在AGV係統遇到未知障礙時，選擇合適的避障策略至關重要。以下是一些常（cháng）見的避（bì）障策略及其適用場景：
1. 基於傳感器的避障策略
AGV係統通常配備多種（zhǒng）傳感器，如激光雷達、視覺傳感（gǎn）器（qì）、超聲波傳感器和紅外（wài）傳感器等，以感（gǎn）知周圍環境（jìng）。在遇到未知障（zhàng）礙時，這些傳感器（qì）可以提供（gòng）關鍵的環境信息，幫助AGV係統（tǒng）選擇合適的避障策略。
激光雷達：激光雷達可以提供高精度的距離信息，適用於檢測靜態和動態障礙物。在遇到未知（zhī）障礙時，激（jī）光雷達可以幫助AGV係統快速識別障礙物的位置和形（xíng）狀，從而選擇合適的避障路徑。
視（shì）覺傳感器：視覺傳感器可以提供豐富的圖像信息，適用於（yú）識別和分類障礙物。在遇到未（wèi）知障礙時，視覺傳感器可（kě）以幫（bāng）助AGV係統識別障礙物的類型，例如區分行人、車輛或其他物體，從而采（cǎi）取相應（yīng）的避（bì）障措施。
超聲波傳感器：超聲波傳感器適用於近距離檢測，可以檢測到透明或反光材料的障礙物。在遇到未知（zhī）障礙時，超聲波傳（chuán）感器可以作為輔助手段，提供額外的環境信息。
紅外傳感器：紅外傳感（gǎn）器可以檢（jiǎn）測到熱源或溫度變化，適用於（yú）特定場景下的障礙（ài）物檢測。在遇到未知障礙時，紅外傳感器可以幫助AGV係統識（shí）別具有溫度特征的（de）障礙物。
2. 基於（yú）算法的避（bì）障策略
除（chú）了傳感器，AGV係統還依賴於各種算法來處理傳感器數據，並選擇合適（shì）的避障策略。以下（xià）是（shì）一些常（cháng）見的避障算法：
人工勢場法：人工勢場法是一種基（jī）於虛擬力場的避障算法，通過在AGV小（xiǎo）車周圍（wéi）創建引力場和斥力場，使AGV小車（chē）朝著目標點移動，同時避開障礙物。在遇到未知障礙時，人（rén）工勢場法可以根據障（zhàng）礙物的位置和AGV的當前狀態，動態調整力場，引導AGV小車選擇合適的避障路徑。
A*算法：A算（suàn）法是一種啟（qǐ）發式搜索算法，常用於路徑規劃和避障。在遇到未知（zhī）障礙時，A算法可以根（gēn）據預先定（dìng）義的啟發式函數，評估（gū）不同（tóng）路徑的代價，選擇代價最小的路徑作為避障路徑。
Dijkstra算（suàn）法（fǎ）：Dijkstra算法是一種用於計（jì）算最短路徑的算法，在AGV係統中，可以用於避障（zhàng）路徑的規劃。在遇到未知障礙時，Dijkstra算法可以通過計算從AGV小車當前位置到目標（biāo）位置的最短路徑，避開障礙物。
3. 混合避障（zhàng）策略
在（zài）實際應用中，AGV係統通常會結合多種傳感（gǎn）器和（hé）算法，采用混合（hé）避障策略。這種策略可以充（chōng）分利用不同傳感器的優勢，提（tí）高避障係統（tǒng）的可靠性（xìng）和適應性。例（lì）如，AGV係統可以同時使用激光雷達和視覺傳（chuán）感器，結合人工勢（shì）場法和A*算法，實現更精準的避障。
4. 動（dòng）態避障策略
在複雜多變的環境中，AGV係統需要具備動態避障能力。這意味著避障策略需要能夠實時調整，以適應環境（jìng）的變（biàn）化。例（lì）如，當AGV係統（tǒng）遇到突然出現的障礙物時，避（bì）障策略應該能夠迅速做出反應，重（chóng）新規劃路徑，避免碰（pèng）撞。
5. 安全防護措施
除（chú）了避障策略（luè），AGV係統還應該（gāi）配備安全防護措施，以確保在避障（zhàng）失敗或傳感器出現故障時，仍然能夠保證人員（yuán）和設（shè）備（bèi）的安全。例如，AGV係統可（kě）以（yǐ）配備急停按鈕、安全觸（chù）邊或安全光幕等裝置，在（zài）緊急情（qíng）況下迅速停止運行（háng）。
綜上所述（shù），AGV係統在遇到未知障礙時，需要綜合考慮傳感器（qì）數據、避障算法、混（hún）合策略、動態調整能力以及安全防護措施，選擇合適的避障策略，以確保係統的安全可靠運行。
