一、环境感知
目前，在AGV机器人室内环境中，以激光雷达为主，并借助其他传感器的移动机器人自主环境感知技术已相对成熟，而在室外应用中，由于环境的多变性及光照变化等影响，环境感知的任务相对复杂的多，对实时性要求更高，使得多传感器融合成为AGV机器人环境感知面临的重大技术任务。
利用单一传感器进行环境感知大多都有其难以克服的弱点，但将多传感器有效融合，通过对不同传感器的信息冗余、互补，几乎能使机器人覆盖所有的空间检测，各方位提升搬运机器人的感知能力，因此利用激光雷达传感器，结合超声波、深度摄像头、防跌落等传感器获取距离信息，来实现搬运机器人对周围环境的感知成为各国学者研究的热点。
使用多传感器构成环境感知技术可带来多源信息的同步、匹配和通信等问题，需要研究解决多传感器跨模态跨尺度信息配准和融合的方法及技术。但在实际应用中，并不是所使用的传感器种类越多越好。针对不同环境中AGV机器人的具体应用，需要考虑各传感器数据的有效性、计算的实时性。
二、自主定位
移动机器人要实现自主行走，定位也是其需要掌握的核心技术之一，目前GPS在全局定位上已能提供较高精度，但GPS具有一定的局限性，在室内环境下会出现GPS信号弱等情况，容易导致位置的丢失。
近年来，SLAM技术发展迅速，提高了移动机器人的定位及地图创建能力， SLAM与其说是一个算法不如说它是一个概念更为贴切，它被定义为解决“AGV机器人从未知环境的未知地点出发，在运动过程中通过重复观测到的地图特征（比如，墙角，柱子等）定位自身位置和姿态，再根据自身位置增量式的构建地图，从而达到同时定位和地图构建的目”的问题方法的统称。
三、路径规划
路径规划技术也是智能搬运机器人研究领域的一个重要分支。zui优路径规划就是依据某个或某些优化准则，在机器人工作空间中找到一条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的zui优路径。
