AGV（Automated Guided Vehicle）在應對（duì）未知障礙（ài）物時，主要依靠（kào）一係列的傳感器技術和（hé）避（bì）障算法來實現。以下（xià）是一些常見的方法：
傳感器技術
激光雷達（LiDAR）：激光雷達可以通過發射激光束並接收反射信號來測（cè）量AGV周圍環境的距離，從而精確地定位障礙物。激光雷達生（shēng）成的點雲地圖提供了高精（jīng）度的（de）環境表示，允許AGV規劃避開障礙物的安全路徑。
超聲波傳感器：超聲波傳感器通過發射超聲波脈衝並測量其回（huí）波（bō）時（shí）間來（lái）檢測障礙物與AGV之間的距離。AGV可（kě）以設置閾值（zhí）來確（què）定安（ān）全距離（lí），當距離低於該閾值時，AGV采取適當的措施，如減速、停止或改（gǎi）變方（fāng）向，以避免與障礙物碰撞。
視覺識別與檢測：AGV使用（yòng）視覺傳感器（如攝像頭）和計算機視覺算法來識別環境中的（de）障礙物。通過圖像處理和（hé）目（mù）標檢測算法，AGV能夠識別物體的位（wèi）置、形狀和大（dà）小，並根（gēn）據這些信息規劃（huá）安全路徑以避免碰撞。
避障算（suàn）法
靜態路徑規劃算法：如Dijkstra算法和A*算（suàn）法，可以在已知環境地圖中尋找最短路（lù）徑或最優路徑，避開已知的靜態障礙物。
動態（tài）路徑規劃算法：例如基於速度障礙物模型的Velocity Obstacle (VO)算（suàn）法，考慮了（le）AGV和障礙物的速度信息，以預測可能的碰撞情況，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目（mù）標軌跡進行誤差計算，並相（xiàng）應地調整AGV的運動參數，以避開障礙物。
模糊邏輯控（kòng）製算法：通過將模糊邏輯規則應用於傳感器數據（jù）和控製策略，以確定AGV的運動行為（wéi）。這種算法能夠根據障礙物的距（jù）離、速度和方向等（děng）信息，模（mó）糊地判斷出合適的動作（zuò），如加速、減（jiǎn）速、轉向等。
人工神經網絡算法：可以通過訓練（liàn）網絡模型來學習和預（yù）測障礙物的位置、運動和影響，從而做出相應的避讓決策（cè）。這（zhè）種（zhǒng）算法具有適應性和學習能力，可以根據不同環境和障礙（ài）物特征進行自適應調整。
其他技術
數據融合：為了提（tí）高（gāo）障礙物檢測的準確性，AGV係統常常采用數據融（róng）合技術，將不同傳感器收集的數據綜合起來，以獲得更全麵、更可靠的環境信息。
緊急停止係統：AGV配備了緊急停止按（àn）鈕或傳感器，以便在（zài）檢測到緊急（jí）情況或遇到不可預（yù）測（cè）的障礙物時立即停止運動。
動態障礙物感知與交（jiāo）互：AGV可以利用無線通信或（huò）網絡（luò）連接與其他設備或傳感器進行（háng）交互，以獲取關（guān）於動態障礙物（如行人、其他（tā）車（chē）輛）的信息，並相應地調整自身的導航路徑，以避免與（yǔ）動態障（zhàng）礙（ài）物（wù）發（fā）生碰撞。
通過這些技術的綜合應用，AGV能夠在未知環境中有效地檢測和避開（kāi）障礙物，確保其運行的安全性和效率。隨著技術的不斷進步（bù），AGV的避障能力將進（jìn）一步提升，為未來的智能物流和自動化生（shēng）產提供更加可靠的解決（jué）方案。
