AGV（Automated Guided Vehicle）在應對未知（zhī）障（zhàng）礙物時，主要依靠一係列的傳（chuán）感器技術和避障算法（fǎ）來實現。以下是一（yī）些常見的方法：
傳感器技術
激光雷達（dá）（LiDAR）：激光雷（léi）達可以通過發射激光束並（bìng）接收反（fǎn）射（shè）信號來測量AGV周圍環境的距離（lí），從而精確地定位障礙物。激光雷達生成的點雲（yún）地圖提供了高（gāo）精度的環境表示，允許AGV規劃避開（kāi）障礙物的（de）安全路徑。
超聲波傳感器：超聲波傳感器通過發射（shè）超聲波脈衝並測量其回波時間來檢測障礙物與AGV之間的距（jù）離。AGV可以設置閾值來確定安全距離，當距離低於該閾值（zhí）時，AGV采取適當的措施，如減速、停止或改變方（fāng）向，以（yǐ）避免（miǎn）與障礙物碰撞。
視覺識（shí）別（bié）與檢測：AGV使用（yòng）視覺傳感器（如（rú）攝像頭）和計算機視覺（jiào）算法來識別環境中的（de）障礙物。通過圖像處理（lǐ）和目標檢測算法（fǎ），AGV能夠識別物體的位置、形狀和大小，並根據（jù）這些信息（xī）規劃安全路徑（jìng）以避免碰撞（zhuàng）。
避障算法（fǎ）
靜態路徑（jìng）規劃算法（fǎ）：如Dijkstra算法和（hé）A*算法，可以在已知環境地圖中（zhōng）尋（xún）找最短路徑或最優路徑，避開已知的靜態障礙物。
動態（tài）路徑規（guī）劃算法：例如基於速度障礙物模（mó）型的Velocity Obstacle (VO)算法，考慮了AGV和障礙物的速度信息，以預（yù）測可能的碰撞情況，並生成安全的軌跡。
反饋控製算法：如PID（Proportional-Integral-Derivative）算法，可以根據傳感（gǎn）器數據和目標軌（guǐ）跡進行誤差計算，並相應地調整AGV的運動參數，以避開障礙物。
模糊邏輯控製算法：通過將模糊（hú）邏輯規則應用於傳感器數（shù）據和控製策略，以確定AGV的（de）運動（dòng）行為。這種算法能夠根據障礙物的距離、速度和方向等（děng）信息，模糊地判斷出合適的動作，如加速、減速（sù）、轉向等。
人工（gōng）神經網絡算法：可以通過訓練網絡模型來學習和預測障礙物的位置（zhì）、運動和影響，從（cóng）而做出相應的避讓決策。這種算法具有適應性和學習能力（lì），可以根據不同環境和障礙物特征（zhēng）進行自適應調整。
其他技術
數據融合：為了提高障礙物檢測的準確性，AGV係統常常采用數據融合（hé）技術，將不同傳感器收集的數據綜合起來，以獲得更全（quán）麵、更（gèng）可靠的（de）環境信息。
緊急停止係統：AGV配備了緊急停止按鈕或傳感器，以便在檢測到緊急情況或遇到（dào）不可預測的障礙物時立即停（tíng）止運動。
動態障礙物感知與交互：AGV可以利用（yòng）無線通信或網絡連接（jiē）與其他設備或傳感器進行交互，以獲取關於動態障礙物（如行人、其他車輛）的信息，並相應地調整自身的導航路徑，以避免與動態障礙物發生碰撞。
通過這些技術的綜（zōng）合應用，AGV能夠在未知環境中有效地檢測（cè）和（hé）避開障礙物，確保其運行的安全性和效（xiào）率。隨（suí）著技術的不斷進步，AGV的避障能力將進一步提升，為未來的智能物流和自動化生（shēng）產提供更加可靠的解決方案。
