CN108168560A - 一种用于全向agv的复合导航控制方法 - Google Patents
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Abstract
一种用于全向AGV的复合导航控制方法，该方法分为三个阶段：试教阶段、准备阶段和行进阶段，优点：继承了激光导航的优点，可实现任意路径自主导航，定位精确，不产生累计误差，无需特殊布置场地。试教与建图一次性完成，有效地提升了工作效率。在地图完整后，会对之前的试教路径进行补偿，保证了运行精度。可自主分析试教过程中各传感器反馈数据，对试教路径进行调整，滤除试教过程中的不规范操作和无效操作，使规划路径更加合理，运行更为平稳。可动态分析AGV运行状态，并能对下一步将要发生的情况进行前瞻，提前做出响应。采用多传感器复合导航，在某传感器在因环境等因素导致的某传感器数据异常时，仍能平稳运行。
Description
技术领域
本发明涉及到AGV导航控制领域，具体地说是一种用于全向AGV的复合导航控制方法。
背景技术
随着科技水平的进步和人力成本的不断提高，AGV的应用领域正逐步扩大，导航方式也在不断的创新和完善。目前，较为常见的导航方式有色带导航、磁条导航、惯性导航、激光导航、视觉导航等，但每种方式都有一定的弊端和局限性。如色带和磁条导航需要布置场地且易磨损，惯性导航对传感器精度要求很高、成本较高，激光和视觉对应用场地的布置也有自身的要求。因此，多传感器复合导航方式十分必要，它可以克服单一传感器的一些限制，更全面地反映AGV的状态，使其在复杂的环境下依然能够保证稳定运行，降低了对工作环境的要求，极大地拓展了应用范围。
目前较为常见的复合导航方式是上述导航方式与二维码结合，通过二维码点的准确坐标消除累计误差，但二维码需要在地面铺设且容易污损，且AGV行驶路径也相对固定，在主导航传感器反馈不理想时，有找不到二维码脱轨的可能性。
复合导航方式还存在着许多弊端和不足，在控制方法上有很大的创新和提升空间。
发明内容
发明目的：
针对目前AGV行业的发展现状及在导航控制中存在的弊端和不足，本发明提出了一种用于全向AGV的复合导航控制方法，利用激光雷达、电机编码器、超声波等多种传感器的反馈数据，完成对麦克纳姆全向AGV的复合导航控制，实现AGV在复杂环境下的平稳运行。通过对激光SLAM地图的优化及运动规划轨迹的静态与动态修正，并利用激光雷达计算出的激光反馈位置和电机编码器计算出的里程计位置进行双反馈闭环，使AGV能够在因环境等因素导致的某传感器数据异常时，仍能安全、平稳地运行。本发明突破了激光导航、里程计导航等传统AGV导航控制方法中的弊端和限制，使AGV能够适应地面条件不理想、场地特征较少、空间狭窄等复杂环境，极大程度地提升了适用范围。
技术方案：
一种用于全向AGV的复合导航控制方法，其特征在于：该方法分为三个阶段：试教阶段、准备阶段和行进阶段，该方法中所述的复合导航控制是结合激光雷达、电机编码器、超声波等传感器的反馈结果，综合分析AGV的运行状态，并能对将要发生的情况进行预估，使AGV能够在因环境等因素导致的某传感器数据异常时，仍能平稳运行。
该方法包括以下步骤：
试教阶段：应用激光SLAM算法在试教过程中实时建图、实时定位，生成试教路径，并记录编码器、超声波等传感器的反馈数据；
准备阶段：优化激光SLAM地图，进行试教路径修正；再根据试教阶段采集的各传感器数据，结合优化的试教路径，完成规划路径静态修正；
行进阶段：根据行进阶段采集的各传感器数据，进行实时状态分析与路径前瞻，结合静态生成的规划路径，完成规划路径动态修正；再以激光位置反馈为主，里程计位置反馈为辅，完成双反馈闭环，实现对AGV的复合导航控制。
试教阶段：
在试教过程中，应用激光SLAM算法对激光雷达的反馈数据进行处理，实时建立地图，计算出每一时刻的激光反馈位置，生成若干个试教特征点，并记录特征点的激光反馈位置、编码器反馈计算出的里程计位置、多组超声波的反馈值、多角度激光反馈距离值等信息；在完成试教操作的同时，完整地图生成，试教阶段结束；
但在试教过程中，由于地图尚未完整，在前方障碍物距离超过激光雷达传感器量程范围时，会出现激光反馈位置不准的情况，影响试教路径的精确性；后续对原始试教路径进行修正；
准备阶段：
在得到完整地图后，通过激光SLAM算法，会对试教路径进行调整，消除累计误差和干扰，需要通过分段线性化补偿的方法对原有的试教特征点坐标值进行修正；
行进阶段：
以静态修正的试教特征点为目标位置进行周期插补，在行进过程中实时进行规划路径动态修正；
通过多组超声波的探测值可以判断当前的规划路线是否存在风险，当AGV的运行环境十分狭窄且极不规律时，这时需要借助两侧的超声波对当前状态做出判断，做出必要的调整动作；当某超声波反馈值进入预设的作用域后，插补位置需再次修正，对侧向进行二次插补，使AGV向相反方向调整；侧向二次插补是在侧向单独进行轨迹规划，将得到的结果与原有的规划结果合成，在达到效果保证安全的同时，保证了调整的柔性化；
应用上述方法得到的插补位置为最终的运动控制命令位置；
在得到命令位置后，采用双反馈闭环的方法实现闭环，得到最终的输出速度。
准备阶段中试教特征点补偿坐标值的求解方法；
根据编码器计算出的里程计变化特点，还原试教环境特征，并将整个试教路径分成N个区间；而后确定待补偿的试教特征点处于哪个区间内，通过该区间的起点和终点在坐标优化前后的坐标变化，确定该区间内的线性映射关系，进而得到该点补偿后的坐标值；
通过以上方法，完成对试教路径的初步修正，而该路径也是运动规划的原始轨迹；
本发明在准备阶段对原始规划轨迹进行了静态修正，使行进路线更加理想，增强了AGV运行的平稳性和安全性；
静态生成的规划轨迹已经比较理想，可作为运动控制的目标位置进行插补，准备阶段结束；在行进阶段还需要进行动态修正。
行进阶段中双反馈闭环控制方法的总体流程：
本发明依据蒙特卡罗定位算法，引入信任度的概念，对激光位置反馈的正确性和精度进行评判；
这里所述的信任度是对激光反馈位置的信任程度，在信任度不理想时，需要通过编码器计算出的里程计位置作为辅助，待信任度恢复后，再用激光反馈位置进行校准；
在环境空旷超出传感器量程范围或环境相似特征点较少时，会影响蒙特卡罗算法的定位精度，降低激光位置反馈的信任度；在信任度不等于100％时，按比例引入编码器里程在该周期的增量，与激光位置反馈增量合成运动控制的反馈位置；当信任度为100％时，用激光反馈位置校准反馈位置，消除累计误差；如信任度长时间不理想时，在恢复正常后，反馈位置存在变化较大的几率，对闭环控制的稳定性产生影响；在控制过程中需对命令位置再次做出调整，避免产生震荡；本发明采用命令位置自适应的方法调节反馈位置畸变的问题，使AGV能够平稳运行；
这里所述的命令位置自适应是在反馈位置的变化值超过一定范围时，通过同比例调节运动控制的命令位置，使闭环控制计算出的输出速度依然能够保持稳定；
通过对上述运动控制的命令位置和反馈位置的闭环控制，计算出AGV整车的输出速度，再通过麦克纳姆运动学模型，将整车输出速度换算成各个伺服单元的控制速度，完成整个控制过程。
准备阶段中对原始试教路径进行修正，试教路径修正是在试教过程中，由于实时建图时的激光位置反馈不够精确，造成试教特征点坐标不准确；在试教结束获得完整地图后，会对试教路径上的特征点坐标进行分段线性化补偿，实现试教路径修正。
分段线性化补偿是将试教路径划分成多个区间，将试教特征点映射到相应区间内，并求出该区间新旧坐标的映射关系，进而得到试教特征点补偿后的新坐标值。
准备阶段中规划路径静态修正是根据试教特征点对应的各传感器数据，更全面地还原试教过程及AGV工作环境，滤掉试教过程中的不规范操作，对试教路径进行微调，静态生成规划轨迹。
行进阶段中所述的规划路径动态修正是通过各传感器的反馈数据，实时分析和判断AGV当前状态，并对下一步可能出现的情况进行预估，提前做出判断和响应，动态修正原规划轨迹；
通过激光雷达侧前方角度反馈的距离值，对前方环境进行预判，通过对原插补结果的修正，提前做出有效响应，避免不利局面的发生，提升了对复杂环境的适应性。
双反馈闭环是以激光位置反馈为主，在出现因环境等因素造成激光位置反馈不理想时，采用里程计位置反馈作为辅助，时刻保证相对准确的AGV反馈位置，完成闭环控制。
本发明具有以下优点：
1.继承了激光导航的优点，可实现任意路径自主导航，定位精确，不产生累计误差，无需特殊布置场地。
2.试教与建图一次性完成，有效地提升了工作效率。在地图完整后，会对之前的试教路径进行补偿，保证了运行精度。
3.可自主分析试教过程中各传感器反馈数据，对试教路径进行调整，滤除试教过程中的不规范操作和无效操作，使规划路径更加合理，运行更为平稳。
4.可动态分析AGV运行状态，并能对下一步将要发生的情况进行前瞻，提前做出响应。
5.采用多传感器复合导航，在某传感器在因环境等因素导致的某传感器数据异常时，仍能平稳运行。
附图说明
图1为本发明方法总体流程图；
图2为分段线性化方法示意图；
图3为双反馈闭环控制方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明。
图1从总体上概括了本发明的控制过程。
本发明中的复合导航控制方法可分为三个阶段：试教阶段、准备阶段、行进阶段。
这里所述的复合导航控制是结合激光雷达、电机编码器、超声波等传感器的反馈结果，综合分析AGV的运行状态，并能对将要发生的情况进行预估，使AGV能够在因环境等因素导致的某传感器数据异常时，仍能平稳运行。
该方法包括以下步骤：
试教阶段：应用激光SLAM算法在试教过程中实时建图、实时定位，生成试教路径，并记录编码器、超声波等传感器的反馈数据。
准备阶段：优化激光SLAM地图，进行试教路径修正。再根据试教阶段采集的各传感器数据，结合优化的试教路径，完成规划路径静态修正。
行进阶段：根据行进阶段采集的各传感器数据，进行实时状态分析与路径前瞻，结合静态生成的规划路径，完成规划路径动态修正。再以激光位置反馈为主，里程计位置反馈为辅，完成双反馈闭环，实现对AGV的复合导航控制。
所述的试教路径修正是在试教过程中，由于实时建图时的激光位置反馈不够精确，造成试教特征点坐标不准确。在试教结束获得完整地图后，会对试教路径上的特征点坐标进行分段线性化补偿，实现试教路径修正。
所述的分段线性化补偿是将试教路径划分成多个区间，将试教特征点映射到相应区间内，并求出该区间新旧坐标的映射关系，进而得到试教特征点补偿后的新坐标值。
下面分别对三个阶段做具体说明，详细阐述控制过程。
①试教阶段
在试教过程中，应用激光SLAM算法对激光雷达的反馈数据进行处理，实时建立地图，计算出每一时刻的激光反馈位置，生成若干个试教特征点，并记录特征点的激光反馈位置、编码器反馈计算出的里程计位置、多组超声波的反馈值、多角度激光反馈距离值等信息。在完成试教操作的同时，完整地图生成，试教阶段结束。
但在试教过程中，由于地图尚未完整，在前方障碍物距离超过激光雷达传感器量程范围时，会出现激光反馈位置不准的情况，影响试教路径的精确性。本发明在准备阶段对原始试教路径进行修正。
②准备阶段
在得到完整地图后，通过激光SLAM算法，会对试教路径进行调整，消除累计误差和干扰，需要通过分段线性化补偿的方法对原有的试教特征点坐标值进行修正。
这里所述的分段线性化补偿是将试教路径划分成多个区间，将试教特征点映射到相应区间内，并通过试教过程中和试教结束后该区间的两组坐标值求出映射关系，进而得到试教特征点补偿后的新坐标值。
图2描述了某一区间中试教特征点补偿坐标值的求解方法。
根据编码器计算出的里程计变化特点，还原试教环境特征，并将整个试教路径分成N个区间。而后确定待补偿的试教特征点处于哪个区间内，通过该区间的起点和终点在坐标优化前后的坐标变化，确定该区间内的线性映射关系，进而得到该点补偿后的坐标值。
通过以上方法，完成对试教路径的初步修正，而该路径也是运动规划的原始轨迹。
由于操作者的规范性和熟练程度不同，会对实际运行效果造成较大影响，在特别狭窄的环境，不理想的试教路径甚至会发生危险。
本发明在准备阶段对原始规划轨迹进行了静态修正，使行进路线更加理想，增强了AGV运行的平稳性和安全性。
这里所述的规划路径静态修正是根据试教特征点对应的各传感器数据，更全面地还原试教过程及AGV工作环境，滤掉试教过程中的不规范操作，对试教路径进行微调，静态生成规划轨迹。
静态生成的规划轨迹已经比较理想，可作为运动控制的目标位置进行插补，准备阶段结束。但由于在运行过程中会存在误差，且场地可能会发生一定程度的变化，影响激光定位精度，在行进阶段还需要进行动态修正。
③行进阶段
图3描述了行进阶段运动控制的总体流程。
以静态修正的试教特征点为目标位置进行周期插补，在行进过程中实时进行规划路径动态修正。
这里所述的规划路径动态修正是通过各传感器的反馈数据，实时分析和判断AGV当前状态，并对下一步可能出现的情况进行预估，提前做出判断和响应，动态修正原规划轨迹。
通过激光雷达侧前方角度反馈的距离值，对前方环境进行预判，通过对原插补结果的修正，提前做出有效响应，避免不利局面的发生，提升了对复杂环境的适应性。
通过多组超声波的探测值可以判断当前的规划路线是否存在风险，这也是安全保护的最后一道屏障。当AGV的运行环境十分狭窄且极不规律时，单纯依靠前瞻修正的规划路径依然存在风险，这时需要借助两侧的超声波对当前状态做出判断，做出必要的调整动作。当某超声波反馈值进入预设的作用域后，插补位置需再次修正，对侧向进行二次插补，使AGV向相反方向调整。侧向二次插补是在侧向单独进行轨迹规划，将得到的结果与原有的规划结果合成，在达到效果保证安全的同时，保证了调整的柔性化。
应用上述方法得到的插补位置为最终的运动控制命令位置。
在得到命令位置后，本发明采用双反馈闭环的方法实现闭环，得到最终的输出速度。
这里所述的双反馈闭环是以激光位置反馈为主，在出现因环境等因素造成激光位置反馈不理想时，采用里程计位置反馈作为辅助，时刻保证相对准确的AGV反馈位置，完成闭环控制。
图3描述了双反馈闭环控制方法的总体流程。
本发明依据蒙特卡罗定位算法，引入信任度的概念，对激光位置反馈的正确性和精度进行评判。
这里所述的信任度是对激光反馈位置的信任程度，在信任度不理想时，需要通过编码器计算出的里程计位置作为辅助，待信任度恢复后，再用激光反馈位置进行校准。
在环境空旷超出传感器量程范围或环境相似特征点较少时，会影响蒙特卡罗算法的定位精度，降低激光位置反馈的信任度。在信任度不等于100％时，按比例引入编码器里程在该周期的增量，与激光位置反馈增量合成运动控制的反馈位置。当信任度为100％时，用激光反馈位置校准反馈位置，消除累计误差。如信任度长时间不理想时，在恢复正常后，反馈位置可能会变化较大，对闭环控制的稳定性产生影响。在控制过程中需对命令位置再次做出调整，避免产生震荡。本发明采用命令位置自适应的方法调节反馈位置畸变的问题，使AGV能够平稳运行。
这里所述的命令位置自适应是在反馈位置的变化值超过一定范围时，通过同比例调节运动控制的命令位置，使闭环控制计算出的输出速度依然能够保持稳定。
通过对上述运动控制的命令位置和反馈位置的闭环控制，计算出AGV整车的输出速度，再通过麦克纳姆运动学模型，将整车输出速度换算成各个伺服单元的控制速度，完成整个控制过程。
本发明提出了一种用于全向AGV的复合导航控制方法，利用激光雷达、电机编码器、超声波等多种传感器的反馈数据，完成对麦克纳姆全向AGV的复合导航控制，实现AGV在复杂环境下的平稳运行。通过对激光SLAM地图的优化及运动规划轨迹的静态与动态修正，并利用激光雷达计算出的激光反馈位置和电机编码器计算出的里程计位置进行双反馈闭环，使AGV能够在因环境等因素导致的某传感器数据异常时，仍能安全、平稳地运行。本发明突破了激光导航、里程计导航等传统AGV导航控制方法中的弊端和限制，使AGV能够适应地面条件不理想、场地特征较少、空间狭窄等复杂环境，极大程度地提升了适用范围。
Claims (10)
1.一种用于全向AGV的复合导航控制方法，其特征在于：该方法分为三个阶段：试教阶段、准备阶段和行进阶段，该方法中所述的复合导航控制是结合激光雷达、电机编码器、超声波等传感器的反馈结果，综合分析AGV的运行状态，并能对将要发生的情况进行预估，使AGV能够在因环境等因素导致的某传感器数据异常时，仍能平稳运行。
2.根据权利要求1所述的一种用于全向AGV的复合导航控制方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
试教阶段：应用激光SLAM算法在试教过程中实时建图、实时定位，生成试教路径，并记录编码器、超声波等传感器的反馈数据；
准备阶段：优化激光SLAM地图，进行试教路径修正；再根据试教阶段采集的各传感器数据，结合优化的试教路径，完成规划路径静态修正；
行进阶段：根据行进阶段采集的各传感器数据，进行实时状态分析与路径前瞻，结合静态生成的规划路径，完成规划路径动态修正；再以激光位置反馈为主，里程计位置反馈为辅，完成双反馈闭环，实现对AGV的复合导航控制。
3.根据权利要求2所述的一种用于全向AGV的复合导航控制方法，其特征在于：
试教阶段：
在试教过程中，应用激光SLAM算法对激光雷达的反馈数据进行处理，实时建立地图，计算出每一时刻的激光反馈位置，生成若干个试教特征点，并记录特征点的激光反馈位置、编码器反馈计算出的里程计位置、多组超声波的反馈值、多角度激光反馈距离值等信息；在完成试教操作的同时，完整地图生成，试教阶段结束；
但在试教过程中，由于地图尚未完整，在前方障碍物距离超过激光雷达传感器量程范围时，会出现激光反馈位置不准的情况，影响试教路径的精确性；后续对原始试教路径进行修正；
准备阶段：
在得到完整地图后，通过激光SLAM算法，会对试教路径进行调整，消除累计误差和干扰，需要通过分段线性化补偿的方法对原有的试教特征点坐标值进行修正；
行进阶段：
以静态修正的试教特征点为目标位置进行周期插补，在行进过程中实时进行规划路径动态修正；
通过多组超声波的探测值可以判断当前的规划路线是否存在风险，当AGV的运行环境十分狭窄且极不规律时，这时需要借助两侧的超声波对当前状态做出判断，做出必要的调整动作；当某超声波反馈值进入预设的作用域后，插补位置需再次修正，对侧向进行二次插补，使AGV向相反方向调整；侧向二次插补是在侧向单独进行轨迹规划，将得到的结果与原有的规划结果合成，在达到效果保证安全的同时，保证了调整的柔性化；
应用上述方法得到的插补位置为最终的运动控制命令位置；
在得到命令位置后，采用双反馈闭环的方法实现闭环，得到最终的输出速度。
4.根据权利要求3所述的一种用于全向AGV的复合导航控制方法，其特征在于：准备阶段中试教特征点补偿坐标值的求解方法；
根据编码器计算出的里程计变化特点，还原试教环境特征，并将整个试教路径分成N个区间；而后确定待补偿的试教特征点处于哪个区间内，通过该区间的起点和终点在坐标优化前后的坐标变化，确定该区间内的线性映射关系，进而得到该点补偿后的坐标值；
通过以上方法，完成对试教路径的初步修正，而该路径也是运动规划的原始轨迹；
本发明在准备阶段对原始规划轨迹进行了静态修正，使行进路线更加理想，增强了AGV运行的平稳性和安全性；
静态生成的规划轨迹已经比较理想，可作为运动控制的目标位置进行插补，准备阶段结束；在行进阶段还需要进行动态修正。
5.根据权利要求4所述的一种用于全向AGV的复合导航控制方法，其特征在于：行进阶段中双反馈闭环控制方法的总体流程：
本发明依据蒙特卡罗定位算法，引入信任度的概念，对激光位置反馈的正确性和精度进行评判；
这里所述的信任度是对激光反馈位置的信任程度，在信任度不理想时，需要通过编码器计算出的里程计位置作为辅助，待信任度恢复后，再用激光反馈位置进行校准；
在环境空旷超出传感器量程范围或环境相似特征点较少时，会影响蒙特卡罗算法的定位精度，降低激光位置反馈的信任度；在信任度不等于100％时，按比例引入编码器里程在该周期的增量，与激光位置反馈增量合成运动控制的反馈位置；当信任度为100％时，用激光反馈位置校准反馈位置，消除累计误差；如信任度长时间不理想时，在恢复正常后，反馈位置存在变化较大的几率，对闭环控制的稳定性产生影响；在控制过程中需对命令位置再次做出调整，避免产生震荡；本发明采用命令位置自适应的方法调节反馈位置畸变的问题，使AGV能够平稳运行；
这里所述的命令位置自适应是在反馈位置的变化值超过一定范围时，通过同比例调节运动控制的命令位置，使闭环控制计算出的输出速度依然能够保持稳定；
通过对上述运动控制的命令位置和反馈位置的闭环控制，计算出AGV整车的输出速度，再通过麦克纳姆运动学模型，将整车输出速度换算成各个伺服单元的控制速度，完成整个控制过程。
6.根据权利要求4所述的一种用于全向AGV的复合导航控制方法，其特征在于：准备阶段中对原始试教路径进行修正，试教路径修正是在试教过程中，由于实时建图时的激光位置反馈不够精确，造成试教特征点坐标不准确；在试教结束获得完整地图后，会对试教路径上的特征点坐标进行分段线性化补偿，实现试教路径修正。
7.根据权利要求6所述的一种用于全向AGV的复合导航控制方法，其特征在于：分段线性化补偿是将试教路径划分成多个区间，将试教特征点映射到相应区间内，并求出该区间新旧坐标的映射关系，进而得到试教特征点补偿后的新坐标值。
8.根据权利要求4所述的一种用于全向AGV的复合导航控制方法，其特征在于：准备阶段中规划路径静态修正是根据试教特征点对应的各传感器数据，更全面地还原试教过程及AGV工作环境，滤掉试教过程中的不规范操作，对试教路径进行微调，静态生成规划轨迹。
9.根据权利要求4所述的一种用于全向AGV的复合导航控制方法，其特征在于：行进阶段中所述的规划路径动态修正是通过各传感器的反馈数据，实时分析和判断AGV当前状态，并对下一步可能出现的情况进行预估，提前做出判断和响应，动态修正原规划轨迹；
通过激光雷达侧前方角度反馈的距离值，对前方环境进行预判，通过对原插补结果的修正，提前做出有效响应，避免不利局面的发生，提升了对复杂环境的适应性。
10.根据权利要求3所述的一种用于全向AGV的复合导航控制方法，其特征在于，双反馈闭环是以激光位置反馈为主，在出现因环境等因素造成激光位置反馈不理想时，采用里程计位置反馈作为辅助，时刻保证相对准确的AGV反馈位置，完成闭环控制。
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