AGV是如何避障的呢？

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AGV被广泛地应用于仓储和柔性化生产线，为了使AGV能在复杂的环境中更加安全地运行，避障功能必不可少。

避障是指AGV在行走过程中，通过传感器感知到在其路线上存在的静态或动态障碍物，实现紧急制动或绕开障碍物。

AGV的避障系统可分为两类：一类是接触式传感器，如在AGV前方安装机械防撞结构，当接触到障碍物时，AGV会制动停车保护；另一类是非接触式传感器，如超声波、红外、激光传感器等（如图1），通过传感器，AGV可以实时获取周围的环境信息，从而实现对障碍物尺寸、位置等信息的识别。

下面就简单介绍这几种传感器的基本工作原理。

超声波传感器（Ultrasonic sensor）

超声波传感器的基本原理是测量超声波的飞行时间，通过声速与声波反射时间的换算测量出距离（如图2），超声波传感器的成本低，实现方法简单，技术成熟，是AGV机器人常用的传感器。但超声波传感器也有一些缺点，首先是它的作用距离较短，一般只有几米，而且易受温度、风速等环境因素的干扰，不同材料对声波的反射和吸收是不相同的，这都是实际应用中需要考虑的。

红外传感器（Infrared sensor）

一般的红外传感器都是采用三角测距的原理，即红外发射器按照一定角度发射红外光束，检测器接受到发射光之后通过结构上的几何三角关系就可以计算出物体距离（如图3），红外传感器的优点是不受可见光影响，灵敏度高，结构简单，价格便宜，可以快速感知物体的存在，但测量距离一般较近，小于超声波，对于透明或近似黑色的物体，红外传感器是无法检测距离的。

激光传感器（Lidar sensor）

常见的激光传感器是基于ToF（Time of flight）原理，即通过激光的飞行时间换算测量出距离（见图4），类似前面提到的超声波测距方式，具体实现过程是通过发射器发出激光，射到被测目标后回波返回，由接收器接收。方法包括脉冲激光、调频连续激光、反射光的相移测量等，激光传感器的测量距离可达几十米甚至上百米，测距精度也高，但与红外传感器一样无法检测到透明物体,对于黑色物体的检测精度也一般。另外，由于结构复杂，器件成本高，激光传感器的成本也较高。

视觉传感器（Vision sensor）

常用的计算机视觉方案有很多种，如基于ToF的深度相机，基于机构光的深度相机RGB双目视觉等，ToF深度相机的工作原理与激光传感器基本类似（如图5），都是通过计算激光的飞行时间来完成测距，不同的是激光传感器是逐点扫描，而ToF相机则是同时得到整幅图像的深度信息，结构光是通过红外激光器将具有结构特征的光线投射到被测物体上，因为距离不同，被相机捕捉到的位置也不相同，通过计算拍到的图中光斑和标定的标准图案在不同位置的偏移结合相机位置、传感器大小等参数，就可以获取物体与相机的距离，ToF和结构光都属于主动式测距。双目视觉属于被动式测距，其本质也是三角测距法，通过两个相机的视差获取深度信息。视觉传感器的有点是探测范围广，获取信息丰富，且价格比激光传感器更低，缺点是对计算能力要求高，ToF受多重反射影响，结构光会受反光影响，双目视觉受管光照变化和物理纹理影响。

以上就是最常见的几种传感器，各有其优点和缺点，在实际应用中，一般会综合配置使用多种不同的传感器，以最大化保证AGV机器人在不同的应用和环境条件下，都能正确感知到障碍物的信息。随着AGV机器人的智能化程度越来越高，避障的要求已经不是停车这么简单了，传感器获取到障碍物信息之后，可以通过避障算法实时更新目标轨迹，绕过障碍物，传统的避障算法有Bug算法、势场法（PFM）、向量场直方图（VFH）等，此外还有神经网络、模糊逻辑等智能避障技术。