作为世界大国,伴随社会经济的不断发展,各类物资仓储量、吞吐量越来越大,在全球智能时代的大背景下,我国提出《中国制造2025》国家发展战略规划,这一切为智能车辆的研究营造了很好的环境,也正是促进仓储管理智能化、高效化的最好契机。然而,任何时候都不能忽视安全问题,安全作为生产与发展的首要保障,在智能车辆的应用过程中尤应注意,本文围绕仓储智能叉车的防撞系统进行研究,以障碍物检测和避障路径规划两大关键技术深入展开,取得了一些有价值的成果。在第一部分研究内容中,重点研究了针对近距离障碍物的防撞检测问题。本文提出一种基于车速与转向角的智能叉车障碍物动态检测方法,利用车载激光传感器实时获取车身位姿和周围环境信息,结合叉车运动几何模型,形成了基于水平和倾斜激光测距传感器扫描面的双面融合障碍物动态检测方式,使得智能叉车的障碍物检测区域随车速及转向角动态变化。为验证本文方法的有效性和优越性,分别对基于水平扫描测距传感器和基于倾斜扫描测距传感器的障碍物检测方法进行试验,试验中分别测试了车速、转向角对障碍物检测的影响,同时,选取扇形法和矩形法2种传统方法做对比试验。通过实际行驶验证,本文方法警情与实际相符,而传统方法存在误检现象;以水平扫描测距传感器为主,倾斜扫描测距传感器为辅,能够检测到的障碍物最低高度约为31mm,有效解决了智能叉车在仓库中的障碍物误检问题,较传统障碍物检测方法更适用于仓储运输,提高了智能叉车在仓库中的机动性和安全性。在第二部分研究核心中,着重研究了针对较远距离障碍物的避障路径规划问题。为避免叉车经常停车影响工作效率,防止在自主避障时发生误警,本文结合叉车运行环境特点,以激光导航传感器获取车身位姿信息,以激光测距传感器检测行驶环境,构建探测范围随车速、转向角变化的动态识别区获取较远障碍物信息,并依据所获得的信息选出9个控制点;以特征控制点为分割点,结合B样条曲线性质,采用四次五阶准均匀B样条曲线分前后段合并生成过某些型值点的B样条路径,保证整条路径连续性的同时省去了反求控制点的步骤。同时,因结构化仓库中地面平坦,全局路径由直行路段和转弯路段组成,障碍物突现情形也分两种,即在直行路段遇到障碍物和在转弯路段遇到障碍物。因此,本文分别对仓库中的直行路段和转弯路段进行避障路径规划试验,结果表明所得避障路径曲率不大于1.06×10-3 mm-1,转向角不大于60°,等效转向轮角速度不大于1.05 rad/s,满足叉车避障约束、最小转弯半径约束、曲率连续约束、转向轮最大转向角及最大角速度约束、起止点位姿约束,验证了算法的可行性。本文的研究可为体型较大的仓储智能运输车辆的障碍物检测方法和避障路径规划方法提供参考,有利于促进叉车智能化发展,提高货运效率。