随着现代物流的快速发展,运输的集装化程度越来越高,集装箱在公路运输、铁路运输、海运运输中得到了广泛的运用,这大大提高了物流运输的效率,促进了社会的经济发展。当今集装箱搬运设备也在同步发展。但是现存的集装箱搬运设备大都因其体积大、价格昂贵、操作不便、自动化程度低等缺点而面临发展瓶颈,在空间狭小的场地不易使用。本课题基于上述现状,开发了一款小型智能双叉车系统,结合神经网络技术达到集装箱搬运自动化,提升集装箱搬运的效率。本课题提出的双叉车系统机械结构设计小巧,每辆叉车配备四个万向轮,可以实现在小场地灵活万向运动;同时给每辆叉车设计了两个转锁装置和两个液压抬升装置,可以完成和集装箱正面左右两侧角件的刚性连接。本课题开发的控制系统由STM32作为主处理器,分别对单车模式与双车协同模式制定不同的轨迹策略,单车轨迹控制主要用于控制搬运叉车将转锁自动插入到集装箱角件的这个过程,而双车轨迹控制用于当主从叉车的转锁都与集装箱完成刚性连接之后的联动搬运过程。本课题设计的视觉系统主要由工控机、彩色相机、TOF相机组成。首先利用TOF深度相机获取场景三维深度信息与集装箱灰度图,通过目标检测识别集装箱,通过PCA算法获取自身相对集装箱的位姿信息,并通过控制系统使叉车到达集装箱正面。然后,本课题提出了基于卷积神经网络的二阶段集装箱角件关键点检测算法,利用安装在叉车转锁上方的彩色相机完成对集装箱角件的精准定位。本课题还设计了叉车位姿调节算法,实现叉车与集装箱的自动刚性连接,最终实现双叉车对集装箱的协同搬运。最后,本课题对整个系统分模块进行测试,主要包括叉车视觉系统的测试和控制系统的测试。实验结果表明,本课题提出的双叉车集装箱协同搬运系统在仓库等小场地场景有着突出表现,其中设计的集装箱定位网络与现存的方法相比,速度和精确度都得到了很大的提升。双叉车能准确识别和定位集装箱以及角件孔,并完成自主插入。最后双叉车协同抬升集装箱,完成搬运。整个过程稳定高效,实现了双叉车的自动化精准搬运。