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（jìng）感知能力和（hé）導航精度。通過結合不同類型的傳感器數（shù）據，可（kě）以彌補單一傳感器（qì）的局限性，使AGV小車能夠更準確地（dì）感知周圍環境，實現更精確的定（dìng）位和導航。
傳感器融合技術在AGV係統中的應用（yòng）
激光雷達（LiDAR）與攝像（xiàng）頭的融合：激光雷達可以提（tí）供精確的（de）距離和形狀信（xìn）息，而攝像頭則（zé）可以提供豐富的顏（yán）色和紋理信息。通過（guò）融合這兩種傳感器的數據，AGV小車可以獲（huò）得更全麵、更準確的環境信（xìn）息，提（tí）高其定位和導航的（de）精度。
慣性（xìng）測量單元（yuán）（IMU）與（yǔ）輪速計的融合：IMU可（kě）以提供AGV小車的姿態和運（yùn）動狀（zhuàng）態信息（xī），而（ér）輪（lún）速計（jì）則可以提供AGV的行駛速度和方向信息。通過融合（hé）這些數據，可以（yǐ）更準（zhǔn）確地估計AGV的位置和姿態，提高其導航的穩定性。
超聲波傳感（gǎn）器、紅外傳感器等其他類型傳感器的融合（hé）：這些傳感器可以提供關於環境中的障礙物、溫度、濕度等信息，有助於AGV小車更好地適應複雜多變的環境。
基於多傳（chuán）感器融合的定位方法：例（lì）如，在局（jú）部無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（dìng）位（wèi）的多傳感器融合定位方案。這種（zhǒng）方案（àn）通過匹配預先構建地圖的方式減小實時定位過程中的累積誤差，避（bì）免傳感器失效對實時（shí）定位（wèi）的影響。
傳（chuán）感器融合技術在AGV小車避障係統中的應用：通過結合多（duō）種傳感器，如超聲波傳（chuán）感器和紅外傳感（gǎn）器等，可以提高避障係（xì）統的性能和決策準確性。
動態環境下的路徑規劃：研究適（shì）應動態環境變化的路徑（jìng）規劃算法，使AGV小車能夠（gòu）在變化的（de）環（huán）境中快速適（shì）應並找到最優路徑。這可能涉及到傳感（gǎn）器融合技術，以便AGV能夠（gòu）實時感知環境變化並做出相應的路徑調整。
人工智能技術（shù）在（zài）AGV小車導（dǎo）航中的（de）應用：利用深度學習等人工智能技術優化控製（zhì）算法和路徑規劃（huá）策略，進一步提高AGV小車的性能。這可能包括利用傳（chuán）感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（lǐ）和調度策略。
通過這些應用（yòng），傳感（gǎn）器融合技術能夠顯著提升AGV係統的自主性、適應性和安全（quán）性，使（shǐ）其在複雜的（de）工業環境中實現高效、精確的操作（zuò）。隨著技（jì）術的不斷發展，傳（chuán）感器（qì）融合技（jì）術在（zài）AGV係統中的應（yīng）用將越（yuè）來越廣泛，並推動AGV小車（chē）技術向更高水平發展。
