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作者：周永光;李晓彬;梅海青;廖文宇;
单位：广东中烟工业有限责任公司广州卷烟厂;
摘要：针对自动导引车（AGV）自动装车系统在复杂仓储环境中面临的导航精度不足、环境适应性差及易受动态障碍物干扰等问题，设计了一种基于多传感器[包括激光雷达（LiDAR）、相机和惯性测量单元（IMU）]融合的同步定位与地图构建（SLAM）导航系统。多传感器融合部分通过动态权重策略（可根据传感器信噪比、时延等指标实时调整）和多头注意力机制（可对LiDAR点云、相机图像与IMU特征分别编码并进行跨模态聚合）来实现异构传感器数据的智能融合；SLAM部分通过局部子图相似性与时序连续性实现闭环检测，并对局部区域进行非线性优化，实时更新全局位姿图。对该导航系统进行应用测试，结果表明：系统在标准仓储环境下的定位精度达±1.2 cm，对动态环境（障碍物速率达到1.2 m/s）和恶劣工况环境（弱光照、振动、电磁干扰）的适应性优于单模态算法A-LOAM和双模态算法LIO-SAM、VINS-Fusion、ORB-SLAM3，系统稳定性（连续运作24 h不重启的概率）和可用性（正常运行时间/总时间×100%）分别为94%和99.2%。该技术可为提升工业物流自动化水平提供参考。
关键词：自动导引车(AGV);;多传感器融合;;同步定位与地图构建(SLAM);;动态权重策略;;多头注意力机制
基金资助：广州卷烟厂经常性科研课题“成品烟托盘联运AGV自动装车系统开发与应用研究项目”（KTGZ申[2023]0007）
