在自动化物流与仓储领域，AGV（Automated Guided Vehicle，自动导引车）机器人作为核心运输设备，其运行安全性与效率高度依赖智能避障技术。本文件将系统阐述AGV如何通过传感器融合、算法优化与场景学习实现动态避障。

一. 多模态传感器融合

AGV通过集成多类型传感器构建环境感知网络，典型配置包括：

1.激光雷达（Lidar）

通过发射激光束扫描周围环境，生成高精度点云地图，可检测静态障碍物（精度±2cm），适用于复杂工业场景。

2.超声波传感器

低成本、低功耗，适合短距离（3-5米）障碍物检测，但易受环境噪声干扰。

3.视觉摄像头

搭载深度学习模型的摄像头可识别动态障碍物（如人、叉车），支持语义分割与行为预测。

4.红外传感器

用于紧急制动场景，通过热辐射感知障碍物，响应速度达毫秒级。

传感器融合策略：采用卡尔曼滤波或扩展卡尔曼滤波（EKF）算法，对多源数据进行时空对齐与权重分配，提升环境感知鲁棒性。

二. 路径规划算法

AGV避障需结合全局规划与局部动态调整：

1.全局路径规划

基于先验地图（如SLAM构建的二维栅格地图），使用A*或Dijkstra算法生成*优路径。

2.局部避障算法

■ 动态窗口法（DWA）：实时采样速度-方向组合，选择无碰撞的*优轨迹。

■ 人工势场法：将障碍物视为斥力场，目标点视为引力场，驱动AGV沿合力方向移动。

■ 强化学习（RL）：通过训练神经网络，在仿真环境中学习避障策略，适应复杂动态场景。

三. 场景学习与自适应

1.数字孪生技术：构建虚拟仿真环境，预演AGV在仓库布局变更或紧急情况下的避障响应。

2.在线学习机制：通过边缘计算节点实时更新避障模型，例如：

■ 增量式SLAM：动态更新地图中的临时障碍物（如临时堆放的货物）。

■ 群体行为预测：分析多AGV协同作业时的路径冲突概率，主动调整编队策略。