AGV（Automated Guided Vehicle，自动导引运输车）的新技术主要包括激光导航技术、视觉导航技术和惯性导航技术。‌

‌激光导航技术‌利用激光雷达扫描周围环境，实时构建地图并进行自定位。通过激光SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与建图）技术，AGV能够在未知环境中自主探索并创建地图，然后根据地图进行精确导航。这种技术的优点包括高精度和灵活性，适用于复杂多变的环境。

‌视觉导航技术‌通过摄像头等图像采集设备获取环境图像信息，结合深度学习和图像识别算法，使AGV能够识别标志物、地标或二维码等特征，实现自主定位和导航。视觉导航技术同样具有较高的环境适应性和智能化程度。

‌惯性导航技术（IMU）‌使用陀螺仪和加速度计组成的惯性测量单元（IMU），通过连续计算加速度和角速度的变化来推算AGV的位置和姿态。这种技术尤其适合GPS信号较弱或无法使用的室内环境，但长时间累积误差需要与其他导航方式结合以提高精度。

这些新技术的发展推动了AGV在自动化仓储和工厂环境中的应用，提高了工作效率和准确性，同时也增强了AGV对复杂环境的适应能力‌。

AGV行业高技术人才需求包括机械工程师、电子工程师、自动化工程师、软件工程师等。‌

AGV行业的发展对高技术人才的需求主要体现在以下几个方面：

‌机械、电子、自动化等相关专业知识‌：AGV系统的设计和运维需要具备机械、电子、自动化等相关专业的知识和技能。这些专业人才需要具备扎实的理论基础和实践经验，能够理解和解决AGV系统在实际应用中遇到的技术问题。

‌软件编程和开发能力‌：随着AGV技术的智能化发展，软件编程和开发能力成为不可或缺的技能。软件工程师需要掌握编程语言、软件开发工具等，能够进行AGV系统的软件开发和优化。

‌系统集成和调试能力‌：AGV系统的集成和调试是确保系统正常运行的关键环节。高技术人才需要具备系统集成和调试的能力，能够协调各个组件的工作，确保AGV系统的高效运行。

‌数据分析与处理能力‌：随着AGV系统数据的不断增加，对数据的分析和处理能力也成为高技术人才的重要需求。专业人才需要能够运用数据分析工具和方法，对AGV系统的运行数据进行深入分析，为系统的优化和改进提供依据。

‌安全意识和规范操作‌：由于AGV系统涉及安全和效率的平衡，高技术人才需要具备强烈的安全意识，能够遵守操作规范，确保AGV系统的安全运行。

综上所述，AGV行业的发展对高技术人才的需求是多方面的，包括机械、电子、自动化、软件编程、系统集成调试以及数据分析处理等方面的知识和技能。这些人才的培养和引进对于推动AGV行业的持续发展和技术创新具有重要意义‌。