AGV小车能自动避障主要是依赖于避障传感器及避障控制算法共同来完成的，所以当AGV小车无法自动避障时，我们要考虑的故障问题也就避障传感器及算法等，以下就是丹巴赫AGV厂家分享的的AGV小车无法自动避障的故障原因：

1、传感器失效

从原理上来讲，没有哪个传感器是完美的，比方说AGV小车面前是一块完全透明的玻璃，那么采用红外、激光雷达或视觉的方案，就可能因为这个光线直接穿过玻璃导致检测失败，这时候就需要超声波这样的传感器来进行障碍物的侦测。所以我们在真正应用的过程中，肯定都需要采取多种传感器的结合，对不同传感器采集到的数据进行一个交叉验证，以及信息的融合，保证AGV小车能够稳定可靠的工作。

除此之外也有其他模式可能导致传感器失效，比如超声波测距，一般需要超声阵列，而阵列之间的传感器如果同时工作的话，会容易互相产生干扰，传感器A发射的光波反射回来被传感器B接收，导致测量结果出现错误，但是如果按照顺序一个个工作，由于超声波传感器采样的周期相对比较长，会减慢整个采集的速度，对实时避障造成影响，这就要求从硬件的结构到算法都必须设计好，尽可能提高采样速度，减少传感器之间的串扰。

还有比如说，AGV小车如果需要运动的话，一般都需要电机和驱动器，它们在工作过程中都会产生电容兼容性的问题，有可能会导致传感器采集出现错误，尤其是模拟的传感器，所以在实现过程中要把电机驱动器等设备、传感器的采集部分，以及电源通信部分保持隔离，保证整个系统是能够正常工作的。

2、算法设计

在刚刚提到的几个算法，很多在设计的时候都并没有完善考虑到整个AGV小车本身运动学模型和动力学模型，这样的算法规划出来的轨迹有可能在运动学上是实现不了的，有可能在运动学上可以实现，但是控制起来非常困难，比如刚刚提到的如果一台AGV小车的底盘是汽车的结构，就不能随心所欲地原地转向，或者哪怕这个AGV小车是可以原地转向，但是如果一下子做一个很大的机动的话，我们的整个电机是执行不出来的。所以在设计的时候，就要优化好AGV小车本身的结构和控制，设计避障方案的时候，也要考虑到可行性的问题。

然后在整个算法的架构设计的时候，我们要考虑到为了避让或者是避免伤人或者伤了AGV小车本身，在执行工作的时候，避障是优先比较高的任务，甚至是的任务，并且自身运行的优先，对AGV小车的控制优先也要，同时这个算法实现起来速度要足够快，这样才能满足我们实时性的要求。

总之，在我看来，避障在某种程度上可以看做AGV小车在自主导航规划的一种特殊情况，相比整体全局的导航，它对实时性和可靠性的要求更高一些，然后，局部性和动态性是它的一个特点，这是我们在设计整个AGV小车硬件软件架构时一定要注意的。

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