自动跟随购物车：智慧零售中的 UWB 应用
逛超市或商场时，很多人都经历过这样的烦恼：一手拎着孩子、一手推着购物车，还要腾出精力去挑选商品；或者购物车装满之后显得沉重笨拙，影响了购物体验。自动跟随购物车的出现，正是为了解放消费者的双手，让购物过程更轻松自在。而支撑其背后的关键技术，依然是 UWB 高精度定位与跟随算法。
一、应用场景：让购物体验更轻松
设想这样一个画面：
消费者推着婴儿车走进超市，旁边的购物车自动跟随，始终保持 0.8–1.5 米的安全距离。顾客在货架前停下，购物车也自动刹停；顾客转身挑选另一排货物时，购物车灵活绕行，避开其他顾客与障碍物。这种体验不仅减少了体力消耗，还让双手更加自由。
典型应用场景包括：
- 家庭购物：父母抱着孩子时，购物车无需手推，避免手忙脚乱。
- 大件商品采购：购物车能自动跟随用户，减少沉重推车的负担。
- 智能零售体验：未来购物车可与移动支付、智能推荐系统结合，实现“边走边买，自动结算”。
二、技术架构：购物车如何“认主”并跟随
自动跟随购物车的核心技术架构与高尔夫球包车类似，但更强调 室内复杂环境的适应性：
- 定位与感知模块
- UWB 模块：消费者佩戴的 Tag 与购物车 Anchor 进行通信，计算相对位置。
- IMU + 视觉辅助：补偿 UWB 在多径干扰严重时的误差。
- 障传感器：红外 / 超声波 / 激光雷达，用于检测周围人群和货架。
- 运动控制系统
- 双轮差速驱动，便于在超市狭窄通道灵活转向。
- 电机控制器采用 PID 控制，保证跟随平稳。
- 数据融合与算法
- TOF + PDOA距离角度测量：通过测量信号飞行时间和相位到达差来计算顾客与购物车的相对距离和角度。
- 卡尔曼滤波：融合 UWB 与 IMU 数据，减少因多径效应带来的跳动。
- 路径规划：A* 或 DWA 算法，用于在拥挤通道中灵活绕行。
三、实际应用中的难点
虽然看起来简单，但真正落地时，自动跟随购物车要面对不少“坑”：
- 超市环境复杂
货架林立、金属反射严重，UWB 信号容易出现多径干扰，导致瞬时定位不稳定。解决办法通常是 多点锚定 + 算法滤波。 - 人群干扰
顾客之间走动频繁，购物车需要智能识别“主顾客”，避免跟错人。可以采用 UWB + 图像识别（衣着颜色 / 特征识别） 的双重验证方式。 - 安全性
购物车必须避免与人相撞。行业常用方案是设定 安全刹停距离（例如 50 cm 内强制减速或停止），并配合冗余传感器保证可靠性。
四、未来发展趋势
1. 与智慧零售系统融合
购物车未来可能与货架 RFID、智能支付结合，做到自动计价与结算，顾客无需排队。
2. 个性化交互
用户可通过手机 App 或 NFC 绑定购物车，甚至使用语音或手势指令来召唤购物车。
3. 精准导航
与商场地图结合，购物车可带领顾客前往指定货架，边走边推荐相关商品。
4. 节能与轻量化
针对商场长时间运行需求，电池管理与高效电机将成为优化重点。
五、结语
PSICV博赛智行赋能的自动跟随购物车不仅仅是“解放双手”的工具，更是零售行业智能化升级的重要切入口。它连接了 UWB 定位、机器人运动控制、智慧零售系统，为消费者带来前所未有的购物体验。随着技术逐步成熟，未来的超市可能再也没有“拥挤的推车通道”，而是随行而至的智慧助手。
