AGV（Automated Guided Vehicle）在應對未知障礙物（wù）時，主要依靠一係列的傳感器（qì）技術和避障（zhàng）算法來實現。以（yǐ）下（xià）是一些常見的方法：
傳感器技術
激光雷達（LiDAR）：激光雷達可以通過（guò）發射激光束（shù）並接收反射信號來測量AGV周圍環境的距離，從而精確地定位障礙物。激（jī）光（guāng）雷達生成的（de）點（diǎn）雲地圖提供了高精度的環境表示，允（yǔn）許AGV規劃避（bì）開障（zhàng）礙物的安全路徑。
超聲波傳感器（qì）：超聲波傳感器通過發射超聲波脈衝並測量（liàng）其回波時間來檢測障礙物與（yǔ）AGV之間的距離。AGV可以設置閾值來確定安全距離，當距離低（dī）於該閾值時，AGV采取適當的措（cuò）施，如減（jiǎn）速、停止或改（gǎi）變方向，以避免與障礙物碰撞。
視覺識別與（yǔ）檢測：AGV使用視覺傳感器（如攝像頭）和計算機視覺算（suàn）法來識別環境中的障礙物。通過圖像處理和目標檢（jiǎn）測算法，AGV能夠識別物體的位置（zhì）、形狀和大小，並根據這些信息規劃安全（quán）路徑以避免碰（pèng）撞。
避障（zhàng）算法
靜態路徑規（guī）劃（huá）算法：如Dijkstra算法和A*算法，可以在已知環境地圖中尋找最短路徑或最優路徑，避開已知的靜態（tài）障礙物。
動態路徑規（guī）劃算法：例如基於速度障礙物模型的Velocity Obstacle (VO)算法，考慮了AGV和障礙（ài）物的速度信息，以預（yù）測（cè）可能的碰撞情（qíng）況（kuàng），並生成安全的軌跡。
反饋（kuì）控製（zhì）算法：如PID（Proportional-Integral-Derivative）算法，可以根據傳感器數據和目標軌跡進（jìn）行誤差計算，並（bìng）相應地調整AGV的運動參（cān）數（shù），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（kòng）製策略（luè），以確定AGV的運動行（háng）為。這種算法能（néng）夠根據障礙物的距離、速度（dù）和方向等信息，模（mó）糊地判斷出（chū）合適的動（dòng）作，如加速、減速、轉向等。
人工神經網（wǎng）絡算法：可（kě）以通過訓練網絡模型來學習和預（yù）測障礙物的位置（zhì）、運（yùn）動和影響，從而做出相應的避讓決策（cè）。這種算法具有適應性和學習能力，可以根據不同環境和障礙物特征進行自適應調整。
其他技術
數據融合：為了提高障礙（ài）物檢測的準確性，AGV係統常常采用數據融合技術，將不同傳感器收集的數據綜合起來，以（yǐ）獲得更全麵、更可靠的環境信息。
緊急停止係統：AGV配備了緊急停止按鈕（niǔ）或傳感器，以便在檢測到緊急情況或遇到不可預測的障礙物時立即停止運動（dòng）。
動態障礙物感知（zhī）與交（jiāo）互：AGV可（kě）以利用無線通信或（huò）網絡連接與其他設備或傳感器進行（háng）交互，以獲取關於動態障礙物（如行人、其他車輛（liàng））的信息，並相應地調整自（zì）身的導航路徑，以（yǐ）避免與動態障礙物發生碰撞。
通過這些技術的（de）綜合應用（yòng），AGV能夠在未知環境中有效地檢測和（hé）避（bì）開障礙（ài）物，確保其運行的（de）安全性和效率。隨著技術的不斷進步，AGV的避障能力將進一步提（tí）升，為未來的智能（néng）物（wù）流和自動化（huà）生產提供更加可靠的解決方案（àn）。
