为了解决干果仓储过程中智能叉车行驶过程的障碍物误检问题,该文提出一种基于车速与转向角的智能叉车障碍物动态检测方法.智能叉车通过车载激光传感器实时获取车身位姿和周围环境信息,并结合所建立的叉车运动几何模型,形成基于水平和倾斜激光测距传感器扫描面的双面融合障碍物动态检测方式,使得智能叉车的障碍物检测区域随车速及转向角动态变化.试验结果表明:水平扫描测距传感器的试验中,该文方法未出现误检情况,而扇形方法误检率为50.00％,矩形方法误检率为10.00％;倾斜扫描测距传感器的试验中,该文方法未出现误检情况,而扇形方法误检率为30.77％,矩形方法误检率为69.23％.该文方法的警情预测与实际相符,以水平扫描测距传感器为主,倾斜扫描测距传感器为辅,能够检测到的障碍物最低高度约为31 mm,有效解决了智能叉车在仓库中的障碍物误检问题,较传统障碍物检测方法更适用于仓储运输,提高了智能叉车在仓库中的机动性和安全性.该研究可为体型较大的仓储智能运输车辆的障碍物检测方法提供参考.
车辆 传感器 智能系统 动态检测 激光扫描 仓储