CN110054116A - 应用于叉车的货叉导航方法、系统及无人叉车 - Google Patents

Abstract

本发明公开了应用于叉车的货叉导航方法、系统及无人叉车，该方法包括如下步骤：实时采集托盘的形状数据，对形状数据进行处理，得到货叉与托盘底部插孔之间的相对位置信息，依据相对位置信息控制叉车的运动姿态，以使货叉插入相应的托盘插孔。该方法无需预先在托盘上设置标靶即可准确地插入托盘底部的插孔，实现对叉车托起货物过程的导航功能；同时在货叉插入托盘的过程中，能够随时对货叉姿态进行调整，避免了货叉碰撞到晃动中的托盘；另外，对于插孔形状及位置不规则的托盘，也避免了货叉无法正常插入插孔的情况发生。

Description

应用于叉车的货叉导航方法、系统及无人叉车

技术领域

本发明涉及叉车控制技术领域，特别涉及一种应用于叉车的货叉导航方法，一种货叉导航系统，以及一种具有该货叉导航系统的无人叉车。

背景技术

叉车是工业搬运车辆，是指对成件托盘货物进行装卸、堆垛和短距离运输作业的各种轮式搬运车辆。货物放置在托盘上，叉车在搬运货物时，需要插入托盘底部的插孔内，然后升起货叉，以实现货物离地以及搬运。其中，无人叉车能够在无人驾驶控制的情况下，自动搬运货物。

目前的无人叉车主要是基于视觉系统进行导航定位，实现叉车自主搬运货物。其具体实现方式为：将视觉装置安装在叉车主体的顶部，使视觉装置具有较高处的视野，以用于识别托盘上预先设置的靶标，进而得到托盘位置，然后据此调整叉车车体姿态，将货叉插入托盘插孔，实现叉车自主搬运货物。

上述叉车定位托盘的方式具有以下缺陷：

(1)货叉插入托盘的实现需要借助预先在托盘上设置的靶标配合，因此需要在所有托盘上均设置靶标；

(2)货叉插入托盘的过程中，不能对货叉姿态进行调整，若托盘在货叉插入过程中产生晃动则容易碰撞托盘；

(3)对于插孔形状及位置不规则的托盘，例如插孔位置偏离托盘正常位置或插孔尺寸不同的托盘，则有可能发生货叉无法按照预想情形插入插孔导致托起货物失败的情况。

发明内容

(一)发明目的

为克服上述现有技术存在的至少一种缺陷，本发明公开了以下技术方案。

(二)技术方案

作为本发明的第一方面，本发明公开了一种应用于叉车的货叉导航方法，包括：

实时采集托盘的形状数据；

对所述形状数据进行处理，得到货叉与托盘底部插孔之间的相对位置信息；

依据所述相对位置信息控制叉车的运动姿态，以使货叉插入相应的托盘插孔。

在一种可能的实施方式中，所述形状数据包括图像数据和/或点云数据。

在一种可能的实施方式中，所述对所述形状数据进行处理并得到货叉与托盘底部插孔之间的相对位置信息包括：

从所述实时采集的形状数据中识别出不同时刻托盘插孔与采集所述形状数据的设备之间的相对位置信息，进而得到不同时刻货叉与插孔之间的相对位置信息；并且，

所述依据所述相对位置信息控制叉车的运动姿态包括：

依据所述不同时刻货叉与插孔之间的相对位置信息，判断出叉车当前的运动方向是否使货叉趋向于对准插孔或插入插孔，并依据判断结果控制叉车的运动姿态。

在一种可能的实施方式中，在得到货叉与所有插孔之间的相对位置信息的情况下，从各插孔中选择出与各货叉对应的插孔，并且所述依据所述相对位置信息控制叉车的运动姿态包括：依据货叉与相应插孔的相对位置信息，控制叉车使货叉对准相应插孔。

在一种可能的实施方式中，在只得到货叉与部分插孔之间的相对位置信息的情况下，所述控制叉车的运动姿态包括：控制叉车向托盘所在位置转向，以使所述采集到的形状数据中包含托盘所有插孔的位置信息。

在一种可能的实施方式中，确定得到的所述相对位置信息是否是货叉与所有插孔之间相对位置信息的方式，和/或确定得到的所述相对位置信息是否是货叉与部分插孔之间相对位置信息的方式，包括：

依据从所述采集的形状数据中识别出的托盘边界的数量确定。

在一种可能的实施方式中，在对所述形状数据进行处理但未得到货叉与托盘底部插孔之间的相对位置信息的情况下，得到货叉与托盘之间的相对位置信息，并依据所述货叉与托盘之间的相对位置信息控制叉车的向托盘所在位置处转动。

在一种可能的实施方式中，所述依据所述相对位置信息控制叉车的运动姿态包括：通过伺服控制的方式控制叉车运动姿态。

在一种可能的实施方式中，所述对所述形状数据进行处理包括：

将采集到的形状数据与预先存储的在多个不同位置处采集的托盘形状数据进行比较，在能够从所述多个形状数据中识别出与当前采集到的形状数据相同的形状数据的情况下，获取预先得到的与所述识别出的形状数据对应的货叉与托盘底部插孔之间的相对位置信息作为所述得到的相对位置信息；并且，

所述依据所述相对位置信息控制叉车的运动姿态包括：

将所述相对位置信息与预先存储的对应于所述多个形状数据的多个相对位置信息进行比较，在从所述多个相对位置信息中识别出与当前相对位置信息相同的相对位置信息的情况下，获取预先算出的叉车目标运动姿态作为当前控制叉车的运动姿态。

作为本发明的第二方面，本发明还公开了一种叉车货叉导航系统，包括：

安装于至少一个货叉上的3D传感器组件，用于实时采集托盘的形状数据；

与所述3D传感器组件连接的数据处理器，用于对所述形状数据进行处理，得到货叉与托盘底部插孔之间的相对位置信息；

与所述数据处理器连接的控制装置，用于依据所述相对位置信息控制叉车的运动姿态，以使货叉插入相应的托盘插孔。

在一种可能的实施方式中，所述数据处理器包括点云数据处理单元和/或图像数据处理单元。

在一种可能的实施方式中，所述数据处理器从所述实时采集的形状数据中识别出不同时刻托盘插孔与所述3D传感器组件之间的相对位置信息，进而得到不同时刻货叉与插孔之间的相对位置信息；并且，所述控制装置依据所述不同时刻货叉与插孔之间的相对位置信息，判断出叉车当前的运动方向是否使货叉趋向于对准插孔或插入插孔，并依据判断结果控制叉车的运动姿态。

在一种可能的实施方式中，所述3D传感器组件安装于叉车的所有货叉上，至少用于所述所有货叉插入托盘时实时采集所述托盘的插孔的形状数据。

在一种可能的实施方式中，所述托盘插孔与3D传感器组件的相对位置信息包括：所有所述3D传感器组件与其对应插孔侧孔壁的距离；并且，所述控制装置控制叉车的运动姿态，以使至少两组所述3D传感器组件与其对应插孔侧孔壁的距离保持一致。

在一种可能的实施方式中，在所述数据处理器得到货叉与所有插孔之间的相对位置信息的情况下，所述数据处理器从各插孔中选择出与各货叉对应的插孔，并且所述控制装置依据货叉与相应插孔的相对位置信息，控制叉车使货叉对准相应插孔。

在一种可能的实施方式中，在所述数据处理器只得到货叉与部分插孔之间的相对位置信息的情况下，所述控制装置控制叉车向托盘所在位置转向，以使所述采集到的形状数据中包含托盘所有插孔的位置信息。

在一种可能的实施方式中，所述数据处理器依据从所述采集的形状数据中识别出的托盘边界的数量，确定得到的所述相对位置信息是否是货叉与所有插孔之间相对位置信息，以及确定得到的所述相对位置信息是否是货叉与部分插孔之间相对位置信息。

在一种可能的实施方式中，在所述数据处理器对所述形状数据进行处理但未得到货叉与托盘底部插孔之间的相对位置信息的情况下，所述数据处理器得到货叉与托盘之间的相对位置信息，所述控制装置依据所述货叉与托盘之间的相对位置信息控制叉车的向托盘所在位置处转动。

在一种可能的实施方式中，所述控制装置包括：

伺服控制器，用于通过伺服控制的方式控制叉车运动姿态。

在一种可能的实施方式中，该系统还包括数据存储器，用于存储多种托盘形状数据、相应的货叉与插孔之间的相对位置信息以及相应的叉车目标运动姿态；

所述数据处理器将采集到的形状数据与预先存储于所述数据存储器的在多个不同位置处采集的托盘形状数据进行比较，在能够从所述多个形状数据中识别出与当前采集到的形状数据相同的形状数据的情况下，获取预先得到的与所述识别出的形状数据对应的货叉与托盘底部插孔之间的相对位置信息作为所述得到的相对位置信息；并且，

所述控制装置将所述相对位置信息与预先存储于所述数据存储器的对应于所述多个形状数据的多个相对位置信息进行比较，在从所述多个相对位置信息中识别出与当前相对位置信息相同的相对位置信息的情况下，获取存储于所述数据存储器的预先算出的叉车目标运动姿态作为当前控制叉车的运动姿态。

在一种可能的实施方式中，所述3D传感器组件安装于所述货叉的水平段上。

在一种可能的实施方式中，所述3D传感器组件安装于所述货叉水平段的端部和/或埋设于所述货叉水平段的上表面。

在一种可能的实施方式中，所述3D传感器组件包括以下至少一项：双目视觉传感器、TOF传感器、3D体感摄像头、三维激光扫描仪。

作为本发明的第三方面，本发明还公开了一种无人叉车，包括：

上述任一实施方式中公开的货叉导航系统；

与所述货叉导航系统的控制装置连接的驱动系统，用于驱动叉车改变运动姿态。

在一种可能的实施方式中，所述无人叉车为AGV叉车。

(三)有益效果

本发明公开的应用于叉车的货叉导航方法、系统及无人叉车，无需预先在托盘上设置标靶即可准确地插入托盘底部的插孔，实现对叉车托起货物过程的导航功能；同时在货叉插入托盘的过程中，能够随时对货叉姿态进行调整，避免了货叉碰撞到晃动中的托盘；另外，对于插孔形状及位置不规则的托盘，也避免了货叉无法正常插入插孔的情况发生。

附图说明

以下参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释和说明本发明，而不能理解为对本发明的保护范围的限制。

图1是本发明公开的应用于叉车的货叉导航方法第一实施例的流程示意图。

图2是本发明公开的叉车货叉导航系统第一实施例的结构框图。

图3是货物及载货托盘的主视结构示意图。

图4是3D传感器组件采集图3中载货托盘形状数据时的俯视结构示意图。

图5是3D传感器组件采集的图3中载货托盘点云图像示意图。

图6是控制装置在货叉插入插孔后控制货叉姿态的俯视剖面图。

具体实施方式

为使本发明实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行更加详细的描述。

需要说明的是：在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明保护范围的限制。

下面参考图1详细描述本发明公开的应用于叉车的货叉导航方法第一实施例。本实施例主要应用于叉车在叉取货物过程中的动作控制，无需预先在托盘上设置标靶即可准确地插入托盘底部的插孔，实现对叉车托起货物过程的导航功能；同时在货叉插入托盘的过程中，能够随时对货叉姿态进行调整，避免了货叉碰撞到晃动中的托盘；另外，对于插孔形状及位置不规则的托盘，也避免了货叉无法正常插入插孔的情况发生。

如图1所示，本实施例主要包括以下步骤：

步骤100，采集托盘的形状数据。

托盘是承载货物的底座，放置或固定于托盘上的货物能够更方便地被叉车使用货叉进行叉取并搬运，而与货叉相配合的结构就是托盘底部的插孔，因此先采集托盘的形状数据。

托盘的形状数据主要指的是托盘的外形信息，而从托盘的形状数据中能够反映出托盘的形状，而托盘的形状数据中就会包含托盘插孔的形状数据，例如托盘具有插孔、插孔的数量、插孔的位置等。因此，采集到的托盘形状数据中会包含有托盘插孔的信息。

采集的方式通常是从托盘一侧对托盘进行观测并采集托盘的形状数据，例如从叉车货叉所在位置采集托盘的形状数据。具体的，通过安装在货叉水平段上的传感器实时采集外界物体的形状数据。当叉车位于货物附近并需要叉取货物时，通过传感器采集到托盘的形状数据，进而得到托盘底部各插孔的形状数据。

需要说明的是，在采用将传感器安装于货叉上进行托盘形状数据采集的方式下，从叉车开始导航到货叉准备举升货物总共经历两个过程，第一个是货叉对准插孔的过程，第二个是货叉进入插孔的过程。在第一个过程中，由于货叉还未插入插孔，因此传感器始终从托盘外侧观测托盘并采集数据。而在第二个过程中，由于传感器安装位置的不同，传感器既可能同样从托盘外侧观测托盘，也可能随货叉伸入到插孔并在插孔内观测托盘，此时传感器观测的就只是托盘插孔的形状数据了。

步骤200，对形状数据进行处理并得到货叉与托盘底部插孔之间的相对位置信息。具体的，可以在叉车上配备数据处理器，传感器采集到形状数据后发送给数据处理器进行处理分析。

采集到托盘的形状数据后，对形状数据进行处理分析，从数据中识别出托盘底部插孔。由于采集形状数据的传感器的位置是已知的，货叉与传感器之间的位置同样是已知的，因此能够得到货叉与托盘底部插孔之间的相对位置信息。

由于是从托盘一侧对托盘进行观测并采集托盘的形状数据，并且采集到的数据内容取决于叉车的当前位姿，因此对形状数据进行处理后得到的是叉车在当前位姿下能够观测到的插孔的数量、尺寸、位置等信息，而真实的托盘所具有的插孔数量可能会比观测到的插孔数量多。但由于叉车在准备叉取货物之前，已经位于货物附近并且基本上朝向货物所在方向，也就是说，叉车的当前位姿与叉车叉取货物的正确位姿之间的差距并不会过大，因此采集到的形状数据中，通常出现至少一个插孔的相关信息，或者包含有全部插孔的信息。

若在货叉进入插孔的过程中，传感器随货叉伸入到插孔并在插孔内观测托盘，数据处理器依旧能对传感器发来的插孔形状数据进行处理并得到货叉与插孔之间的相对位置信息，此时的相对位置信息主要指货叉与插孔两侧孔壁之间的距离信息。

步骤300，依据相对位置信息控制叉车的运动姿态，以使货叉插入相应的托盘插孔。具体的，叉车上通常还配备有控制装置，用于接收数据处理器发来的相对位置信息，据此算出叉车的运动姿态，并通过伺服控制的方式控制叉车的驱动系统进行相应动作，以控制叉车的运动姿态。运动姿态包括叉车的转向、前进、后退等动作。

在得到货叉和插孔之间的相对位置信息之后，判断出叉车当前的运动姿态是否正确，例如叉车的运动方向是否朝向托盘所在方向、叉车是否处于转动状态等，并对叉车的运动姿态进行不断地校正和调整，以实现随时对货叉姿态进行调整，使得在下一时刻采集的形状数据反映出的货叉与插孔的相对位置信息中，货叉距离插孔入口越来越近并逐渐对准插孔，实现对于形状及位置不规则的插孔也能够顺利对准并插入。在货叉对准插孔后，继续采集形状数据，算出相对位置信息，并依据相对位置信息继续对叉车的运动姿态进行调整，使得在下一时刻采集的形状数据反映出的货叉与插孔的相对位置信息中，货叉插入插孔并逐渐深入插孔，实现了货叉与相应插孔孔壁之间始终保持一定距离。

可以理解的是，在数据处理器已经确定出托盘的所有插孔之后，数据处理器发送货叉与插孔之间相对位置信息至控制装置时，可以始终发送各货叉与所有识别出的插孔的相对位置信息，例如叉车具有两个以上的货叉和/或托盘具有两个以上的插孔的情况下；数据处理器也可以只发送其中一个货叉与相应插孔的相对位置信息，此种情况只适用于叉车只具有两个货叉且已确认出托盘只具有两个插孔的情况下。其中，叉车具有的货叉数量是已知的，而托盘具有的插孔数量虽然未知，但可以从货叉已对准相应插孔后采集到的形状数据中识别出。

在一种实施方式中，形状数据包括图像数据和/或点云数据。

形状数据可以是图像数据、点云数据或其他形式的数据或多种数据的组合。其中，前述传感器可以采用3D传感器组件。图像数据可以通过双目视觉传感器、TOF传感器、普通摄像头、3D体感摄像头等设备采集，点云数据可以通过三维激光扫描仪等设备采集。数据处理器处理的是图像数据，或点云数据，或同时处理图像数据和点云数据。

可以理解的是，3D传感器组件可以包括多个同种类或不同种类的3D传感器，同一个货叉上可以安装一个3D传感器，或在不同位置分别安装多个3D传感器。

在一种实施方式中，步骤200中，对形状数据进行处理并得到货叉与托盘底部插孔之间的相对位置信息包括：从步骤100中实时采集的形状数据中识别出不同时刻托盘插孔与采集形状数据的设备之间的相对位置信息，进而得到不同时刻货叉与插孔之间的相对位置信息。并且，步骤300中依据相对位置信息控制叉车的运动姿态包括：依据不同时刻货叉与插孔之间的相对位置信息，判断出叉车当前的运动方向是否使货叉趋向于对准插孔或插入插孔，并依据判断结果控制叉车的运动姿态。

在得到相对位置信息并据此控制叉车运动的过程中，可以通过将不同时刻3D传感器组件采集的点云数据/图像数据进行对比，例如分别从当次发来的点云数据与前次发来的点云数据中识别出插孔的位置。由于位置偏离拍摄的点云图像的形状相差较大，因此能够确定出不同点云图像中托盘底部的各插孔的数量、位置、尺寸，以确定出不同时刻传感器与各插孔之间的相对位置信息，进而确定出不同时刻各货叉与各插孔之间的相对位置信息，得到从前次采集到当次采集期间货叉与插孔之间的相对位置变化信息，也就是得到货叉与插孔之间的相对位置变化程度和变化趋势。

从变化趋势中，能够判断出叉车受控运动的运动方向是否正确。例如在货叉未对准插孔入口时，货叉末端与插孔入口之间的距离变化趋势为越来越近，则表明叉车的运动方向正确，否则表明叉车的运动方向错误，需要控制叉车反向运动。又例如在货叉插入插孔之后，货叉末端与插孔入口之间的距离变化趋势为越来越远，并且货叉侧壁与插孔孔壁之间的距离变化趋势为趋于恒定，则表明叉车的运动方向正确，否则表明叉车的运动方向错误，需要控制叉车进行相应地反向运动。

在叉车开始执行货叉导航方法时，采集到的形状数据可能直接就包含了托盘的所有插孔的位置信息，因此在一种实施方式中，在步骤200中得到货叉与所有插孔之间的相对位置信息的情况下，从各插孔中选择出与各货叉对应的插孔，并且步骤300中依据相对位置信息控制叉车的运动姿态包括：依据货叉与相应插孔的相对位置信息，控制叉车使货叉对准相应插孔。

若叉车具有两个货叉，托盘也具有两个插孔，则在得到各货叉与所有插孔之间的相对位置信息的情况下，使位于同一侧的货叉和插孔配对，确定出与各货叉对应的插孔。然后继续通过步骤100-步骤300对叉车进行伺服控制，控制叉车进行相应的转动、进退等动作，以使得货叉对准相应配对的插孔。在货叉对准插孔后，叉车完成了对准插孔过程，开始插入插孔过程。

可以理解的是，由于货叉和插孔均只有两个，因此控制装置可以只依据其中一个货叉与相应插孔的相对位置信息来控制叉车的运动姿态，由于两货叉的尺寸、间距以及两插孔的尺寸、间距均为互相匹配的，则在其中一个货叉对准相应插孔时，另一个货叉也会对准相应的插孔。

若叉车具有两个货叉，但托盘具有不止两个插孔，或者叉车具有不止两个货叉，托盘也具有不止两个插孔，则在得到各货叉与所有插孔之间的相对位置信息的情况下，通过两货叉之间的间距、以及各插孔之间的间距，筛选出间距能够匹配上的货叉和插孔，以此确定出与各货叉对应的插孔。

在叉车开始执行货叉导航方法时，采集到的形状数据可能只包含托盘的一部分插孔的位置信息，由于叉车朝向的原因，剩余的插孔未能被货叉上的传感器采集到，因此在一种实施方式中，在步骤200中只得到货叉与部分插孔之间的相对位置信息的情况下，步骤300中控制叉车的运动姿态包括：控制叉车向托盘所在位置转向，以使步骤100中采集到的形状数据中包含托盘所有插孔的位置信息。

从货叉与部分插孔之间的相对位置信息中可以通过计算得知未采集到的插孔与已采集到的插孔之间的相对位置，相当于得到了未采集到的插孔相对于货叉的方位，因此可以控制叉车向相应的方向转向，以使传感器面向剩余的未采集到的插孔，使得传感器能够采集到所有插孔的形状数据，然后再控制叉车运动以使货叉对准插孔，以保证货叉对准的是正确的插孔。

在一种实施方式中，步骤200中，确定得到的相对位置信息是否是货叉与所有插孔之间相对位置信息的方式，和/或确定得到的相对位置信息是否是货叉与部分插孔之间相对位置信息的方式，包括：依据从步骤100中采集的形状数据中识别出的托盘边界的数量确定。

传感器采集到托盘点云数据/图像数据后，数据处理器在对其进行处理分析的过程中，会同时识别出插孔的位置，以及托盘的边界，若叉车的位置较偏，传感器采集到的点云数据/图像数据中只包含有一个插孔，此时点云数据/图像数据中还会包含有该插孔相邻的边界图案，通过边界图案与插孔之间的位置关系，可以得知剩余插孔相对于识别出的插孔的方位，因此可以以此来控制叉车向相应的方位转向，必要时还会后退，使得传感器采集到的点云数据/图像数据中包含更多的插孔，最终包含全部的插孔。

在叉车开始执行货叉导航方法时，采集到的形状数据甚至可能并不包含托盘的任一插孔的位置信息，因此在一种实施方式中，在对形状数据进行处理但未得到货叉与托盘底部插孔之间的相对位置信息的情况下，得到货叉与托盘之间的相对位置信息，并依据货叉与托盘之间的相对位置信息控制叉车的向托盘所在位置处转动。

若叉车开始实时货叉导航方法时，叉车的朝向较偏使得传感器只能采集到托盘的部分不包含插孔的实体形状，此时可以对形状数据进行处理，依据采集到的托盘部分的边界等的位置，得到货叉与托盘实体之间的相对位置信息，然后控制叉车进行相应的转向，使得传感器能够采集到插孔的形状数据。

为了加快数据处理速度，提高叉车在货叉导航过程中的响应能力，在一种实施方式中，在叉车实际使用之前，先对叉车进行模拟训练，使叉车位于不同位置，并使传感器在各不同位置处采集托盘的图像数据/点云数据，然后算出在各不同位置下叉车的目标运动姿态，得到控制叉车运动的控制信号，整个过程相当于对之后实际导航过程中可能发生的各种情况的预演和模拟训练。训练过程中采集的图像数据/点云数据、得到的相应的相对位置信息以及得到的相应目标运动姿态均存储于叉车的数据存储器中。

在实际导航过程中，在步骤200中对形状数据进行处理时，数据处理器可以将步骤100中采集到的形状数据与预先存储的在多个不同位置处采集的托盘形状数据进行比较，而不是对形状数据进行处理分析。在能够从多个形状数据中识别出与当前采集到的形状数据相同的形状数据的情况下，获取预先得到的与识别出的形状数据对应的货叉与托盘底部插孔之间的相对位置信息作为得到的相对位置信息，此种方式会比进行数据分析处理得到相对位置信息要快。

并且，步骤300中依据相对位置信息控制叉车的运动姿态时，控制装置可以将步骤200中得到的相对位置信息与预先存储的对应于多个形状数据的多个相对位置信息进行比较，在从多个相对位置信息中识别出与当前相对位置信息相同的相对位置信息的情况下，获取预先算出的叉车目标运动姿态作为当前控制叉车的运动姿态，此种方式会比算出相对位置变化程度和变化趋势并判断叉车运动方向是否正确要快。

通过对货叉导航进行预演和模拟训练，使得在进行货叉导航时能够更快速地从采集到的形状数据中识别出插孔、得到货叉与插孔之间的相对位置信息、进而控制叉车进行相应动作。

下面参考图2-图6详细描述本发明公开的叉车货叉导航系统第一实施例。本实施例是实施前述货叉导航方法第一实施例的系统，主要应用于叉车在叉取货物过程中的动作控制，无需预先在托盘上设置标靶即可准确地插入托盘底部的插孔，实现对叉车托起货物过程的导航功能；同时在货叉插入托盘的过程中，能够随时对货叉姿态进行调整，避免了货叉碰撞到晃动中的托盘；另外，对于插孔形状及位置不规则的托盘，也避免了货叉无法正常插入插孔的情况发生。

如图2所示，本实施例主要包括：3D传感器组件、数据处理器和控制装置。

3D传感器组件安装于至少一个货叉上，用于采集托盘的形状数据。

货叉主要指的是呈L形的具有升降功能的普通货叉，也可以是侧移叉、二用叉夹等其他具有L形部分并且利用L形部分叉取货物的货叉。

图3所示为载货托盘的主视结构示意图，在叉车托起货物900之前，需要先通过调整货叉的姿态来将货叉插入托盘300底部的插孔310，320中，然后叉车驱动货叉沿叉架上移，实现托起货物900。在叉车运行过程中，3D传感器组件实时采集外界物体的形状数据，当叉车位于货物附近并需要叉取货物时，通过传感器采集到托盘的形状数据。

图4所示为3D传感器组件采集载货托盘形状数据时的俯视结构示意图。在叉车100将货叉110，120插入托盘插孔310，320之前，3D传感器组件200采集的信息中会包括托盘300底部的形状数据，托盘300的形状数据主要指的是托盘300的外形信息，而从托盘300的形状数据中能够反映出托盘300的形状，例如托盘300具有插孔、插孔的数量、插孔的位置等。因此，采集到的托盘形状数据中会包含有托盘插孔的信息。

数据处理器与3D传感器组件通信连接，用于对3D传感器组件采集的形状数据进行处理并得到货叉与托盘底部插孔之间的相对位置信息。数据处理器可以安装于叉车内部作为叉车控制系统的一部分，也可以设置于负责调度、监控所有叉车的总控系统内，各叉车的传感器采集到形状数据后通过通信装置发送给总控系统，由总控系统的数据处理器处理分析后再反馈给叉车。

具体的，以形状数据为点云形式的数据为例，在叉车将货叉对位插孔的过程中，3D传感器组件实时采集点云数据并发送给数据处理器。图5所示为3D传感器组件采集的载货托盘的点云图像示意图，其中位于上方的方形点云为货物的点云图像901，位于下方的不规则形状点云为托盘的点云图像301。数据处理器对不同时刻发来的点云数据之间进行对比分析。由于位置偏离拍摄的点云图像的形状相差较大，因此能够确定出点云图像中托盘底部的各插孔310，320的位置、尺寸，以及确定出3D传感器组件与各插孔之间的相对位置信息。由于3D传感器组件在货叉上的安装位置是固定的，其与货叉的端部、各外表面等位置之间的距离也是已知的，因此也能够进而确定出货叉与各插孔之间的相对位置信息，并将货叉与插孔之间的相对位置信息发送至控制装置。

另外，在货叉插入托盘插孔的过程中，若3D传感器组件始终位于托盘插孔之外，则3D传感器组件在叉车叉取货物的全过程(包括前述货叉对位插孔过程和货叉插入插孔过程)中从外部采集托盘的点云数据。若3D传感器组件安装于货叉靠近末端的位置，则在货叉插入托盘插孔的过程中，3D传感器组件获取的点云数据会发生变化，3D传感器组件不是从外部观测托盘形状，而是在插孔内部观测插孔形状。此时数据处理器对点云数据进行分析，同样可以得到货叉与相应插孔之间的相对位置信息。

可以理解的是，数据处理器发送货叉与插孔之间相对位置信息至控制装置时，可以始终发送各货叉与所有识别出的插孔的相对位置信息，例如叉车具有两个以上的货叉和/或托盘具有两个以上的插孔的情况下。数据处理器也可以只发送其中一个货叉与相应插孔的相对位置信息，此种情况只适用于叉车只具有两个货叉且已确认出托盘只具有两个插孔的情况下。其中，叉车具有的货叉数量是已知的，而托盘具有的插孔数量虽然未知，但可以从货叉已对准相应插孔后采集到的形状数据中识别出。

控制装置与数据处理器通信连接，用于依据数据处理器发来的货叉和插孔之间的相对位置信息控制叉车的运动姿态，以使货叉插入相应的托盘插孔。控制装置用于对叉车的运动姿态进行反馈控制。

具体的，控制装置得到3D传感器组件和插孔之间的相对位置信息之后，判断出叉车当前的运动姿态(运动方向、运动形式)是否正确，并进行不断地校正调整，实现随时对货叉姿态进行调整，使得在货叉插入托盘插孔过程的点云图像中，货叉距离插孔入口越来越近并逐渐对准插孔，另外，对于形状及位置不规则的插孔也能够顺利对准并插入。在货叉对准插孔后，控制叉车驱动系统前进，以使货叉伸入插孔，此时控制装置也不断地校正调整，保证使得在货叉插入托盘插孔过程的点云图像中，各货叉与相应插孔孔壁之间始终保持一定距离。

需要说明的是，叉车可以是在即将叉取货物之前才启动货叉导航系统，以实现货物叉取过程中的货叉导航功能；叉车也可以是持续开启货叉导航系统，在叉车进行非叉取货物的其他动作时，可以利用货叉导航系统实现行进过程中的避障等其他功能，而在叉取货物过程中则实现货叉导航功能。

在一种实施方式中，数据处理器包括点云数据处理单元和/或图像数据处理单元。

3D传感器组件采集的形状数据为点云数据，数据处理器通过点云数据处理单元来处理3D传感器组件发来的点云数据，并据此得到货叉与插孔之间的相对位置信息，然后发送给控制装置以进行叉车姿态控制。

可以理解的是，形状数据还可以是其他形式的数据，例如图像数据，而数据处理器还包括图像数据处理单元，当3D传感器组件发来图像数据时，图像数据处理单元负责对其进行处理分析，并据此得到货叉与插孔之间的相对位置信息，然后发送给控制装置以进行叉车姿态控制。

在一种实施方式中，数据处理器从实时采集的形状数据中识别出不同时刻托盘插孔与3D传感器组件之间的相对位置信息，进而得到不同时刻货叉与插孔之间的相对位置信息；并且，控制装置依据不同时刻货叉与插孔之间的相对位置信息，判断出叉车当前的运动方向是否使货叉趋向于对准插孔或插入插孔，并依据判断结果控制叉车的运动姿态。

在一种实施方式中，3D传感器组件安装于叉车的所有货叉上，至少用于所有货叉插入托盘时实时采集托盘的插孔的形状数据。各货叉上的3D传感器组件实时采集托盘底部插孔的形状数据，并实时发送给数据处理器进行处理。

对于具有两个货叉的叉车来说，对应的托盘也通常具有两个插孔，此时可以选择只在其中一个货叉上安装3D传感器组件，若该装有3D传感器组件的货叉对准插孔并正常插入插孔，则另一货叉也会相应对准插孔并正常插入插孔。

若托盘具有三个或更多插孔，则只有一个货叉装有3D传感器组件时，可能会导致该装有3D传感器组件的货叉插入中间或另一侧的插孔，而另一货叉未能插入插孔或者插入非最优插孔的情况发生，此时需要在两个货叉上均安装3D传感器组件，并对两个3D传感器组件同时进行数据处理。通过在所有货叉上均装有3D传感器组件的方式，可以避免上述货叉漏插或错插的情况发生，保证所有货叉均正确插入最优插孔。

同时，若货叉为侧移叉，则还可以通过3D传感器组件来调整两货叉的间距，以适应不同宽度、不同插孔数量的托盘。

在一种实施方式中，托盘插孔与3D传感器组件的相对位置信息包括：所有3D传感器组件与其对应插孔侧孔壁的距离。并且，控制装置控制叉车的运动姿态，以使至少两组3D传感器组件与其对应插孔侧孔壁的距离保持一致。

在货叉插入插孔的过程中，数据处理器识别出的不同时刻下托盘插孔与3D传感器组件的相对位置信息，包括有3D传感器组件与相应插孔的侧孔壁之间的距离，以此使控制装置控制叉车的行进、转向、速度等参数，进而调整叉车姿态，使得各3D传感器组件与相应插孔孔壁之间的距离尽量一致，避免货叉碰撞到孔壁。此时的3D传感器组件设置于货叉的靠近中轴线附近的位置或直接设置于中轴线上的某位置。

图6所示为控制装置在货叉插入插孔后控制货叉姿态的俯视剖面图。其中，d1为数据处理器根据设置于货叉110(图中未示出)上的左3D传感器组件210采集的点云图像算出的左3D传感器组件210与插孔内一侧孔壁之间的距离，d2为数据处理器根据设置于货叉120(图中未示出)上的右3D传感器组件220采集的点云图像算出的右3D传感器组件220与插孔相应侧孔壁之间的距离。控制装置通过数据处理器算出的距离，对叉车的驱动系统进行反馈控制，以使d1＝d2，保证货叉不与托盘相碰撞并且处于插孔内的最佳位置，直至插入完毕，至此完成货叉插入插孔的全过程。

可以理解的是，d1是与所在插孔的靠近右3D传感器组件的孔壁之间的距离时，相应的，d2是与所在插孔的靠近左3D传感器组件的孔壁之间的距离；若d1是与所在插孔的远离右3D传感器组件的孔壁之间的距离时，相应的，d2是与所在插孔的远离左3D传感器组件的孔壁之间的距离。

在一种实施方式中，在数据处理器得到货叉与所有插孔之间的相对位置信息的情况下，数据处理器从各插孔中选择出与各货叉对应的插孔，并且控制装置依据货叉与相应插孔的相对位置信息，控制叉车使货叉对准相应插孔。

在一种实施方式中，在数据处理器只得到货叉与部分插孔之间的相对位置信息的情况下，控制装置控制叉车向托盘所在位置转向，以使采集到的形状数据中包含托盘所有插孔的位置信息。

在一种实施方式中，数据处理器依据从采集的形状数据中识别出的托盘边界的数量，确定得到的相对位置信息是否是货叉与所有插孔之间相对位置信息，以及确定得到的相对位置信息是否是货叉与部分插孔之间相对位置信息。

在一种实施方式中，在数据处理器对形状数据进行处理但未得到货叉与托盘底部插孔之间的相对位置信息的情况下，数据处理器得到货叉与托盘之间的相对位置信息，控制装置依据货叉与托盘之间的相对位置信息控制叉车的向托盘所在位置处转动。

在一种实施方式中，控制装置包括：伺服控制器，用于通过伺服控制的方式控制叉车运动姿态。

伺服控制器是通过位置、速度和力矩三种方式对伺服电机进行控制，实现高精度的传动系统定位的产品。伺服控制器又称伺服驱动器，是用来控制伺服电机的一种控制器。通过伺服控制器控制叉车的驱动系统，实现对叉车姿态的闭环反馈控制，使货叉能够正确插入插孔。此时的控制装置为伺服控制系统。

具体的，伺服驱动器包括数字信号处理器(DSP)、以智能功率模块(IPM)为核心的驱动电路等组件。功率驱动单元首先对交流电进行整流，得到相应的直流电，再通过逆变器驱动三相永磁式同步交流伺服电机。

在一种实施方式中，该系统还包括数据存储器，用于存储多种托盘形状数据、相应的货叉与插孔之间的相对位置信息以及相应的叉车目标运动姿态。

数据处理器将采集到的形状数据与预先存储于数据存储器的在多个不同位置处采集的托盘形状数据进行比较，在能够从多个形状数据中识别出与当前采集到的形状数据相同的形状数据的情况下，获取预先得到的与识别出的形状数据对应的货叉与托盘底部插孔之间的相对位置信息作为得到的相对位置信息。

并且，控制装置将相对位置信息与预先存储于数据存储器的对应于多个形状数据的多个相对位置信息进行比较，在从多个相对位置信息中识别出与当前相对位置信息相同的相对位置信息的情况下，获取存储于数据存储器的预先算出的叉车目标运动姿态作为当前控制叉车的运动姿态。

在一种实施方式中，3D传感器组件安装于货叉的水平段上。L形的货叉具有水平段以及与水平段连接的垂直段，水平段是叉放货物的工作部分，负责插入插孔，垂直段与叉车本体连接，起到支撑水平段及水平段叉取的货物的作用。

3D传感器组件可以安装于垂直段上，并始终从托盘外部观测、采集托盘的形状数据。可以理解的是，此时3D传感器组件安装于垂直段的与水平段连接处附近，以使采集到的形状数据更能体现出插孔的位置、形状、大小等属性。

3D传感器组件也可以安装于水平段上，此时3D传感器组件通常埋设于水平段内部，防止在叉取货物时与托盘相撞。或者，3D传感器组件凸出于水平段之外并靠近水平段与垂直段的连接处，在叉取货物时，货叉不会一直伸入到托盘与垂直段接触，而是留有一定距离，防止损坏3D传感器组件。具体的，可以在水平段上3D传感器组件的远离垂直段的一侧设置挡板，以限制托盘与垂直段之间的距离，保护3D传感器组件。

在一种实施方式中，3D传感器组件安装于货叉水平段的端部和/或埋设于货叉水平段的上表面。

3D传感器组件可以安装于货叉水平段的端部，此时3D传感器组件可以凸出于水平段端部的表面，无需埋设到端部内部。在叉车将货叉对位插孔的过程中，3D传感器组件从托盘外部采集托盘的形状数据；在货叉插入托盘插孔的过程中，3D传感器组件从托盘的插孔内采集托盘的形状数据。3D传感器组件还可以埋设于货叉水平段上表面内部。

在一种实施方式中，3D传感器组件包括以下至少一项：双目视觉传感器、TOF传感器、3D体感摄像头、三维激光扫描仪。

安装有3D传感器组件的货叉中，每个货叉上的3D传感器组件均可以采用双目视觉传感器、TOF传感器、3D体感摄像头、三维激光扫描仪中的一种，或者根据使用方式及现场工况进行多种组合使用。

双目立体视觉法是被动测距传感中的一种测量方式，该方法通过两个相隔一定距离的双目视觉传感器(例如双目相机)同时获取同一场景的两幅图像，然后数据处理器(图像数据处理单元)通过立体匹配算法找到两幅图像中对应的像素点，随后根据三角原理计算出视差信息，进而转换为能够表征物体形状的深度信息，进而得到双目视觉传感器与托盘插孔之间的相对位置信息。采用双目视觉传感器时，需要在两个货叉上均安装双目视觉传感器，以此得到托盘的图像。

飞行时间测距法(Time of flight，TOF)是一种通过探测光脉冲的往返飞行时间来得到目标物距离的方法，属于主动测距传感的一种测量方式。TOF传感器则是能够实现上述测量方法的设备，例如TOF相机。TOF传感器获取深度图像的原理是：通过对目标场景发射连续的光脉冲，然后接收由物体反射回的光脉冲，然后比较发射光脉冲与反射光脉冲的相位差，得到光脉冲之间的传输延迟，进而得到发射器与托盘之间的距离，最终得到一幅深度图像。然后数据处理器(图像数据处理单元)对TOF传感器得到的图像进行处理分析，得到TOF传感器与托盘插孔之间的相对位置信息。

3D体感摄像头是采用类似于结构光技术实现的图像获取设备。基于结构光的深度图像获取原理是：将结构光投射至场景，并捕获相应的带有结构光的图案，通过模式图像在捕获图像中的位置以及形变程度，利用三角原理计算即可得到场景中各点的深度信息。而3D体感摄像头是用光源照明给需要测量的空间编上码，但其发出的光源是激光散斑，是当激光照射到粗糙物体或穿透毛玻璃后形成的随机衍射斑点，相当于发出了具有三维纵深的“体编码”，这样使得整个空间都被做了标记。在实际使用时，拍摄外界场景的散斑图像，并与预先保存的参考图像进行运算，进而得到整个场景的三维形状，也就是采集到形状数据。然后数据处理器(图像数据处理单元)对3D体感摄像头得到的形状数据进行处理分析，得到3D体感摄像头与托盘插孔之间的相对位置信息。

三维激光扫描技术能够提供扫描物体表面的三维点云数据(扫描资料以点的形式记录，每一个点包含有三维坐标，有些可能含有颜色信息或反射强度信息)，因此可以用于获取高精度高分辨率的数字地形模型。而三维激光扫描仪则是能够实现上述技术的设备。三维激光扫描仪可以采用激光雷达。激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。其工作原理是向目标发射探测信号(激光束)，然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较，就能够得到目标的点云数据。然后数据处理器(点云数据处理单元)对激光雷达得到的点云数据进行处理分析，得到激光雷达与托盘插孔之间的相对位置信息。

下面详细描述本发明公开的无人叉车第一实施例。本实施例主要应用于自动叉取、搬运货物，在叉取货物的过程中，无需预先在托盘上设置标靶即可准确地插入托盘底部的插孔，实现对叉车托起货物过程的导航功能；同时在货叉插入托盘的过程中，能够随时对货叉姿态进行调整，避免了货叉碰撞到晃动中的托盘；另外，对于插孔形状及位置不规则的托盘，也避免了货叉无法正常插入插孔的情况发生。

本实施例主要包括有：前述货叉导航系统第一实施例中公开的3D传感器组件、数据处理器和控制装置，还包括驱动系统。

3D传感器组件安装于至少一个货叉上，用于实时采集托盘的形状数据。

数据处理器与3D传感器组件连接，用于对形状数据进行处理，得到货叉与托盘底部插孔之间的相对位置信息。

控制装置与数据处理器连接，用于依据相对位置信息控制叉车的运动姿态，以使货叉插入相应的托盘插孔。

驱动系统与货叉导航系统的控制装置连接，用于驱动叉车改变运动姿态。

在一种实施方式中，该无人叉车为AGV叉车。

AGV(Automated Guided Vehicle，自动导引运输车)，是装备有电磁或光学等自动导引装置，能够沿规定的导引路径行驶，具有安全保护以及各种移载功能的运输车。AGV叉车即是能够自动行进、自动举升、自动搬运、自动堆放的叉车。

AGV叉车通常包括液压升降系统、差速驱动系统、PLC控制系统、导引系统、通信系统、警示系统、操作系统和动力电源组成，是集液压升降和PLC控制的可编程无线调度的自动导引小车。AGV叉车可以采用电磁感应作为导航方式，辅助RFID识别可运行于复杂路径、多站点可靠循迹，主驱动采用自主研发的差动伺服电机驱动，配置高精度角度转向舵机，使整车运行响应迅速定位精准，独立液压升降系统辅助高精度位移传感器使叉车可在其升降在行程内任意位置停靠，大大提高装载柔性化和举升的位置精度。

在一种实施方式中，数据处理器包括点云数据处理单元和/或图像数据处理单元。

在一种实施方式中，数据处理器从实时采集的形状数据中识别出不同时刻托盘插孔与3D传感器组件之间的相对位置信息，进而得到不同时刻货叉与插孔之间的相对位置信息；并且，控制装置依据不同时刻货叉与插孔之间的相对位置信息，判断出叉车当前的运动方向是否使货叉趋向于对准插孔或插入插孔，并依据判断结果控制叉车的运动姿态。

在一种实施方式中，3D传感器组件安装于叉车的所有货叉上，至少用于所有货叉插入托盘时实时采集托盘的插孔的形状数据。

在一种实施方式中，托盘插孔与3D传感器组件的相对位置信息包括：所有3D传感器组件与其对应插孔侧孔壁的距离。并且，控制装置控制叉车的运动姿态，以使至少两组3D传感器组件与其对应插孔侧孔壁的距离保持一致。

在一种实施方式中，在数据处理器得到货叉与所有插孔之间的相对位置信息的情况下，数据处理器从各插孔中选择出与各货叉对应的插孔，并且控制装置依据货叉与相应插孔的相对位置信息，控制叉车使货叉对准相应插孔。

在一种实施方式中，在数据处理器只得到货叉与部分插孔之间的相对位置信息的情况下，控制装置控制叉车向托盘所在位置转向，以使采集到的形状数据中包含托盘所有插孔的位置信息。

在一种实施方式中，数据处理器依据从采集的形状数据中识别出的托盘边界的数量，确定得到的相对位置信息是否是货叉与所有插孔之间相对位置信息，以及确定得到的相对位置信息是否是货叉与部分插孔之间相对位置信息。

在一种实施方式中，在数据处理器对形状数据进行处理但未得到货叉与托盘底部插孔之间的相对位置信息的情况下，数据处理器得到货叉与托盘之间的相对位置信息，控制装置依据货叉与托盘之间的相对位置信息控制叉车的向托盘所在位置处转动。

在一种实施方式中，控制装置包括：

伺服控制器，用于通过伺服控制的方式控制叉车运动姿态。

在一种实施方式中，该系统还包括数据存储器，用于存储多种托盘形状数据、相应的货叉与插孔之间的相对位置信息以及相应的叉车目标运动姿态。

数据处理器将采集到的形状数据与预先存储于数据存储器的在多个不同位置处采集的托盘形状数据进行比较，在能够从多个形状数据中识别出与当前采集到的形状数据相同的形状数据的情况下，获取预先得到的与识别出的形状数据对应的货叉与托盘底部插孔之间的相对位置信息作为得到的相对位置信息。

并且，控制装置将相对位置信息与预先存储于数据存储器的对应于多个形状数据的多个相对位置信息进行比较，在从多个相对位置信息中识别出与当前相对位置信息相同的相对位置信息的情况下，获取存储于数据存储器的预先算出的叉车目标运动姿态作为当前控制叉车的运动姿态。

在一种实施方式中，3D传感器组件安装于货叉的水平段上。

在一种实施方式中，3D传感器组件安装于货叉水平段的端部和/或埋设于货叉水平段的上表面。

在一种实施方式中，数据处理器包括点云数据处理单元和/或图像数据处理单元。

在一种实施方式中，3D传感器组件包括以下至少一项：双目视觉传感器、TOF传感器、3D体感摄像头、三维激光扫描仪。

本实施例的3D传感器组件、数据处理器和控制装置等部件的具体结构和功能作用均可参照前述货叉导航系统第一实施例所描述的结构设置，不再一一赘述。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (13)

1.一种应用于叉车的货叉导航方法，其特征在于，包括：

实时采集托盘的形状数据；

对所述形状数据进行处理，得到货叉与托盘底部插孔之间的相对位置信息；

依据所述相对位置信息控制叉车的运动姿态，以使货叉插入相应的托盘插孔。

2.如权利要求1所述的货叉导航方法，其特征在于，所述形状数据包括图像数据和/或点云数据。

3.如权利要求1或2所述的货叉导航方法，其特征在于，所述对所述形状数据进行处理并得到货叉与托盘底部插孔之间的相对位置信息包括：

从所述实时采集的形状数据中识别出不同时刻托盘插孔与采集所述形状数据的设备之间的相对位置信息，进而得到不同时刻货叉与插孔之间的相对位置信息；并且，

所述依据所述相对位置信息控制叉车的运动姿态包括：

依据所述不同时刻货叉与插孔之间的相对位置信息，判断出叉车当前的运动方向是否使货叉趋向于对准插孔或插入插孔，并依据判断结果控制叉车的运动姿态。

4.如权利要求1所述的货叉导航方法，其特征在于，所述依据所述相对位置信息控制叉车的运动姿态包括：通过伺服控制的方式控制叉车运动姿态。

5.如权利要求1或2所述的货叉导航方法，其特征在于，所述对所述形状数据进行处理包括：

将采集到的形状数据与预先存储的在多个不同位置处采集的托盘形状数据进行比较，在能够从所述多个形状数据中识别出与当前采集到的形状数据相同的形状数据的情况下，获取预先得到的与所述识别出的形状数据对应的货叉与托盘底部插孔之间的相对位置信息作为所述得到的相对位置信息；并且，

所述依据所述相对位置信息控制叉车的运动姿态包括：

将所述相对位置信息与预先存储的对应于所述多个形状数据的多个相对位置信息进行比较，在从所述多个相对位置信息中识别出与当前相对位置信息相同的相对位置信息的情况下，获取预先算出的叉车目标运动姿态作为当前控制叉车的运动姿态。

6.一种叉车货叉导航系统，其特征在于，包括：

安装于至少一个货叉上的3D传感器组件，用于实时采集托盘的形状数据；

与所述3D传感器组件连接的数据处理器，用于对所述形状数据进行处理，得到货叉与托盘底部插孔之间的相对位置信息；

与所述数据处理器连接的控制装置，用于依据所述相对位置信息控制叉车的运动姿态，以使货叉插入相应的托盘插孔。

7.如权利要求6所述的货叉导航系统，其特征在于，所述数据处理器包括点云数据处理单元和/或图像数据处理单元。

8.如权利要求6或7所述的货叉导航系统，其特征在于，所述数据处理器从所述实时采集的形状数据中识别出不同时刻托盘插孔与所述3D传感器组件之间的相对位置信息，进而得到不同时刻货叉与插孔之间的相对位置信息；并且，所述控制装置依据所述不同时刻货叉与插孔之间的相对位置信息，判断出叉车当前的运动方向是否使货叉趋向于对准插孔或插入插孔，并依据判断结果控制叉车的运动姿态。

9.如权利要求8所述的货叉导航系统，其特征在于，所述3D传感器组件安装于叉车的所有货叉上，至少用于所述所有货叉插入托盘时实时采集所述托盘的插孔的形状数据。

10.如权利要求9所述的货叉导航系统，其特征在于，所述托盘插孔与3D传感器组件的相对位置信息包括：所有所述3D传感器组件与其对应插孔侧孔壁的距离；并且，所述控制装置控制叉车的运动姿态，以使至少两组所述3D传感器组件与其对应插孔侧孔壁的距离保持一致。

11.如权利要求6所述的货叉导航系统，其特征在于，所述控制装置包括：

伺服控制器，用于通过伺服控制的方式控制叉车运动姿态。

12.如权利要求6或7所述的货叉导航系统，其特征在于，该系统还包括数据存储器，用于存储多种托盘形状数据、相应的货叉与插孔之间的相对位置信息以及相应的叉车目标运动姿态；

所述数据处理器将采集到的形状数据与预先存储于所述数据存储器的在多个不同位置处采集的托盘形状数据进行比较，在能够从所述多个形状数据中识别出与当前采集到的形状数据相同的形状数据的情况下，获取预先得到的与所述识别出的形状数据对应的货叉与托盘底部插孔之间的相对位置信息作为所述得到的相对位置信息；并且，

所述控制装置将所述相对位置信息与预先存储于所述数据存储器的对应于所述多个形状数据的多个相对位置信息进行比较，在从所述多个相对位置信息中识别出与当前相对位置信息相同的相对位置信息的情况下，获取存储于所述数据存储器的预先算出的叉车目标运动姿态作为当前控制叉车的运动姿态。

13.一种无人叉车，其特征在于，包括：

权利要求6-12中任一项所述的货叉导航系统；

与所述货叉导航系统的控制装置连接的驱动系统，用于驱动叉车改变运动姿态。