AGV小车是Automated Guided Vehicle的缩写，即自动导引运输车。AGV利用网络进行控制信号的传输，通过导航装置获知周边情况从而自主进行规划、调整行进路径，从而更好地装卸和搬运物料的小车。 

从历史上来说，有人将1913年的时候福特汽车公司先用到AGV技术，认为是AGV的开端。

但实际上，二战结束后，西方工业生产的重建，工业设计迅速发展，汽车行业成为各大企业设计创新的重要领域，一辆真正意义上的AGV正是诞生在此背景下。一辆AGV诞生于 1953年,它是由一辆简易的AGC产品牵引式拖拉机改造而成的,带有车兜,在一间杂货仓库中沿着布置在空中的导线运输货物。随后AGV相关研究开始起步。

1960年欧洲就安装了各种形式、不同水平的AGVS220套,使用了AGV1300多台。到了70年代中期,由于微处理器及计算机技术的普及,伺服驱动技术的成熟促进了复杂控制器的改进,并设计出更为灵活的AGV。

 1972年,科尔摩根NDC主导了在沃尔沃Kalmar工厂的一套现代化的自动化导引车系统的开发和安装。

1973年,瑞典VOLVO公司在KALMAR轿车厂的装配线上大量采用了AGV进行计算机控制装配作业,扩大了AGV的使用范围。70年代末,欧洲约装备了520个AGV系统,共有4800台小车,1985年发展到10000台左右。其应用领域分布为:汽车工业(57%),柔性制造系统FMS(8%)和柔性装配系统FAS(44%)。

20世纪80年代末期，无线式导引技术引入到AGV系统中，例如利用激光和惯性进行导引，这样提高了AGV系统的灵活性和准确性，而且，当需要修改路径时，也不必改动地面或中断生产。这些导引方式的引入，使得导引方式更加多样化了。

20世纪80年代末,美国的AGV生产厂商从1983年的23家剧增至1985年的74家。1984年,美国通用汽车公司完成了它的一个柔性装配系统(FAS),从此该公司就成为当时AGV的大用户。

1986年已达1407台(包括牵引式小车、叉车和单兀装卸小车),1987年又新增加1662台。美国各公司在欧洲技术的基础上将AGV发展到更为先进的水平,他们采用更先进的计算机控制系统,运输量更大,移载时间更短,小车和控制器的可靠性更高。

经过三十余年的发展,欧美地区的AGV技术及应用渐趋成熟,AGV开始出现产业化发展趋势。目前，欧美比较好的AGV公司

Kiva systems

Kiva systems成立于2003年，致力于研发一款AGV仓储搬运车来取代零售商仓库中的传输带和转盘，让仓储工作更灵活更高效。2012年3月，亚马逊以7.75亿美元的大手笔收购了Kiva system，并将其整编为旗下机器人部门Amazon Robotics。Kiva，是个外观看起来像一个冰球，能够搬起超过3000磅的商品在物流中心自由“行走”的AGV搬运车Kiva重约145公斤，其顶部有一个升降圆盘，可抬起重达340公斤的货物。Kiva搬运车能通过扫描地上条码前进，根据无线指令的订单将货物所在的货架从仓库搬运至员工处理区，这样工作人员每小时可挑拣、扫描300件商品，效率是之前的三倍，准确率达到了99.99%。

Exotec 

 Exotec是一家法国AGV仓储搬运车公司，目前，Exotec致力于通过三维移动机器人和配套设施，为电商和零售行业打造全自动化的仓储系统。整个系统由三个主要模块组成：AGV仓储搬运车Skypod、货架、站点。

 Skypod是仓储系统的运输员，可以负载30kg的重量，除了可以在地面移动，还可以攀爬存放高度达10米的货架，并从货架其中的某一层中取出货物，运送到固定站点，工作人员取走货物后，Skypod返回继续搬运。该机器人有智能集群系统，操作员通过控制中心来为机器人指派任务，通过人为操作，让人和机器的协作更加高效。

据官方数据显示，这款机器人能够将仓库中的工作人员的日平均行走量从 15 km/天降至 4 km/天，减少了很多在路途中浪费的人力劳动。

Locus Robotics

 Locus Robotics是一家美国的AGV仓储搬运车企业，成立于2015年。公司主要开发用于仓库自动化、物流和订单履行的移动机器人。与传统拣货系统相比，LocusRobotics能够与人协同工作，帮助工人提高2-3倍的效率，而且准确率接近100%。

Locus主要面向有庞大仓储需求的企业，如零售商、仓库物流供应商和大型电商网站等研发自主移动机器人，可与工作人员协同工作，在保证分拣精准性的同时，提高仓库吞吐量，以确保消费者尽快收到商品。

Canvas Technology

Canvas Technology成立于2015年，公司核心技术主要应用于仓库内部的无人驾驶AGV搬运车。Canvas Technology专注于自动化技术 - 特别是自动推车。他们设计的轮式推车，可用于在配送中心或仓库周围运送订单或部件。它采用“空间人工智能”和顶的摄像头帮助物流车辆避开移动的“障碍物”，这些障碍物包括工作人员和操作设备等。