在遇到未知障礙（ài）時，AGV係統需要調整其控製策略以確保安全並繼續執行任務。以下是（shì）一些常見的調整控製策略的方法：
1. 動態避障算法（fǎ）
AGV係統可以采用動態避障算法，如動態（tài）窗口法（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（lái）調整（zhěng）AGV的速度和方向，以避免碰撞。
2. 路徑重新規劃
當檢測到未知障礙時，AGV係統可以重新規劃（huá）路徑，繞過障礙物。這可能涉及到使（shǐ）用全局路徑規劃算法，如A*算法或Dijkstra算（suàn）法，結合局部避障策（cè）略，以找到一條新的安全（quán）路徑。
3. 速度調整
AGV係統可以通過調整速度來（lái）避（bì）讓未知障礙。例如，當接近（jìn）障（zhàng）礙物時，AGV可以降低速度或暫時停止，直到（dào）找到新的安全路徑。
4. 傳感器融合
AGV係統可以結合（hé）多種傳感器數據，如激光雷達、超聲波傳感器和視覺相機，以獲得更全（quán）麵的環境信（xìn）息，從而更好地（dì）檢測和避讓未知障（zhàng）礙。
5. 機器學習和人工智能
隨著（zhe）機器學習和人工智能技術的發展，AGV係統可以通過學習和（hé）適應不（bú）同的工作環境，不斷（duàn）優化其避障策略，實現更（gèng）高效的避障性能。
6. 緊急停止係統
AGV係統通常配備緊急停止按鈕（niǔ）或傳感器，以便在檢測到（dào）緊急情況或遇到不可預測的障礙物時立即停止運動，確保安（ān）全性。
7. 反饋控製算法
AGV係統可以使用反饋控製算法，如PID（Proportional-Integral-Derivative）算法，根據傳感器（qì）數據和目標軌跡進行誤（wù）差（chà）計算，並相應（yīng）地調整AGV的運（yùn）動參數，以避開未知障礙（ài）。
綜上所述，AGV係統在遇到未知障礙時，需要通過動態避障算法、路徑重新規劃、速度調整、傳感（gǎn）器融合、機器學習和人工智能、緊急停止係統以及反饋（kuì）控製算法等策略來調整（zhěng）其控製策略，以確保安全並（bìng）繼續執行任務。
