AGV（自動導引車）多感測器融合即時避障技術

一、AGV多感測器融合即時避障系統介紹

1. 簡介

感測器融合技術是機器人實現全覆蓋避障的關鍵。其原理模仿人腦整合處理資訊的方式，透過協調多個感測器（例如光達、視覺攝影機等）進行多層次、多維度的資訊整合，彌補單一感測器的局限性，最終建立對環境的一致感知。此技術整合多源資料（如精確測距、物件辨識等）的互補優勢，並透過智慧演算法優化資訊處理流程，使AGV在複雜動態環境下同時提高避障精度和環境適應能力。

2.提高檢測準確率

融合光達（精準測距，但眩光易幹擾）、視覺（辨識物體類型，低光源受限）和超音波（近距離盲區偵測）等多感測器數據，互補不足，提升障礙物辨識的精確度。

3.增強系統可靠性

冗餘設計保證當單一感測器故障（例如光達故障）時，其他感測器仍能保持避障；結合卡爾曼濾波等演算法，濾除雜訊幹擾，提高資料穩定性。

4.擴展環境適應性

動態切換優勢感測器，以應對複雜場景，例如電磁幹擾時選擇抗干擾數據，煙霧環境下融合超音波和雷射雷達，以及針對透明/懸垂障礙物啟用紅外線等特殊感測器。

5. 優化避障決策

透過多感測器分區感知（如劃定前方避障/繞行區域），融合障礙物距離（雷射雷達）、類型（視覺）和接近度資訊（超音波），產生全局環境模型，精準規劃最優路徑。

二、多感測器融合避障原理

1.典型佈局

• 前方主避障：左右2D雷射水平掃描障礙物，底部超音波補充低障礙物檢測，前上斜3D雷射覆蓋三維空間。
• 側向保護：兩側斜置深度鏡頭，消除AGV側向盲點。
• 貨叉防撞：貨叉搭載IMU即時監測姿態，結合上下3D雷射資料動態預測貨叉軌跡，保護週邊區域。
• 叉間防撞：雙超音波感測器監測車輛後方兩側扇形區域內的障礙物。

2. 融合方法

• 資料層面：統一多感測器時間戳記和座標系，直接合併點雲資料。
• 特徵層面：LiDAR邊緣特徵與視覺SIFT特徵融合，使用PointNet++（點雲）和CNN（影像）進行深度學習，或透過EKF產生障礙物機率圖。
• 決策層：貝葉斯網路動態加權每個感測器的置信度，超音波在緊急情況下觸發緊急停車，雷射雷達規劃繞行路徑。

3.環境感知

• 遠近分工： 3D雷達點雲在遠端偵測全域障礙物，深度相機在近端辨識局部障礙物。
• 障礙物定義：包含人、貨物、堆高機等具有體積的物體，核心流程為『偵測→追蹤→定位』（確認存在→軌跡預測→距離計算）。
• 語意地圖：透過實例分割標註障礙物類別（例如：貨架、升降機），提取輪廓並映射到地圖上，支援智慧避障決策。

• 全域避障流程：針對點雲資料量大且雜訊較多的問題，首先進行濾波和下取樣；對地面點雲進行分割後，利用聚類演算法對地面障礙物簇進行分割，並將中心/尺寸等屬性擬合到包圍框中；結合點雲目標偵測框架（例如PointPillar），進行語義標註與追蹤，並且需要使用濾波法配置，同時執行功能即時的;當存在運動畸變時需要補償校正。

4.即時避障演算法

• 局部避障：深度攝影機覆蓋車身近週邊區域，前叉IMU即時回饋姿態角，底部感測器監測空間障礙物。
• 路徑重規劃：根據AGV速度（100-200ms週期），透過動態視窗法取樣可行軌跡，預測動態障礙物運動趨勢，即時優化路徑。
• 強化學習輔助：結合DQN、PPO等演算法，訓練AGV適應模擬環境中複雜的動態場景，提升自主決策能力。

三、多感測器融合避障挑戰與未來

1.AGV避障應用場景

AGV避障實際應用場景中經常會遇到一些困難。以下列出了挑戰和解決方案：

2. 未來方向

• 仿生策略：模仿蟻群/鳥群行為預測動態障礙物軌跡。
• 神經融合：端到端模型（例如 PointNet+++Transformer）直接處理 LiDAR 和視覺資料。
• 類腦架構：用於低功耗決策的脈衝神經網路 (SNN)、用於預測長期序列障礙物運動的 LSTM+注意力機制。
• 協同運算：雲端、邊端分層處理，減輕機上運算壓力。
• 模擬遷移：領域隨機化以增強泛化，模型的線上自適應即時微調（例如 Meta-RL）。
• 群體智能：聯合學習優化多 AGV 路徑，博弈論動態協調通行權。
• 目標：透過仿生演算法、跨領域協作（V2X/數位孿生）和節能硬件，建構「感知-決策-控制」的智慧系統，在複雜環境下實現類人駕駛能力，兼顧安全、效率和道德。

訂閱AiTEN Robotics以獲取更多技術內容。