基于AGV导航技术的智慧乡村旅游景区标识系统规划研究  

Research on the Planning of Smart Rural Tourism Scenic Area Identification System Based on AGV Navigation Technology

在线阅读下载全文

作  者:石斌 何奇彦[1] SHI Bin;HE Qiyan(Shaanxi Polytechnic Institute,Xianyang Shaanxi 712000,China)

机构地区:[1]陕西工业职业技术学院,陕西咸阳712000

出  处:《自动化与仪器仪表》2024年第9期313-316,共4页Automation & Instrumentation

基  金:陕西省哲学社会科学研究专项《陕西乡村旅游助推乡村振兴的实现机制与社会支持研究》(2022ND0150);陕西职业教育乡村振兴研究院2022年度研究课题《比较视角下关中地区乡村旅游助推乡村振兴的机制与路径研究》(22YB018);甘肃省科技厅基础研究计划——软科学专项《比较视角下的甘肃陇东南地区乡村旅游赋能乡村振兴机制及路径研究》(23JRZA510)。

摘  要:社会经济的快速发展极大程度提高了人们的生活水平质量,也导致旅游景区建设的进程加快。但旅游景区标识系统建设难以满足人们日益增长的旅游需求,且其中标识系统存在的混乱、路径规划效率低等问题不利于旅游质量的提升。因此,研究提出基于自动导引车的导航技术来进行设计规划,并将无线射频识别技术与二维激光雷达技术相结合,结合景点路标的基础上构建起景区栅格地图。结果表明,该方法在导航路径规划的精度远超过95%,且在测试场景中的位置误差结果小于5%,具有较好的搜索效率。该方法能为乡村旅游景区系统的导航系统完善提供参考。The rapid development of the social economy has greatly improved people's living standards and quality,and has also led to the acceleration of the construction process of tourist attractions.However,the construction of the signage system for tourist attractions is difficult to meet the growing demand for tourism,and the problems of confusion and low efficiency in path planning in the signage system are not conducive to the improvement of tourism quality.Therefore,the study proposes a navigation technology based on automatic guided vehicles for design planning,and combines wireless radio frequency identification technology with two-dimensional LiDAR technology to construct a grid map of scenic spots based on scenic spot road signs.The results show that the accuracy of this method in navigation path planning far exceeds 95%,and the position error in the test scenario is less than 5%,indicating good search efficiency.This method can provide reference for improving the navigation system of rural tourism scenic spots.

关 键 词:自动导引车 导航技术 智慧乡村 旅游景区 激光雷达 

分 类 号:TG801[金属学及工艺—公差测量技术] TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术]

 

参考文献:

正在载入数据...

 

二级参考文献:

正在载入数据...

 

耦合文献:

正在载入数据...

 

引证文献:

正在载入数据...

 

二级引证文献:

正在载入数据...

 

同被引文献:

正在载入数据...

 

相关期刊文献:

正在载入数据...

相关的主题
相关的作者对象
相关的机构对象