基于激光雷达数据的仓储物流AGV障碍物识别方法

• 作者: 吴飞 黄威
• 来源期刊: 江苏大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 页码范围: 160-165
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3695字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7775.2020.02.007

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴飞	武汉理工大学机电工程学院	41	184	8.0	12.0
2	黄威	武汉理工大学机电工程学院	11	20	2.0	4.0