一种智能移位车的巡航路径规划系统及方法

本发明公开一种智能移位车的巡航路径规划系统及方法，通过激光传感器、单目相机及深度相机实时采集静态和动态障碍物信息，并使用卡尔曼滤波处理得到精准障碍物信息；在已知地图上采用静态路径规划算法，找到初步路径；收集不同时间段和季节内的历史人流量信息，利用卷积神经模型分析未来一段时间内特定路线上的预测行人密度；根据预测行人密度和精准障碍物信息，优化路径规划。通过多传感器实时采集环境中的静态和动态障碍物信息，并使用卡尔曼滤波进行数据融合和处理，通过收集历史人流量信息，并利用卷积神经网络进行深度学习分析，使得路径规划基于当前的障碍物信息以及预测行人高密度，提前规避拥挤路段，提高路径规划的前瞻性和合理性。