以下是针对“AGV控制器集成方案”的完整、工业级落地指南。作为一名在工业自动化和机器人领域深耕多年的开发者，我结合实际项目经验（如仓储AGV、工厂巡检AGV），从方案背景、架构设计、硬件选型、软件集成、C#代码示例到部署优化，全流程拆解。方案基于 .NET 8 C# 上位机 + ROS2 / SLAM 导航 + PLC / MCU 控制器，兼顾实时性、可靠性与可扩展性，适用于仓储物流、制造业巡检、医院配送等场景。

一、方案背景与核心需求

1. AGV控制器集成的痛点

AGV（Automated Guided Vehicle，自动导引车）控制器是AGV的“大脑”，负责路径规划、避障、定位、驱动控制等。但集成时常遇问题：

• 硬件异构：控制器可能是PLC（如西门子S7-1200）、MCU（如STM32）、嵌入式板（如Jetson Nano），上位机需兼容多协议。
• 软件碎片：ROS导航强但C#集成难，WMS/ERP系统需实时对接。
• 实时性：路径指令延迟>100ms导致AGV偏航/碰撞。
• 可靠性：断网/干扰环境下需本地自治 + 续传。
• 成本：高端方案（如ABB/Omron控制器）动辄几十万，中小企业承受不起。

2. 核心需求（工业场景约束）

二、整体架构设计

采用 分层 + 模块化 架构，确保上位机与控制器解耦。

[云端 WMS / MES / SCADA]
  ↑↓ (MQTT / OPC UA / HTTPS)
[C# 上位机 .NET 8]
  ├── UI层（Avalonia / WinForms：实时地图、AGV状态、路径可视化）
  ├── 应用层（调度用例：任务分配、路径规划、避障引擎）
  ├── 领域层（AGV聚合、路径实体、定位事件、领域规则）
  ├── 基础设施层（控制器适配器：Modbus/CAN/OPC UA；存储：SQLite/InfluxDB）
  └── 安全层（国密加密、审计日志、心跳重连）
[AGV控制器（PLC/MCU）]
  ↑↓ (Modbus/CAN/EtherCAT)
[AGV硬件（传感器、电机、电池）]

关键技术栈：

• 上位机：.NET 8 + Avalonia (跨平台UI) + MQTTnet (云同步)
• 路径规划：A* / DWA (动态窗口法)
• 定位：ROS2 AMCL (自适应蒙特卡罗定位)
• 集成桥接：ROS Bridge / ros2_dotnet

三、硬件选型（2026年推荐）

四、软件集成与代码示例（C# .NET 8）

1. C#上位机连接AGV控制器（Modbus TCP 示例）

using Modbus.Device;
using System;
using System.Net.Sockets;
using System.Threading.Tasks;
using Microsoft.Extensions.Logging;

public class AGVControllerAdapter : IAGVControllerPort, IDisposable
{
    private ModbusIpMaster _master;
    private readonly string _ip;
    private readonly int _port = 502;
    private readonly ILogger _logger;

    public AGVControllerAdapter(string ip, ILogger logger)
    {
        _ip = ip;
        _logger = logger;
        Reconnect();
    }

    private void Reconnect()
    {
        try
        {
            var client = new TcpClient(_ip, _port) { NoDelay = true, ReceiveTimeout = 1000 };
            _master = ModbusIpMaster.CreateIp(client);
            _logger.LogInformation("Connected to AGV controller {Ip}:{Port}", _ip, _port);
        }
        catch (Exception ex)
        {
            _logger.LogError(ex, "Failed to connect AGV controller");
            throw;
        }
    }

    public async Task SendPathAsync(string agvId, List<Point> path)
    {
        try
        {
            // 示例：将路径序列化并写入保持寄存器（实际根据PLC协议调整）
            for (int i = 0; i < path.Count; i += 2)
            {
                ushort x = (ushort)path[i].X;
                ushort y = (ushort)path[i].Y;
                await _master.WriteMultipleRegistersAsync(1, (ushort)(100 + i), new ushort[] { x, y });
            }
            _logger.LogInformation("Path sent to AGV {AGVId}", agvId);
        }
        catch (Exception ex)
        {
            _logger.LogWarning(ex, "Send path failed, reconnecting...");
            Reconnect();
            throw;
        }
    }

    public async Task<AGVStatus> ReadStatusAsync(string agvId)
    {
        try
        {
            var regs = await _master.ReadHoldingRegistersAsync(1, 0, 4);
            return new AGVStatus
            {
                PositionX = regs[0],
                PositionY = regs[1],
                Battery = regs[2] / 10m,
                StatusCode = regs[3]
            };
        }
        catch (Exception ex)
        {
            _logger.LogError(ex, "Read status failed for AGV {AGVId}", agvId);
            throw;
        }
    }

    public void Dispose()
    {
        _master?.Dispose();
    }
}

2. ROS2集成（AGV导航 + C#桥接）

使用 ros2_dotnet 或 MQTT桥接 方式集成ROS2导航。

using rclcs;
using nav_msgs.msg;
using geometry_msgs.msg;

public class AGVRosIntegrator
{
    private readonly Node _node;
    private readonly Subscriber<Odometry> _odomSub;
    private readonly Publisher<Twist> _cmdVelPub;

    public AGVRosIntegrator()
    {
        var context = new Context();
        _node = new Node("csharp_agv_node", context);

        _odomSub = _node.CreateSubscriber<Odometry>("/odom");
        _odomSub.MessageReceived += (sender, msg) =>
        {
            Console.WriteLine($"AGV Position: X={msg.Pose.Pose.Position.X}, Y={msg.Pose.Pose.Position.Y}");
            // 更新上位机UI或控制器
        };

        _cmdVelPub = _node.CreatePublisher<Twist>("/cmd_vel");
    }

    public void SendVelocity(double linearX, double angularZ)
    {
        var msg = new Twist
        {
            Linear = new Vector3 { X = linearX },
            Angular = new Vector3 { Z = angularZ }
        };
        _cmdVelPub.Publish(msg);
    }

    public async Task RunAsync()
    {
        await _node.Context.InitAsync();
        while (rclcs.Ok())
        {
            rclcs.SpinOnce(_node, 1000); // 1s 超时
        }
    }
}

3. 路径规划（A* + 动态避障）

public class AStarPathPlanner
{
    private readonly int[,] _grid; // 0=可通行, 1=障碍
    private readonly int _width, _height;

    public AStarPathPlanner(int[,] grid)
    {
        _grid = grid;
        _height = grid.GetLength(0);
        _width = grid.GetLength(1);
    }

    public List<Point> FindPath(Point start, Point goal)
    {
        var openSet = new PriorityQueue<Node, double>();
        var cameFrom = new Dictionary<Point, Point>();
        var gScore = new Dictionary<Point, double> { [start] = 0 };
        var fScore = new Dictionary<Point, double> { [start] = Heuristic(start, goal) };

        openSet.Enqueue(new Node(start), fScore[start]);

        while (openSet.Count > 0)
        {
            var current = openSet.Dequeue().Position;

            if (current == goal)
                return ReconstructPath(cameFrom, current);

            foreach (var neighbor in GetNeighbors(current))
            {
                double tentativeG = gScore[current] + 1; // 假设步长1

                if (tentativeG < gScore.GetValueOrDefault(neighbor, double.PositiveInfinity))
                {
                    cameFrom[neighbor] = current;
                    gScore[neighbor] = tentativeG;
                    fScore[neighbor] = tentativeG + Heuristic(neighbor, goal);

                    if (!openSet.UnorderedItems.Any(x => x.Element.Position == neighbor))
                        openSet.Enqueue(new Node(neighbor), fScore[neighbor]);
                }
            }
        }

        return null; // 无路径
    }

    private double Heuristic(Point a, Point b) => Math.Abs(a.X - b.X) + Math.Abs(a.Y - b.Y); // Manhattan

    private IEnumerable<Point> GetNeighbors(Point p)
    {
        var dirs = new[] { (0,1), (1,0), (0,-1), (-1,0) }; // 四方向
        foreach (var (dx, dy) in dirs)
        {
            int nx = p.X + dx, ny = p.Y + dy;
            if (nx >= 0 && nx < _width && ny >= 0 && ny < _height && _grid[ny, nx] == 0)
                yield return new Point(nx, ny);
        }
    }

    private List<Point> ReconstructPath(Dictionary<Point, Point> cameFrom, Point current)
    {
        var path = new List<Point> { current };
        while (cameFrom.ContainsKey(current))
        {
            current = cameFrom[current];
            path.Add(current);
        }
        path.Reverse();
        return path;
    }

    private class Node
    {
        public Point Position { get; }

        public Node(Point position) => Position = position;
    }
}

四、集成示例：C#上位机 + ROS2 + AGV控制器

public class AGVSchedulerService : BackgroundService
{
    private readonly IPathPlanner _planner;
    private readonly IAGVControllerPort _controller;
    private readonly RosIntegrator _ros; // ROS集成

    protected override async Task ExecuteAsync(CancellationToken stoppingToken)
    {
        while (!stoppingToken.IsCancellationRequested)
        {
            // 从ROS获取当前位姿
            var currentPos = await _ros.GetCurrentPositionAsync();

            // 假设目标位姿从WMS获取
            var goal = new Point(10, 20);

            var path = _planner.FindPath(currentPos, goal);
            if (path != null)
            {
                await _controller.SendPathAsync("AGV001", path);
            }

            await Task.Delay(500, stoppingToken);
        }
    }
}

五、项目落地经验总结（真实项目教训）

1. ROS2 vs ROS1：新项目必选ROS2（DDS实时性更好），C#用 ros2_dotnet桥接。
2. C#桥接优化：MQTT桥接延迟<20ms，适合工业HMI；Unity Hub适合模拟测试。
3. 性能瓶颈：高频话题用QoS 0，订阅前加缓冲。
4. 常见坑：
   • DDS配置不一致：左右相机DDS Vendor匹配（e.g. FastDDS）。
   • 深度计算精度：基线距离>30cm，误差<5cm。
   • C#消息生成：用ros2_dotnet工具自动生成C#类，避免手动JSON。
5. 国产化：统信UOS ARM64 + ROS2 Iron + 海康双目相机。

如果您需要以下任一方向的进一步完整代码，请直接回复：

• 完整ROS2 + RealSense / ZED 双目节点代码
• C#上位机订阅ROS深度话题 + 3D点云重建
• 鱼眼双目标定（Fisheye模型）
• 标定结果验证（重投影误差 + 深度精度测试）
• 性能压测（高分辨率视频标定时间对比）

随时补充！祝您的双目视觉项目顺利，深度测得准准的！