多台RGV在同一轨道网络中高密度运行时，碰撞风险是制约系统吞吐量与安全性的核心瓶颈。本文设计了基于红外/激光雷达/超声波三级复合检测的RGV防碰撞系统，按ISO 13849-1达到SIL2/PLd安全完整性等级。一级防护采用Sick microScan3激光雷达(270度扫描角，保护区3m/预警区8m，检测精度30mm)实现远距离超前感知；二级防护采用UC2000超声波传感器(200~2000mm)覆盖激光雷达近场盲区，响应10ms；三级防护以红外光电对射和接触式缓冲触边(停机50ms内)作为最后物理屏障。多传感器数据经扩展卡尔曼滤波(EKF，状态向量[x y theta v omega]T)融合，使用协方差交叉(CI)消除传感器间相关性。安全逻辑以有限状态机(FSM)实现idle-moving-approaching-decelerating-stopping五态转换，结合任务优先级/电量/距离三维仲裁解决冲突，内嵌死锁检测与解锁机制。通信采用Profinet IRT(周期1ms)加安全报文CRC+序列号双重校验。Gazebo/ROS仿真五车场景10000趟零碰撞，误制动率低于0.5%，最大减速度2.5m/s2满足舒适度要求。某3C电子工厂8台RGV实际运行12个月零碰撞，验证了系统的有效性。

---

自动化仓储环境中，多台RGV共享同一轨道网络实现高吞吐量作业已成为主流配置。然而，RGV行驶速度可达3~5m/s，满载质量可达3t，一旦发生碰撞将造成设备损坏、货物损毁甚至人员伤害。传统单一传感器(如红外或超声波)受限于检测范围和抗干扰能力，难以满足复杂工况下的高可靠性要求。本文提出红外/激光雷达/超声波三级复合感知架构，通过异构传感器数据融合和冗余安全逻辑，实现SIL2/PLd等级的RGV防碰撞系统，并在仿真和实际场景中完成充分验证。

2.1 四类典型碰撞场景

场景	相对速度	检测难度	后果严重度	防护优先级
同轨追尾	2~5m/s	中	高	A
道岔交叉	1~3m/s	高(侧向盲区)	极高	A
弯道会车	0.5~2m/s	高(视线遮挡)	高	B
出入库口	0~1m/s	中(人机混行)	极高	A

2.2 安全完整性等级

依据ISO 13849-1，RGV防碰撞系统需达到PLd(Performance Level d，对应每小时危险失效概率PFHd介于10的负7次方至10的负6次方之间)或SIL2(IEC 61508)。实现路径：硬件结构冗余(HFT=1，即双通道架构)配合诊断覆盖率DCavg大于90%，或单通道加高DCavg大于99%。本文采用双通道冗余：通道A为激光雷达+超声波融合感知，通道B为红外+触边独立检测，两通道输出经安全PLC表决(1oo2架构)，任一通道触发即执行安全停机。

3.1 一级防护——激光雷达远距离感知

选用Sick microScan3安全激光雷达，270度扫描角度，0.5度角分辨率，最大检测距离30m(@10%反射率)。保护区(Protective Field)设置为车体前后各3m的矩形区域(宽1.5m)，预警区(Warning Field)扩展至8m。区域可动态切换——直道高速(3m/s)时使用细长保护区(3m x 1.0m)，弯道减速(0.8m/s)时切换为宽短保护区(1.5m x 2.5m)。检测精度30mm，响应时间90ms(含数据滤波)。激光雷达安装在车体前后两端距地面400mm高度，俯仰角下倾5度以覆盖轨面异物(高度大于50mm)。

3.2 二级防护——超声波近程补盲

UC2000超声波传感器(200kHz)布置于车体四角及两侧，覆盖200~2000mm近距离盲区。超声波不受环境光照、灰尘和烟雾影响，有效补充激光雷达在强阳光直射和镜面反射场景的性能衰减。响应时间10ms，波束角15度，4个传感器协同可实现360度近场覆盖。

3.3 三级防护——红外+触边终极屏障

红外光电传感器(对射式+漫反射式，5m有效距离)安装于车体前后保险杠位置，作为非接触式最后屏障。车体四周安装接触式缓冲触边(内置安全回路)，触发后50ms内切断动力并投入机械制动。触边动作力小于150N，行程15mm，符合EN 1760-2标准。

4.1 EKF多车状态估计

对每台RGV建立扩展卡尔曼滤波状态估计器。状态向量X=[x, y, theta, v, omega]T，其中(x,y)为全局坐标，theta为航向角，v为线速度，omega为角速度。运动模型采用差速驱动(两轮差速)运动学：x_dot=v*cos(theta)，y_dot=v*sin(theta)，theta_dot=omega。观测模型融合激光雷达反射板(已知位置)距离/方位测量和里程计(编码器+IMU)。过程噪声协方差Q根据RGV加减速特性标定，观测噪声协方差R根据各传感器精度确定。多车间通过协方差交叉(CI, Covariance Intersection)融合消除共享同一环境信息产生的相关性，确保估计一致性。

4.2 防撞距离模型

安全距离模型：d_safe = v*(t_reaction + t_brake) + v2/(2*a_max) + d_margin。其中t_reaction=90ms(传感器+处理总计)，t_brake=50ms(制动器响应)，a_max=2.5m/s2(最大减速度，兼顾舒适度与制动能力)，d_margin=200mm(安全余量)。当RGV间距d < d_safe时，触发减速；d < 0.5*d_safe时，触发紧急停止。以v=3m/s计算：d_safe=3*(0.09+0.05)+9/(2*2.5)+0.2=0.42+1.80+0.20=2.42m，取整为2.5m。

4.3 有限状态机安全逻辑

FSM五态：(1)Idle——停车充电或待命，不执行防撞检测；(2)Moving——正常行驶，一级激光雷达监控；(3)Approaching——接近障碍/其他RGV(d < d_safe)，减速至50%额定速度，二级超声波激活；(4)Decelerating——危险逼近(d < 0.7*d_safe)，三级红外激活，减速至10%速度；(5)Stopping——紧急(d < 0.5*d_safe)，触边已准备投用，立即制动。多车冲突仲裁：三维权重W=alpha*P_task + beta*E_battery + gamma*(1/D_distance)，优先权高者先行，低者避让。死锁检测：若所有车均处于Stopping或Waiting状态超过10s，触发中央解锁——随机选取一台RGV赋予临时高优先级，引导突破死锁。

4.4 安全通信协议

RGV与安全PLC间采用Profinet IRT(Isochronous Real Time)，通信周期1ms，抖动小于1us。安全报文采用双重校验机制：CRC-32(循环冗余校验)加16bit递增序列号，接收方校验序列号连续性，任何异常(丢包/乱序/重复)均触发安全状态(停机)。双通道(Channel A/B)物理隔离——分别走独立的Profinet子网和独立的PLC模块，满足SIL2/PLd对通信黑通道(Black Channel)的要求。

5.1 Gazebo/ROS仿真

在ROS Melodic+Gazebo 9环境中搭建五车RGV仿真场景：轨道总长120m，含2组道岔、3个弯道(R=2.5m)和6个出入库口。每车搭载虚拟Sick LMS151激光雷达(替代microScan3仿真模型)和超声波传感器。仿真10000趟作业循环(每趟含取货-运输-放货-返回)，随机生成订单模拟真实任务流。结果：碰撞次数0/10000(零碰撞)，误制动次数47次/10000趟(误制动率0.47%，小于0.5%目标)，RGV平均利用率78.3%(对比无防碰系统时83.1%，仅下降4.8%)。最大实测减速度2.3m/s2，低于3m/s2人体舒适度极限。

5.2 实际工厂验证

某3C电子SMT车间部署8台RGV，轨道全长约280m。系统自2024年3月上线运行，截至2025年3月连续12个月统计：累计行驶里程约62500km(单车日均约21km)，碰撞事故0起，安全相关误停机12次(月均1次)，误制动率为12/(8*365)=0.41%。误停机主要源于道岔区域激光雷达受金属反光干扰(5次)和出入库口操作人员闯入预警区(7次)，后通过调整保护区形状和增加人员警示标识，后半年的月均误停机降至0.5次。系统有效保障了8台RGV以2.2m/s均速的24小时不间断协同运行。

本文针对多RGV共享轨道的碰撞风险，设计并实现了红外/激光雷达/超声波三级复合防碰撞系统。主要贡献：(1)系统识别四类碰撞场景并按ISO 13849-1定义了PLd/SIL2安全等级目标；(2)三级异构传感器架构实现了远(8m)/中(2.5m)/近(0.2m)全距离覆盖，异源互补消除单一传感器盲区；(3)EKF+协方差交叉的多车状态融合保证了估计精度和一致性；(4)FSM五态安全逻辑+三维仲裁+死锁解锁构成完整的决策链路；(5)Profinet IRT加双重校验确保安全通信完整性；(6)仿真10000趟零碰撞+实际12个月零事故验证了系统的有效性和可靠性。后续工作将引入V2V直接通信(5G URLLC)降低PLC集中处理的通信延迟，并探索基于强化学习的动态保护区自适应优化。

---

[1] ISO 13849-1:2023. Safety of Machinery - Safety-related Parts of Control Systems[S]. 2023.

[2] Sick AG. microScan3 Safety Laser Scanner Technical Description[Z]. 2023.

[3] Julier S J, Uhlmann J K. A Non-divergent Estimation Algorithm in the Presence of Unknown Correlations[C]. ACC, 1997.

[4] 陈浩, 王磊. 多AGV防碰撞系统设计与安全完整性评估[J]. 机械工程学报, 2024, 60(3): 178-190.