目前，我们所处的第四次工业革命，正在通过部署各种新兴技术来变革所有行业。系统现在能够通过共享设备、机器和工厂信息来连接万物。工厂环境中的智能设备能够独立管理制造过程。传感器数据涉及制造环境中的方方面面，是关键信息的一个重要来源。然后，这一信息发送到更高级的决策系统。今天，和大家分享一些使用智能传感器的最新应用，其系统架构示例遵循智能工厂的IIoT方法。
自动导引车（AGV）
工厂车间中，材料和货物需要迅速移动，而且要在正确的时间到达正确的地点。过去这需要人工完成，也许工人们会开着小电动车在工厂快速搬运各种所需的物料。而今天，我们可以借助技术，通过AGV来自动运送这些材料。
为了成功、轻松地实现这一切，我们需要将工厂车间正确映射到中央计算机系统中。实现这种解决方案的一种方法，是在地板路径中嵌入射频识别（RFID）技术，这样AGV就可以做出路线决策，并识别材料的最终位置。
使用Android app并结合蓝牙通信来控制这些AGV“机器人”，是一种行之有效的解决方案。将RFID用于路线导引，由于其可以采集智能工厂物流的实时数据，因此非常适合工业4.0应用。
AGV可配备传感器和执行器，以及处理器和通信系统。路径规划算法在这个过程中非常重要——因为有许多车辆穿梭于工厂车间，所以需要用算法来执行防撞功能。
在这种工厂环境中，RFID就类似于AGV的“地图”或“室内GPS”。工厂车间的地板上嵌入了微小的标签，而在AGV底部则配有标签阅读器。由于这些RFID标签本质上是无源的，因此它们不需要任何类型的电源供电。阅读器中的发射器会发出RF信号激活标签，而使其将信息发送回AGV。标签也不需要视线，这在恶劣的工厂环境中非常有用。
具备激光雷达和摄像头传感器融合的机器人自动化
机器人可在工业4.0生产区域甚至仓储设施中执行各种任务。我们可以在固定位置配备立体摄像头，并使用带有激光测距仪（防撞用）的移动平台，通过传感器数据融合来实现动态物体跟踪。机器人和人类需要高效安全地共存与工作。
系统需要能避免目标跟踪过程出现中断。一种解决方案是为移动机器人提供当前的地图、监视数据访问和额外的传感器，而作为现有基础设施的一部分。5G和自动驾驶汽车研究会使用V2X技术，这也提供了一种可能的解决方案。
据发现，激光雷达路径中的临时阻塞或中断所引起的轨道丢失，可以通过使用辅助立体测量进行防止。虽然摄像头不太准确，但其所处的高位置和扩展的视场角提供了好处。立体摄像头既经济实惠又功能强大，当把它们集成进基础设施时，可以在复杂的机器人应用中提供实时概况。
增强现实（AR）装配过程
为了为智能工厂提供机器人系统以处理复杂的装配任务，我们必须具有创造性，并使用我们可随意支配的最先进的架构。人们通过视觉方式可以感知80%以上的周围环境，因此，如果我们可以通过虚拟现实（VR）和AR系统改造人类视觉体验，那么这就会大大增强用户对于装配过程的视觉和视觉显示数据。必须注意不要让操作员的眼睛感到紧张——容易引起眼睛疲劳的有LCD透视面板，或者在操作员的视场角（FOV）范围内将图像投影到专用玻璃上。使用这些设备，操作员在查看实际的装配物件时需要不停地在屏幕和物件之间来回变焦。
我们需要建立一系列逻辑算法，从而确保能够完美跟踪工作环境中的真实对象。随着这种位置的变化，必须将计算机的虚拟数据与摄像头所捕捉的真实环境信息融合在一起。在显示器上进行可视化改变后，这一步可以分成两组可能的跟踪。
对于第一种类型，必须配合使用计算机视觉和传感器跟踪来连续跟踪用户在空间中的位置。在第二种类型中，所用的方法是目前可用且最广泛使用的方法，即对独特图案的几何特性或特征进行精确定义，然后也对其进行跟踪，并在视频镜头中进行识别。基于标记跟踪的检测为将计算机生成的虚拟数据与摄像头采集的图像信息合并提供了最简单的替代方案。