一、行业痛点

在AGV/AMR项目实施中，常见的技术挑战包括：

1. 🧭 导航精度低、响应慢：计算资源不足导致路径规划延迟；
2. ⚙️ 多传感器融合复杂：激光雷达、IMU、超声波等接口不统一；
3. 📡 无线通讯不稳定：Wi-Fi、4G、CAN、RS485 等协议混用；
4. 🔋 功耗高、续航差：传统x86控制单元功耗高达50W以上；
5. 🧱 系统维护困难：软件更新需人工接入、调试繁琐。

✅ 解决思路：
使用 电鱼 ARM 核心板 作为AGV/AMR的导航与通信节点，
集成 激光雷达SLAM导航 + 多传感器融合 + 路径规划 + 通信协调，
实现边缘AI智能决策 + 云端集中调度的整体控制方案。

二、核心硬件平台

💡 电鱼 ARM 核心板在保持低功耗的同时，具备强大的边缘计算能力，
可在车载环境中长期稳定运行，支持毫秒级路径规划与实时通讯。

三、系统功能模块

四、导航与控制示例

SLAM导航算法（Python伪代码）

import slam, lidar, imu



map_data = slam.init_map()

while True:

    lidar_scan = lidar.get_scan()

    imu_data = imu.get_orientation()

    pose = slam.update_pose(lidar_scan, imu_data)

    map_data = slam.update_map(pose)

    print("Current position:", pose)

💡 通过ARM核心板本地运行SLAM算法，可实现厘米级定位精度。

路径规划逻辑（A*算法简例）

def a_star(start, goal, grid):

    open_list = [start]

    g_cost = {start: 0}

    came_from = {}

    while open_list:

        node = min(open_list, key=lambda n: g_cost[n])

        if node == goal:

            return reconstruct_path(came_from, node)

        open_list.remove(node)

        for neighbor in get_neighbors(node, grid):

            cost = g_cost[node] + distance(node, neighbor)

            if neighbor not in g_cost or cost < g_cost[neighbor]:

                came_from[neighbor] = node

                g_cost[neighbor] = cost

                open_list.append(neighbor)

⚙️ 路径规划可结合障碍物动态数据进行实时更新，
RK3588 平台支持毫秒级运算，保证AGV路径平滑与安全。

五、方案优势

✅ 高性能边缘计算：6 TOPS NPU支持本地AI推理；
✅ 多协议兼容：支持CAN、RS485、Ethernet等现场总线；
✅ 低功耗长续航：适用于车载电池系统；
✅ 实时路径规划：支持SLAM与动态避障算法；
✅ 多车协同通信：MQTT实现云端统一调度；
✅ 远程运维便捷：支持OTA更新与Docker部署；
✅ 工业级可靠性：宽温运行，抗震抗干扰设计。

六、典型应用场景

• 🏭 工厂车间智能搬运机器人（AGV / AMR）
• 🚚 物流仓储自动配送系统
• 📦 自动化立体仓库出入库机器人
• 🧱 SMT/生产线物料搬运系统
• 🚗 园区配送与巡检机器人