3. 无人运输车系统组成

港口无人运输车（AGV/IGV/无人集卡）并不是“把一辆车改成自动挡”那么简单，它是一套典型的移动机器人系统。要让它能在码头堆场、岸桥下方、狭窄通道中安全高效地完成集装箱水平运输，必须把五个子系统协同起来：车体平台提供承载与运动基础，传感器套件提供环境感知，计算单元完成决策规划，线控底盘执行控制指令，通信与供电系统保障信息与能量的持续供给。理解这五者的分工与耦合关系，是后续学习感知、定位、控制与调度的前提。

一、五大子系统及其核心职责

从工程视角看，无人运输车的系统组成可以按“感知—决策—执行—支撑”四条链路来理解。车体平台是物理载体，决定载重、尺寸、转弯半径和通过性；传感器套件是“眼睛和耳朵”，包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、GNSS/IMU、轮速计等；计算单元是“大脑”，承担多传感器融合、定位建图、路径规划、行为决策和车辆控制；线控底盘是“手脚”，把计算单元输出的油门、制动、转向、挡位指令转化为机械动作；通信与供电系统则是“神经和血液”，负责车—云—场之间的数据交互以及整车电能分配。

二、系统组成关系图解

下图展示了港口无人运输车五大子系统之间的数据流、能量流与控制流关系。可以看到，传感器套件与计算单元构成感知决策链，线控底盘与车体平台构成执行承载链，通信与供电系统贯穿全车，为各模块提供信息与能量支撑。

三、各子系统关键参数与选型要点

港口场景对无人运输车的要求与开放道路自动驾驶有明显差异：路线相对固定但重复精度要求高，作业节拍快，堆场通道狭窄，且存在岸桥、龙门吊等大型金属结构对GNSS信号的遮挡。因此，各子系统的选型必须围绕“精准、可靠、耐候、易维护”展开。

四、典型作业场景中的系统协同

以“岸桥下取箱—堆场卸箱”这一典型任务为例：无人运输车首先通过通信系统接收调度平台下发的任务指令，计算单元根据高精地图和实时定位规划行驶路径；车辆行驶过程中，传感器套件持续检测车道线、障碍物和周边设备，计算单元进行融合感知与决策，向线控底盘发送转向、驱动和制动指令；车体平台承载集装箱完成运输；供电系统为所有设备提供稳定电能。到达堆场后，车辆精准对位，锁具解锁，任务完成并反馈至调度系统。

五、常见误区与复盘

在实际项目中，初学者容易陷入以下误区：

• 只关注算法，忽视底盘响应：再好的规划算法，如果线控底盘响应延迟大、控制精度低，车辆也无法精准跟踪路径。底盘选型时必须关注响应时间和重复精度。
• 传感器堆砌但缺乏标定与同步：多传感器融合的前提是精确的外参标定和硬同步。若时间戳不同步，融合结果会出现“重影”或定位跳变。
• 供电系统容量估算不足：计算单元、激光雷达、通信模块的功耗往往被低估，导致续航缩水或电压不稳，影响计算单元稳定运行。
• 通信链路单点依赖：仅依赖5G或Wi-Fi，一旦信号遮挡或切换失败，车辆可能失控。应设计冗余通信和本地安全停车策略。

六、系统集成检查清单

【无人运输车系统集成检查清单】
1. 车体平台
   - 载重与集装箱锁具匹配
   - 悬架高度与离地间隙满足堆场路面
   - 防撞结构覆盖前后左右

2. 传感器套件
   - 激光雷达/摄像头/毫米波安装角度与视场覆盖
   - GNSS天线无遮挡，IMU安装水平
   - 所有传感器时间同步误差 < 1ms
   - 外参标定文件已写入计算单元

3. 计算单元
   - 供电电压稳定，散热风道畅通
   - 操作系统与自动驾驶软件版本匹配
   - CAN/以太网接口连接正确，心跳正常

4. 线控底盘
   - 转向、驱动、制动指令响应正常
   - 急停按钮与安全回路有效
   - 故障诊断码可读取

5. 通信与供电
   - 5G/Wi-Fi信号强度满足全场覆盖
   - 电池SOC、电压、温度正常
   - 充电接口与自动充电桩对位正常