1.
实际应用场景描述
场景：
在大型购物中心，顾客推着智能购物车购物。
购物车可以自动跟随主人，在商场内移动，同时避开人群和其他障碍物，并在需要时提供商场导览服务（如语音提示店铺位置、促销信息）。
痛点：
1.
跟随稳定性：主人走动时，购物车可能跟丢或撞到人。
2.
避障实时性：商场人流密集，需快速反应。
3.
导览准确性：室内定位与路径规划需精准。
4.
用户体验：不能太慢或太激进，需平稳自然。
2.
核心逻辑讲解
1.
检测主人（佩戴特定颜色帽子或手持标签）。
-
DeepSORT
检测行人，结合激光雷达或深度相机计算距离。
-
动态窗口法（DWA）规划安全路径。
3.
室内定位与导览
-
控制速度与转向，保证平稳跟随。
5.
状态机管理
-
代码模块化设计
shopping_cart/
├──
main.py
YOLO类别：0=person
FOLLOW_CONFIDENCE
=
0.6
OBSTACLE_DISTANCE_THRESHOLD
=
perception/person_tracker.py
import
torch
from
model_path='yolov5s.pt'):
self.model
=
torch.hub.load('ultralytics/yolov5',
'custom',
self.model(frame)
detections
=
FOLLOW_TARGET_CLASS:
detections.append({
'bbox':
[int(x)
xyxy],
'confidence':
float(conf)
})
return
detections
3.3
perception/obstacle_detector.py
#
简化版：使用YOLO检测所有行人作为障碍物
class
__init__(self,
model_path='yolov5s.pt'):
self.model
=
torch.hub.load('ultralytics/yolov5',
'custom',
self.model(frame)
obstacles
=
person
obstacles.append({'bbox':
[int(x)
planning/path_planner.py
from
config
OBSTACLE_DISTANCE_THRESHOLD
class
plan(self,
简化：如果有障碍物靠近，则绕行
for
obs
OBSTACLE_DISTANCE_THRESHOLD:
return
"GO_TO_TARGET"
3.5
control/motion_controller.py
from
config
__init__(self):
self.speed
=
"AVOID":
self.speed
=
0.5)
else:
self.speed
=
PersonTracker()
obstacle_detector
=
ObstacleDetector()
planner
=
cv2.VideoCapture(0)
while
True:
ret,
tracker.track(frame)
obstacles
=
obstacle_detector.detect(frame)
实际应加距离信息
#
假设目标位置为第一个检测到的人
target_pos
=
controller.adjust(command)
print(f"Command:
{command},
m/s")
time.sleep(0.1)
cap.release()
if
__name__
"__main__":
main()
4.
README.md
#
商场导览（可扩展）
-
模块化设计
##
requirements.txt"。
3.
运行
"python
总结
本项目展示了如何将目标检测、跟踪、避障、路径规划与运动控制结合，实现一个商场自动引导购物车的原型。
通过模块化设计，代码易于维护和扩展，适合作为智能车辆课程的实践案例。
未来可加入语音交互、多车协同、商品识别结算等高级功能，打造真正的智能零售体验。
如果你需要，还可以：
-
ROS
进行远程监控
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