技术在叉车上的应用成熟度远高于AMR自主移动技术，叉车移动是一种形式。机器人自主移动的安全性很难保证，所以多用于人机相对隔离的环境，或者采用保守避障策略在相对安全的大通道内运行， 从而失去了AMR的人机协作和效率优势。所以从技术应用成熟度来看，LGV在无人叉车场景下还是很有市场的。
工业在物流场景中，也就是工厂和仓库的物流场景中，大部分物流作业都是由人驾驶叉车或手推车来完成的。不同类型的AGV和AMR都有各自的适用场景，但AMR会比传统AGV更适用，这些市场有待开发。