AGV实时避障系统设计：激光雷达+视觉+IMU多传感器融合算法实践

一、AGV多传感器融合实时避障系统介绍

1.简介

传感器融合技术是机器人实现全覆盖避障的关键，其原理仿效人脑综合处理信息的方式：通过协调多种传感器（如激光雷达、视觉摄像头等）进行多层次、多维度的信息整合，弥补单一传感器的局限，最终构建出对环境的一致性感知。该技术既能融合多源数据的互补优势（如精准测距与物体识别），又能通过智能算法优化信息处理流程，使AGV（自动导引车）在复杂动态环境中同步提升避障精度与环境适应力。

2.提高检测精度

融合激光雷达（精确测距，但强光易干扰）、视觉（识别物体类型，弱光受限）及超声波（近距盲区探测）等多传感器数据，互补短板，增强障碍物识别准确性。

3.强化系统可靠性

冗余设计确保单一传感器故障时（如激光雷达失效），其他传感器仍可维持避障；结合卡尔曼滤波等算法，滤除噪声干扰，提升数据稳定性。

4.扩展环境适应性

动态切换优势传感器应对复杂场景，如电磁干扰时选用抗扰数据、烟雾环境中融合超声波与激光雷达，并针对透明/悬空障碍物启用红外等专项传感器。

5.优化避障决策

通过多传感器分区感知（如前方划设避障/绕行区），综合障碍物距离（激光雷达）、类型（视觉）及近距信息（超声波），生成全局环境模型，精准规划最优路径。

二、多传感器融合避障原理

1.典型布局

前方主避障：左右2D激光水平扫描障碍，底部超声波补充低矮障碍检测，前上方斜置3D激光覆盖立体空间。

侧向防护：两侧斜装深度相机，消除AGV横向盲区。

货叉防撞：货叉搭载IMU实时监测