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摘要：本发明公开了基于视觉感知的物资转运车辆路径规划方法及专用车，涉及车辆路径规划技术领域，包括以下步骤：通过视觉传感器以标准图像采集频率获取周围环境的图像和深度信息，实现实时的行驶路径动态规划；获取物流中心的物资转运车辆转运网络信息，对转运网络进行特征提取，并对提取的特征进行分析后，对转运网络内的物资转运车辆进行动态分析。本发明通过标准图像采集频率进行基础路径规划，结合特征提取和深度学习模型动态评估网络复杂度，调整视觉传感器采集频率，适应简单和交织转运网络。在简单网络中维持标准频率，在交织网络中动态提升频率，确保实时感知和路径规划，提升物流效率，提高高峰期配送能力，提高运营稳定性和效率。

主权项：1.基于视觉感知的物资转运车辆路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：通过视觉传感器以标准图像采集频率获取周围环境的图像和深度信息，实现实时的行驶路径动态规划；获取物流中心的物资转运车辆转运网络信息，对转运网络进行特征提取，并对提取的特征进行分析后，对转运网络内的物资转运车辆进行动态分析;将物流中心的物资转运过程划分为若干个相同时长的固定检测窗口，对每个固定检测窗口下车辆行驶路径中交叉点的数量和高优先级任务占总任务的比例进行分析后，生成路径交叉点指数和任务优先级占比指数，通过路径交叉点指数和任务优先级占比指数对转运网络内的物资转运车辆进行动态分析；在固定检测窗口下，对物流中心转运网络中的车辆行驶路径中交叉点的数量进行分析后，生成路径交叉点指数的步骤如下：在每个固定检测窗口内，使用传感器和车辆导航系统，收集所有车辆的行驶路径数据，路径数据包括车辆的起点、终点、路径点序列和时间戳，将路径数据的格式用多维坐标点序列表示，记为，其中和是车辆在时间的位置坐标；分析路径数据，识别出车辆行驶路径中的交叉点，交叉点定义为两条或多条路径在空间和时间上相交的点，每个交叉点用坐标表示，并记录交叉的路径编号和时间戳；在固定检测窗口内，统计所有识别出的交叉点数量，同时，计算总路径段数量和每条路径的平均长度，路径段数量是所有车辆路径中不同路段的数量，每条路径的平均长度是路径长度的总和除以路径数量，根据交叉点数量、总路径段数量和每条路径的平均长度，计算路径交叉点指数，计算的表达式为：，式中，表示路径交叉点指数，表示交叉点j到路径段i的距离，表示路径段i在交叉点k处的相对速度，表示每路径段的平均交叉点数量，反映了路径交织的复杂度；将分析后的特征输入至预先训练好的深度学习模型中，通过深度学习模型对转运网络的动态变化情况进行评估，进一步将转运网络划分为交织转运网络和简单转运网络；将分析后的路径交叉点指数和任务优先级占比指数输入至预先训练好的深度学习模型中，生成复杂度评估系数，通过复杂度评估系数对转运网络的动态变化情况进行评估；将在固定检测窗口对转运网络分析生成的复杂度评估系数与预先设定的复杂度评估系数参考阈值进行比对分析，对转运网络进行进一步划分，具体的划分步骤如下：若复杂度评估系数大于等于复杂度评估系数参考阈值，则将该固定检测窗口下的转运网络划分为交织转运网络；若复杂度评估系数小于复杂度评估系数参考阈值，则将该固定检测窗口下的转运网络划分为简单转运网络；针对简单转运网络，继续以标准图像采集频率获取周围环境的图像和深度信息实现实时的行驶路径动态规划；针对交织转运网络，以标准图像采集频率为基础，对视觉传感器的实际图像采集频率进行动态调控，并以调控后的实际图像采集频率获取周围环境的图像和深度信息；针对交织转运网络，以标准图像采集频率为基础，对视觉传感器的实际图像采集频率进行动态调控的具体步骤如下：确定标准图像采集频率、复杂度评估系数以及复杂度评估系数参考阈值；计算当前复杂度评估系与复杂度评估系数参考阈值的复杂度比率R，以评估当前转运网络的复杂程度，其中，；定义一个调控函数，用于根据复杂度比率R动态调整实际图像采集频率，调控函数定义为：，式中，为调节系数，确定复杂度比率对采集频率调整的敏感度，通常设定为大于0的常数；根据调控函数和复杂度比率R，计算动态调控后的实际图像采集频率，计算的表达式为：，式中，表示动态调控后的实际图像采集频率；将计算得到的实际图像采集频率应用于视觉传感器，调整传感器的图像采集频率，以获取周围环境的图像和深度信息。

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