确保送菜机器人在送餐过程中避开障碍物和人群，可以考虑以下几种方法：

1. 超声波传感器：超声波传感器可以通过测量物体与物体之间的距离来检测障碍物。送菜机器人可以使用超声波传感器来识别前方是否有障碍物，并及时调整行驶路径。
2. 激光雷达：激光雷达可以测量机器人与周围物体之间的距离，并生成周围环境的3D模型。送菜机器人可以使用激光雷达来识别前方的人群和障碍物，并根据需要进行避让。
3. 机器学习算法：送菜机器人可以通过机器学习算法来不断学习和适应周围环境，识别出障碍物和人群，并采取相应的避让措施。这些算法可以通过大量的数据训练和优化，以提高机器人的避障能力。
4. 导航系统：送菜机器人的导航系统应该能够提供准确的定位和路径规划，以帮助机器人避开障碍物和人群。例如，使用SLAM算法（同步激光雷达扫描和定位）可以帮助机器人构建环境的地图，并规划最佳的行驶路径。
5. 实时监控和调整：在送菜机器人的控制系统中，应该设有实时监控和调整机制，以便在送餐过程中根据实际情况及时调整机器人的行驶路径。例如，如果机器人遇到了难以避开的障碍物或人群，控制系统可以调整机器人的速度或方向，以避免碰撞。

总之，通过综合运用多种技术手段和策略，可以提高送菜机器人的避障能力，确保其在送餐过程中能够安全、准确地避开障碍物和人群。