在动态环境下，AGV（Automated Guided Vehicle，自动导引车）系统的避障策略主要包括以下几种：
1. 动态窗口算法（Dynamic Window Approach, DWA）
动态窗口算法是一种能够进行实时避障的局部规划算法。其基本原理是通过将AGV的位置约束转化为速度约束，进而根据约束进行速度采样。选定的一系列速度动作生成轨迹，结合评价函数选择评分最高的轨迹，实现执行最优速度的问题。
2. 基于视觉的避障策略
利用视觉传感器（如摄像头）获取环境信息，识别障碍物并规划避障路径。例如，通过双目立体视觉系统确定图像中任意点的三维坐标，从而实现AGV的障碍识别。
3. 改进的TEB（Time Elastic Band）算法
在TEB算法的基础上，对检测到的不规则障碍物进行膨胀化处理并进行区域分级，再加入障碍物对速度的约束以减少AGV在复杂车间环境中受到的冲击。
4. 混合A*和改进TEB结合的双层规划算法
首先使用混合A*算法规划AGV的全局路径，再加入碰撞检测模块，并利用改进的TEB算法对检测到会发生碰撞的障碍物进行局部避障。
5. 基于模糊控制的轨迹跟踪算法
建立AGV的运动学模型，以被控量的误差信号为输入变量，利用模糊控制规则对其进行模糊判定，用Mamdani的最大值-最小值合成法进行模糊推理，最后输出解模糊后的变量，设计融合了TEB算法的模糊控制器对AGV进行轨迹跟踪。
6. 基于动态窗口法（DWA）算法的机器人动态避障路径规划
通过对机器人在短时间内可能达到的速度和角速度进行搜索，从而选择最佳的速度和角速度组合，以达到规划路径的目的。
7. 改进的蚁群算法
将信息素初始化为不均匀分布，增强最优路径对蚁群的吸引力，从而加快算法的收敛速度。引入方向引导因子，改善传统蚁群算法在路径选择上的盲目性。调整信息素的挥发速度，避免算法在搜索过程中陷入早熟状态。
这些避障策略各有优缺点，具体使用哪种策略需要根据实际应用场景和需求来决定。在实际应用中，通常会结合多种避障策略，以实现更高效、更安全的AGV运行。
