傳感器融合技（jì）術在AGV（Automated Guided Vehicle，自動導引車）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。通過結合不同類型的傳（chuán）感器數據，可以彌補單一（yī）傳感器（qì）的局限性，使AGV小（xiǎo）車能（néng）夠更準確地（dì）感知周圍環境，實現更（gèng）精確（què）的定位和導航。
傳感器融合技（jì）術在AGV係統中的應用（yòng）
激光雷達（LiDAR）與攝像頭的融合：激光雷（léi）達可以提供精確的距離和形狀信（xìn）息，而攝像頭則（zé）可以提（tí）供豐富的顏色和紋理信息。通過融合這兩種傳感器的數（shù）據，AGV小（xiǎo）車可以獲得更全麵、更準確的環境（jìng）信息，提高其定位（wèi）和導航的精度。
慣性測量單元（IMU）與輪速計的融合（hé）：IMU可（kě）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的行駛速（sù）度和方向信息。通（tōng）過融合這些（xiē）數據，可以更（gèng）準（zhǔn）確地估計（jì）AGV的（de）位置和姿態（tài），提（tí）高其導航的穩定性。
超聲波（bō）傳感器、紅外傳感器等其他類型傳感器的融（róng）合：這些傳感器可以提供關（guān）於環（huán）境中的障礙物、溫度、濕度等信息（xī），有（yǒu）助於AGV小車更（gèng）好地適應複雜（zá）多變的環境。
基於多傳感器融合的（de）定位方法：例如，在局部（bù）無GPS信號場景下，可以使用先批量優化建圖、後基於（yú）地圖實時定位的多傳感器融合（hé）定位方（fāng）案。這種方案（àn）通（tōng）過匹配預先構建地（dì）圖的方式減（jiǎn）小實時定位過程中的累積誤差，避免傳感器失效對實時定位的影響。
傳感器融（róng）合技術在AGV小車避障係統中的應用：通（tōng）過結合多種（zhǒng）傳感器，如超聲波傳感器和紅外傳感（gǎn）器（qì）等，可以提高避障（zhàng）係統的性能和（hé）決策準確性。
動態環境下（xià）的（de）路徑規劃：研究適應動態環境變化的路徑規劃算法，使AGV小車能夠在變化的環境中（zhōng）快速適應並（bìng）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做出相應的路徑（jìng）調整。
人工智能技（jì）術（shù）在AGV小車導航中的應（yīng）用：利用深度學習等人工智能技（jì）術優化控（kòng）製算法（fǎ）和路徑規劃策略，進一步提高AGV小車（chē）的性能。這可能包括利用傳感（gǎn）器融合技術來提高視覺係統的識別和理解能力，以及優化能源管理和調度策略。
通過這些應用，傳感器融合技術能夠（gòu）顯著提升AGV係統的自（zì）主性、適應性（xìng）和安全性（xìng），使其在複（fù）雜的工業環境中實現高效（xiào）、精（jīng）確的（de）操（cāo）作。隨著技術的不斷發展，傳感器融合技（jì）術在AGV係統中的應用將越來（lái）越廣泛，並推動AGV小車技術向（xiàng）更高水平發展。
