CN109029463A - 面向车辆安全行驶的室内多平衡车自主导航与调度系统 - Google Patents
面向车辆安全行驶的室内多平衡车自主导航与调度系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109029463A CN109029463A CN201810949823.7A CN201810949823A CN109029463A CN 109029463 A CN109029463 A CN 109029463A CN 201810949823 A CN201810949823 A CN 201810949823A CN 109029463 A CN109029463 A CN 109029463A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- balance car
- indoor
- map
- independent navigation
- sparse
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims abstract description 15
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 claims abstract description 8
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 22
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 11
- 230000008447 perception Effects 0.000 claims description 11
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 claims description 6
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 claims description 5
- 239000013589 supplement Substances 0.000 claims description 4
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 claims description 3
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 claims 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 4
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000002996 emotional effect Effects 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000003703 image analysis method Methods 0.000 description 2
- 230000036651 mood Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000007789 sealing Methods 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 2
- 238000005303 weighing Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000004321 preservation Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000013526 transfer learning Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/20—Instruments for performing navigational calculations
- G01C21/206—Instruments for performing navigational calculations specially adapted for indoor navigation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
本发明公开了室内多平衡车自主导航与联动调度系统，包括地图采样车、多台室内自主导航平衡车、固定点位充电系统、后台云端服务器；其特征在于：地图采样车采集室内环境的三维稀疏点云地图，将三维稀疏点云地图存储在后台云端服务器中；后台云端服务器为系统提供数据计算和存储，并根据三维稀疏点云地图和室内自主导航平衡车的当前位置以及目的地数据，为室内自主导航平衡车提供室内轨迹规划；各室内自主导航平衡车通过局域网通信网络与后台云端服务器通信；地图采样车与室内自主导航平衡车均具有驾驶人状态感知模块、车载环境感知系统、局部导航规划系统、控制决策系统与远程通信系统；可广泛应用在机场、办公大楼、车站、商场等场馆内。
Description
技术领域
本发明涉及车辆自主导航系统，具体涉及面向车辆安全行驶的室内多平衡车自主导航与调度系统。
背景技术
随着经济社会的发展，城市的建设，面向室内封闭环境下的便捷、智慧代步驾驶，已经成为人们的广泛社会需求。
现代社会不断发展，城市建设日新月异，人们的活动范围不断扩大，随之带来的问题是人们在不熟悉的机场、办公大楼、车站、商场、场馆内，非常容易迷失方向，不能在计划的时间内找到目的地，而耽搁后续行程安排。同时，室内环境下GPS信号失效，无法使用GPS设备来提供精确定位服务，使得该问题变得更加困难。作为新型室内自主驾驶式车辆工具，本发明公开的自主式室内平衡车可以满足人们在室内场景下对便利出行的需求。
目前，常用的室内代步工具，主要以手动驾驶模式为主，其技术要点在于，通过手柄、方向盘、踏板等钮来完成代步行驶。该方案解决了代步出行问题，但尚未解决便捷、智能、自主室内代步问题。因此，本发明拟建立基于3维稀疏点云构建的室内多平衡车自主导航与联动调度方法，这对于未来室内的智能便利代步，具有重要的意义。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于提供面向车辆安全行驶的室内多平衡车自主导航与调度系统。
本发明为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是：
面向车辆安全行驶的室内多平衡车自主导航与调度系统，包括地图采样车、多台室内自主导航平衡车、固定点位充电系统、后台云端服务器；其特征在于：
地图采样车与室内自主导航平衡车均具有驾驶人状态感知模块、车载环境感知系统、局部导航规划系统、控制决策系统与远程通信系统。
地图采样车采集室内环境的三维稀疏点云地图，并将三维稀疏点云地图存储在后台云端服务器中，供室内自主导航平衡车调用；在使用过程中，室内自主导航平衡车为地图提供持续更新。
后台云端服务器用于为系统提供数据计算和存储，并根据三维稀疏点云地图和室内自主导航平衡车的当前位置数据以及目的地数据，为室内自主导航平衡车提供室内轨迹规划。
各室内自主导航平衡车通过局域网通信网络与后台云端服务器通信，后台云端服务器维护与室内环境对应的三维稀疏点云图，各室内自主导航平衡车在工作过程中，通过车与云的通讯机制，自动上传、下载和更新室内三维稀疏点云地图。
所述驾驶人状态感知模块具有分析驾驶人当前身份、状态、情绪的能力；安装有正对驾驶人面部的单目视觉系统，单目视觉系统获取驾驶人面部数据，采用主动形状模型(Active Shape Model)进行人脸建模，通过当前驾驶人脸的主动形状模型与后台云端服务器中存储的数据的进行匹配，获取当前驾驶人的身份信息、状态和情绪状态；所述车载环境感知系统包括双目视觉感知与语义地图创建模块以及平衡车视觉定位模块。
双目视觉感知与语义地图创建模块采用双目机器视觉作为环境感知手段，通过双目机器视觉获得当前环境的图像数据，并以获得的图像数据为输入，基于卷积神经网络构建环境感知模型，获得周围环境中的行人、可通行道路和障碍物的信息，构建三维语义环境模型。
平衡车视觉定位模块通过双目机器视觉以30Hz的频率采集平衡车当前环境，并通过图像分析方法获得双目视觉系统中的特征点对，再基于双目三角测量方法将特征点对投影到三维空间中，形成实时局部稀疏点云地图；并将实时局部稀疏点云地图通过所述远程通信系统上传到后台云端服务器供服务器更新，同时将实时局部稀疏点云地图与后台云端服务器存储的当前环境对应的三维稀疏点云地图进行匹配，实现车辆的实时定位。
所述局部导航规划系统以双目视觉感知与语义地图创建模块所构建的三维语义环境模型为基础，构建环境中行人、障碍物、以及本身室内自主导航平衡车的人工势场，再基于人工势场的互斥原理，在后台云端服务器提供的室内轨迹规划基础上，进行前方局部范围的轨迹规划。
所述控制决策系统根据车载环境感知系统所构建的三维语义环境模型和所述局部导航规划系统所构建的轨迹规划路径，控制室内自主导航平衡车进行自动驾驶，该自动驾驶包括“向前行驶”、“向后倒退”、“左转弯”、“右转弯”、“制动”或“停止”。
所述远程通信系统采用射频频段，链接到无线局域网，在局域网内实现信息通信。
所述固定点位充电系统固定布置在室内充电区域，采用无线射频充电方法，当室内自主导航平衡车检测到电量SOC值低于设定值时，驶入无线充电区域时，进行非接触式无线充电；当电量充满后，室内自主导航平衡车自动驶出充电区域。
根据本发明所述的面向车辆安全行驶的室内多平衡车自主导航与调度系统的优选方案，所述固定点位充电系统内设置充电线圈，当自主导航平衡车驶入该区域，充电线圈通过电磁共振的方式为自主导航平衡车进行电量补充。
根据本发明所述的面向车辆安全行驶的室内多平衡车自主导航与调度系统的优选方案，后台云端服务器用于维护与更新室内三维稀疏点云地图，并在存储三维稀疏点云地图时，采用基于区块Section分区的块状存储方法，将室内区域分为若干个区块，每个区块对应各自独一无二的ID，为每个区块的边沿标记不同的标识，每个区块的大小控制在一个固定值，所有的区块之和覆盖整个室内区域空间。
根据本发明所述的面向车辆安全行驶的室内多平衡车自主导航与调度系统的优选方案，后台云端服务器内设置有联动调度系统，所述联动调度系统用于根据室内各区域的人流情况，绘制室内不同区块在不同时段对应的人流分布热点分布图，根据人流分布热点分布图将区块划分为不同等级，以确定不同时段内不同区块对应的室内自主导航平衡车的目标分布数量；同时，后台云端服务器每间隔设定时间，统计不同区块中当前处于待使用状态的室内自主导航平衡车数量，并根据目标分布数量，对当前区块中的室内自主导航平衡车数量进行调整。
本发明所述的面向车辆安全行驶的室内多平衡车自主导航与调度系统的有益效果是：本发明面向室内封闭环境，采用基于3维稀疏点云建模和驾驶人身份识别技术，完成多个自主导航平衡车在室内的自主代步任务；该发明能够帮助人们在不熟悉环境中，不再迷失方向，实现快速到达目的地，起到智慧代步的功能，进而提升室内环境的智能化水平，给宾客以人性化和智能化关怀；本发明以车载单、双目视觉系统为主要车载传感器，以后台云端服务器为技术、控制中枢，能够在低成本的情况下，形成安全可靠的自主导航平衡车安全决策，保证了自主导航平衡车的安全行驶，可广泛应用在机场、办公大楼、车站、商场等场馆内。
附图说明
图1是本发明所述的面向车辆安全行驶的室内多平衡车自主导航与调度系统结构图。
图2是本发明所述的室内自主导航平衡车原理框图。
图3是实施例中驾驶人身份确认流程框图。
图4是联动调度系统流程框图。
图5是某室内环境三维点云建构效果图。
具体实施方式
下面结合试验例及具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本发明内容所实现的技术均属于本发明的范围。
参见图1与图2，面向车辆安全行驶的室内多平衡车自主导航与调度系统，包括地图采样车、多台室内自主导航平衡车、固定点位充电系统、后台云端服务器；多台室内自主导航平衡车的具体容量为1000台以内，每台室内自主导航平衡车具有相同的功能和结构，可以为2轮、3轮或4轮车辆系统，室内自主导航平衡车行驶最高速度小于20km/h，额定行驶速度为15km/h；室内自主导航平衡车可以同时载人和载物低速行驶。
地图采样车与室内自主导航平衡车均具有驾驶人状态感知模块、车载环境感知系统、局部导航规划系统、控制决策系统与远程通信系统。
地图采样车采集室内环境的三维稀疏点云地图，并将三维稀疏点云地图存储在后台云端服务器中，供室内自主导航平衡车调用；在使用过程中，室内自主导航平衡车为地图提供持续更新。
后台云端服务器是计算能力强大的计算机系统，包括CPU、内存、硬盘、通信网卡、供电系统等，为系统提供数据计算和存储。并根据三维稀疏点云地图和室内自主导航平衡车的当前位置数据以及目的地数据，为室内自主导航平衡车提供室内轨迹规划。
各室内自主导航平衡车通过局域网通信网络与后台云端服务器通信，后台云端服务器维护与室内环境对应的三维稀疏点云图，各室内自主导航平衡车在工作过程中，通过车与云的通讯机制，自动上传、下载和更新室内三维稀疏点云地图。
参见图5，三维稀疏点云地图由室内环境中的3维稀疏特征点构成，双目视距系统将视频流中对应的特征角点投影到3维空间中形成3维稀疏特征点。所述的3维稀疏特征点包括Harris角点、Fast角点等。
所述驾驶人状态感知模块具有分析驾驶人当前身份、状态、情绪的能力；安装有正对驾驶人面部的单目视觉系统，单目视觉系统获取驾驶人面部数据，采用主动形状模型(Active Shape Model)进行人脸建模，通过当前驾驶人脸的主动形状模型与后台云端服务器中存储的数据的进行匹配，获取当前驾驶人的身份信息、状态和情绪状态。
所述车载环境感知系统包括双目视觉感知与语义地图创建模块以及平衡车视觉定位模块。
双目视觉感知与语义地图创建模块采用双目机器视觉作为环境感知手段，通过双目机器视觉获得当前环境的图像数据，并以获得的图像数据为输入，基于卷积神经网络构建环境感知模型，获得周围环境中的行人、可通行道路和障碍物的信息，构建三维语义环境模型。
所述基于卷积神经网络(CNN)构建环境感知模型，具体为：使用迁移学习方法对Facebook公司提出的Mask-RCNN(补充中文名称)深度神经网络进行再训练，获得适用于室内自主导航平衡车的视觉分类系统；该视觉分类系统建立基于室内自主导航平衡车的环境视觉库，通过实际环境驾驶，采集实际环境视觉库，以此为基础对Mask-RCNN深度神经网络的最后4层全连接层进行再训练，获得权重系数。
平衡车视觉定位模块通过双目机器视觉以30Hz的频率采集平衡车当前环境，并通过图像分析方法获得双目视觉系统中的特征点对，再基于双目三角测量方法将特征点对投影到三维空间中，形成实时局部稀疏点云地图；并将实时局部稀疏点云地图通过所述远程通信系统上传到后台云端服务器供服务器更新地图，同时将实时局部稀疏点云地图与后台云端服务器存储的当前环境对应的三维稀疏点云地图进行匹配，实现车辆的实时定位。
所述局部导航规划系统以双目视觉感知与语义地图创建模块所构建的三维语义环境模型为基础，构建环境中行人、障碍物、以及本身室内自主导航平衡车的人工势场，再基于人工势场的互斥原理，在后台云端服务器提供的室内轨迹规划基础上，进行前方局部范围的轨迹规划。
所述控制决策系统根据车载环境感知系统所构建的三维语义环境模型和所述局部导航规划系统所构建的轨迹规划路径，控制室内自主导航平衡车进行自动驾驶，该自动驾驶包括“向前行驶”、“向后倒退”、“左转弯”、“右转弯”、“制动”或“停止”。
所述远程通信系统采用2.4G UHF射频频段，链接到无线局域网，在局域网内实现信息通信。
所述固定点位充电系统固定布置在室内充电区域，采用无线射频充电，当室内自主导航平衡车检测到电量SOC值低于设定值时，驶入无线充电区域时，进行非接触式无线充电；当电量充满后，室内自主导航平衡车自动驶出充电区域。
在具体实施例中，所述固定点位充电系统内设置充电线圈，当自主导航平衡车驶入该区域，充电线圈通过电磁共振的方式为自主导航平衡车进行电量补充。
在具体实施例中，后台云端服务器还用于维护与更新室内三维稀疏点云地图，并在存储三维稀疏点云地图时，采用基于区块Section分区的块状存储方法，将室内区域分为若干个区块，每个区块对应各自独一无二的ID，为每个区块的边沿标记不同的标识，每个区块的大小控制在一个固定值，所有的区块之和覆盖整个室内区域空间。
后台云端服务器内设置有联动调度系统，所述联动调度系统用于根据室内各区域的人流情况，绘制室内不同区块在不同时段对应的人流分布热点分布图，根据人流分布热点分布图将区块划分为不同等级，以确定不同时段内不同区块对应的室内自主导航平衡车的目标分布数量；同时，后台云端服务器每间隔设定时间，统计不同区块中当前处于待使用状态的室内自主导航平衡车数量，并根据目标分布数量，对当前区块中的室内自主导航平衡车数量进行调整。
具体使用时，可按如下实施：
各室内自主导航平衡车通过局域网通信网络与后台云端服务器通信。
自主导航平衡车通过室内wifi与后台云端服务器连接，后台云端服务器通过万维网与广域网其他站点服务器连接；具体方法为，各自主导航平衡车在工作过程中，通过2.4GUHF射频频段，连接到后台云端服务器，建立车与云间的连接；后台云端服务器通过有线光钎网络，实现和外部的信息交互。
地图采样车采集室内环境的三维稀疏点云地图时，首先对地图采样车上的双目机器视觉进行参数标定，获得变换矩阵M；地图采样车在室内无死角行驶，行驶过程中地图采样车的双目机器视觉获得双目视频流，在基本矩阵的约束下，以变换矩阵M为基础，采用三角测量方法，将图像中对应的2D特征点对映射到基于室内坐标系的三维空间中去。
所述图像中对应的2D特征点对，具体为3D环境中表示为同一个特征在双目机器视觉中的不同成像；获取方法具体为，采用ORB特征提取方法，提取视频流对应时间戳下的二幅图像中的ORB对应特征点，并采用图像特征点匹配方法，获得2D特征点间的匹配关系，获得2D特征点对。
后台云端服务器存储与维护室内三维稀疏点云图，并根据三维稀疏点云地图和室内自主导航平衡车的当前位置数据以及目的地数据，为室内自主导航平衡车提供室内轨迹规划；各室内自主导航平衡车在工作过程中，通过车与云的通讯机制，自动上传、下载和更新室内三维稀疏点云地图。
后台云端服务器在存储三维稀疏点云地图的过程中，采用基于区块Section分区的块状存储方法，将室内范围分为若干个区块Section，每个区块Section对应各自独一无二的ID，如：1，2，3，4等，为每个区块Section的边沿标记不同的标识，如：A，B，C，D，E等，每个区块Section的大小控制在一个固定值，如20m*20m，所有的区块Section叠加之和可以覆盖整个室内区域空间。
所述各自主导航平衡车在工作过程中，通过车与云的通讯机制，自动上传、下载和更新室内三维稀疏点云地图；当车辆进入到当前的区块Section之后，云端服务器将会把当前区块Section的三维稀疏点云地图，通过所述远程通信系统传给室内自主导航平衡车，便于室内自主导航平衡车在该区域内导航使用；当室内自主导航平衡车驶出该区块Section之后，会把更新后的三维稀疏点云地图上传到后台云端服务器；后台云端服务器采用证据判定方法，更新云端服务器中的地图数据。
其中，所述云端服务器采用证据判定方法，更新云端服务器中的地图数据，具体方法为，各自主导航平衡车在驶离当前区块Section的同时，会将当前本车识别的三维稀疏点云地图数据上传到后台云端服务器，后台云端服务器将该上传的地图数据作为临时地图数据保存，当同一区块Section对应的临时地图数据超过设定份数时，如5份时，后台云端服务器采用D/S证据方法对临时地图数据进行证据判定，获得高置信度的地图数据，并将此三维稀疏点云地图数据作为当前区块Section对应的地图数据，替换原后台云端服务器中备份的三维稀疏点云数据。
使用者在使用室内自主导航平衡车之前，需要通过网络访问后台云端服务器，进行注册，并上传本人的照片、身份认证等注册信息和预约出行数据，如出行时间、出发地点、目的地点。
参见图3，室内自主导航平衡车在驾驶人上车之后，通过所述驾驶人状态感知模块对使用者的人脸扫描来获取对驾驶人的身份确认。
室内自主导航平衡车通过平衡车视觉定位模块获取当前车辆位置信息，并将当前位置信息上传给后台云端服务器，后台云端服务器综合室内自主导航平衡车当前的位置和目的地位置进行轨迹规划，即后台云端服务器根据最短距离原理，计算出自主导航平衡车从当前位置行驶到目的地位置，所需要经过的所有区块Section的ID号，并计算室内自主导航平衡车需要驶入的每个区块Section的边沿标识号，和需要驶出的每个区块Section边沿标识号。并将轨迹规划结果发送给室内自主导航平衡车，室内自主导航平衡车再利用局部导航规划系统在单个区块Section中进行局部轨迹规划，并通过控制决策系统控制室内自主导航平衡车进行自动驾驶，该自动驾驶包括“向前行驶”、“向后倒退”、“左转弯”、“右转弯”、“制动”或“停止”。
另外，参见图4，后台云端服务器内设置有联动调度系统，后台云端服务器利用室内视频监控仪，监视室内各区域的人流情况，并对最近一段时间内比如30天时间内，不同时段内室内每个区块Section的人流分布数量进行统计。其中，不同时段具体为早晨：6:00-9:00；上午：9:00-11:00；中午：11:00-14:00，下午：14:00-16:00，傍晚16:00-17:00；晚上17:00-21:00。根据不同时段人流分布数量的统计，绘制室内不同区块Section在不同时段对应的人流分布热点分布图。再根据人流分布热点分布图，将室内区块Section分成若干个等级，比如“最高”、“高”、“中”、“低”、“最低”5个等级，确定不同时段内不同区块Section对应的室内自主导航平衡车的目标分布数量；具体为，“最高”等级对应区块Section目标平衡车数量为总数量的30％，“高”为25％，“中”为20％，“低”15％，“最低”为10％。
后台云端服务器每间隔设定时间，比如每1小时的最后10分钟，统计当前不同区块Section中处于待使用状态的室内自主导航平衡车数量，并根据目标平衡车数量，对当前区块Section中的室内自主导航平衡车数量进行调整。
即：计算当前区块Section中的实际数量和目标数量之差；并将实际需要的调入、调出数量向后台云端服务器登记，后台云端服务器根据登记的调入、调出数量，依据调度距离最短原则，制定调度规则表，根据调度规则表，将多出来的室内自主导航平衡车调配到周边需要自主导航平衡车的区块Section中，完成调配任务。
本发明针对室内环境下的智能、便利、自主代步需求，本发明提出复杂室内环境下基于3维稀疏点云建模和驾驶人身份识别的多平衡车自主导航方法，来实现对室内多平衡车的控制。采用本发明专利公开的技术方案，可以很好地满足人们在室内场景下对便利出行的使用需求。
Claims (4)
1.面向车辆安全行驶的室内多平衡车自主导航与调度系统，包括地图采样车、多台室内自主导航平衡车、固定点位充电系统、后台云端服务器；其特征在于：
地图采样车采集室内环境的三维稀疏点云地图，并将三维稀疏点云地图存储在后台云端服务器中；
后台云端服务器用于为系统提供数据计算和存储，并根据三维稀疏点云地图和室内自主导航平衡车的当前位置数据以及目的地数据，为室内自主导航平衡车提供室内轨迹规划；
各室内自主导航平衡车通过局域网通信网络与后台云端服务器通信；
地图采样车与室内自主导航平衡车均具有驾驶人状态感知模块、车载环境感知系统、局部导航规划系统、控制决策系统与远程通信系统；
所述驾驶人状态感知模块安装有正对驾驶人面部的单目视觉系统，单目视觉系统获取驾驶人面部数据，采用主动形状模型进行人脸建模，通过当前驾驶人脸的主动形状模型与后台云端服务器中存储的数据的进行匹配，获取当前驾驶人的身份信息；
所述车载环境感知系统包括双目视觉感知与语义地图创建模块以及平衡车视觉定位模块；
所述双目视觉感知与语义地图创建模块采用双目机器视觉作为环境感知手段，通过双目机器视觉获得当前环境的图像数据，并以获得的图像数据为输入，基于卷积神经网络构建环境感知模型，获得周围环境中的行人、可通行道路和障碍物的信息，构建三维语义环境模型；
所述平衡车视觉定位模块通过双目机器视觉采集平衡车当前环境，并通过图像分析方法获得双目视觉系统中的特征点对，再基于双目三角测量方法将特征点对投影到三维空间中，形成实时局部稀疏点云地图；并将实时局部稀疏点云地图通过所述远程通信系统上传到后台云端服务器；同时将实时局部稀疏点云地图与后台云端服务器存储的当前环境对应的三维稀疏点云地图进行匹配，实现车辆的实时定位；
所述局部导航规划系统以双目视觉感知与语义地图创建模块所构建的三维语义环境模型为基础，构建环境中行人、障碍物、以及本身室内自主导航平衡车的人工势场，再基于人工势场的互斥原理，在后台云端服务器提供的室内轨迹规划基础上，进行前方局部范围的轨迹规划；
所述控制决策系统根据车载环境感知系统所构建的三维语义环境模型和所述局部导航规划系统所构建的轨迹规划路径，控制室内自主导航平衡车进行自动驾驶；
所述远程通信系统采用射频频段，链接到无线局域网，在局域网内实现信息通信；
所述固定点位充电系统固定布置在室内充电区域，采用无线射频充电，当室内自主导航平衡车检测到电量SOC值低于设定值时，驶入无线充电区域时，进行非接触式无线充电；当电量充满后，室内自主导航平衡车自动驶出充电区域。
2.根据权利要求1所述的面向车辆安全行驶的室内多平衡车自主导航与调度系统，其特征在于：所述固定点位充电系统内设置充电线圈，当自主导航平衡车驶入该区域，充电线圈通过电磁共振的方式为自主导航平衡车进行电量补充。
3.根据权利要求1所述的面向车辆安全行驶的室内多平衡车自主导航与调度系统，其特征在于：
后台云端服务器还用于维护与更新室内三维稀疏点云地图，并在存储三维稀疏点云地图时，将室内区域分为若干个区块，每个区块对应各自独一无二的ID，为每个区块的边沿标记不同的标识，每个区块的大小控制在一个固定值，所有的区块之和覆盖整个室内区域空间。
4.根据权利要求3所述的面向车辆安全行驶的室内多平衡车自主导航与调度系统，其特征在于：后台云端服务器内设置有联动调度系统，所述联动调度系统用于根据室内各区域的人流情况，绘制室内不同区块在不同时段对应的人流分布热点分布图，根据人流分布热点分布图将区块划分为不同等级，以确定不同时段内不同区块对应的室内自主导航平衡车的目标分布数量；同时，后台云端服务器每间隔设定时间，统计不同区块中当前处于待使用状态的室内自主导航平衡车数量，并根据目标分布数量，对当前区块中的室内自主导航平衡车数量进行调整。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810949823.7A CN109029463B (zh) | 2018-08-20 | 2018-08-20 | 面向车辆安全行驶的室内多平衡车自主导航与调度系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810949823.7A CN109029463B (zh) | 2018-08-20 | 2018-08-20 | 面向车辆安全行驶的室内多平衡车自主导航与调度系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109029463A true CN109029463A (zh) | 2018-12-18 |
| CN109029463B CN109029463B (zh) | 2021-08-24 |
Family
ID=64632136
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810949823.7A Expired - Fee Related CN109029463B (zh) | 2018-08-20 | 2018-08-20 | 面向车辆安全行驶的室内多平衡车自主导航与调度系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109029463B (zh) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110108292A (zh) * | 2019-06-12 | 2019-08-09 | 山东师范大学 | 车辆导航路径规划方法、系统、设备及介质 |
| CN110210280A (zh) * | 2019-03-01 | 2019-09-06 | 北京纵目安驰智能科技有限公司 | 一种超视距感知方法、系统、终端和存储介质 |
| CN110345959A (zh) * | 2019-06-10 | 2019-10-18 | 同济人工智能研究院(苏州)有限公司 | 一种基于“门”点的路径规划方法 |
| CN111309034A (zh) * | 2020-04-17 | 2020-06-19 | 天津清智科技有限公司 | 一种循迹自动驾驶系统及控制方法 |
| CN111351493A (zh) * | 2018-12-24 | 2020-06-30 | 上海欧菲智能车联科技有限公司 | 一种定位方法和系统 |
| CN111638536A (zh) * | 2019-03-01 | 2020-09-08 | 通用汽车环球科技运作有限责任公司 | 用于情境感知众包稀疏高清晰度地图的方法和装置 |
| CN112070973A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-12-11 | 中国汽车技术研究中心有限公司 | 一种智能电动平衡车系统及面向智慧园区短驳运行方法 |
| CN112650220A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-04-13 | 东风汽车集团有限公司 | 一种车辆自动驾驶方法、车载控制器及系统 |
| CN112902976A (zh) * | 2021-02-02 | 2021-06-04 | 上海博泰悦臻网络技术服务有限公司 | 车辆导航方法、终端设备、电子设备和计算机可读介质 |
| CN114489116A (zh) * | 2021-12-27 | 2022-05-13 | 北京理工大学 | 一种多机协同管理方法及系统 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102385384A (zh) * | 2011-08-30 | 2012-03-21 | 西安交通大学苏州研究院 | 一种导引机器人系统 |
| CN105955273A (zh) * | 2016-05-25 | 2016-09-21 | 速感科技（北京）有限公司 | 室内机器人导航系统及方法 |
| CN106485797A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-03-08 | 广东中星微电子有限公司 | 停车计时方法及停车计时装置 |
| US9607401B2 (en) * | 2013-05-08 | 2017-03-28 | Regents Of The University Of Minnesota | Constrained key frame localization and mapping for vision-aided inertial navigation |
| CN107515002A (zh) * | 2016-06-17 | 2017-12-26 | 趣之科技（深圳）有限公司 | 一种基于LiDAR和云计算实现机器人实时室内地图构建和定位导航的系统方法和装置 |
| CN107830854A (zh) * | 2017-11-06 | 2018-03-23 | 深圳精智机器有限公司 | 基于orb稀疏点云与二维码的视觉定位方法 |
| CN108290290A (zh) * | 2015-12-23 | 2018-07-17 | 英特尔公司 | 导航半自主移动机器人 |
-
2018
- 2018-08-20 CN CN201810949823.7A patent/CN109029463B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102385384A (zh) * | 2011-08-30 | 2012-03-21 | 西安交通大学苏州研究院 | 一种导引机器人系统 |
| US9607401B2 (en) * | 2013-05-08 | 2017-03-28 | Regents Of The University Of Minnesota | Constrained key frame localization and mapping for vision-aided inertial navigation |
| CN108290290A (zh) * | 2015-12-23 | 2018-07-17 | 英特尔公司 | 导航半自主移动机器人 |
| CN105955273A (zh) * | 2016-05-25 | 2016-09-21 | 速感科技（北京）有限公司 | 室内机器人导航系统及方法 |
| CN107515002A (zh) * | 2016-06-17 | 2017-12-26 | 趣之科技（深圳）有限公司 | 一种基于LiDAR和云计算实现机器人实时室内地图构建和定位导航的系统方法和装置 |
| CN106485797A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-03-08 | 广东中星微电子有限公司 | 停车计时方法及停车计时装置 |
| CN107830854A (zh) * | 2017-11-06 | 2018-03-23 | 深圳精智机器有限公司 | 基于orb稀疏点云与二维码的视觉定位方法 |
Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111351493A (zh) * | 2018-12-24 | 2020-06-30 | 上海欧菲智能车联科技有限公司 | 一种定位方法和系统 |
| CN110210280A (zh) * | 2019-03-01 | 2019-09-06 | 北京纵目安驰智能科技有限公司 | 一种超视距感知方法、系统、终端和存储介质 |
| CN111638536A (zh) * | 2019-03-01 | 2020-09-08 | 通用汽车环球科技运作有限责任公司 | 用于情境感知众包稀疏高清晰度地图的方法和装置 |
| CN110210280B (zh) * | 2019-03-01 | 2024-04-19 | 北京纵目安驰智能科技有限公司 | 一种超视距感知方法、系统、终端和存储介质 |
| CN111638536B (zh) * | 2019-03-01 | 2023-12-08 | 通用汽车环球科技运作有限责任公司 | 用于情境感知众包稀疏高清晰度地图的方法和装置 |
| CN110345959B (zh) * | 2019-06-10 | 2023-11-03 | 同济人工智能研究院(苏州)有限公司 | 一种基于“门”点的路径规划方法 |
| CN110345959A (zh) * | 2019-06-10 | 2019-10-18 | 同济人工智能研究院(苏州)有限公司 | 一种基于“门”点的路径规划方法 |
| CN110108292A (zh) * | 2019-06-12 | 2019-08-09 | 山东师范大学 | 车辆导航路径规划方法、系统、设备及介质 |
| CN111309034A (zh) * | 2020-04-17 | 2020-06-19 | 天津清智科技有限公司 | 一种循迹自动驾驶系统及控制方法 |
| CN112070973A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-12-11 | 中国汽车技术研究中心有限公司 | 一种智能电动平衡车系统及面向智慧园区短驳运行方法 |
| CN112650220A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-04-13 | 东风汽车集团有限公司 | 一种车辆自动驾驶方法、车载控制器及系统 |
| CN112902976A (zh) * | 2021-02-02 | 2021-06-04 | 上海博泰悦臻网络技术服务有限公司 | 车辆导航方法、终端设备、电子设备和计算机可读介质 |
| CN114489116A (zh) * | 2021-12-27 | 2022-05-13 | 北京理工大学 | 一种多机协同管理方法及系统 |
| CN114489116B (zh) * | 2021-12-27 | 2024-04-05 | 北京理工大学 | 一种多机协同管理方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109029463B (zh) | 2021-08-24 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109029463A (zh) | 面向车辆安全行驶的室内多平衡车自主导航与调度系统 | |
| CN108898880B (zh) | 车辆控制方法及系统 | |
| CN104508719B (zh) | 驾驶辅助系统以及驾驶辅助方法 | |
| CN102622877B (zh) | 利用路况信息及行驶速度的公交到站判断系统及判断方法 | |
| CN109165902B (zh) | 一种基于智能无人车的动态区域物流派送方法及系统 | |
| CN109598372A (zh) | 基于绿色共享交通的出行方案规划方法和共享交通系统 | |
| CN109118758A (zh) | 一种面向移动共享的智能网联交通管理系统 | |
| CN107943016A (zh) | 用于自主车辆的群体驾驶风格学习框架 | |
| CN109084794B (zh) | 一种路径规划方法 | |
| CN107272683A (zh) | 基于acp方法的平行智能车控制系统 | |
| CN110418743A (zh) | 自主车辆运行管理阻碍监测 | |
| CN108091170A (zh) | 基于智能终端的停车位诱导系统 | |
| CN108010360A (zh) | 一种基于车路协同的自动驾驶环境感知系统 | |
| CN106651175A (zh) | 无人驾驶车辆运营管理系统、总控平台、分控平台、车载计算装置和计算机可读存储介质 | |
| CN105976041A (zh) | 基于车联网的城市智能预约停车系统及方法 | |
| CN107633694A (zh) | 一种无人驾驶汽车的停车管理系统 | |
| CN109212513A (zh) | 多目标在雷达间数据传递、数据融合及连续跟踪定位方法 | |
| CN108827317B (zh) | 基于稀疏地图和驾驶人识别的室内多平衡车自主导航方法 | |
| CN109278752A (zh) | 基于合作感知的插电式混合动力汽车能量优化控制方法 | |
| CN204567513U (zh) | 基于gsm可召回的智能电动车 | |
| CN107562054A (zh) | 基于视觉、rfid、imu和里程计的自主导航机器人 | |
| CN109872530A (zh) | 一种路况信息的生成方法、车载终端及服务器 | |
| CN109141428A (zh) | 室内导航方法及停车管理系统 | |
| US20210124348A1 (en) | Autonomous Clustering for Light Electric Vehicles | |
| CN109615851A (zh) | 一种在群智感知系统中基于关键路段的感知节点选取方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20210824 |