AGV（Automated Guided Vehicle）在應對未知障礙物時，主要依靠一係列的傳感器技術和避障算法來實（shí）現。以下是一些常（cháng）見的方法：
傳感器技術
激光雷達（LiDAR）：激光雷達可以（yǐ）通過發射激光束並接收反射（shè）信號來測量（liàng）AGV周（zhōu）圍環（huán）境的距離，從而精確地定位障礙物。激光雷達生成（chéng）的點雲地圖提供了高精度的環境表示，允（yǔn）許AGV規劃避開障礙物的安全路徑（jìng）。
超聲波傳感器：超聲波傳感器通（tōng）過（guò）發射超聲波脈衝並測量其回波時間來檢測障礙物與AGV之間的距離。AGV可以設置閾值來確定安全距離，當距離低於該閾值時，AGV采取適當的措施，如減速、停止或改變方向，以避免與障礙（ài）物碰撞。
視覺識別與檢測（cè）：AGV使用（yòng）視覺（jiào）傳感器（如攝像頭（tóu））和（hé）計算機視覺算法來識別環境中的障礙物。通過圖像處（chù）理和目（mù）標檢測算法，AGV能夠識別物體的位置、形狀和大小，並根據這些信息規劃安全路（lù）徑以避（bì）免（miǎn）碰撞。
避障算法
靜態路（lù）徑規劃算法：如Dijkstra算（suàn）法和A*算（suàn）法，可以在已知環境地圖中（zhōng）尋找最短路（lù）徑或最優路徑，避開已（yǐ）知的靜態障礙物。
動態路徑（jìng）規劃（huá）算法：例如（rú）基於速度障礙物模型（xíng）的Velocity Obstacle (VO)算法，考慮了AGV和障礙物的速度信息，以預測可（kě）能的碰撞情況，並生成安全的軌跡。
反饋控製算法：如PID（Proportional-Integral-Derivative）算法，可以根據傳感器數據和（hé）目標（biāo）軌跡進行誤差計算（suàn），並相應地調整AGV的運動參數，以避開障礙物。
模糊邏輯控製算法：通過將模糊邏輯規則應用於傳感器數據和控製策略，以確定AGV的（de）運動行（háng）為。這種算法能（néng）夠根據障礙物的距離、速度和方向等信息，模糊地（dì）判斷出合適的動（dòng）作，如加速、減速（sù）、轉（zhuǎn）向等。
人工神經網絡算（suàn）法：可以通過（guò）訓練（liàn）網絡模型來學習和預測障礙物的位置、運動和（hé）影響（xiǎng），從而做出相應（yīng）的避讓決策。這種算法具有適應性（xìng）和學習能力，可（kě）以根據不同環境和障礙物特（tè）征（zhēng）進行自適應調整。
其他（tā）技術（shù）
數據融合（hé）：為了提高障礙物（wù）檢測的準（zhǔn）確（què）性，AGV係統常常采用數據融合技術，將不同傳感器收集的數據綜（zōng）合起來，以獲得更全麵、更可靠的環境信息。
緊急停止係統：AGV配備了緊（jǐn）急停止按鈕或傳感器，以便在檢測到緊急情（qíng）況或遇到不可預測的障礙（ài）物時立即停止運（yùn）動。
動態（tài）障礙物感知與交互：AGV可（kě）以利用無線通信或網絡連（lián）接與其他設備（bèi）或傳感器進（jìn）行交（jiāo）互，以獲取（qǔ）關於動態障（zhàng）礙（ài）物（如行人、其他車輛）的信息，並相應地調整自身的導航路徑（jìng），以避免與動態障礙物發生碰撞。
通（tōng）過這（zhè）些技術的綜合應用，AGV能（néng）夠在未知環境中有效地檢測和避開障（zhàng）礙物，確保其（qí）運行的安全性（xìng）和效率。隨著技術的不斷進步，AGV的避障能力將進一步提升，為未來的智能物流和自動化生產提供更加可靠的解決方案。
