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（bìng）繼續執行任務。以下是一（yī）些常見的調整控製策略的（de）方法：
1. 動態避障算法
AGV係統可以采用動態避障算法，如動態窗口法（DWA）或速度障礙（ài）物（VO）算法，這些算法能夠根據實時傳感器數（shù）據和障礙物的運動（dòng）信息來調整AGV的速度和方（fāng）向，以避免碰撞。
2. 路徑重新規（guī）劃
當檢（jiǎn）測到未知障（zhàng）礙（ài）時，AGV係統可以重新規（guī）劃路徑，繞過障礙物（wù）。這可能涉及到使用（yòng）全局路徑（jìng）規（guī）劃算法，如A*算法或（huò）Dijkstra算（suàn）法，結合局部避障策略，以找到一條新的安全路徑。
3. 速度調整
AGV係統可以（yǐ）通過調整速度來避讓未知障礙。例如，當接近障（zhàng）礙物時，AGV可以降低速度或暫時停止，直到找（zhǎo）到新的（de）安全路徑（jìng）。
4. 傳感器融合
AGV係統可以結合多種傳感器數據，如激光雷（léi）達、超（chāo）聲波傳感器和視覺相（xiàng）機，以（yǐ）獲得更全麵的環境信息，從而更好地檢測和避讓未知障礙。
5. 機器學習和人工（gōng）智能
隨著機器學習和人工智能技術的發展，AGV係統可以通過學習和適應不同的工（gōng）作環（huán）境，不斷優化其避障策（cè）略，實現更高效的避障性能。
6. 緊急停止係統
AGV係統通常配備緊急停止按鈕或傳感器，以便在檢測到緊急情況或遇到不可（kě）預（yù）測的障礙物時立即停止運動（dòng），確保安全性。
7. 反饋控（kòng）製算法
AGV係統可以使用反饋控製算（suàn）法，如PID（Proportional-Integral-Derivative）算法，根（gēn）據傳感器數據和目標軌跡進行誤差計算，並相應地（dì）調整AGV的運動參數，以避開未知障（zhàng）礙。
綜上所述，AGV係統在遇到未知障礙時，需要通過動（dòng）態避障算法、路徑重新規劃、速度調整、傳感器融合、機（jī）器學習和人工智能、緊急停止係統以（yǐ）及（jí）反饋控製算法等策略來調整其控製策略，以（yǐ）確保安全（quán）並繼續執行任務。
