这与传统AGV是不同的，传统的AGV必须依赖地面上埋入的导线、线圈之类的，这就极大程度限制了机器人的自由度和可调性。

并且，这种机器人不需要仓库额外安装任何昂贵的基础设施，能随到随用。

另外，在Kiva的顶部也有一个摄像头，用来识别货架的条码或者二维码，以确认“老子要的货就在这个架子上了”。

这种创新的巡航技术，关键依赖于“机器视觉”技术的发展。

“机器视觉”是智能工业的“眼睛”，分为成像部分和图像处理部分。

在成像部分，有三个关键模块：光源、镜头和工业相机。

与民用照明光源相比，机器视觉光源在照度、均匀性和稳定性三个核心指标上有较高的要求。

早期市场由美国和日本的公司占据，近年来国内厂家逐步崛起，其技术足以与国际厂商竞争。

镜头，是机器视觉系统中最关键的成像部件，是工业视觉中的“眼球”。

其作用是将目标成像在图像传感器的光敏面上。

对成像质量的关键指标是分辨率、对比度、景深以及像差等。

与普通镜头相比，工业镜头要求的清晰度更高，光谱透射能力更强，畸变率低至0.1%。

光学镜头，生产要求高、工艺复杂，需要多年的技术、生产工艺积累。

原世界即使到2020年，机器视觉行业内的高端的镜头仍依靠进口，国外老牌镜头厂商拥有绝对优势。

但国内企业发展也很迅速，在低端市场有高性价比的优势。

工业相机，本质功能是将光信号转变为电信号的过程。

与普通相机相比，工业相机需要更高的传输力、抗干扰能力以及稳定的成像能力。

根据工业相机内图像传感器的芯片类型，又分为CCD与CMOS两类图像传感器。

CCD图像传感器的图像质量更高、抗噪音能力更强，但成像速度相对慢，价格高，一般用在高端场合。

CMOS图像传感器图像质量较低，噪声大，但是集成度高、成像速度快、成本低，正在逐步替代CCD。

我们平时手机上的照相机用的，基本都是CMOS的传感器。

工业相机领域仍由国外厂家占据主要市场，北美品牌占据全球工业相机市场62%的份额，欧洲品牌占15%。

这部分国内厂商起步比较慢，起始从低端市场逐步向高端渗透。

当然，性价比一直是优势所在。

图像处理部分，是机器视觉系统的关键所在。

通过图像算法完成对被测物的识别、定位、测量、检测等功能。

在原世界，图像处理的软件底层算法还是基本被国外厂商垄断。

国内的机器视觉图像处理软件基本是基于开源软件OpenCV或者第三方商业算法库进行二次开发。

光源、镜头、工业相机、图像处理软件等零部件的组合，是传统的基于PC的工业视觉系统。

原世界最近几年，随着嵌入式技术的发展，智能相机作为一个新的替代性方案开始受到关注。

这种方案高度集成化、成本低、通用性和易用性比较强。

但在精度、速度和复杂运算能力上和传统的PC视觉系统还有很大的差距，但已经能适用于对价格敏感的中小民营企业。

Kiva的第二核心技术，动力补充技术。

Kiva机器人是电池驱动的，每充电一次用8到10个小时。

一旦电量有所降低，内置的驱动系统会驱动它自己到充电站找接口充电。

所谓不但能自己干活，还能自己“吃饭”。

第三、通讯联系技术。

Kiva拥有WIFI无线连接，能与整个仓储智能系统进行整合或者拆分。

第四、软件系统相关技术。