為了提高AGV係統的避障效率，可以從以（yǐ）下幾個方麵進行優化：
1. 改進避障算法
通過改進現有的避障算法或采用新的算法，可以提高AGV係（xì）統（tǒng）的避（bì）障效率。例如，研究人員提出了一種改進的TEB局部路徑規劃算（suàn）法，通過（guò）對（duì）檢測到的不規則障礙物進行膨脹化處理並進行區域分級，再加入障礙物對速度的約束，以減少AGV在複雜車間（jiān）環境中受到的衝擊。
2. 傳感器融合
結合（hé）多種傳感器的數據，如激光雷達、超聲波傳感器、視覺攝像頭等，可以提高AGV係統對環境的感（gǎn）知能力，從而更有效地避開障礙（ài）物。例（lì）如，避障型激（jī）光雷達可以通過（guò）發射激光束並接收反射光（guāng）束，實現對周（zhōu）圍障（zhàng）礙物的高精度測距和三維建模，而視覺攝像頭則可以實時獲取環（huán）境中的圖像信（xìn）息，通過圖像處理技術判（pàn）斷障礙物的位置和形狀。
3. 動態（tài）路徑規劃
采用動態路徑規劃算法，如A算法或Dijkstra算法，結合局部避障策略（luè），可以在遇到障礙物時快速（sù）重新規劃路徑，繞過障礙物。例如，改進A算法可以通過（guò）引入啟（qǐ）發（fā）式函數的權重係數提（tí）高搜索效率（lǜ），設（shè）置障礙（ài）物安全距離，並改（gǎi）進原有八（bā）叉樹搜索策略提升避障（zhàng）性（xìng）能。
4. 機器學習（xí）和人工智能
利用機器學習和人工智能技術，如（rú）深度強化學習，可以（yǐ）讓AGV係統通過學習和適應不同的（de）工作環境，不斷優化其避障策略，實現更高效的避障性（xìng）能（néng）。
5. 優化控（kòng）製係統（tǒng）
通過優化AGV係統的控製係統（tǒng），提高其對傳感器數據的處理（lǐ）速度和決策效率（lǜ），從而更快地響應避障需求。例如，設計融合了TEB算法的模糊控製器（qì），可以對AGV進行軌跡跟蹤控（kòng）製，減少實（shí）際行進路線和規劃路（lù）徑的偏差值。
6. 仿真和測試
在實際部（bù）署之前，通過仿真環境（jìng）對AGV係統的避障算法（fǎ）和（hé）策略進行測試和優化，可以減少現場調試的時間和成（chéng）本，提（tí）高係統的整體性能。
綜上所（suǒ）述（shù），提高AGV係統的避障效率需要綜合考慮算法改進、傳感器融合（hé）、動態路（lù）徑規劃、機器學習應（yīng）用、控製係統優化以及仿真測（cè）試等多個方麵。隨著技術的不斷發展，AGV係統的避障效（xiào）率將不斷提高，使其能夠在更複雜的環境中安全、高效（xiào）地運行。
