江苏大学学报(自然科学版)

作者：吴飞,黄威

单位：武汉理工大学 机电工程学院, 湖北 武汉 430070

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

基金：中央高校教育教学改革专项基金资助项目(2019Ⅲ141CG)

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.

来源：2020年第2期

《江苏大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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