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一种基于特定场景的移动储充机器人协同本发明提供了一种基于特定场景的移动储2根据所述特征参数和所述场景需求，协同规划移动储充机器人的根据所述布置方案，指导所述移动储充机器人到达指定位置；基于所述规划特征和所述重建特征参数的差异，调整所述重基于点云点与三维场景特征点的距离，确定所述点云图像中每个点云点被选取的概基于点云点被选取的概率，选取初始点云特征，并构建每个计算所述点云特征向量与所述三维特征向量的特征距离，;3基于所述场景规划，预测活动开展的过程中新能源车辆的最大停计算充电桩与停车场入口的最小入口距离和与停车场基于所述最小入口距离与所述最小出口距离的和，选取多个充电桩作为初始聚类中所述初始聚类簇内的充电桩之间的距离小于对于每个所述初始聚类簇，分别计算簇内所有充电桩的平均位置，基于所述聚类结果中每个聚类簇中充电桩的入口距离与出口距序结果用于表示充电桩处的停车位进出所述基于所述排序结果，选择一个或多个聚类簇中的充电桩作为所述场景需求的充电桩，;源车辆从入口im进入的概率；e*表示指数函数；λ表示与停车场大小相关的衰减系数；4将所述第三布置方案作为新的第一布置方案，重复筛选流程和交;峰值功率需求；TY表示预测的电能峰值持续时间；v表示移动储充机器人的移动速度；确定所述目标场景的初始地图和所述移动储充机通过设置在所述移动储充机器人上的传感器采集基于所述当前地图和所述当前位姿，通过路径规划算法计算所述移基于所述最优路径，控制所述移动储充机器人到达下一移动位5[0004]本发明的目的在于提供一种基于特定场景的移动储充机器人协同布置方法，包6云特征向量与所述三维特征向量的特征距离，确定与所述三维场景特征匹配的点云特征，于所述聚类结果中每个聚类簇中充电桩的入口距离与出口距离，确定每个聚类簇的评分；充电桩评分的计算公式为：7pp[0019]本发明通过遗传算法确定布置方案，可以使得移动储充[0020]图1为本发明提供的一种基于特定场景的移动储充机器人协同布置方法的示例性8[0022]图1为本发明提供的一种基于特定场景的移动储充机器人协同布置方法的示例性位置是指所述布置方案中为移动储充机器人分配的服务等待位置。可以通过SLAM(实时定规划图像进行图像处理和特征提取，得到规划特征。例如，通过SIFT(ScaleInvariant特征进行图像融合，使得得到的第二融合图像可以较为准确地表示出实际场景的布置情9ppjj表示点云点j在点云图像中的横坐标Yj表示点云点j在点云图像中i模型预测得到。计算充电桩与停车场入口的最小入口距离和与停车场出口的最小出口距*

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