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| 基于激光雷达数据的仓储物流AGV障碍物识别方法 | |
| 引用本文： | 吴飞,黄威.基于激光雷达数据的仓储物流AGV障碍物识别方法[J].江苏大学学报(自然科学版),2020,41(2):160-165. |
| 作者姓名： | 吴飞 黄威 |
| 作者单位： | 武汉理工大学机电工程学院,湖北武汉430070;武汉理工大学机电工程学院,湖北武汉430070 |
| 基金项目： | 中央高校教育教学改革专项基金资助项目 |
| 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 |
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