重載AGV小車在遇到動態障礙物時，通常會采取以下幾種方式做出反應：
傳（chuán）感（gǎn）器檢測
激光掃描儀：通過發射激光束並接（jiē）收其反射信號來測量AGV小車周圍環境的距離，從而（ér）精準定位障礙物。
紅外傳感器：利用紅外線的反射特性來探（tàn）測障礙（ài）物，雖然範圍較小，但成本相對（duì）較低。
超聲波傳感器：發射超聲波並偵測其回波，根據聲（shēng）波（bō）的傳播時間來確定障礙物（wù）的（de）位置和距離。
視覺相機：通過（guò）圖像識別技術分析環境中的障礙（ài）物（wù），提供更為（wéi）豐（fēng）富的（de）數據信息。
數據融合與分析
為了提高障礙物檢測的準確性，AGV小車係統常常（cháng）采用（yòng）數據融合技術，將不同傳感器收集的數據綜合起來，以獲（huò）得更全麵、更可靠的環境信息。然後，AGV小車（chē）的控製係統會對這些數（shù）據進行分析，判斷障礙物是否為動態障礙物，以及其運動狀態和軌（guǐ）跡等（děng）。
避讓策略
路徑重新規劃：當（dāng）檢測到動態（tài）障礙物時，AGV小車會根據內置的地圖和環境模型，實時（shí）計算出新的更佳路徑，繞過障礙物，並盡快回到原定的路（lù）線。
速度調整：在某（mǒu）些情況下，AGV小車可能隻需要通過調整速度（dù）來避讓障礙物（wù）。例如（rú），當麵臨其他AGV小車時，通過減速或暫停等待，可以安全地避讓對（duì）方。
緊急製動：如（rú）果動態障礙物突然（rán）出現在AGV小（xiǎo）車的（de）行駛路（lù）徑上（shàng），且距離較近，AGV小車（chē）可能會（huì）采取（qǔ）緊急製動措施，以避免碰撞。
智能算法與學習
隨（suí）著機器學習和人工智能技術的進步，AGV小車的避障係統正變得越來（lái）越智能。通過學習和（hé）適應不同的工作環（huán）境（jìng），AGV小車（chē）能（néng）夠不斷優化其避障策略，實現更高效的（de）避障性能。例（lì）如，AGV小車可以通過學習不同動態障礙物的運動模式，預測其未來位置，從而更精準地做出避讓反應。
