傳感器融合技術在AGV（Automated Guided Vehicle，自（zì）動導引車）係統中的應用主要是為了提高AGV小車的環境感知能力和導航精度。通過結（jié）合不同類型的傳感器數據，可以彌補單一傳感器的局限性，使AGV小車（chē）能夠更準確地感（gǎn）知周圍環境，實現更（gèng）精確的定位和導航。
傳感器融合（hé）技術在AGV係（xì）統中的應用
激光雷達（LiDAR）與攝像頭的融合：激光雷達可以提供精確的距（jù）離和形狀信（xìn）息（xī），而攝（shè）像頭則可以提（tí）供豐富的顏色和紋理（lǐ）信息。通過融合這兩種傳感器的數據，AGV小車可以獲得更全麵、更準確的環境信息，提高其定位和（hé）導航的精（jīng）度。
慣性測量單（dān）元（yuán）（IMU）與輪速計的融合：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）駛速度和方向信息。通過融合這些數據，可以更準確地估計AGV的位置和（hé）姿態，提高其導航的穩定性。
超聲波（bō）傳感器、紅外傳感器（qì）等其他類型傳感器的融合：這些傳感器（qì）可（kě）以提供關於環境中的障礙（ài）物、溫度、濕度等信息，有助於AGV小車更好地適（shì）應複雜多變的環境。
基於多傳感器融合的定位方法：例如，在（zài）局部無GPS信號場景下，可以使用（yòng）先批量（liàng）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。這種方案通過匹配預先構建地圖的方（fāng）式減小實時定（dìng）位過程中的累積誤差（chà），避免傳感器失效對實時定位的影響。
傳感器融合技術在AGV小車（chē）避障（zhàng）係統中的（de）應用：通過結（jié）合多種傳（chuán）感器，如超聲（shēng）波傳感（gǎn）器和紅外（wài）傳感（gǎn）器等（děng），可以提高避障係統的性能和決策準確性。
動態環境（jìng）下的路徑規劃：研究適應動態環境變化的路（lù）徑規劃算法（fǎ），使AGV小車能夠在變化的（de）環境中快速適應並找到最優路徑。這可能涉及到傳感器融合技術，以便AGV能夠實時感知環境變化並（bìng）做出相應的路徑調整。
人工智能技術在AGV小（xiǎo）車導航（háng）中的應用：利用深度學習等人工智能技術優化控製算法和路（lù）徑（jìng）規劃策略，進一步提高AGV小車的性能。這可（kě）能包括利用傳感器融合技術來提高視覺係統的識別和（hé）理解能力，以及優化能源（yuán）管理和調度策略。
通過這些應用，傳感器融合技術能夠顯著提升AGV係統的自主性（xìng）、適應性和安全（quán）性，使其在（zài）複雜的工業環境中（zhōng）實現高效（xiào）、精確的操作。隨著技術的不斷發展，傳感器（qì）融（róng）合技術在AGV係統中的應用將越來越廣泛，並推（tuī）動AGV小車技術向更高水平發展。
