在AGV係統遇到未知障礙時，傳感器（qì）融合（hé）技術可（kě）以顯著提（tí）高係統的安全性。以下是（shì）一些常見的傳感器融合技術，用於確保AGV係統在遇到未知（zhī）障礙時的（de）安全（quán）性：
1. 激光雷達與視覺傳感器融（róng）合
激光雷達（LiDAR）和視覺傳感器（如（rú）攝像頭）的融合是AGV係統中常用的技術。激光雷達可以提供高精度的距離信息，而視覺傳感器則可以（yǐ）提供豐富的圖像信（xìn）息，包括顏色、紋理和形狀等（děng）。通過融合這兩種傳感器的數據，AGV係統可以更準確地識別和（hé）定位未知障礙（ài）物，從而采（cǎi）取有效的避障措施。
2. 超聲（shēng）波傳（chuán）感器與激（jī）光雷達融合
超聲波傳感器可（kě）以檢測近距離的障礙物（wù），而激光雷達則可以提（tí）供更（gèng）遠距離的檢（jiǎn）測。將這兩種傳（chuán）感器的數據融合，可（kě）以使AGV係統（tǒng）在不同距離範（fàn）圍內都能（néng）有效地檢（jiǎn）測和避開障礙物。
3. 紅外傳感器與視（shì）覺（jiào）傳感器融合
紅外傳感器可以檢測（cè）到熱源或溫度變化（huà），這在某些特定場景下非常有用。與視覺傳感器（qì）融合（hé）後，AGV係統（tǒng）可以更（gèng）好地（dì）識別和（hé）處理（lǐ）與溫度相關的障（zhàng）礙物（wù）或（huò）環境變化。
4. 慣性測量單元（IMU）與其他傳感器融合
慣性測量單元可以提供AGV係統（tǒng）的（de）姿（zī）態信息（xī），包（bāo）括（kuò）加速度、角速度等。將（jiāng）IMU與（yǔ）其他傳感器（如激光雷達、視（shì）覺傳感器等）融合，可以提高係統對自身狀態的感（gǎn）知（zhī）能力，從而更準確地規劃（huá）避障路徑。
5. 傳感器融合算法（fǎ）
除了（le）硬件傳感器的融合，軟（ruǎn）件算法在傳感器融合中也起著關鍵作用。例如，卡爾曼濾波器、擴展卡爾（ěr）曼濾波器、粒子濾波器等算法可以用於融合不同傳感器的數據，提高係統的（de）感知和決策能（néng）力。
6. 深度學習與傳感器融合
近年來，深度學習技術也被廣泛（fàn）應用於傳感器融合中（zhōng）。通（tōng）過卷積神（shén）經網絡（CNN）等（děng）深度（dù）學習算法，可（kě）以對傳感器（qì）數據進行更高級（jí）的處理和分析，從而提高AGV係統的避障能力和安全性。
綜上所述，傳感器融合技術通（tōng）過結合多種傳感器的優勢，可以顯著提高（gāo）AGV係（xì）統在遇到未知障礙（ài）時的（de）安全性。這些（xiē）技術的應用需要根（gēn）據具體的應用場景和需求進行選擇和優化，以確保係統的可靠性和高效性。
