AGV小车根据超声波传感器的信息规划新的行驶路径，主要通过以下步骤实现：
环境感知与数据采集
传感器部署与数据获取：AGV小车通常配备多种传感器，如激光雷达、立体视觉摄像头、超声波传感器、红外传感器等。超声波传感器用于近距离障碍物检测，特别是在盲区。
数据融合与处理：传感器融合技术结合不同传感器的数据，减少单一传感器的局限性，提高障碍物检测的准确性和可靠性。实时数据处理使用高速处理器和算法，快速处理传感器数据，生成关于环境的详细信息。
动态路径规划
地图更新与障碍物定位：根据传感器数据生成实时更新的环境地图，包括已知障碍物和新发现的障碍物，并识别障碍物的位置，在地图上标注。
路径规划策略：根据环境复杂程度选择合适的路径规划算法，如A*算法、Dijkstra算法、遗传算法等，计算避开障碍物后的更优路径，考虑路径的长度、时间、安全性和能耗。
执行避障操作
避障动作执行：根据障碍物的类型和距离，调整AGV小车的速度，确保有足够的反应时间，并动态修改AGV的行驶路径，以避开障碍物。
障碍物跟踪与紧急响应：如果障碍物是动态的，预测其可能的移动轨迹；在无法避让的情况下，启动紧急制动系统，保证停车安全。
安全监控与反馈调整
系统自我监控：持续检查传感器的状态，确保数据的准确性，监控避障算法的执行，保证没有软件故障。
实时通讯与学习：通过无线网络与中央控制系统和其他AGV小车共享避障信息，提高整体系统的智能化水平，对避障过程中的数据进行分析，不断学习和优化算法。
任务完成后的处理
路径恢复与后续操作：确定障碍物已经清除后，AGV小车返回预定路径继续执行任务；如果环境变化导致任务参数变动，实时更新任务信息。
性能评估与报告：记录避障操作的时间、路径变化等，评估避障效率，将避障过程的详细信息发送给中央控制系统以便分析和未来改进。
