一、技术核心：多传感器融合构建环境感知“神经网络”
动态避障的首要条件是实时、精准的环境感知。AGV通过多传感器融合技术，构建覆盖远、中、近全距离范围的感知体系：
激光雷达（LiDAR）：作为“鹰眼”，以每秒数千束激光扫描360°环境，厘米级精度测距，可识别5米内落地的水管、闯入的维修工等障碍物。例如，联集AGV在顶部安装激光雷达后，能实时构建环境地图，动态规划路径。
3D视觉传感器：通过结构光或双目视觉技术，识别物体高度、体积及类型（如人、车辆、杂物），适应人车混行场景。在家具厂等人工操作频繁的环境中，3D视觉可判断障碍物是否可绕行，避免误停。
超声波传感器：作为“最后一道保险”，安装在AGV底部或四角，探测10厘米至1米内的低矮障碍物（如拖把、货架脚轮），在激光雷达盲区提供冗余保护。
红外传感器：检测人体温差，在人机混场中辅助判断障碍物是否为动态目标（如行走的工人），提升避障决策的准确性。
融合优势：
通过卡尔曼滤波等算法，多传感器数据在时间戳和坐标系上统一，生成全局环境模型。例如，激光雷达提供远端全局障碍信息，深度相机识别近端局部障碍，货叉IMU监测姿态变化，共同构建“感知-决策-控制”闭环。
二、算法支撑：动态路径规划实现“边走边算”
动态避障的核心是算法对实时环境的快速响应。主流算法包括：
TEB（Timed-Elastic-Band）算法：
原理：将全局路径视为可变形的“橡皮筋”，通过插入控制点优化轨迹。优化目标包括路径长度、运行时间、与障碍物距离、机器人动力学约束（如最大速度、角速度）等。
优势：实时避开障碍物，适应动态环境。例如，某AGV在遇到突发障碍时，TEB算法可重新生成轨迹片段并优化，确保安全绕行。
局限：依赖初始路径质量，若初始路径偏差大，可能陷入局部最优解；对环境模型精度要求高，计算资源消耗较大。
DWA（Dynamic Window Approach）算法：
原理：在机器人速度窗口（v, w）中搜索最优轨迹，评估每个轨迹的代价函数（如与障碍物距离、速度等），选择代价最小的轨迹执行。
优势：计算量小，适用于实时调整路径的场景。例如，某AGV在狭窄通道中，DWA算法可动态调整速度和方向，避免与对向AGV碰撞。
局限：无法处理高速运动障碍物，对环境感知能力要求高；多机器人协同避障时需额外协调机制。
TEB-DWA融合算法：
原理：结合TEB的轨迹优化能力和DWA的速度搜索能力，实现更精细的动态避障。例如，某AGV在复杂场景中，先通过TEB生成弹性带路径，再利用DWA搜索最优速度组合，最终实现高效绕行。
应用：在ROS Navigation2框架中，TEB-DWA算法已广泛应用于AGV动态避障，支持多传感器融合和实时路径规划。
三、系统协同：调度平台实现“群体智能”
在多AGV协同场景中，动态避障不仅是单台设备的“临场反应”，更是调度系统的“全局决策”：
任务优先级分配：调度系统根据AGV位置、任务紧急程度、能耗等因素，动态分配任务。例如，某物流中心中，载有关键物料的AGV被赋予更高优先级，系统会协调其他AGV让行或暂停。
路径分流与拥堵预测：通过数字孪生技术模拟AGV运行，调度系统可预判路径拥堵点，提前分流AGV。例如，某汽车工厂中，系统在波次高峰前调整AGV路线，避免通道堵塞。
群体避障策略：当多台AGV迎面相遇时，调度系统根据任务紧急程度、AGV速度等参数，决策哪台AGV让行或绕行。例如，某电商仓库中，系统指挥空闲AGV为高负荷AGV让路，提升整体效率。
四、典型应用场景与效果
电商仓储：高吞吐量下的动态避障
场景：某电商品牌在“618”大促期间，AGV需在狭窄通道中高频次搬运货箱，同时避开人工拣货员。
效果：通过激光雷达+3D视觉融合感知，AGV实时识别动态障碍物（如行走的工人），结合TEB-DWA算法动态调整路径，订单处理效率提升60%，事故率降低80%。
制造业物流：产线与仓库的柔性衔接
场景：某汽车零部件厂中，AGV需在产线与仓库间往返运输物料，同时避开叉车、工人等动态障碍。
效果：通过超声波传感器+红外传感器融合，AGV在近距离探测低矮障碍物（如货架脚轮），结合调度系统全局协调，搬运效率提升35%，设备利用率提高至90%。
冷链物流：极端环境下的动态避障
场景：某冷库中，AGV需在-30℃环境下搬运货物，同时避开结冰地面和动态障碍物（如维修人员）。
效果：通过激光雷达加热装置和防冷凝涂层，AGV在低温环境下保持厘米级定位精度，结合DWA算法动态调整路径，订单处理时间缩短至原来的1/3。
五、未来趋势与挑战
AI深度融合：
通过强化学习（如DQN、PPO算法）训练AGV在仿真环境中适应复杂动态场景，提升自主决策能力。例如，某研究团队利用深度强化学习，使AGV在未知环境中自主学习避障策略，成功率提升至95%。
仿生策略应用：
模仿蚁群、鸟群行为，预测动态障碍物轨迹。例如，某AGV通过分析工人行走规律，提前调整路径，减少等待时间。
跨域协同（V2X/数字孪生）：
与MES、WMS等系统深度打通，实现全链路数字化管理。例如，深圳市联智能工厂中，AGV与数字孪生系统联动，实时调整路径以适应产线变更。
挑战：
传感器可靠性：强光、烟雾等环境可能干扰激光雷达和视觉传感器，需通过冗余设计（如多传感器融合）提升鲁棒性。
算法实时性：复杂场景下，避障算法需在毫秒级时间内完成计算，对车载算力提出更高要求。
多机器人协同：在大规模AGV集群中，如何避免“死锁”和路径冲突，仍是待解决的问题。
