在遇到未知障（zhàng）礙時，AGV係統需要調整其（qí）控製策略以確保安全並繼續執行任務。以下是（shì）一些常（cháng）見的調整控製策略的方法：
1. 動態避障算法
AGV係統可以采用動態避障（zhàng）算法，如動態窗（chuāng）口法（DWA）或速度障礙物（VO）算法，這些算（suàn）法能夠根據實時傳感器數據和障礙物的運動信息來調整AGV的速度和方向，以避（bì）免碰撞。
2. 路徑重新（xīn）規劃
當檢測到未知（zhī）障礙時，AGV係統可以重新規劃路徑，繞過障礙物。這可能涉及到使用（yòng）全局路徑規劃算法，如A*算法或Dijkstra算法，結（jié）合局部避（bì）障策略，以找到一條新（xīn）的安全路徑。
3. 速（sù）度調整
AGV係統可（kě）以通過調整速度來（lái）避讓（ràng）未知障礙。例如，當接近障礙（ài）物（wù）時，AGV可（kě）以降低速度（dù）或暫時停止，直到（dào）找到新的安（ān）全路徑。
4. 傳感器融合
AGV係統可以結合多種傳感器數據，如激光雷達、超聲波傳感器和視覺相機（jī），以獲得更全麵的環境信息，從而更好地檢測和（hé）避讓未知障礙。
5. 機（jī）器學習和人工智能
隨著機器學習和人工智能技術的（de）發展，AGV係統可以通（tōng）過學習和適應不同的工作環境，不斷優化其避障策（cè）略，實現更高效的避（bì）障（zhàng）性能（néng）。
6. 緊急停止係統
AGV係統通常配備（bèi）緊急停止按鈕（niǔ）或傳（chuán）感器，以便（biàn）在檢測到緊急情況或（huò）遇到不可預測的障礙物時立即（jí）停止運動（dòng），確保安全性。
7. 反饋控製算法
AGV係統（tǒng）可以（yǐ）使用（yòng）反饋控製（zhì）算法，如PID（Proportional-Integral-Derivative）算法，根據傳感器數據和目標軌跡進行誤差計算，並相應地調整AGV的運動參數，以（yǐ）避開未知障礙。
綜上所述，AGV係統在遇（yù）到未知障礙（ài）時（shí），需要通過動態避障算法、路徑重新規劃（huá）、速度調整、傳感器融合、機器學習和人工智能、緊急停止係統以及反饋控製算法等（děng）策略來調整其控製策略，以確保安全（quán）並繼續執行任務。
