在AGV係（xì）統遇到未知障礙時，選（xuǎn）擇合適的避障策略至關重要。以下是一些常見的避（bì）障策略及其適用場景：
1. 基於傳感器的避障策略
AGV係統通常配備多種傳感器（qì），如激（jī）光雷達、視覺傳感器、超聲波傳感（gǎn）器和紅外傳感器等，以感知周圍環境。在遇到未知障礙時，這些傳感器（qì）可以提供關鍵的環境信息（xī），幫助（zhù）AGV係統選擇合適的避障策略。
激光雷達：激光雷達可以提供高精度的距離（lí）信（xìn）息，適用於（yú）檢測靜態和動態（tài）障礙物。在遇到未知障礙時，激光雷達可以幫助AGV係統快速識別障礙物的位置和形（xíng）狀，從而選擇（zé）合適的（de）避障（zhàng）路徑。
視覺傳感器：視覺傳感器可以提供豐富的（de）圖像信息，適用於識別和分類障礙物。在遇到未知障礙時，視覺傳感器可以幫助（zhù）AGV係統識別障礙物的類型，例（lì）如區分行人、車（chē）輛或其（qí）他物體，從而采取相應的避障措施。
超聲波傳感器：超聲波傳感器適用於近距離（lí）檢測，可以檢測到透明或反光材料的障礙物。在遇到未知障礙時，超聲波傳感器可以作為輔助手段，提供額外的環境信息（xī）。
紅外（wài）傳感器：紅外傳感器可以檢測到熱（rè）源或溫度變化，適用於特定場景下的障（zhàng）礙物檢測。在遇到未知障（zhàng）礙時，紅外傳（chuán）感器可以（yǐ）幫助AGV係統識別具有溫度特征的障礙物。
2. 基於算法的避障策略
除了傳感器，AGV係統還依賴於各種算法來處理傳感器數據，並選擇合適的避障策略。以下（xià）是一些常見的避障算法：
人工勢（shì）場法：人工勢場法是一種基於（yú）虛擬力（lì）場的避障算法，通過（guò）在AGV小車（chē）周圍創建引力場和斥力場，使AGV小車朝著目標點移動，同時避開障礙物。在遇到未（wèi）知障礙時，人工（gōng）勢場法可以根據障礙物的位置和（hé）AGV的當前（qián）狀態，動態調整力場，引導AGV小車選擇合適的避障路徑。
A*算法：A算法是一種啟發式搜（sōu）索算法，常用於（yú）路徑規劃和（hé）避障。在遇（yù）到未知障礙時，A算法可以根據預先定義的啟發式函（hán）數，評估不同路徑的代價，選擇代（dài）價最（zuì）小的路徑作為避障路（lù）徑。
Dijkstra算法：Dijkstra算法是一種（zhǒng）用於計算最短路徑的算法（fǎ），在AGV係（xì）統中，可以用於避障路徑的規劃。在遇到未知障礙時（shí），Dijkstra算法可以通（tōng）過計算從AGV小車（chē）當前位置到（dào）目標位（wèi）置的最短路（lù）徑，避開障（zhàng）礙物。
3. 混合避障策略
在實際應用中，AGV係統通常會結合多種傳感器和算（suàn）法，采用（yòng）混合避障策略。這種策略可以充分利用（yòng）不同傳感器的優（yōu）勢，提高避障係統的可靠性和適應性。例如，AGV係統可以同時使用激光雷達（dá）和視覺傳感器，結合人工勢場法和A*算法，實現更精準的避障。
4. 動（dòng）態避障策略
在複雜多變的環境（jìng）中（zhōng），AGV係統需要具備動態（tài）避障能力。這意味著避障策略需要能夠實時（shí）調整，以適應環境（jìng）的變化。例如，當AGV係統遇到突（tū）然出現的障礙（ài）物時，避障策略應該能夠迅速做出反應，重新（xīn）規劃路（lù）徑，避免碰撞。
5. 安全防護措施
除了（le）避障策略，AGV係統還（hái）應該配備安全防護措施，以（yǐ）確保在避障失（shī）敗或傳感器出現故障時，仍（réng）然能（néng）夠保證人（rén）員和設（shè）備的安全。例如，AGV係（xì）統可以配備急（jí）停按鈕、安全觸邊或安全光幕等（děng）裝置，在緊（jǐn）急情況（kuàng）下迅速停止運行。
綜上所述，AGV係統（tǒng）在遇（yù）到未知障礙時，需要綜合考慮傳感器數據、避障算法、混合策略、動態調整能力以及安（ān）全防（fáng）護措施，選擇合適的避障策略，以確保（bǎo）係統的安全可靠運行。
