AGV（Automated Guided Vehicle，自动导引车）系统在应对未知的环境变化时，通常会采用以下几种策略：
1. 传感器融合技术
AGV系统通常配备多种传感器，如激光雷达、摄像头、超声波传感器和惯性导航系统等，通过传感器融合技术，可以实时感知周围环境的变化，比如出现新的障碍物、通道被封锁等。
2. 路径规划算法
AGV系统需要具备路径规划和导航的能力，能够对已设定路径进行实时调整和动态规划，以适应仓库环境的变化。路径规划算法可以根据实时的传感器信息和目标位置，选择最佳的行驶路径，并避开障碍物或绕过人员等。
3. 避障技术
AGV系统可以通过避障算法对障碍物进行分析和判断，并采取相应的避障策略。常见的避障技术包括静态避障、动态避障和自适应避障等，可以有效避免碰撞和冲突。
4. 机器学习和人工智能技术
AGV系统可以结合机器学习和人工智能技术，通过学习和积累经验，提升自身的智能和适应能力。例如，通过机器学习算法，AGV小车可以在每天的工作中不断收集数据，分析哪些路线更加快捷、哪些路径容易发生堵塞，从而找到最优路径。
5. 协同与交通规划
在复杂的环境中，可能会有多台AGV小车同时进行搬运任务，它们需要能够协同工作，避免碰撞和冲突。为了实现协同与交通规划，可以使用通信系统和交通控制算法，根据实时的AGV小车信息，进行车辆之间的速度调整和任务分配，以保障车辆之间的安全和交通。
6. 安全保障
AGV系统需要具备安全感知和安全控制的能力，通过传感器来实现安全感知，监测人员的位置和动作，避免与其碰撞。同时，通过软件和硬件手段，对AGV小车的速度和行驶区域进行限制，确保人员的安全。
通过这些策略，AGV系统能够在未知的环境变化中保持高效、安全的运行，适应不断变化的任务需求和环境条件。
