AGV避障算法：多传感器信息融合技术的应用

"基于多传感器信息融合的AGV避障算法" 本文主要探讨了基于多传感器信息融合技术在自动导引车（AGV）避障算法中的应用。AGV是一种能够自主导航并执行任务的无人车辆，广泛应用于物流、仓储等领域。在实际运行中，AGV需要具备精确的定位和避障能力，以确保安全高效地完成任务。 多传感器信息融合技术是将来自不同类型的传感器数据整合处理，以提高系统性能和决策准确性的技术。在AGV避障系统中，通常会结合使用多种传感器，如超声波传感器和红外传感器，因为每种传感器都有其独特的优势和局限性。超声波传感器适用于远距离检测，但可能受温度和湿度影响；红外传感器则擅长近程探测，但可能受到光照条件的影响。 文中提出了一个基于视觉定位的AGV避障系统设计，该系统结合了超声波传感器和红外传感器。通过多传感器信息融合技术，采用改进的K/N融合方法和基于先验知识的AND融合方法，对传感器数据进行分析和决策。K/N融合方法是一种权重分配的融合策略，可以根据传感器的可靠性给予不同的权重；而AND融合方法则是当所有传感器都检测到障碍物时才触发避障行动，增强了避障的可靠性。 实验结果显示，这种融合方案有效地弥补了单一传感器性能的不足，减少了由噪声引起的误报，确保了至少50cm的安全距离，从而能提前预警并采取避障措施。这一避障系统不仅提高了AGV的避障效率，也提升了其在复杂环境下的适应性和安全性。 总结来说，本文深入研究了多传感器信息融合技术在AGV避障中的作用，提出了一种融合超声波和红外传感器数据的避障系统设计，验证了其在提高避障性能和降低干扰方面的能力。这一研究对于提升AGV的自主导航技术具有重要的理论价值和实践意义，为未来AGV系统的优化和升级提供了新的思路和方法。