傳感器融（róng）合技術在AGV（Automated Guided Vehicle，自動（dòng）導引車）係（xì）統中的應用（yòng）主（zhǔ）要（yào）是為了提高AGV小車的環（huán）境感知能力和導航精度。通（tōng）過結合不同類型（xíng）的傳感（gǎn）器數據，可以彌補單一傳感器的局限性，使AGV小車能夠更準確地感知周圍環境（jìng），實現更精確的定位和導航。
傳感器融合技術在AGV係統中的應用
激光雷達（LiDAR）與攝像頭的融合：激（jī）光雷達（dá）可以提供精確的（de）距離和形狀信息，而攝像頭則可以（yǐ）提供豐富的顏色和紋理信息。通過融合這兩種傳感器的數據，AGV小車可以獲得更全（quán）麵（miàn）、更準確的環境（jìng）信息，提高其定位和導航的精度。
慣（guàn）性測量單元（IMU）與輪速計的融合（hé）：IMU可以提供AGV小車的姿態和運動狀態信息，而輪速計則可以提供AGV的行（háng）駛速（sù）度和方向信息。通過融合這些數據，可以更準確（què）地估計AGV的位置（zhì）和姿態，提高其導航的（de）穩定性。
超聲波傳感器（qì）、紅外（wài）傳感器等（děng）其他類型傳感器的融合：這些傳感器可以提供關於環（huán）境中的障礙（ài）物、溫度（dù）、濕度等信息，有助於AGV小車更好地適應複雜（zá）多變（biàn）的環境。
基於多傳感器融合的定位方法：例如（rú），在局部（bù）無GPS信號場景下，可以使用（yòng）先批量優化建（jiàn）圖、後基於地圖實時定位的多傳感器融合定位方案。這種（zhǒng）方案通過（guò）匹配預先構建地圖的方式減小實時（shí）定位過程中的（de）累積誤差（chà），避免傳感（gǎn）器失效對實時定位的影響（xiǎng）。
傳感器融（róng）合技術在AGV小車避障係統中的應用：通過結合多種傳感器，如超聲波傳感器（qì）和紅（hóng）外傳感器等，可以提高避（bì）障係統的性能和決策準（zhǔn）確性。
動態環境下（xià）的路徑規劃：研究（jiū）適應動態環（huán）境變化的路徑規劃算法，使AGV小車能夠在變化的環境（jìng）中快速適應並找到最優路徑（jìng）。這可能（néng）涉及到（dào）傳感（gǎn）器融合技術，以便AGV能夠實時感知環境變化並做出相應的路徑（jìng）調整。
人工智能技術在AGV小車導航（háng）中的（de）應用：利用深度學習等人工智能技術優化（huà）控製算法和路徑規劃策略，進（jìn）一步提高AGV小車的性能。這可能包括利用傳感器（qì）融合技術來（lái）提高視覺係統的（de）識別和理解能力，以及優（yōu）化能源管理和調度策（cè）略。
通過這些應用，傳感器融合技術能夠顯著提升AGV係統的自主（zhǔ）性、適應性和安全性，使（shǐ）其在複雜的工業（yè）環（huán）境中實現高效、精確的操作。隨著（zhe）技術的不斷（duàn）發（fā）展，傳感（gǎn）器融合技術在AGV係統中的應用將越（yuè）來越廣（guǎng）泛，並推動AGV小車技術向更高水平發展。
