摘要
本发明公开了一种园区场景下物流无人车快递速达方法,利用3D激达雷达传感器获取3D激光点云信息,建立园区场景的激光点云地图M,获取物流无人车的实时位姿信息Pc;根据构建的激光点云地图M和全局目标点G,采用全局路径规划算法hybridA*算法生成一条全局轨迹Pg;根据构建的激光点云地图M,结合实时的位姿信息Pc,调用YOLOv5模型,在行驶过程中对园区场景的图像I进行交通标识T的检测;根据实时检测到的交通标识T,结合道路具体的交通规则及取送货物指令,发布局部目标点Wl,更改即时行驶策略S,采用基于TD3强化学习的局部路径规划,生成新的局部路径轨迹Pl;执行完局部路径Pl之后,执行全局路径Pg,并继续采集感知信息,直到到达终点G。本发明实现了物流无人车在物流园区的自主导航和任务执行。
技术关键词
园区场景
交通标识
无人车
点云地图
物流
局部路径规划
雷达传感器
点云信息
网络结构优化
强化学习网络
激光
全局路径规划
双曲正切函数
剔除算法
特征点
加权特征
轨迹
多尺度特征融合
系统为您推荐了相关专利信息
二维码地图
联合构建方法
点云地图
激光点云数据
因子
能耗预测方法
卡车
XGBoost模型
物流
线性回归模型
深度卷积神经网络
三维空间模型
高风险
智能算法识别
大数据
姿态识别方法
RFID信号强度
指纹
信道状态信息
RFID标签
激光雷达
建图方法
全局地图
移动机器人
点云地图