基于神经网络模型的前移式堆垛车导航系统及方法

本发明属于堆垛车技术领域。提供了基于神经网络模型的前移式堆垛车导航系统及方法。所述方法包括：从摄像头拍摄的前方目标区域的视频图像中提取得出位于地面障碍物的第一动静态信息、位于货架区域的货物的第二动静态信息；使用神经网络模型对第二动静态信息进行碰撞概率分析，根据分析得出的碰撞概率匹配得出轨迹数量，根据第一动静态信息和第二动静态信息规划得出位于前方目标区域中的对应于轨迹数量的多条前进轨迹；在前移式堆垛车即将抵达前方目标区域时，在各条前进轨迹中筛选得出一条作为目标前进轨迹，控制前移式堆垛车按照目标前进轨迹行驶。本发明同时基于地面障碍物和货架货物来规划前移式堆垛车的轨迹，具有更高的导航安全性。