重载AGV小车在遇到动态障碍物时，通常会采取以下几种方式做出反应：
传感器检测
激光扫描仪：通过发射激光束并接收其反射信号来测量AGV小车周围环境的距离，从而精准定位障碍物。
红外传感器：利用红外线的反射特性来探测障碍物，虽然范围较小，但成本相对较低。
超声波传感器：发射超声波并侦测其回波，根据声波的传播时间来确定障碍物的位置和距离。
视觉相机：通过图像识别技术分析环境中的障碍物，提供更为丰富的数据信息。
数据融合与分析
为了提高障碍物检测的准确性，AGV小车系统常常采用数据融合技术，将不同传感器收集的数据综合起来，以获得更全面、更可靠的环境信息。然后，AGV小车的控制系统会对这些数据进行分析，判断障碍物是否为动态障碍物，以及其运动状态和轨迹等。
避让策略
路径重新规划：当检测到动态障碍物时，AGV小车会根据内置的地图和环境模型，实时计算出新的更佳路径，绕过障碍物，并尽快回到原定的路线。
速度调整：在某些情况下，AGV小车可能只需要通过调整速度来避让障碍物。例如，当面临其他AGV小车时，通过减速或暂停等待，可以安全地避让对方。
紧急制动：如果动态障碍物突然出现在AGV小车的行驶路径上，且距离较近，AGV小车可能会采取紧急制动措施，以避免碰撞。
智能算法与学习
随着机器学习和人工智能技术的进步，AGV小车的避障系统正变得越来越智能。通过学习和适应不同的工作环境，AGV小车能够不断优化其避障策略，实现更高效的避障性能。例如，AGV小车可以通过学习不同动态障碍物的运动模式，预测其未来位置，从而更精准地做出避让反应。
