【摘 要】
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针对AGV（Automated Guided Vehicle）叉车处于环境信息未知或环境动态变化的情况下的路径规划及导航问题，文中提出了一种由YOLOv5（You Only Look Once v5）目标检测算法获取目标位置，根据目标位置规划出全局基础路径，再融合DWA（Dynamic Window Approach）局部动态路径规划算法进行AGV路径规划与导航的方法，使AGV叉车在未知环境或局部
【基金项目】
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中科院空间主动光电技术重点实验室开放基金（2021ZDKF4）； 上海市科委科技创新行动计划21S31904200，22S31903700)；
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针对AGV（Automated Guided Vehicle）叉车处于环境信息未知或环境动态变化的情况下的路径规划及导航问题，文中提出了一种由YOLOv5（You Only Look Once v5）目标检测算法获取目标位置，根据目标位置规划出全局基础路径，再融合DWA（Dynamic Window Approach）局部动态路径规划算法进行AGV路径规划与导航的方法，使AGV叉车在未知环境或局部环境信息未知的环境中能快速识别目标位置并完成路径规划到达目标位置。实验结果表明，文中提出的方法相比于改进前在路径长度，耗费时间以及AGV叉车航向误差方面均有良好表现，路径长度平均减少12%、耗费时间平均减少5%左右且AGV航向与目标航向的平均误差在5°以内。文中讨论的方法提高了AGV叉车在未知环境中的工作效率以及工作灵活性。
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