摘要：针对制造业车间中自动导引车（Automated Guided Vehicle， AGV）运行时可能产生的碰撞风险问题，提出了一种基于场景理解技术的风险缓解方法。该方法利用计算机视觉技术生成场景图，以增强AGV对周围环境的感知和理解，特别关注物体间的空间关系，使AGV基于场景信息做出决策，减少碰撞风险。实验在三种典型场景（巡线、离线、回线）下进行，通过收集的图像数据评估AGV的环境感知能力和风险缓解能力。结果显示，所提出的结合场景图的风险缓解框架可有效识别风险并实施缓解措施，尤其在处理多类别单目标的静态场景时表现突出。未来研究将致力于扩展至更复杂的多类别多目标场景，以进一步提升AGV在动态工业环境下的安全性和效率。
文章目录
0 引言
1 相关工作
1.1 场景图生成
1.2 利用场景图的机器人
2 本文方法
2.1 空间关系场景图数据集
2.2 与空间障碍物构建关系的场景图
2.3 风险缓解系统
2.3.1 风险分类
2.3.2 风险缓解
3 实验结果与分析
3.1 实验设置
3.2 实验结果
4 结语
