近年来，无人化这个概念逐渐被运用到了社会中的各个行业，比如无人零售、无人驾驶、无人工厂；而跟物流有关的就有无人分拣机器人、无人驾驶卡车和无人叉车，越来越多的新装备也开始投入到实际运用中。

仓储管理在物流管理中占据着核心地位。传统的仓储管理中存在诸多的弊端，通过智慧物流，升级装备技术，提升自动化水平，实现机器替代人的战略，可有效解决仓储物流管理的现存痛点。其中自动引导运输车（Automated Guided Vehicle，简称AGV）是智能化物流仓库中必不可少的工具。

AGV小车主要实现定位商品位置，以最优路径拣货，然后自动把货物送到目的地的功能。不管是要进行导航规划还是避障，感知周边环境信息是第一步。就避障来说，移动机器人需要通过传感器实时获取自身周围障碍物信息，包括尺寸、形状和位置等信息。避障使用的传感器多种多样，各有不同的原理和特点。目前常见的主要有超声波传感器、视觉传感器、激光传感器、红外传感器等。

其中，超声波传感器是一种成本低、实现方法简单、技术成熟的方案，其利用超声波传感器来实现避障，即通过压电或静电变送器产生一个频率在几十kHz的超声波脉冲组成波包，系统检测高于某阈值的反向声波，检测到后使用测量到的飞行时间计算距离，实时获取自身周围障碍物信息，包括障碍物的尺寸、形状和位置等。 

作为机器人的眼睛，AGV领域的避障问题，电应普推出了车规级的超声波传感器，以替代传统的红外和激光传感器，能够帮助仓储AGV在仓库中实现自主避障，当多辆小车交叉行驶时，及时、准确停车以避免碰撞。超声波传感器可探测60°水平视角、45°垂直视角范围，且有效探测距离为4.5m，以保证更高的可靠性与稳定性。相对于2D 扫面式雷达的单一水平面探测，传感器可以更好地规避地上的低矮障碍物。

传感器发射超声波，声音是锥形传播的，因此实际测到的距离并不是一个点，而是某个锥形角度范围内最近物体的距离。超声波传感器内置的避障算法，对视场范围内的所有障碍物信息进行深度整合与处理，最终只输出距离机器人最近的障碍物的方位信息。

当传感器探测到障碍物并进入到预警区域内，传感器就会将距离机器人最近的障碍物的方位信息及时反馈给AGV控制系统，由控制系统控制机器人减速、刹车。而对于那些不在机器人前进区域内的障碍物，即使离的再近，雷达也不会预警，以保证机器人作业的效率。当障碍物离开后或者设计绕开障碍物，机器人方可继续工作。 在实际应用中，只需要设置AGV车宽、避障范围即可，无需二次数据开发。

车辆通过激光点云结合高精度地图进行局部路径规划，获得若干条待选轨迹。然后将超声波获取到的障碍物信息进行投影，反算至车辆坐标系下，对获得的待选轨迹进行进一步筛选与修正，最终得出最优轨迹，根据最优轨迹控制车辆运动。当车辆处于前进状态时，前方超声波获取的障碍物距离小于车辆行驶的安全距离时，车辆进行急停，当车辆处于倒车状态时同理。

电应普超声波传感器

- 直接输出数字信号

- IP67防护等级

- 影藏式安装螺纹