基于点云技术的立体仓库堆垛机智能避障系统研究

为解决立体仓库中堆垛机与障碍物碰撞导致重大经济损失的问题，研究人员开展了基于点云的三维物体检测网络优化研究。通过提出密度感知柱体编码器（DAPE）和Z轴重定位模块（ZRM），显著提升了障碍物检测精度（AP3D达91.91%），同时保持24.86 Hz的实时检测速度，首次实现了堆垛机的实时自主避障，为物流自动化安全提供了创新解决方案。

　　

在现代化物流体系中，立体仓库作为核心枢纽，其运作效率直接影响供应链效能。然而，高达数十米的货架间穿梭的堆垛机常因视野受限与障碍物发生碰撞，单次事故可造成数百万经济损失。传统解决方案如红外传感器检测距离不足，摄像头方案在昏暗仓库中性能骤降，而基于激光雷达（LiDAR）的点云检测技术虽具潜力，却面临实时性不足与垂直空间分辨差的瓶颈。

针对这一行业痛点，国内研究团队开发了基于点云技术的智能避障系统。研究首先构建了立体仓库障碍物数据集（SWOD），包含货架突出货箱和行人两类主要障碍物。通过改进经典PointPillars网络，创新性地引入密度感知柱体编码器（DAPE），利用核密度估计增强点云特征表达；设计Z轴重定位模块（ZRM）解决多障碍物鸟瞰图（BEV）坐标重叠难题。该系统在SWOD测试集上实现货箱检测AP_3D 91.91（较现有技术提升9.78），行人检测AP_3D 91.44（提升3.00），同时维持24.86 Hz的实时响应速度。相关成果发表于《Engineering Applications of Artificial Intelligence》，为工业自动化安全提供了新范式。

关键技术包括：1）部署10Hz LiDAR构建SWOD数据集；2）DAPE模块通过核密度估计量化点云密度特征；3）ZRM后处理模块重构检测框Z轴坐标；4）基于检测结果的紧急制动决策系统。

【环境感知】
改进的柱体网络在BEV特征提取阶段引入密度权重，使货箱检测mAP提升14.38%，验证了密度特征对不规则障碍物识别的有效性。

【碰撞避免】
通过建立堆垛机运动学模型，设定X轴0.5m、Z轴0.3m的安全阈值，系统能在200ms内完成从感知到制动的全流程响应。

【数据集】
SWOD包含2,368帧标注数据，覆盖不同货箱突出程度（10-50cm）及行人动态场景，填补了该领域数据空白。

该研究首次将实时点云检测技术应用于堆垛机避障，其创新性体现在：1）DAPE模块突破传统柱体网络的特征表达瓶颈；2）ZRM模块开创性地解决立体仓库特有的垂直空间重叠问题。实际测试表明，系统可将碰撞事故降低90%以上，每年为中型仓库避免约300万元损失。研究不仅推动了工业检测算法发展，更为智慧物流安全标准制定提供了技术支撑，具有显著的工程应用价值。