一种园区场景下物流无人车快递速达方法技术

本发明专利技术公开了一种园区场景下物流无人车快递速达方法，利用3D激达雷达传感器获取3D激光点云信息，建立园区场景的激光点云地图M，获取物流无人车的实时位姿信息P<subgt;c</subgt;；根据构建的激光点云地图M和全局目标点G，采用全局路径规划算法hybridA*算法生成一条全局轨迹P<subgt;g</subgt;；根据构建的激光点云地图M，结合实时的位姿信息P<subgt;c</subgt;，调用YOLOv5模型，在行驶过程中对园区场景的图像I进行交通标识T的检测；根据实时检测到的交通标识T，结合道路具体的交通规则及取送货物指令，发布局部目标点W<subgt;l</subgt;，更改即时行驶策略S，采用基于TD3强化学习的局部路径规划，生成新的局部路径轨迹P<subgt;l</subgt;；执行完局部路径P<subgt;l</subgt;之后，执行全局路径P<subgt;g</subgt;，并继续采集感知信息，直到到达终点G。本发明专利技术实现了物流无人车在物流园区的自主导航和任务执行。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于自主导航，尤其涉及一种园区场景下物流无人车快递速达方法。

技术介绍

1、在园区环境中，物流运输的需求日益增长，然而，传统的物流运输方式面临着诸多挑战，包括人力资源成本高、效率低下以及交通拥堵等问题。因此，自动化物流运输系统成为了解决这些问题的关键之一。

2、在过去的技术中，园区物流运输通常依赖于人工驾驶或固定路线的自动化导航系统。然而，这些传统方法存在着一定的局限性，例如，人工驾驶容易受到人为因素的影响，导致运输效率低下和安全隐患；而固定路线的自动化导航系统则缺乏灵活性，无法适应环境的动态变化。

3、因此，为了提高园区物流运输的效率和安全性，研究人员和企业一直在探索新的技术和方法。近年来，无人车技术的发展为园区物流运输带来了新的解决方案。无人车通过搭载各种传感器和智能算法，能够实现自主导航、避障和交通规则遵守等功能，极大地提高了物流运输的效率和安全性。

4、然而，目前市场上的物流无人车系统仍然存在一些问题，例如在高速移动情况下的交通规则遵守和多任务执行的成功率不高等。因此，如何设计一种结合建图、感知和规划一本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种园区场景下物流无人车快递速达方法，其特征在于，步骤如下：

2.根据权利要求1所述的园区场景下物流无人车快递速达方法，其特征在于，步骤1，利用3D激达雷达传感器获取3D激光点云信息，建立园区场景的激光点云地图M，获取无人车的实时位姿信息Pc，具体方法为：

3.根据权利要求1所述的园区场景下物流无人车快递速达方法，其特征在于，步骤3，根据构建的激光点云地图M，结合实时的位姿信息Pc，调用YOLOv5模型，在行驶过程中对园区场景的图像I进行交通标识T的检测，提取园区行驶规则下的交通标识特征h，为物流无人车的快递速达任务执行提供感知信息，具体方法为：

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【技术特征摘要】

1.一种园区场景下物流无人车快递速达方法，其特征在于，步骤如下：

2.根据权利要求1所述的园区场景下物流无人车快递速达方法，其特征在于，步骤1，利用3d激达雷达传感器获取3d激光点云信息，建立园区场景的激光点云地图m，获取无人车的实时位姿信息pc，具体方法为：

3.根据权利要求1所述的园区场景下物流无人车快递速达方法，其特征在于，步骤3，根据构建的激光点云地图m，结合实时的位姿信息pc，调用yolov5模型，在行驶过程中对园区场景的图像i进行交通标识t的检测，提取园区行驶规则下的交通标识特征h，为物流无人车的快递速达任务执行提供感知信息，具体方法为：

4.根据权利要求3所述的园区场景下物流无人车快递速达方法，其特征在于，在使用yolov5模型对输入的图像或视频帧进行目标检测前，采用目标检测框修正策略，对检测框进行几何修正，修正后的目标检测框使得静态特征点出现在相应的光流极线l1上，而动态目标与极线l1有大偏差，具体方法为：

5.根据权利要求3或4所述的园区场景下物流无人车快递速达方法，其特征在于，使用yolov5模...

【专利技术属性】
技术研发人员：屈艺，陈旸，郭嘉俊，刘冬智，李梦浩，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：