融合深度学习的智能搬运车自主导航与物品分类研究

本研究针对现代复杂的物流搬运环境,提出了一种基于深度学习技术和自主导航系统的智能搬运车设计方案。该智能车的核心控制系统采用了NXP公司的高性能单片机RT1064,配备麦克纳姆轮构成精密的运动控制系统。在路径规划上运用了蚁群算法以寻求最优路径;在运动控制层面,实现了基于自主导航算法的小车精准定位与行驶;而在目标物体识别与分类方面,则利用了深度学习技术。该智能车整合了硬件系统设计、单片机软件系统开发、先进控制算法优化以及人工智能应用等多项关键技术,经过实际测试验证,能够有效实现按照最短路径完成物品分类与搬运任务。