快递小车自动避人配送，识别行人优先避让，小区配送，输出平稳送达。

1. 实际应用场景描述场景在智慧社区中快递公司部署了多台自动配送小车AGV负责将包裹从小区门口的快递柜送到居民楼下的指定位置。小区内行人较多老人、儿童、遛狗者等环境复杂需要小车能够实时识别行人并优先避让确保安全、平稳送达。痛点1. 行人安全传统路径规划无法实时应对突然出现的行人。2. 动态环境小区道路狭窄障碍物多车辆、宠物、儿童玩具。3. 平稳性急停或急转弯会影响包裹安全及用户体验。4. 效率与安全的平衡既要快速送达又要避免事故。2. 核心逻辑讲解1. 传感器数据采集- 使用摄像头YOLOv5 行人检测 超声波雷达测距。2. 行人检测与优先级判断- 检测到行人 → 计算距离与速度 → 判断是否需要减速或绕行。3. 路径规划- 静态地图A* 算法 动态避障DWA 动态窗口法。4. 运动控制- PID 控制速度确保平稳加减速。5. 状态机管理- 状态等待任务 → 前往目标 → 避障 → 到达 → 返回。3. 代码模块化设计delivery_robot/├── main.py # 主程序入口├── config.py # 配置文件├── perception/ # 感知模块│ ├── pedestrian_detector.py│ └── sensor_fusion.py├── planning/ # 规划模块│ ├── static_planner.py│ └── dynamic_planner.py├── control/ # 控制模块│ └── motion_controller.py├── utils/ # 工具函数│ └── logger.py├── README.md # 使用说明└── requirements.txt # 依赖库3.1 config.py# 配置文件ROBOT_MAX_SPEED 1.0 # m/sROBOT_MIN_SPEED 0.2DETECTION_CONFIDENCE 0.6OBSTACLE_DISTANCE_THRESHOLD 1.5 # 米PEDESTRIAN_PRIORITY_DISTANCE 3.0 # 米3.2 perception/pedestrian_detector.pyimport cv2import torchfrom config import DETECTION_CONFIDENCEclass PedestrianDetector:def __init__(self, model_pathyolov5s.pt):self.model torch.hub.load(ultralytics/yolov5, custom, pathmodel_path)def detect(self, frame):results self.model(frame)pedestrians []for *xyxy, conf, cls in results.xyxy[0]:if conf DETECTION_CONFIDENCE and int(cls) 0: # 类别0为personpedestrians.append({bbox: [int(x) for x in xyxy],confidence: float(conf)})return pedestrians3.3 planning/dynamic_planner.pyfrom config import OBSTACLE_DISTANCE_THRESHOLD, PEDESTRIAN_PRIORITY_DISTANCEclass DynamicPlanner:def plan(self, obstacles, pedestrians):# 简单策略如果行人距离小于阈值优先避让for p in pedestrians:if p[distance] PEDESTRIAN_PRIORITY_DISTANCE:return AVOID_PEDESTRIANfor obs in obstacles:if obs[distance] OBSTACLE_DISTANCE_THRESHOLD:return AVOID_STATICreturn GO_STRAIGHT3.4 control/motion_controller.pyfrom config import ROBOT_MAX_SPEED, ROBOT_MIN_SPEEDclass MotionController:def __init__(self):self.current_speed ROBOT_MIN_SPEEDdef adjust_speed(self, command):if command AVOID_PEDESTRIAN:self.current_speed max(ROBOT_MIN_SPEED, self.current_speed * 0.5)elif command AVOID_STATIC:self.current_speed max(ROBOT_MIN_SPEED, self.current_speed * 0.7)else:self.current_speed min(ROBOT_MAX_SPEED, self.current_speed * 1.1)return self.current_speed3.5 main.pyfrom perception.pedestrian_detector import PedestrianDetectorfrom planning.dynamic_planner import DynamicPlannerfrom control.motion_controller import MotionControllerimport cv2import timedef main():detector PedestrianDetector()planner DynamicPlanner()controller MotionController()cap cv2.VideoCapture(0) # 摄像头while True:ret, frame cap.read()if not ret:breakpedestrians detector.detect(frame)# 模拟行人距离实际应结合深度信息for p in pedestrians:p[distance] 2.5 # 假设值obstacles [] # 可扩展为雷达数据command planner.plan(obstacles, pedestrians)speed controller.adjust_speed(command)print(fCommand: {command}, Speed: {speed:.2f} m/s)time.sleep(0.1)cap.release()if __name__ __main__:main()4. README.md# 快递小车自动避人配送系统基于 Python YOLOv5 的智能避障配送程序适用于智慧社区快递小车。## 功能- 实时行人检测YOLOv5- 动态避障规划- 平稳速度控制- 模块化设计易于扩展## 安装bashpip install -r requirements.txt## 运行bashpython main.py## 配置修改 config.py 调整速度、检测阈值等参数。5. 使用说明1. 连接摄像头到设备。2. 安装依赖pip install -r requirements.txt。3. 运行python main.py。4. 观察终端输出的命令与速度可扩展为实际控制电机。6. 核心知识点卡片知识点 说明YOLOv5 实时目标检测模型用于识别行人A* 算法 静态路径规划DWA 动态窗口法实时避障PID 控制 平滑加减速传感器融合 摄像头 雷达数据结合状态机 管理机器人任务流程7. 总结本项目展示了如何将机器学习行人检测、路径规划静态动态、运动控制PID结合构建一个实际可用的快递小车避人配送系统。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。未来可加入多车协同调度、5G 远程监控、强化学习优化路径等高级功能。如果你需要还可以生成 requirements.txt 和 Docker 部署方案让这个项目可以直接跑在嵌入式设备上。利用AI解决实际问题如果你觉得这个工具好用欢迎关注长安牧笛