傳感器融合技術在AGV（Automated Guided Vehicle，自動導引車）係統中的應用（yòng）主要是（shì）為（wéi）了提高AGV小車的環境感知能力和導航精（jīng）度。通過結合不（bú）同（tóng）類型的傳感器數據，可以彌補單（dān）一傳感器的局限性（xìng），使AGV小車能夠更準確地（dì）感（gǎn）知周圍環境，實現（xiàn）更精確的定位和導航。
傳感（gǎn）器融（róng）合（hé）技術在（zài）AGV係統中的應用
激光雷達（dá）（LiDAR）與攝像頭的融合：激光雷達（dá）可以提供精確的距離和形（xíng）狀（zhuàng）信息，而攝像頭則可以提供豐富的顏色和（hé）紋理信息。通過融合這兩種（zhǒng）傳感器的數據，AGV小（xiǎo）車（chē）可以獲得更全麵（miàn）、更準確的環境（jìng）信息，提（tí）高其定位和導航的精度。
慣性測量單元（IMU）與輪速計的融合：IMU可以提供AGV小車的姿態和運動狀態信息，而（ér）輪速計則可以提供AGV的行駛速度和方向信息。通過融合這些數據，可以更準確地估計AGV的位（wèi）置和姿態，提高其導航的穩定（dìng）性。
超聲波傳感器、紅外（wài）傳感器等其他類（lèi）型傳感器（qì）的融合：這些傳感器（qì）可以提供關於環境中（zhōng）的障礙物、溫度（dù）、濕度等信息，有助於AGV小車更（gèng）好地適應複雜多變的（de）環境。
基於多傳感器融合的定位（wèi）方法：例如，在局部（bù）無GPS信號場（chǎng）景下，可（kě）以使用先批量優化建圖、後基於地圖實時定位的多傳感器融合定位方（fāng）案。這種方案通過匹配預先構建地圖的方式減小實時（shí）定位過程中的累積（jī）誤差，避免傳感器失效對實時定位的影響。
傳感器融合技術（shù）在AGV小車避障係統中的應用（yòng）：通過結合多種傳感器，如（rú）超聲波傳感器和紅外傳感器（qì）等（děng），可以提（tí）高（gāo）避障係統的性能和決策準確性。
動態環境（jìng）下的路徑規劃：研究適應（yīng）動態環境變化的路徑規劃（huá）算法，使AGV小車能夠在變化的環（huán）境中快速適應並找（zhǎo）到最優（yōu）路徑。這可能涉及到（dào）傳感器融合技術，以便AGV能夠實時感知環境變化並做出相應（yīng）的路徑調整。
人工智能技術在（zài）AGV小車導（dǎo）航中的應用：利（lì）用深度學習等人工智能技（jì）術（shù）優化控製算法和路徑規劃策略（luè），進一步提高AGV小車的性（xìng）能。這可能包（bāo）括利（lì）用傳感器融合技術來提高視（shì）覺係統的識別和理解能力，以（yǐ）及優化能源管理和調度策略（luè）。
通過這（zhè）些應用，傳感器融合技術能夠（gòu）顯著提升AGV係統的自（zì）主性（xìng）、適應性（xìng）和安全性，使其在複（fù）雜的工業環境中實現（xiàn）高效、精確的操作。隨著技術的（de）不斷發展，傳感器融合技術在AGV係（xì）統中的應用（yòng）將越來越廣泛，並推動AGV小（xiǎo）車技術向更高水（shuǐ）平發展。
