基于激光雷达数据的仓储物流AGV障碍物识别方法

摘要：

针对智能仓储中AGV避障问题,提出了一种使用激光雷达识别AGV前方障碍物类别的方法,以便结合障碍物位置信息辅助AGV做出合理的决策.首先,将激光雷达数据进行滤波、聚类,得到纯度高的聚类簇;然后,通过提出的特征提取方法提取得到特征向量;最后,使用粒子群优化算法(PSO)在训练集上寻找径向基核(RBF)支持向量机(SVM)的最优参数,并训练得到模型.该方法在智能仓储模拟环境的数据集上测试,准确度达到了94.58％,可以准确、有效地对AGV前方障碍物进行识别.

关键词：仓储物流AGV、障碍物识别、激光雷达、支持向量机、粒子群优化算法

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：中央高校教育教学改革专项基金资助项目2019Ⅲ141CG

在线出版日期：2020-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：160-165