本发明属于定量装车技术领域。提出了一种基于雷达扫描与深度学习的定量装车辅助方法及系统，通过沿车体移动方向前后布置的前向与后向扫描雷达同步获取车厢原始点云数据，经去噪、粗配准与ICP细配准生成高精度配准点云；将点云投影至Y-O-Z平面并增强后，输入深度学习模型识别后挡板、前挡板及下料口的像素坐标；结合点云分割提取的车厢实际尺寸，采用双特征交叉标定法计算像素-实际距离映射系数；融合点云坐标位移与图像像素位移加权计算车体移动距离；进而基于车厢几何形态、装车进度动态衰减及装载偏差，构建定量装车动态修正系数，并据此实时调节出料速度与车体移动速度。本发明实现了多车型自适应、高精度、全自动定量装车，显著提升了效率与安全性。
