AGV小車避障（zhàng）實現方法（fǎ）

多傳（chuán）感器信息融合技術

AGV小車避障算法中，多傳感器信息融合技術（shù）的應用至關重要。這種（zhǒng）技術通（tōng）過整合不同類型（xíng）傳感器的數據，以提高係（xì）統的性能和決策準確性（xìng）。在（zài）AGV小車避（bì）障係統（tǒng）中，通常會結合使用超聲波傳感器和（hé）紅（hóng）外傳（chuán）感器。超（chāo）聲波傳感器適用於遠距離檢測，但可能受溫（wēn）度和濕度影響；紅外（wài）傳感器則擅長近程探測，但可能受到光照條件（jiàn）的影響。通過改（gǎi）進的（de）K/N融合方法和基於先驗知識（shí）的AND融合方法，可以對傳感器數據進行分析和決策（cè），從而（ér）有效彌補單一（yī）傳感器性能的不足，減少由噪聲引起的誤報，確（què）保至少50cm的安全距離，提前（qián）預警並（bìng）采取避障措施。

基於貝塞爾曲線的避障方法

基於貝塞爾曲線的AGV小車避障方法通過生成多（duō）條軌跡（jì）樣本曲線，並對這些曲線進行成本分析以確（què）定優先級（jí）。優先級越高的軌跡樣本曲線（xiàn）避障所產生的成本越低。因此，按照優先級從高到低的順序進行碰撞檢測，可以避免對所有軌跡樣本（běn）曲線都進（jìn）行檢（jiǎn）測，從而節省資源並降低避障成本。這種方法有利於提高AGV小（xiǎo）車的工作效率。

常用避障傳感器及其技術

激光傳感器

激（jī）光傳感器利用激光測量距離（lí），適用於高精度測距。但在測量精度要求很（hěn）高的場合，如亞毫米級別，可能需要采用（yòng）其他方法。

視覺傳感器

視覺傳（chuán）感器的優點是探測範圍廣、獲取（qǔ）信息豐富。但在圖像處理（lǐ）中，計算量大，實時性差，且（qiě）不（bú）能檢測到某（mǒu）些透明障礙物。

紅外傳感器

紅外傳感器不受（shòu）可見（jiàn）光影響，白天黑夜均可測量，但測量精度受（shòu）環境影（yǐng）響較（jiào）大。

超聲（shēng）波傳感器

超聲波傳感器成本低，實現方法簡單，技術成熟，適用於短距離探測，但會有一個最小探測盲區。

具體應用案例

丹巴赫機器人的避障技術（shù）

丹巴赫機器人采用激光SLAM+有反的定位導航技（jì）術，結合自研算（suàn）法，提高AGV小（xiǎo）車在不確定環境中的自主避障（zhàng）及定位導航（háng）精確度。此外（wài），還采用（yòng）了獨立的安全係統，通過三級安全保障體係確保AGV的安全運行。

AGV路徑規劃與避障算法研究

隨著製造業和物流業的快速發展（zhǎn），AGV路徑規劃和避障算法成為關鍵技術之（zhī）一。研究這些算法對提高生產效率和降（jiàng）低成本（běn）具有重（chóng）要意（yì）義。

綜上所述，AGV小車避（bì）障實現方（fāng）法（fǎ）多種（zhǒng）多（duō）樣，每種（zhǒng）方法都有其獨特的優勢和局限性。在實際應用中，通常會根據具體環境和需求選擇合（hé）適的避障技術或方法，以實現高效、安全的避障功能。