AGV小车避障实现方法

多传感器信息融合技术

AGV小车避障算法中，多传感器信息融合技术的应用至关重要。这种技术通过整合不同类型传感器的数据，以提高系统的性能和决策准确性。在AGV小车避障系统中，通常会结合使用超声波传感器和红外传感器。超声波传感器适用于远距离检测，但可能受温度和湿度影响；红外传感器则擅长近程探测，但可能受到光照条件的影响。通过改进的K/N融合方法和基于先验知识的AND融合方法，可以对传感器数据进行分析和决策，从而有效弥补单一传感器性能的不足，减少由噪声引起的误报，确保至少50cm的安全距离，提前预警并采取避障措施。

基于贝塞尔曲线的避障方法

基于贝塞尔曲线的AGV小车避障方法通过生成多条轨迹样本曲线，并对这些曲线进行成本分析以确定优先级。优先级越高的轨迹样本曲线避障所产生的成本越低。因此，按照优先级从高到低的顺序进行碰撞检测，可以避免对所有轨迹样本曲线都进行检测，从而节省资源并降低避障成本。这种方法有利于提高AGV小车的工作效率。

常用避障传感器及其技术

激光传感器

激光传感器利用激光测量距离，适用于高精度测距。但在测量精度要求很高的场合，如亚毫米级别，可能需要采用其他方法。

视觉传感器

视觉传感器的优点是探测范围广、获取信息丰富。但在图像处理中，计算量大，实时性差，且不能检测到某些透明障碍物。

红外传感器

红外传感器不受可见光影响，白天黑夜均可测量，但测量精度受环境影响较大。

超声波传感器

超声波传感器成本低，实现方法简单，技术成熟，适用于短距离探测，但会有一个最小探测盲区。

具体应用案例

丹巴赫机器人的避障技术

丹巴赫机器人采用激光SLAM+有反的定位导航技术，结合自研算法，提高AGV小车在不确定环境中的自主避障及定位导航精确度。此外，还采用了独立的安全系统，通过三级安全保障体系确保AGV的安全运行。

AGV路径规划与避障算法研究

随着制造业和物流业的快速发展，AGV路径规划和避障算法成为关键技术之一。研究这些算法对提高生产效率和降低成本具有重要意义。

综上所述，AGV小车避障实现方法多种多样，每种方法都有其独特的优势和局限性。在实际应用中，通常会根据具体环境和需求选择合适的避障技术或方法，以实现高效、安全的避障功能。