CN103946758A - 在启动时使用独特地标定位工业车辆的方法与装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及在启动时利用独特地标定位工业车辆的方法与装置。一种在启动期间利用独特地标定位工业车辆的方法与装置。在一种实施例中，提供了利用预先放置的对象作为地标来操作工业车辆的方法。该方法包括从传感器数据识别启动场景，其中启动场景包括独特标志启动或者预先放置对象启动。响应于识别出的启动场景，识别物理环境中的独特标志或者预先放置的对象，其中预先放置的对象或者独特标志与物理环境的子区域对应。工业车辆的姿态是响应于预先放置的对象或者独特标志的身份而确定的，并且工业车辆基于所确定的工业车辆姿态来操作。

Description

在启动时使用独特地标定位工业车辆的方法与装置

技术领域

本发明的实施例一般涉及工业车辆导航系统，并尤其，涉及使用独特地标定位工业车辆的方法与装置。

背景技术

实体有规律地操作众多设施，以便满足供给和/或需求目标。例如，从小企业到大企业、政府机构等都采用多种物流管理与库存管理范例把对象（例如，原材料、商品、机器等）移动到多种物理环境（例如，仓库、冷库、工厂、车间、商场等）中。跨国公司可以在一个国家建造仓库来存储用于制造成商品的原材料，而商品在另一个国家的仓库中放置用于分配到本地零售市场。仓库必须良好地组织，以维持和/或改善生产与销售。如果原材料没有以最优速率运输到工厂，则制造出更少的商品。因此，对于未制造出的商品，没有产生弥补原材料成本的收益。

不幸的是，诸如仓库的物理环境有几个阻碍各种任务及时完成的限制。例如，仓库以及其它共享的使用空间必须对员工队伍是安全的。有些雇员操作重型机器和工业车辆，诸如叉车，这有可能造成严重的或致命的伤害。不过，需要有人使用工业车辆来完成任务，这包括对象搬运任务，诸如把货盘移到仓库中的不同位置。大部分仓库都雇佣大量的叉车司机和叉车来移动对象。为了提高生产效率，这些仓库简单地添加更多的叉车与叉车司机。

有些仓库利用自动化这些任务的装备。作为例子，这些仓库可以采用自动化的工业车辆，诸如叉车，在路径上运送对象并且把这些对象卸载到指定的位置。当导航工业车辆时，车辆姿态计算准确是必要的。这种上下文中的车辆姿态指其位置与前进方向信息，通常姿态指一个对象在具有与已知原点的正交轴的坐标系的空间中的位置以及关于那些轴中每一个轴的旋转，或者是这种位置与旋转的子集。如果工业车辆不能在地图上确定当前位置，则该工业车辆不能在没有对物理环境的先前了解的情况下执行任务。此外，因为不准确的车辆姿态计算对于正确的车辆导航是有害的，所以工业车辆在启动时执行准确定位是必需的，其中很少有独特的自然特征。在启动时定位指车辆没有当前姿态的任何时刻，诸如在上电之后或者在没有当前有效姿态时操作期间。

因此，本领域中需要在没有对物理环境中位置的先前了解的情况下利用独特标志进行工业车辆启动定位的方法与装置。

发明内容

本公开内容的各种实施例一般包括在启动期间使用（利用）独特地标定位工业车辆的方法与装置。在一种实施例中，提供了利用预先放置的对象作为地标来操作工业车辆的方法。该方法包括从传感器数据识别启动场景，其中该启动场景包括独特标志启动或者预先放置对象启动。响应于识别出的启动场景，在物理环境中识别独特标志或者预先放置的对象，其中预先放置的对象或者独特标志与该物理环境的子区域对应。响应于预先放置的对象或者独特标志的身份，确定工业车辆姿态，并且基于所确定的工业车辆姿态操作工业车辆。

在另一种实施例中，计算机耦合到工业车辆并且包括基于环境的导航模块，用于从传感器数据识别启动场景并且基于所确定的工业车辆姿态启用车辆的操作。在进一步的实施例中，提供了包括一个或多个处理器可执行的指令的计算机可读存储介质，当所述指令被处理器执行时，基于所确定的工业车辆姿态启用车辆的操作。

附图说明

因此，可以具体理解上述本发明上述特征的方式、以上概述过的本发明的更特定描述可以参考实施例给出，其中有些在附图中说明。但是，应当指出，附图仅仅说明了本发明的典型实施例而且因此不应当认为是对其范围的限制，对于本发明，还允许其它同等有效的实施例。

图1是包括本公开内容各种实施例的物理环境的透视图；

图2说明了根据一种或多种实施例、用于导航物理环境以便执行各种任务的叉车的透视图；

图3是根据一种或多种实施例、用于在启动时利用独特地标定位工业车辆的系统的结构性框图；

图4是根据一种或多种实施例、用于为工业车辆提供准确定位的系统的功能性框图；

图5是根据一种或多种实施例、用于包括独特地标的物理环境的地图的示意性说明；以及

图6是在启动时关于总览图定位工业车辆的方法的流程图。

具体实施方式

图1说明了包括本发明一种或多种实施例的物理环境100的示意性透视图。

在有些实施例中，物理环境100包括耦合到移动计算机104的车辆102、中央计算机106以及传感器阵列108。传感器阵列108包括用于分析物理环境100中各种对象并且把数据（例如，图像数据、视频数据、范围地图数据、三维图形数据等）发送到移动计算机104和/或中央计算机106的多个设备，如以下进一步解释的。传感器阵列108包括各种类型的传感器，诸如编码器、超声波测距仪、激光测距仪、压力换能器等。

物理环境100还包括支持多个对象的地板110。该多个对象包括多个货盘112、多个单元114等，如以下进一步解释的。物理环境100还包括对车辆102的正确操作的各种障碍（未画出）。如果所述多个对象中的一些破坏任务完成的话，则这种对象可以构成沿各条路径（例如，预先编程的或者动态计算的路线）的障碍。

物理环境100还包括多个标志116。该多个标志116说明为附连到天花板的对象。在有些实施例中，该多个标志116是方便基于环境进行导航的信号灯，其中有一些是独特的或者提供独特的配置，如以下进一步解释的。该多个标志116以及物理环境100周围的其它对象构成环境特征。移动计算机104提取环境特征并且确定准确的、当前的车辆姿态，然后基于所确定的车辆姿态操作车辆102。

以上提到的车辆操作可以包括由驻留在工业车辆上的司机执行的一个或多个手动操作、借助远程计算机或驻留在工业车辆上的计算机执行的一个或多个自动化操作，或者其组合。预期这些操作可以选自车辆导航操作、车辆定位操作、车辆转向操作、车辆速度控制操作、负荷接合操作、抬升操作、车辆状态报警显示，或者其组合。

物理环境100可以包括用于容纳多个单元114准备将来运输的仓库或冷库。仓库可以包括装载或卸载来自商用车辆、铁路、机场或港口的多个单元的装卸码头。该多个单元114通常包括各种商品、产品和/或原材料等。例如，该多个单元114可以是放到ISO标准货盘上并且装载到货盘架子上要分发给零售商店的消费者商品。工业车辆102通过把消费者商品移动到指定位置来方便这种分发，在这种指定位置，商用车辆（例如，卡车）装载并随后把消费者商品输送到一个或多个目标目的地。

根据一种或多种实施例，车辆102可以是自动化引导车（AGV），诸如自动化的叉车，它配置为关于地板110搬运和/或移动多个单元114。车辆112利用一个或多个抬升元件，诸如叉子，抬起一个或多个单元114，然后沿一条路径运输这些单元114，把它们放到指定的位置。作为替代，这一个或多个单元114可以在货盘112上排列，车辆102抬起货盘112并且把它移到指定的位置。

多个货盘112中的每一个都是扁平的运输结构，它在被车辆102和/或另一种顶升设备（例如，货盘起重机和/或前端装载机）抬起的时候以稳固的方式支持商品。货盘112是对象负荷的结构性基础并且允许搬运和存储效率。多个货盘112中的各个货盘都可以在货架系统（未画出）中使用。在一种类型的货架系统中，重力滚轮或导轨允许一个或多个货盘112上的一个或多个单元114向前流动。这一个或多个货盘112向前移动，直到被减速设备、物理制动器或另一个货盘112减慢或停止。在另一种类型的货架中，货盘放在与货盘结构互锁的水平杆上。在这种类型的货架中，最下层上的货盘放到地板上并且突出超过货架的正面，使得难以使用货架立柱作为导航参考。

在有些实施例中，移动计算机104和中央计算机106是在物理环境100中控制车辆102并且执行各种任务的计算设备。移动计算机104适于与车辆102耦合，如所说明的。移动计算机104还可以接收并聚集由传感器阵列108发送的数据（例如，激光扫描仪数据、图像数据和/或任何其它相关的传感器数据）。移动计算机104中的各种软件模块控制车辆102的操作，如以下进一步解释的。

在许多情况下，环境100的有些区域被指定为块存储区域。在这些区域中，支持多个单元114的货盘112堆在一起。通常，这些区域包含许多排（row）产品，每排都有许多货盘深。这种堆在一起的货盘通常高到足以使得信号灯116或者固定基础设施的其它物体让处于一排货盘深处的工业车辆看不见。

在有些实施例中，移动计算机104配置为在启动时确定车辆姿态，在没有对先前车辆姿态的任何了解的情况下，这需要关于总览图的定位。总览图提供全球坐标系统中的先验地图数据。一旦移动计算机104确定工业车辆102的车辆姿态是未知的（例如，当自动化系统刚刚启动时），移动计算机104就执行搜索，以便利用从传感器数据提取出的各种测量值，诸如特征的几何形状（例如，角度、长度、半径），确定工业车辆102最有可能的位置。基于车辆姿态，移动计算机104随后确定在物理环境100内部完成一个任务的路径。

在有些实施例中，移动计算机104使用独特导航信号灯116，诸如反光条形码，来确定初始位置。在其它实施例中，移动计算机识别预先放置的包含产品的货盘并且设计到预先放置的产品的路径并且导航工业车辆102，使得产品上的条形码可以被读取。然后，移动计算机104从中央计算机106请求预先放置的产品的位置并且使用这个位置来确定车辆的初始位置。在进一步的实施例中，移动计算机104从各种环境测量值确定工业车辆位于货架通道（racking aisle）并且设计一条路径并且把工业车辆开到该过道中的一个位置，一般是通道的尽头，在那里可以测量到足够多的独特地标来确定初始位置。本领域技术人员将认识到，为了成功导航，工业车辆102需要初始位置；但是，当需要驾驶来确定正确的初始位置时，以下描述的本发明的实施例使用初始位置估计来方便导航。

如以下进一步解释的，移动计算机104定义物理环境100中用于方便定位的一个或多个子区域。应当认识到，移动计算机104不限于执行启动定位。这些子区域中每一个都与一个独特的地标对应，诸如多个标志116中的一个或者多个对象中的一个。一旦标志被识别出来，与该标志关联的子区域的位置就可以用作启动位置估计，一旦初始位置估计被确定，就测试所有传感器输入，以确保传感器数据与估计出的位置一致并且位置被优化（refine）成最终的启动位置。

例如，而不作为限制，独特的地标可以包括所放置的物品，诸如货盘（pallet）112中的一个或者放置在其上的多个物品114中的一个，这些物品可以独特地被识别（例如，利用独特的条形码、RFID、形状或者可以被工业车辆102的传感器识别的其它属性）。在这种情况下，当货盘112和/或产品负荷被扫描、拾起或以别的方式接合时，这种对象的已知位置可以在用于确定车辆姿态的过程中用作标志，其中这种对象的已知位置可以例如存储在仓库管理系统数据库中。

作为另一个例子，多个标志116可以包括位于以已知且独特的格局安排的对应子区域中确定位置的多个信号灯。作为替代，独特的地标可以包括反光条形码、可视符号、配置为生成独特光源签名的光源元件布置、配置为生成独特磁场签名的电、磁或电磁元件布置，或者独特的涂漆或未涂漆地板标志。

在一种实施例中，多个标志116包括RF或其它可测量的波信号，该信号携带独特的签名并且可以由车辆上对应的传感器电子产品独立地分析，以通过三角测量确定车辆姿态。

移动计算机104一识别出一个独特的地标，各种软件模块就确定工业车辆位于哪个具体的子区域中。如果这种车辆位置是在启动时计算的，则移动计算机104从数据库加载对应的子区域地图，如以下进一步具体解释的。作为替代，移动计算机104只需要从中央计算机106请求具体的子区域地图，以便导航工业车辆102。

图2说明了根据本发明一种或多种实施例、用于方便物理环境中各种任务自动化的叉车200的透视图。

叉车200（即，升降式卡车、高/低（high/low）、堆垛机卡车、拖车装载机、铲装机或叉式起重机）是具有各种装载能力并且用于抬升并运输各种物体的动力工业卡车。在有些实施例中，叉车200配置为沿着物理环境（例如，图1的物理环境100）内的路径移动单元（例如，图1的单元114）的一个或多个货盘（例如，图1的货盘112）。路径可以是预定义的或者在接收到任务时动态计算的。叉车200可以在多个货盘位置深的存储托架内行进，以放置或检索货盘。叉车200常常被引导到存储托架中并且把货盘放到悬臂或导轨上。由此，在确定与对象和/或目标目的地关联的朝向时，叉车200的尺寸，包括整体宽度和桅杆宽度（mast width），必须是准确的。

叉车200一般包括两个或更多个叉子（即，垫木或齿），用于在物理环境内抬起并运送单元。作为替代，代替两个或更多个叉子，叉车200可以包括一个或多个金属杆（未画出），以便抬起某些单元（例如，地毯卷、金属线圈，等等）。在一种实施例中，叉车200包括液压供电的、能伸缩的叉子，它允许两个或更多个货盘放在彼此的后面，在这些货盘之间没有通道。

根据一种或多种实施例，叉车200还可以包括各种机械、液压和/或电操作的致动器。在有些实施例中，叉车200包括允许两个或更多个叉子横向和/或旋转运动的一个或多个液压致动器（未标出）。在一种实施例中，叉车200包括用于把叉子移到一起和分开的液压致动器（未标出）。在另一种实施例中，叉车200包括用于夹紧要运输的单元（例如，桶、小桶、纸卷等）的机械或液压组件。

叉车200可以与移动计算机104耦合，其中移动计算机104包括用于根据一个或多个任务操作叉车200的软件模块。叉车200还与包括各种传感器设备的阵列（例如，图1的传感器阵列108）耦合，其中传感器设备向移动计算机104发送传感器数据（例如，图像数据、视频数据、范围地图数据和/或三维图形数据），用于提取与环境特征关联的信息。这些设备可以在任何外部和/或内部位置安装到叉车200，或者安装在物理环境100周围已知的位置。安装在叉车200上的传感器的示例性实施例通常包括照相机202、附连到每一侧的平面激光扫描仪204和/或附连到每个轮子208的编码器206。在其它实施例中，叉车200只包括平面激光扫描仪204和编码器206。在还有进一步的实施例中，叉车200只包括照相机202和编码器206。叉车200可以利用具有扩展到当前运动方向（例如，先前向后行进、叉子上/下运行、伸出/入，等等）的视场的任何传感器阵列。这些编码器确定与车辆运动相关的运动数据。外部安装的传感器可以包括放到从这种传感器获得的丰富数据集将增强自动化操作的位置的激光扫描仪或照相机。外部传感器可以包括有界集转发器和/或其它有源或无源装置，通过这些装置，自动化的车辆可以获得给定位函数播种的大致位置。在有些实施例中，多个传感器设备（例如，激光扫描仪、激光测距仪、编码器、压力换能器等）以及它们在叉车200上的位置是依赖于车辆的，而且这些传感器安装的位置影响测量数据的处理。例如，通过确保所有激光扫描仪都放在可测量的位置，传感器阵列108可以处理激光扫描数据并且把它转发到叉车200的中心点。此外，传感器阵列108可以把多次激光扫描组合成单个虚拟激光扫描，其可以由各种软件模块用于控制叉车200。

图3是根据一种或多种实施例、用于为工业车辆提供准确启动定位的系统300的结构性框图。在有些实施例中，系统300包括移动计算机104、中央计算机106和传感器阵列108，其中每个组件都通过网络302彼此耦合。

移动计算机104是包括中央处理单元（CPU）304、各种支持电路306和存储器308的一种类型的计算设备（例如，膝上型计算机、台式计算机、个人桌面助理（PDA）等）。CPU304可以包括一种或多种方便数据处理与存储的商用微处理器或微控制器。各种支持电路306方便CPU304的操作并且可以包括时钟电路、总线、电源、输入/输出电路等。存储器308包括只读存储器、随机存取存储器、盘驱动储存器、光储存器、可拆卸储存器等。存储器308包括各种数据，诸如地图数据310、姿态测量数据316、姿态预测数据318和初始姿态预测数据344。地图数据包括：总览图数据350、子区域地图352、对象特征信息312、地标信息314和所放置（预先放置的）对象的模型数据342。存储器308包括各种软件包，诸如基于环境的导航模块320。

中央计算机106是包括中央处理单元（CPU）322、各种支持电路324和存储器326的一种类型的计算设备（例如，膝上型计算机、台式计算机、个人桌面助理（PDA）等）。CPU322可以包括一种或多种方便数据处理与存储的商用微处理器或微控制器。各种支持电路324方便CPU322的操作并且可以包括时钟电路、总线、电源、输入/输出电路等。存储器326包括只读存储器、随机存取存储器、盘驱动储存器、光储存器、可拆卸储存器等。存储器326包括各种软件包，诸如地图管理器328和任务管理器（未示出），以及各种数据，诸如任务330。

网络302包括通过由各种类型众所周知的网络元件，诸如集线器、交换机、路由器等，方便其实现的电线、电缆、光纤和/或无线链路连接计算设备的通信系统。网络302可以采用各种众所周知的协议在网络资源当中传送信息。例如，利用诸如以太网、WiFi、WiMax、通用分组无线业务（GPRS）等各种通信基础设施，网络302可以是互联网或内联网的一部分。

传感器阵列108通信耦合到移动计算机104，移动计算机104附连到自动化的车辆，诸如叉车（例如，图2的叉车200）。传感器阵列108包括用于监视物理环境并捕捉各种数据的多个设备332，其中数据由移动计算机104存储。在有些实施例中，传感器阵列108可以包括一个或多个激光扫描仪和/或一个或多个照相机的任意组合。在有些实施例中，多个设备332可以安装到自动化的工业车辆。例如，激光扫描仪和照相机可以在高于或，作为替代，低于叉子的位置附连到起重机车厢。

在有些（一些）实施例中，地图数据310包括总览图数据350，该数据由基于环境的导航模块320在启动期间用于评估环境。总览图数据可以包括识别多种启动场景的数据，包括要在每个场景中观察的特征。例如，总览图数据可以提供一般化的通道特征模型、一般化的块堆积区域特征模型、环境墙壁与可能独特的固定基础设施的特征模型，以及诸如反光信号灯模型的独特导航标志模型。当启动时，基于环境的导航模块320使用总览图数据来识别启动场景，如以下进一步描述的。

在有些实施例中，地图数据310包括来自物理环境的地标，这种地标可以是动态的或者静态的，诸如工人和自动化工业车辆共享使用的区域。每个地标都包括作为相关联地标的传感器可观察视图的特征。地图数据310可以包括已知观察到的和/或预期特征的矢量。在有些实施例中，地图数据310贯穿整个物理环境指示对象（例如，预先放置的对象）的位置。物理环境可以分成多个子区域，对应的地图数据存储在多个子区域地图352中。子区域地图的生成在于2011年6月14提交的共同受让的美国专利申请序列号13/159,501中描述，该申请在此引入其全部作为参考。对象特征信息312定义与一个或多个基础设施、障碍物或预先放置的对象关联的特征（例如，曲线、线等）。如以下进一步描述的，基于环境的导航模块320可以把一个或多个预先放置的对象中的一些指定为对应于具体地图子区域的独特地标。预先放置的对象可以通过条形码、RFID、特殊形状或者可以由工业车辆的传感器感测的任何其它独特特征独特地识别。一旦对象被识别，预先放置的对象数据342就可以被访问，以通知移动计算机104关于该预先放置的对象的细节，即，对象的姿态。如果用于所识别出的对象的对象数据没有作为数据342本地存储，则移动计算机可以从中央计算机106请求信息。中央计算机106维护包含关于所有预先放置对象的信息的所放置的对象数据346。预先放置的对象数据342（即，预先放置的对象的姿态）由移动计算机104用于确定准确的初始车辆姿态。

在预先放置的对象用于计算初始车辆姿态之后，车辆能够自治地操作。在有些实施例中，地图数据310指示如在地标信息314中定义的至少一个地标的位置。地标信息314识别构成所述至少一个地标中每一个的多个特征以及其它数据，诸如地标类型、位置、测量数据等。所述至少一个地标中有一些在工业车辆的附近。例如，这些附近的地标和工业车辆可以共同位于物理环境的某个子区域中。通过比较与附近地标关联的特征信息和与独特地标关联的特征信息，基于环境的导航模块320确定准确的车辆姿态。

在有些实施例中，姿态测量数据316包括由多个设备332发送的数据的聚集。这种数据指示一个或多个观察到的特征。在一种实施例中，一个或多个照相机发送与车辆相关的物理环境的图像数据和/或视频数据。在另一种实施例中，一个或多个激光扫描仪（例如，三维激光扫描仪）分析物理环境中的对象并且捕捉与各种物理属性，诸如尺寸与形状，相关的数据。然后，捕捉到的数据可以与三维对象模型进行比较。激光扫描仪创建主体表面上几何样本的点云。然后，这些点可以用于推断主体的形状（即，重构）。激光扫描仪具有锥形视场。照相机记录与每个视场内对象表面关联的色彩信息，而激光扫描仪记录关于这些对象表面的距离信息。

由激光扫描仪产生的数据指示到每个对象表面上每个点的距离。基于这些距离，基于环境的导航模块320确定局部坐标系统中每个点相对于每个激光扫描仪的三维位置。基于环境的导航模块320把每个三维位置置换成与车辆相关。激光扫描仪从不同的角度执行多次扫描，以便确定每个对象表面上的点。通过沿公共参考系统，诸如全球坐标系统，对准距离，环境导航模块320规一化由多次扫描产生的数据。然后，这些软件模块合并对象特征，以创建部分视场内对象的模型。

在有些实施例中，姿态预测数据318包括车辆位置和/或朝向的估计，本公开内容可以将其称为车辆姿态预测。初始姿态预测数据344可以从预先放置的对象数据342获得。一旦移动计算机104使用了初始姿态预测数据344，基于环境的导航模块320就除传感器测量值之外还利用先前的车辆姿态产生更新后的估计，以便指示运动量（例如，惯性测量单元（IMU）或者里程表）。基于环境的导航模块320还可以使用过程过滤器来估计即将来临的车辆姿态预测与更新步骤的不确定性和/或噪声。利用里程表数据，例如，基于环境的导航模块320计算工业车辆从先前的车辆位置开始所行进的距离，连同由里程表设备的噪声模型给出的姿态的不确定性。在随后参考物理环境的地图并且比较其它传感器数据（例如，激光范围传感器、照相机）与地图之后，基于环境的导航模块320确定当前车辆位置的更准确的估计并且更新姿态不确定性。

根据有些实施例，基于环境的导航模块320包括利用独特地标定位工业车辆102的处理器可执行指令。在有些实施例中，基于环境的导航模块320指定与物理环境的具体部分或子区域对应的独特地标（例如，图1的多个物品114或者多个标志116中的一个）。基于环境的导航模块320可以利用预先放置的对象（例如，所放置的产品物品或者货盘）或者所放置的地标（例如，标志、诸如反光导航信号灯）估计初始车辆姿态。利用对象特征信息312，基于环境的导航模块320更新地图数据310，以包括预先放置的对象或者构成预先放置对象缺乏的空槽。

图4是根据一种或多种实施例、用于为工业车辆提供准确定位的系统400的功能性框图。系统400包括耦合到工业车辆，诸如叉车，的移动计算机104，以及传感器阵列108。移动计算机104内的各种软件模块总体上构成基于环境的导航模块（例如，图3的基于环境的导航模块320）。

移动计算机104包括用于执行导航功能的各种软件模块（即，组件），诸如定位模块402、映射模块404、校正模块408以及车辆控制器410。移动计算机104为工业车辆提供准确的定位并且利用当前的姿态测量更新地图数据406。定位模块402还包括各种组件，诸如过滤器414和特征提取模块416。地图模块404包括各种数据，诸如车辆姿态418和动态特征422。地图模块404还包括各种组件，诸如特征选择模块420。

在有些实施例中，定位模块402处理来自校正模块的校正后的传感器数据并且修改其中观察到的姿态测量值。在比较这些姿态测量值与姿态预测之后，过滤器414更新姿态预测，以解决不正确的估计和/或观察不确定性。过滤器414确定车辆姿态418并且把该姿态传送到映射模块404。由过滤器414建模的车辆姿态418包括指示车辆位置和/或朝向的数据（例如，坐标）。定位模块402把与车辆姿态418关联的数据传送到映射模块404，同时还把这种数据传送到车辆控制器410。基于车辆位置与朝向，车辆控制器410把工业车辆导航到目的地。

除了用于计算车辆姿态418的过滤器414，定位模块402还包括用于从校正后的传感器数据提取已知标准特征的特征提取模块416。特征选择模块420比较车辆姿态418与地图数据，以便选择车辆附近的子区域地图（图3的子区域地图352）。特征选择模块还从可用的动态特征422和静态特征424选择，以便通过从特征集422/424消除可能不可见的特征而为定位模块402提供减少数量的要检查的特征。特征选择模块420管理动态特征422向地图数据406的添加与修改。特征选择模块420可以更新地图数据406，以便指示某些特征最近占用或清除的区域，诸如已知的放置的（预先放置的）和拾起的对象。

应当认识到，系统400可以采用几个计算设备来执行基于环境的导航。计算设备104中的任何软件模块都可以部署在不同的或者多个物理硬件组件上，诸如其它的计算设备。例如，映射模块404可以经网络（例如，图4的网络302）在服务器计算机（例如，图1的中央计算机106）上执行，以便为了利用当前的车辆位置与朝向共享和更新地图数据406而与多个移动计算设备连接。

在有些实施例中，校正模块408处理来自异类数据源，诸如传感器阵列108，的传感器输入消息，其中异类数据源对车辆姿态具有不同的采样/发布率以及不同的（内部）系统延迟。校正模块408从这些消息中的传感器数据提取观察到的姿态测量值。校正模块408分别检查每个消息，以便保存每个观察的一致性。这种检查可以代替融合传感器数据来执行，以避免任何航位推测错误（dead reckoning error）。应当注意，利用不同的采样周期和不同的系统延迟，采集传感器数据的次序与传感器输入消息最终变得让计算设备104可用的次序不同。

图5是根据本发明一种或多种实施例、用于包括预先放置的对象和独特地标的物理环境的地图500的示意性说明。地图500分成子区域502、子区域504、子区域506和子区域508，其中每个子区域呈现出不同的启动问题，这些问题如以下进一步描述的来解决。地图500绘出了位于子区域502/504和508中的三辆工业车辆530/531/532（例如，图1的工业车辆102）。在启动时，工业车辆530/531/532没有关于其姿态或者车辆当前位于哪个子区域中的信息。耦合到工业车辆102的传感器（例如，激光扫描仪）处理范围518中的测量数据。环境（例如，图1的物理环境100）还包括诸如墙壁516、货架保护器510、货架腿512的固定地标以及放置的独特导航标志514。环境还包括多个预先放置的对象520和521，对于这些对象，基于环境的导航模块（例如，图3的基于环境的导航模块320）可以从地图管理器（例如，图3的地图管理器340）获得位置数据。

在一种实施例中，在启动期间，工业车辆532评估范围518内的特征；车辆532感测独特的导航地标514。地标514是导航信号灯（例如，图1的导航信号灯116）而且可以包括各种类型的几何标志。在有些实施例中，标志514是具有反光部分（例如，反光表面）的导航信号灯，这可以利用激光扫描仪（例如，图2的激光扫描仪204）来识别。代替反光部分，标志514可以包括利用图像处理提取的两维条形码。标志514可以构成与任何其它标志不同的独特特征组合。在有些实施例中，反射器是人造的导航信号灯，作为独特地标用于关于总览图执行启动定位。在激光扫描期间当激光束接触到具有高于某个阈值的反射率的对象时，激光扫描仪返回与反射器关联的强度信息。由此，如果标志512是反射器，则标志514可以很容易地从激光扫描识别。关于检测独特标志，基于环境的导航模块（例如，图3的基于环境的导航模块320）参考标志数据（例如，图3的标志数据348）找出导航地标的位置。然后，基于环境的导航模块将使用用于地标的姿态测量数据（例如，图3的姿态测量数据316）确定用于工业车辆的初始姿态预测数据（例如，图3的初始姿态预测数据344）。利用该初始姿态，基于环境的导航模块选择当前的子区域作为区域508并且获得这个区域的子区域地图（例如，图3的子区域地图352）。然后，环境导航模块将利用来自子区域的可观察特征，诸如墙壁516和货架保护器510，优化位置。优化后的位置将用作新的姿态并且工业车辆将处于可靠导航并完成任务的位置。

在另一种实施例中，当在扫描范围519中执行环境的启动扫描时，工业车辆530检测多个预先放置的对象520和521。预先放置的对象通过匹配扫描数据与所放置对象的数据（例如，图3的所放置对象的数据344）来识别。通过对照作为总览图（例如，图3的总览图350）一部分提供的块堆积对象排数据的模型评估所感测到的特征的相对位置，工业车辆530确定它处于一排产品当中。工业车辆可以处于多排块堆积产品中的任意一排当中并且没有足够的初始数据来确定精确的位置。通过访问总览图，工业车辆识别出块堆积产品行是在地图500的子区域502中。然后，工业车辆访问该子区域地图502。利用关于匹配从激光扫描仪接收到的特征信息的预先放置的产品的信息，工业车辆选择候选的一排块堆积产品。这种候选可能是不准确的但是提供了工业车辆可以从其导航到可以对位置进行优化的位置。工业车辆估计初始姿态（例如，图3的初始姿态预测数据344）。然后，工业车辆触发与块堆积区域关联的启动任务（例如，图3的任务330），以驱动车辆来扫描产品521。预先放置的对象521可以通过条形码、RFID、特殊形状或者可以由工业车辆的传感器感测的任何其它独特特征独特来识别。工业车辆利用条形码扫描器识别预先定位的产品521。作为替代，工业车辆可以扫描RFID，利用图像匹配产品，从图像读取产品上的标签，或者使用本领域技术人员理解的其它识别装置。工业车辆530从所放置对象的数据（例如，图3的所放置对象的数据346）访问产品521的位置。作为替代，工业车辆可以从诸如仓库管理系统的外部系统请求预先放置的对象521的位置。一旦工业车辆具有来自预先放置的对象521的位置，新的启动姿态估计就利用该对象位置来开发。

在另一种实施例中，通过匹配到在扫描范围521中可见的预先放置的产品520和货架腿512，通过匹配所扫描的特征与总览图数据（图3的总览图数据350）中提供的通道模型，工业车辆531识别出它处于货架通道中。工业车辆531不能从初始扫描确定独特的位置，但是可以开发出足以可靠地导航到一个特殊的预先放置对象520或者沿着货架排到其一端或另一端的初始姿态估计。工业车辆531触发开到选定位置的启动任务。如果选定的位置是扫描预先放置的对象的位置，则该对象的位置用于提供优化的启动位置，如上所述。作为替代，如果货架通道的末端是选定的位置，则工业车辆能够感测到独特导航标志可以位于其上的货架保护器510并且利用该独特导航标志优化启动位置，如上所述。

图6是根据一种或多种实施例、关于总览图在启动时定位工业车辆的方法600的流程图。在有些实施例中，基于环境的导航模块（例如，图3的基于环境的导航模块320）执行方法600的每一个步骤。在其它实施例中，有些步骤被忽略或跳过。基于环境的导航模块存储在操作耦合到工业车辆（例如，图1的工业车辆102）的移动计算机（例如，图1的移动计算机104）中。中央计算机（例如，图1的中央计算机106）包括用于与该工业车辆及一个或多个第二工业车辆通信的管理器（例如，图3的管理器328）。当执行任务（例如，图3的任务330）时，任务管理器传送用于执行任务的指令。例如，任务管理器可以指示基于环境的导航模块沿着特定的路径导航工业车辆。方法600在步骤602开始并且前进到步骤604。

在步骤604，方法600初始化导航所需的传感器。在步骤606，基于环境的导航模块（例如，图3的基于环境的导航模块320）从附连的传感器获得启动扫描数据。启动扫描可以重复，以便执行多次扫描来创建启动扫描数据。在步骤608，方法600评估在启动扫描中获得的信息，以便提取范围内对象的特征并且从这些特征识别地标类型，包括提取反光信号灯、预先放置的对象以及其它导航参考物。在步骤610，方法600检查总览图数据（例如，图3的总览图数据350），以便关联提取出的对象与多个目标启动定位候选。在步骤612，方法600评估启动场景。如果已经识别出反光条形码或者其它独特标志（地标），则方法600前进到步骤622；否则，方法600前进到步骤614。

在步骤614，基于从启动扫描确定的场景以及总览图，方法600创建初始位置估计，这是多个可能位置中的一个。在步骤616，方法600触发与识别出的场景关联的启动任务，这将把工业车辆导航到可以找到优化的导航位置估计的位置。启动任务把车辆开到指定的位置并且获得新的地标数据。在步骤618，方法600确定优化后的导航位置要从预先放置的对象还是独特标志获得。如果要使用预先放置的对象标识符，则方法600前进到步骤620。如果要使用独特标志，则方法600前进到步骤622。在步骤620，方法600获得关于预先放置的对象的信息，尤其是其在总览图上的位置。在步骤622，方法600获得关于独特标志布置的信息，包括在总览图上的位置。

在步骤624，通过计算相对于检索出的地标姿态的车辆位置，方法600确定新的初始位置。在步骤626，方法600识别出工业车辆位于其中的子区域地图。在步骤628，通过评估可以从子区域地图获得的其它特征并且把它们与从车辆传感器获得的信息匹配，方法600校正初始位置。在步骤630，方法600根据一个或多个指定的任务导航工业车辆。在步骤632，方法600结束。

以上结合其各自的功能描述了各种元件、设备和模块。如在此所描述的，这些元件、设备和模块被认为是用于执行其各自功能的手段。

虽然以上所述针对本发明的实施例，但是在不背离其基本范围的情况下，可以设想本发明的其他和进一步的实施例，而且其范围是由以下权利要求确定的。

Claims (20)

1.一种使用预先放置的对象作为地标来操作工业车辆的方法，该方法包括：

从传感器数据识别启动场景，其中该启动场景包括独特标志启动或者预先放置对象启动；

响应于识别出的启动场景，在物理环境中定位独特标志或者预先放置的对象，其中预先放置的对象或者独特标志与物理环境的子区域对应；

响应于预先放置的对象或独特标志的身份，确定工业车辆姿态；以及

基于所确定的工业车辆姿态，操作工业车辆。

2.如权利要求1所述的方法，其中识别独特标志或者预先放置的对象包括访问包含对象信息的数据库。

3.如权利要求2所述的方法，其中对象信息包括对象身份与对象姿态。

4.如权利要求1所述的方法，其中该方法还包括：

创建初始位置估计；

把工业车辆开到新的独特标志或预先放置的对象；

使用新的独特标志或预先放置的对象优化初始位置估计；以及

使用优化后的初始位置估计校正工业车辆姿态。

5.如权利要求1所述的方法，其中独特标志包括可以使用位于工业车辆上的传感器读取的独特标识符。

6.如权利要求5所述的方法，其中独特标识符是条形码、RFID标签、车辆在其中操作的环境的独特结构性特征或者独特定位的反射器中至少一种。

7.如权利要求1所述的方法，其中在物理环境中定位独特标志或预先放置的对象的步骤包括识别配置为生成独特光源签名的光源元件的布置。

8.如权利要求1所述的方法，其中在物理环境中定位独特标志或预先放置的对象的步骤包括识别配置为生成独特磁场签名的电、磁或电磁元件的布置。

9.如权利要求1所述的方法，其中在物理环境中定位独特标志或预先放置的对象的步骤包括识别独特的涂漆或未涂漆地板标志。

10.如权利要求1所述的方法，其中在物理环境中定位独特标志或预先放置的对象的步骤包括识别携带独特签名的RF或其它可测量波信号。

11.如权利要求10所述的方法，其中该方法还包括：

识别携带各自独特签名的多个RF或其它可测量波信号；以及

分析所述多个RF或其它可测量波信号，以使用工业车辆上的传感器电子产品通过三角测量确定车辆姿态。

12.如权利要求1所述的方法，其中在物理环境中定位独特标志或预先放置的对象的步骤包括：

通过扫描、拾起或者以别的方式接合货盘或产品负荷识别货盘或产品负荷；以及

根据从仓库管理系统数据库中检索出的识别出的货盘或产品负荷的已知位置，使用识别出的货盘或产品负荷确定车辆姿态。

13.如权利要求1所述的方法，其中在物理环境中定位独特标志或预先放置的对象的步骤包括识别物理环境中放置的独特条形码。

14.如权利要求1所述的方法，其中在物理环境中定位独特标志或预先放置的对象的步骤包括识别物理环境中放置的独特RFID标签。

15.如权利要求1所述的方法，其中在物理环境中定位独特标志或预先放置的对象的步骤包括识别物理环境的独特结构性特征。

16.如权利要求1所述的方法，其中在物理环境中定位独特标志或预先放置的对象的步骤包括识别物理环境中独特放置的反射器。

17.如权利要求1所述的方法，其中：

基于所确定的工业车辆姿态操作工业车辆的步骤包括由驻留在工业车辆上的司机执行的一个或多个手动操作；以及

所述手动操作选自车辆导航操作、车辆定位操作、车辆转向操作、车辆速度控制操作、负荷接合操作、抬升操作，或者其组合。

18.如权利要求1所述的方法，其中：

基于所确定的工业车辆姿态操作工业车辆的步骤包括借助远程计算机或驻留在工业车辆上的计算机执行的一个或多个自动化操作；以及

所述自动化操作选自车辆导航操作、车辆定位操作、车辆转向操作、车辆速度控制操作、负荷接合操作、抬升操作、车辆状态报警显示，或者其组合。

19.一种耦合到工业车辆的计算机，该计算机包括基于环境的导航模块，用于从传感器数据识别启动场景并且基于所确定的工业车辆姿态启用车辆的操作，其中计算机根据权利要求1所述的方法确定工业车辆姿态。

20.一种包括一个或多个处理器可执行的指令的计算机可读存储介质，当指令被至少一个处理器执行时，使得该至少一个处理器执行权利要求1所述的方法。