一、環境感知
目前，在AGV機器人室內環境中，以激光雷達為主，并借助其他傳感器的移動機器人自主環境感知技術已相對成熟，而在室外應用中，由于環境的多變性及光照變化等影響，環境感知的任務相對復雜的多，對實時性要求更高，使得多傳感器融合成為AGV機器人環境感知面臨的重大技術任務。
利用單一傳感器進行環境感知大多都有其難以克服的弱點，但將多傳感器有效融合，通過對不同傳感器的信息冗余、互補，幾乎能使機器人覆蓋所有的空間檢測，各方位提升搬運機器人的感知能力，因此利用激光雷達傳感器，結合超聲波、深度攝像頭、防跌落等傳感器獲取距離信息，來實現搬運機器人對周圍環境的感知成為各國學者研究的熱點。
使用多傳感器構成環境感知技術可帶來多源信息的同步、匹配和通信等問題，需要研究解決多傳感器跨模態跨尺度信息配準和融合的方法及技術。但在實際應用中，并不是所使用的傳感器種類越多越好。針對不同環境中AGV機器人的具體應用，需要考慮各傳感器數據的有效性、計算的實時性。
二、自主定位
移動機器人要實現自主行走，定位也是其需要掌握的核心技術之一，目前GPS在全局定位上已能提供較高精度，但GPS具有一定的局限性，在室內環境下會出現GPS信號弱等情況，容易導致位置的丟失。
近年來，SLAM技術發展迅速，提高了移動機器人的定位及地圖創建能力， SLAM與其說是一個算法不如說它是一個概念更為貼切，它被定義為解決“AGV機器人從未知環境的未知地點出發，在運動過程中通過重復觀測到的地圖特征（比如，墻角，柱子等）定位自身位置和姿態，再根據自身位置增量式的構建地圖，從而達到同時定位和地圖構建的目”的問題方法的統稱。
三、路徑規劃
路徑規劃技術也是智能搬運機器人研究領域的一個重要分支。zui優路徑規劃就是依據某個或某些優化準則，在機器人工作空間中找到一條從起始狀態到目標狀態、可以避開障礙物的zui優路徑。
