INF 产品矩阵是AGVsTD为工业无人驾驶移动机器人集群控制而开发的，除了控制制造业生产环境（如轮胎制造点击查看）中的无人叉车AGV等移动设备之外，也适用于智慧港口的无人集装箱卡车集群控制。
这里仅仅非常简单的介绍使用INF产品矩阵进行无人港口的项目设计一部分，该套系统和前面提到的轮胎行业的项目使用完全100%相同的系统来设计的，没有一行源代码的不同，以表现出INF极高适应性的产品属性。
通常无人港口有两种常用规格的集装箱TEU和FEU（但在INF中并非只有两种负载规格，还存在至少另外一种2xTEU，即两个TEU一起运输，相当于一个FEU），它们在货轮-岸桥-无人集卡（内）-场桥-堆场-无人或有人集卡（外）之间来回转运，下面是INF Studio的路径规划界面（仅设计了部分AGV和场桥路线），项目设计最终控制70+AGV和40+场桥，占地75万平方米。
需要注意的2点：
1、岸桥（处理货轮和AGV之间的设备）不在INF的控制内，原因是岸桥几乎不需要交通管控，并且从货轮上装卸集装箱要求的自动化控制在其他领域更加重要，这不是INF的优势。
2、场桥处理集装箱到堆场的存放位置（堆场计划）不受INF控制，它由港口主机系统（TOS-Terminal Operating System）负责，通过IHI(INF Host Interface)接口协议规范或者其他自有协议进行数据交换，之后INF便知晓每一个被提升起来的集装箱应该存放在什么位置。
以上两个注意其实还会涉及更多注意事项，比如一种新的为AGV设计的岸桥设备：通过改进设备设计，如设计一种解决自动化集装箱码头AGV与岸桥互等的岸桥，包括承载座、横梁、岸桥小车和伸缩承载机构等，可以实现货物在岸桥上的暂存，避免岸桥长时间等待AGV的到来，从而降低AGV与岸桥之间的等待时间。
INF MD已集成到INF Studio中，负责INF元宇宙搭建、设计、开发
另外在处理上述第二个注意事项时，INF只有在提取货物之后才会从港口TOS获取堆场存放的位置，以保证100%的存储正确，降低后续倒箱频率，这意味着一个从AGV交付位置到堆场存放的订单生成时，是没有终点位置的，只有场桥提货之后才可能知道堆场的具体存放位置。这由很多因素决定，比如整个堆场的工位划分是较为复杂的（这个需要去互联网自行了解）
贝2号位如果存放了一个FEU就不能再存放两个TEU，同样的，如果贝3号位存放了一个TEU，则贝2和4就不能再存放FEU了，当然以上规则由港口TOS处理，但是需要在INF中规划出所有位置，如果有可能的话TOS可以开放存储逻辑算法，由INF再进行一次工位占用与关联锁定保障安全。
无人港口相对于无人工厂的叉车AGV物流控制与交互逻辑考虑的将更加复杂，交通管制成了最简单实现的基于INF.ML一键生成港口交通管制模型（涉及和外集卡的交通路口通行规则由IO信号控制道闸杆升降实现，这非常简单）。
所有逻辑控制都由INF Coder实现（已集成到INF Studio，后续会有专题介绍）
视频中还可以发现，只需要创建一个从岸桥交付点到场桥接驳点的订单即可，INF会在AGV交付之后自动创建场桥运输订单，这意味着，AGV运输+场桥运输的两个订单实际上只需要下达一次订单，而这并不是由INF源代码控制的，这由INF Project Manager（INF项目管理器已集成到INF Studio）中的订单序列（由INF使用者）设计完成，类似的情况在制造业行业也存在，比如一个负载并非只有简单的提货这放货任务，这中间可能还涉及称重、扫描、打包等一系列运输次序，使用INF Studio中的订单次序自行设计即可。
更多项目设计内容和AGVsTD技术信息、产品信息将在未来持续介绍，并且所有商业化项目都由AGVsTD的商业公司-迪沃泰克机器人负责（将在后续单独发布关于迪沃泰克机器人的成立报道）
AGVsTD 工业无人驾驶移动机器人集群控制系统全球领导者
商业合作发送邮件到marketing@agvstd.com