在AGV係統遇到未知障礙時，傳感器融合技術可以顯（xiǎn）著提高（gāo）係統的安全性。以下是一些（xiē）常見的（de）傳感器融合技（jì）術，用於確保AGV係統在遇到未（wèi）知障礙時的安全性：
1. 激光雷達（dá）與視覺傳感器融合
激光雷（léi）達（dá）（LiDAR）和視（shì）覺傳感器（如攝像頭）的融合是AGV係統中常用的技術。激光雷達可以提供高精度的距離信息（xī），而視覺傳感器則可以提供豐富的圖像信息，包括顏色、紋理和形狀等。通過融合這兩種傳感器的數據（jù），AGV係統可以更（gèng）準確地識別和定位未知障礙物，從而采取（qǔ）有效的避障措施。
2. 超（chāo）聲波傳感器與激光雷達融合
超（chāo）聲波傳感器可以檢（jiǎn）測（cè）近距離的障礙物，而激光雷（léi）達則可以提供更遠距離的檢測。將這兩種傳感器的數據融合，可以使AGV係統在不（bú）同距（jù）離範圍內都能有效地檢測和避開障礙物。
3. 紅外傳感器與視覺傳感器融合
紅外傳感器可以檢測到（dào）熱（rè）源或溫度變化，這在（zài）某些特定場景下非常有用。與（yǔ）視覺傳感器（qì）融合後，AGV係統可以更（gèng）好地識別和處（chù）理與溫度相關的障礙物或環境變化。
4. 慣性測量單（dān）元（IMU）與其他傳感器融合
慣性測量單元可以提供（gòng）AGV係統的姿態信息，包括（kuò）加速度、角速度等。將IMU與（yǔ）其他傳（chuán）感器（如激光雷達、視覺傳感器等）融合，可以提高係統對自身狀態的感知能力，從而更準確地規劃避障路徑。
5. 傳感器融合算法
除了硬件傳感器的融合，軟件算法在傳感器融合中（zhōng）也起著關鍵作用。例如，卡爾曼濾波（bō）器、擴展卡爾曼濾波器、粒子濾波器等算法可以用於融（róng）合不同傳感（gǎn）器的數據，提高係統（tǒng）的感（gǎn）知和（hé）決策能力。
6. 深度學（xué）習與傳感（gǎn）器融合
近年來，深度學習（xí）技術也被廣泛應用於傳感器融合中。通（tōng）過卷積（jī）神（shén）經網絡（CNN）等深度學習算法，可以對傳感器數據進行更高級的處理和分析，從而（ér）提高AGV係統的避障能力和安全性。
綜上所述，傳感器融合技術通（tōng）過結合多種傳感器的優勢（shì），可以顯著提高AGV係統在遇到未知障礙時的安全性。這些技術的應用需要根據具體（tǐ）的（de）應用場景和需求進行選擇和優化，以確保係統的可靠性和高效性（xìng）。
