La complejidad y dificultad de la evasión dinámica de obstáculos para AGVs se ven aumentadas por la incertidumbre en un entorno dinámico. El método de obstáculo de velocidad adaptativa permite que el tamaño del cono de colisión se cambie dinámicamente para resolver este problema, pero este método puede hacer que el AGV gire demasiado cuando está cerca de obstáculos, ya que el cono de colisión se expande demasiado rápido, lo que puede llevar a operaciones inestables o incluso colisiones. Para abordar estos problemas, proponemos un algoritmo de obstáculo de velocidad mejorado. El algoritmo propuesto utiliza filtrado de Kalman para estimar las posiciones de obstáculos dinámicos y adopta la idea de simulación hacia adelante para construir un buffer de obstáculos de velocidad de acuerdo a las posiciones estimadas de los obstáculos, de manera que el AGV pueda utilizar las posiciones predichas de los obstáculos en el próximo momento, en lugar de las posiciones actuales, para construir un modelo de obstáculo de velocidad. Finalmente, se estableció una función objetivo que equilibra eficiencia y seguridad para puntuar todas las velocidades candidatas, de modo que la velocidad mejor calificada pueda ser seleccionada como la velocidad candidata para el próximo momento.