为了提高AGV系统的避障效率，可以从以下几个方面进行优化：
1. 改进避障算法
通过改进现有的避障算法或采用新的算法，可以提高AGV系统的避障效率。例如，研究人员提出了一种改进的TEB局部路径规划算法，通过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。
2. 传感器融合
结合多种传感器的数据，如激光雷达、超声波传感器、视觉摄像头等，可以提高AGV系统对环境的感知能力，从而更有效地避开障碍物。例如，避障型激光雷达可以通过发射激光束并接收反射光束，实现对周围障碍物的高精度测距和三维建模，而视觉摄像头则可以实时获取环境中的图像信息，通过图像处理技术判断障碍物的位置和形状。
3. 动态路径规划
采用动态路径规划算法，如A算法或Dijkstra算法，结合局部避障策略，可以在遇到障碍物时快速重新规划路径，绕过障碍物。例如，改进A算法可以通过引入启发式函数的权重系数提高搜索效率，设置障碍物安全距离，并改进原有八叉树搜索策略提升避障性能。
4. 机器学习和人工智能
利用机器学习和人工智能技术，如深度强化学习，可以让AGV系统通过学习和适应不同的工作环境，不断优化其避障策略，实现更高效的避障性能。
5. 优化控制系统
通过优化AGV系统的控制系统，提高其对传感器数据的处理速度和决策效率，从而更快地响应避障需求。例如，设计融合了TEB算法的模糊控制器，可以对AGV进行轨迹跟踪控制，减少实际行进路线和规划路径的偏差值。
6. 仿真和测试
在实际部署之前，通过仿真环境对AGV系统的避障算法和策略进行测试和优化，可以减少现场调试的时间和成本，提高系统的整体性能。
综上所述，提高AGV系统的避障效率需要综合考虑算法改进、传感器融合、动态路径规划、机器学习应用、控制系统优化以及仿真测试等多个方面。随着技术的不断发展，AGV系统的避障效率将不断提高，使其能够在更复杂的环境中安全、高效地运行。
