自主避障方法是一种通过感知环境并自动调整行动来避免障碍物的技术。以下是一些常见的自主避障方法：

  1. 超声波传感器：利用超声波传感器发射超声波并接收反射回来的信号，计算超声波往返时间，从而确定障碍物的距离和位置。

  2. 红外传感器：通过红外传感器检测障碍物发出的红外辐射，并根据辐射强度和时间差来计算障碍物的距离和位置。

  3. 激光扫描传感器：利用激光扫描仪发射激光束并接收反射回来的光信号，通过分析光信号的反射时间和强度来确定障碍物的位置和形状。

  4. 视觉传感器：通过摄像头等视觉传感器捕捉环境图像，并利用图像处理算法识别障碍物并进行定位。

  5. 雷达传感器：利用雷达波反射原理检测障碍物的距离、速度和方向等信息。

  6. 多传感器融合：结合多种传感器的数据进行融合处理，提高障碍物检测和定位的准确性和可靠性。

  7. 路径规划与运动控制：根据障碍物的位置和形状以及自身的运动状态，进行路径规划和运动控制，以实现自主避障。

在实际应用中，可以根据具体需求和场景选择合适的传感器组合和算法来实现自主避障。例如，在自动驾驶汽车中，通常会综合使用多种传感器来实现高精度的障碍物检测和避障功能。

***自主避障方法还需要考虑一些其他因素，如环境光照、噪声干扰、传感器精度等，以确保系统的稳定性和可靠性。***还需要不断优化算法和硬件设计，以提高自主避障的性能和效率。