在AGV系统遇到未知障碍时，传感器融合技术可以显著提高系统的安全性。以下是一些常见的传感器融合技术，用于确保AGV系统在遇到未知障碍时的安全性：
1. 激光雷达与视觉传感器融合
激光雷达（LiDAR）和视觉传感器（如摄像头）的融合是AGV系统中常用的技术。激光雷达可以提供高精度的距离信息，而视觉传感器则可以提供丰富的图像信息，包括颜色、纹理和形状等。通过融合这两种传感器的数据，AGV系统可以更准确地识别和定位未知障碍物，从而采取有效的避障措施。
2. 超声波传感器与激光雷达融合
超声波传感器可以检测近距离的障碍物，而激光雷达则可以提供更远距离的检测。将这两种传感器的数据融合，可以使AGV系统在不同距离范围内都能有效地检测和避开障碍物。
3. 红外传感器与视觉传感器融合
红外传感器可以检测到热源或温度变化，这在某些特定场景下非常有用。与视觉传感器融合后，AGV系统可以更好地识别和处理与温度相关的障碍物或环境变化。
4. 惯性测量单元（IMU）与其他传感器融合
惯性测量单元可以提供AGV系统的姿态信息，包括加速度、角速度等。将IMU与其他传感器（如激光雷达、视觉传感器等）融合，可以提高系统对自身状态的感知能力，从而更准确地规划避障路径。
5. 传感器融合算法
除了硬件传感器的融合，软件算法在传感器融合中也起着关键作用。例如，卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、粒子滤波器等算法可以用于融合不同传感器的数据，提高系统的感知和决策能力。
6. 深度学习与传感器融合
近年来，深度学习技术也被广泛应用于传感器融合中。通过卷积神经网络（CNN）等深度学习算法，可以对传感器数据进行更高级的处理和分析，从而提高AGV系统的避障能力和安全性。
综上所述，传感器融合技术通过结合多种传感器的优势，可以显著提高AGV系统在遇到未知障碍时的安全性。这些技术的应用需要根据具体的应用场景和需求进行选择和优化，以确保系统的可靠性和高效性。
