在AGV係統遇到未知障礙時，傳感器融合技（jì）術可以顯著提高係統（tǒng）的安全性。以下是一些常見的傳感器融合技術，用於確保（bǎo）AGV係統在遇到未知障礙時的安全性：
1. 激（jī）光雷達與視覺（jiào）傳感器融合
激光雷達（LiDAR）和視覺傳感器（如攝像（xiàng）頭）的融合是AGV係統中常（cháng）用的技術。激光雷達可以提供高精度的距離信（xìn）息，而視覺傳感器則可以提供豐富的圖像（xiàng）信（xìn）息，包括顏色、紋理和形狀等（děng）。通過融合這兩種傳感（gǎn）器的數據，AGV係統（tǒng）可以更準確地識（shí）別和定位未知障礙物，從而采取有效的避障措施。
2. 超聲波傳感器與激光雷達融（róng）合
超聲波（bō）傳感（gǎn）器可以檢（jiǎn）測近距離的障礙物，而激光雷達則可以提供（gòng）更遠距離（lí）的檢測。將這兩種傳感器的數據（jù）融合，可（kě）以使AGV係統在不同距離範圍內都能有效地檢測和避開障礙物（wù）。
3. 紅外傳（chuán）感器與視覺傳感器融合（hé）
紅外傳感器可以檢（jiǎn）測到（dào）熱源或溫度變化，這在某些特定場景下非常（cháng）有用。與視覺傳感器融合後，AGV係統可以更好地識（shí）別和處理與溫度相關的障礙物或環境變化。
4. 慣（guàn）性（xìng）測量單（dān）元（IMU）與其他傳感器融合
慣性測量單元可（kě）以提供AGV係統的姿態信息，包括加（jiā）速度、角速度等。將IMU與其他傳感器（如激光雷達、視覺傳感器等）融合（hé），可以提高係統對自身狀態的感知能力，從而更準確地規劃避障路徑。
5. 傳感器融（róng）合算法
除了（le）硬件傳感器的融合，軟件算（suàn）法在（zài）傳感器（qì）融合（hé）中也起著關鍵作用。例如，卡爾曼濾波器、擴展卡爾曼濾波器、粒子濾波器等算法可（kě）以用於融合不同傳（chuán）感器的數據，提（tí）高係統的感知和決策能力。
6. 深度（dù）學習與傳感器融合
近年來，深度學習技術也（yě）被廣泛應用於傳感器融合中。通過卷（juàn）積神（shén）經網絡（CNN）等深度學習（xí）算法，可以對傳感（gǎn）器數據進行更高級（jí）的處理和分析，從而（ér）提高AGV係統的避障能力和安全性。
綜上所述，傳感器（qì）融（róng）合（hé）技術（shù）通過結合多（duō）種傳（chuán）感器的優勢，可以顯（xiǎn）著提高AGV係統在遇到未（wèi）知障礙（ài）時的安全性。這些技術的應用需要根據具體（tǐ）的應（yīng）用（yòng）場景和需求進（jìn）行（háng）選擇和優（yōu）化，以（yǐ）確保係統的可（kě）靠性和高效性。
