AGV（Automated Guided Vehicle）在应对未知障碍物时，主要依靠一系列的传感器技术和避障算法来实现。以下是一些常见的方法：
传感器技术
激光雷达（LiDAR）：激光雷达可以通过发射激光束并接收反射信号来测量AGV周围环境的距离，从而精确地定位障碍物。激光雷达生成的点云地图提供了高精度的环境表示，允许AGV规划避开障碍物的安全路径。
超声波传感器：超声波传感器通过发射超声波脉冲并测量其回波时间来检测障碍物与AGV之间的距离。AGV可以设置阈值来确定安全距离，当距离低于该阈值时，AGV采取适当的措施，如减速、停止或改变方向，以避免与障碍物碰撞。
视觉识别与检测：AGV使用视觉传感器（如摄像头）和计算机视觉算法来识别环境中的障碍物。通过图像处理和目标检测算法，AGV能够识别物体的位置、形状和大小，并根据这些信息规划安全路径以避免碰撞。
避障算法
静态路径规划算法：如Dijkstra算法和A*算法，可以在已知环境地图中寻找最短路径或最优路径，避开已知的静态障碍物。
动态路径规划算法：例如基于速度障碍物模型的Velocity Obstacle (VO)算法，考虑了AGV和障碍物的速度信息，以预测可能的碰撞情况，并生成安全的轨迹。
反馈控制算法：如PID（Proportional-Integral-Derivative）算法，可以根据传感器数据和目标轨迹进行误差计算，并相应地调整AGV的运动参数，以避开障碍物。
模糊逻辑控制算法：通过将模糊逻辑规则应用于传感器数据和控制策略，以确定AGV的运动行为。这种算法能够根据障碍物的距离、速度和方向等信息，模糊地判断出合适的动作，如加速、减速、转向等。
人工神经网络算法：可以通过训练网络模型来学习和预测障碍物的位置、运动和影响，从而做出相应的避让决策。这种算法具有适应性和学习能力，可以根据不同环境和障碍物特征进行自适应调整。
其他技术
数据融合：为了提高障碍物检测的准确性，AGV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。
紧急停止系统：AGV配备了紧急停止按钮或传感器，以便在检测到紧急情况或遇到不可预测的障碍物时立即停止运动。
动态障碍物感知与交互：AGV可以利用无线通信或网络连接与其他设备或传感器进行交互，以获取关于动态障碍物（如行人、其他车辆）的信息，并相应地调整自身的导航路径，以避免与动态障碍物发生碰撞。
通过这些技术的综合应用，AGV能够在未知环境中有效地检测和避开障碍物，确保其运行的安全性和效率。随着技术的不断进步，AGV的避障能力将进一步提升，为未来的智能物流和自动化生产提供更加可靠的解决方案。
