在遇到未知障礙時，AGV係統需要調整其控製策略以（yǐ）確保安（ān）全並（bìng）繼續執行任務。以下是一些（xiē）常見的調整控製策略的方法：
1. 動態避障算法
AGV係統可以采用動態避障算法，如動態窗口法（DWA）或速度障礙物（VO）算（suàn）法（fǎ），這些算法能夠根據實時傳感器數據和障礙物的運動信息來調整AGV的速度和方向，以避免碰（pèng）撞。
2. 路（lù）徑重新規（guī）劃
當檢測到未知障礙時（shí），AGV係統可以重新規劃路徑，繞過障礙物（wù）。這可能（néng）涉及到使用全局路徑規劃算法，如A*算法或Dijkstra算法，結合局部避障策略（luè），以找到一條新的安全路徑。
3. 速度調整
AGV係統可以通過調整速度（dù）來避讓未知障礙。例如，當接近障礙物（wù）時，AGV可以降低速度或暫（zàn）時停止，直到（dào）找到新的安全路徑。
4. 傳感（gǎn）器融合
AGV係統可以結（jié）合多種傳感器數據，如激光雷達、超聲波傳感器和視覺相機（jī），以獲得更全麵的環境信息（xī），從而更好地檢測和避讓未知障礙。
5. 機器學習和（hé）人工智能
隨著機器學習和人工智能技術的發（fā）展，AGV係統可以（yǐ）通過學習和適應不（bú）同的工作環境，不斷（duàn）優化其避（bì）障策略，實現更高效的避障性能。
6. 緊急停止係統
AGV係統通常配備緊急停（tíng）止按（àn）鈕或傳感器，以便在檢測到緊急情況或遇到（dào）不可預測的障礙物時立即停止運動，確保安全性。
7. 反饋控製算法
AGV係統可以使用（yòng）反饋控製算法，如PID（Proportional-Integral-Derivative）算法，根據傳感器數（shù）據和目（mù）標軌跡進行誤差計算，並相應地調整AGV的運動（dòng）參數，以避（bì）開未知障（zhàng）礙。
綜上所述，AGV係統在遇到未知障礙時，需要（yào）通過動態避障算法、路徑重新規劃、速度調整、傳感器融合（hé）、機器學習和人工智能、緊急停止（zhǐ）係統以及反饋控製（zhì）算法等策略來調整其控製策略，以確保安全並繼續執行任務（wù）。
