在AGV系统遇到未知障碍时，选择合适的避障策略至关重要。以下是一些常见的避障策略及其适用场景：
1. 基于传感器的避障策略
AGV系统通常配备多种传感器，如激光雷达、视觉传感器、超声波传感器和红外传感器等，以感知周围环境。在遇到未知障碍时，这些传感器可以提供关键的环境信息，帮助AGV系统选择合适的避障策略。
激光雷达：激光雷达可以提供高精度的距离信息，适用于检测静态和动态障碍物。在遇到未知障碍时，激光雷达可以帮助AGV系统快速识别障碍物的位置和形状，从而选择合适的避障路径。
视觉传感器：视觉传感器可以提供丰富的图像信息，适用于识别和分类障碍物。在遇到未知障碍时，视觉传感器可以帮助AGV系统识别障碍物的类型，例如区分行人、车辆或其他物体，从而采取相应的避障措施。
超声波传感器：超声波传感器适用于近距离检测，可以检测到透明或反光材料的障碍物。在遇到未知障碍时，超声波传感器可以作为辅助手段，提供额外的环境信息。
红外传感器：红外传感器可以检测到热源或温度变化，适用于特定场景下的障碍物检测。在遇到未知障碍时，红外传感器可以帮助AGV系统识别具有温度特征的障碍物。
2. 基于算法的避障策略
除了传感器，AGV系统还依赖于各种算法来处理传感器数据，并选择合适的避障策略。以下是一些常见的避障算法：
人工势场法：人工势场法是一种基于虚拟力场的避障算法，通过在AGV小车周围创建引力场和斥力场，使AGV小车朝着目标点移动，同时避开障碍物。在遇到未知障碍时，人工势场法可以根据障碍物的位置和AGV的当前状态，动态调整力场，引导AGV小车选择合适的避障路径。
A*算法：A算法是一种启发式搜索算法，常用于路径规划和避障。在遇到未知障碍时，A算法可以根据预先定义的启发式函数，评估不同路径的代价，选择代价最小的路径作为避障路径。
Dijkstra算法：Dijkstra算法是一种用于计算最短路径的算法，在AGV系统中，可以用于避障路径的规划。在遇到未知障碍时，Dijkstra算法可以通过计算从AGV小车当前位置到目标位置的最短路径，避开障碍物。
3. 混合避障策略
在实际应用中，AGV系统通常会结合多种传感器和算法，采用混合避障策略。这种策略可以充分利用不同传感器的优势，提高避障系统的可靠性和适应性。例如，AGV系统可以同时使用激光雷达和视觉传感器，结合人工势场法和A*算法，实现更精准的避障。
4. 动态避障策略
在复杂多变的环境中，AGV系统需要具备动态避障能力。这意味着避障策略需要能够实时调整，以适应环境的变化。例如，当AGV系统遇到突然出现的障碍物时，避障策略应该能够迅速做出反应，重新规划路径，避免碰撞。
5. 安全防护措施
除了避障策略，AGV系统还应该配备安全防护措施，以确保在避障失败或传感器出现故障时，仍然能够保证人员和设备的安全。例如，AGV系统可以配备急停按钮、安全触边或安全光幕等装置，在紧急情况下迅速停止运行。
综上所述，AGV系统在遇到未知障碍时，需要综合考虑传感器数据、避障算法、混合策略、动态调整能力以及安全防护措施，选择合适的避障策略，以确保系统的安全可靠运行。
