AGV搬運機器人能自動避障主要是依賴于避障傳感器及避障控制算法共同來完成的，所以當AGV搬運機器人無法自動避障時，我們要考慮的故障問題也就避障傳感器及算法等,以下就是動進AGV分享的的AGV搬運機器人無法自動避障的故障原因：

 1、傳感器失效

 從原理上來講，沒有哪個傳感器是完美的，比方說AGV搬運機器人面前是一塊完全透明的玻璃，那么采用紅外、激光雷達或視覺的方案，就可能因為這個光線直接穿過玻璃導致檢測失敗，這時候就需要超聲波這樣的傳感器來進行障礙物的偵測。所以我們在真正應用的過程中，肯定都需要采取多種傳感器的結合，對不同傳感器采集到的數(shù)據(jù)進行一個交叉驗證，以及信息的融合，保證AGV搬運機器人能夠穩(wěn)定可靠的工作。

 除此之外也有其他模式可能導致傳感器失效，比如超聲波測距，一般需要超聲陣列，而陣列之間的傳感器如果同時工作的話，會容易互相產(chǎn)生干擾，傳感器A發(fā)射的光波反射回來被傳感器B接收，導致測量結果出現(xiàn)錯誤，但是如果按照順序一個個工作，由于超聲波傳感器采樣的周期相對比較長，會減慢整個采集的速度，對實時避障造成影響，這就要求從硬件的結構到算法都必須設計好，盡可能提高采樣速度，減少傳感器之間的串擾。

 還有比如說，AGV搬運機器人如果需要運動的話，一般都需要電機和驅動器，它們在工作過程中都會產(chǎn)生電容兼容性的問題，有可能會導致傳感器采集出現(xiàn)錯誤，尤其是模擬的傳感器，所以在實現(xiàn)過程中要把電機驅動器等設備、傳感器的采集部分，以及電源通信部分保持隔離，保證整個系統(tǒng)是能夠正常工作的。

   2、算法設計

  在剛剛提到的幾個算法，很多在設計的時候都并沒有完善考慮到整個AGV搬運機器人本身運動學模型和動力學模型，這樣的算法規(guī)劃出來的軌跡有可能在運動學上是實現(xiàn)不了的，有可能在運動學上可以實現(xiàn)，但是控制起來非常困難，比如剛剛提到的如果一臺AGV搬運機器人的底盤是汽車的結構，就不能隨心所欲地原地轉向，或者哪怕這個AGV搬運機器人是可以原地轉向，但是如果一下子做一個很大的機動的話，我們的整個電機是執(zhí)行不出來的。所以在設計的時候，就要優(yōu)化好AGV搬運機器人本身的結構和控制，設計避障方案的時候，也要考慮到可行性的問題。

  然后在整個算法的架構設計的時候，我們要考慮到為了避讓或者是避免傷人或者傷了AGV搬運機器人本身，在執(zhí)行工作的時候，避障是優(yōu)先級比較高的任務，甚至是最高的任務，并且自身運行的優(yōu)先級最高，對AGV搬運機器人的控制優(yōu)先級也要最高，同時這個算法實現(xiàn)起來速度要足夠快，這樣才能滿足我們實時性的要求。

  總之，在我看來，避障在某種程度上可以看做AGV搬運機器人在自主導航規(guī)劃的一種特殊情況，相比整體全局的導航，它對實時性和可靠性的要求更高一些，然后，局部性和動態(tài)性是它的一個特點，這是我們在設計整個機器人硬件軟件架構時一定要注意的。

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