在AGV係統遇到未知障礙時，傳感器（qì）融（róng）合技術可以顯著（zhe）提高係統的安全性。以下是（shì）一些常見的傳（chuán）感器融合技術，用於確保AGV係統在遇到未知障（zhàng）礙時的安全（quán）性：
1. 激光雷達與（yǔ）視覺傳感器融合
激光雷達（LiDAR）和視覺傳感器（如攝像頭）的融合是AGV係統中常用的技術。激光雷達可（kě）以提供高精度的距離信息，而（ér）視覺傳感器則可以提供豐富的圖像信息，包（bāo）括顏色、紋理和形狀等。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）定位未知障礙物，從而采取有效的避障措施（shī）。
2. 超（chāo）聲波傳感（gǎn）器與激光雷達融合
超（chāo）聲波傳感器可以檢測近距離的（de）障礙物，而激光雷達則（zé）可以提供更遠距離的檢測。將這兩種傳感器的數（shù）據融合，可以（yǐ）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。
3. 紅外傳感器與視覺傳感器融合
紅外傳（chuán）感器可以檢測到熱源或溫度變化，這在某些特定場（chǎng）景下（xià）非常（cháng）有用。與視覺傳感器融合後，AGV係統可以更好地（dì）識別和處理與溫度相關的障礙物或環境變化。
4. 慣性測量單元（yuán）（IMU）與其他傳感器融合
慣性測量單元可以提供AGV係統的姿態信息，包括（kuò）加速度、角速度等。將IMU與其他傳感（gǎn）器（如激光雷達、視覺傳感器等）融合，可（kě）以（yǐ）提高係統對自身狀態的感知能力，從而更（gèng）準確地規劃避障路徑。
5. 傳感器融（róng）合算法
除了硬（yìng）件傳感器的融合，軟件算法在傳（chuán）感器融合（hé）中也起著關鍵作用。例（lì）如，卡爾曼濾波（bō）器、擴展卡爾曼濾波器、粒子濾波器等（děng）算（suàn）法可以用於融合不同傳感器的數據，提高係統的感知和決策能力。
6. 深度學習與傳感器融合
近年來（lái），深度學習技術也被廣泛應用於傳感器融合中（zhōng）。通過卷積神經網絡（CNN）等深度學習算（suàn）法，可以對傳感器數據進行更高（gāo）級的處理和分（fèn）析，從而提高AGV係統的避障能力和安全性。
綜（zōng）上所述，傳感（gǎn）器（qì）融合技術通過結合多種傳感器的優勢，可以顯著提高AGV係統在遇到未（wèi）知（zhī）障礙時的安全性。這些技術的應用需（xū）要根據具體的應用（yòng）場景和需求進行（háng）選擇和優化，以確保係統（tǒng）的可靠性和高效性。
