一种校园无人物流车人机共驾自动避障方法

本申请涉及一种校园无人物流车人机共驾自动避障方法。该方法包括：获取无人物流车周围环境的实时环境数据，构建以无人物流车为中心的栅格地图；向后台人工操作平台发送图像数据后，接收目标点；基于目标点，根据多个预设半径层级参数分别进行路径点采样，通过多项式曲线拟合生成候选路径集合；根据栅格地图，计算候选路径集合中各候选路径的代价成本，选取代价成本为最小值的路径作为最优路径，并生成控制指令。该方法通过引入人工目标点和动态路径规划技术，不仅摆脱了对静态地图的依赖，还通过多层采样与多目标评估提升了动态环境响应能力，能够在复杂场景下快速生成安全路径，提高了无人物流车的避障能力和行驶效率。