CN111198567B - 一种多agv协同动态追踪方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公布了一种多AGV协同动态追踪方法及装置，利用无线定位和惯导定位，提供多AGV协同动态追踪优化方法及装置，包含自身位置优化模块、多AGV协同动态追踪模块、目标探测模块、无线传输模块、延迟补偿模块；自身位置优化模块包括无线定位模块、惯导模块以及优化算法模块；获得AGV优化后的位置信息更加接近实际位置，即使在无线定位信号丢失情况下依然能保证动态追踪精度，提高AGV动态追踪的可靠性。采用本发明提供的技术方案，在保证单AGV动态追踪的可靠性和灵活性的基础上，提升了动态追踪精度，对原有系统设备改动小，无附加影响，安装方便、运行灵活可靠、成本低。
Description
技术领域
本发明属于无线通信定位技术领域，具体涉及一种应用于室内自动引导运输车(Automated Guided Vehicle，AGV)的灵活可靠的动态追踪技术，通过对AGV位置信息的获取和对AGV彼此间的观测数据的有效融合，实现灵活可靠的多AGV协同动态追踪。
背景技术
随着科技的发展，智能物流已经成为一种必然趋势，其主要任务是依靠技术手段来降低物流运输过程的成本，而AGV作为智能物流的关键设备，是一种灵活、智能、具有自动引导技术的系统，它可以在不需要人工干预的情况下自动实现物流任务，在AGV设备相关的各项技术中，动态追踪技术是实现AGV自动化、智能化运行的前提条件。
动态追踪技术作为AGV核心技术之一，也是衡量AGV技术发展水平的重要标准之一。传统的AGV动态追踪方式主要有电磁导航、磁带导航、激光导航和视觉导航。电磁导航出现时间较长，应用比较广泛，但是在应用过程中改变或扩充新路径比较烦琐。磁带导航技术工作原理与电磁导航相似，缺点也很明显，磁带维护频率较高，而且损坏严重的磁带要及时更换。激光导航相比其他导航方式则比较先进，AGV小车定位也更加精确，行驶路径可以随意改变,但其控制比较困难、安装昂贵。视觉导航是采集周围环境的图像信息，通过与已有环境图像数据库的匹配来对AGV进行定位，其优点是适用范围广、成本低，但安装复杂度高。
随着AGV动态追踪技术的发展，视觉导航、激光导航等动态追踪方法逐渐向多传感器数据融合发展，将各种数据合理地进行互补与融合，才能够保证整个系统的可靠运行。多传感器数据融合技术发展至今，已经诞生出了许多种进行多传感器数据融合的方法，如：加权融合、贝叶斯估计、卡尔曼滤波、模糊逻辑、人工神经网络。而如何选择合适的动态追踪技术进行融合，实现灵活、可靠、低成本的AGV动态追踪，是目前研究的重点方向，如公告号为CN 103197279 B的发明专利就利用惯性定位、超宽带无线定位来实现多目标的动态追踪。
但是，针对仓储的室内环境，现有的各项技术均难以兼顾安装方便、运行灵活可靠、低成本的现实要求。
发明内容
本发明提出了一种多AGV协同动态追踪技术，在AGV上增加设置惯导模块、无线定位模块和雷达、摄像头等目标探测模块，利用惯导定位数据、无线定位数据及目标探测模块的观测数据的融合来提高单AGV动态追踪的可靠性，利用测距模块得到的AGV的多组位置数据来实现协同动态追踪，进一步提高动态追踪精度。具体应用时，该协同动态追踪装置可在复杂有遮挡的仓储室内环境，不影响原有系统布局，实现灵活可靠的AGV动态追踪。
为达到上述目的，本发明提供一种多AGV协同动态追踪装置，利用在自动引导运输车(AGV)内部设置的协同动态追踪装置完成多AGV协同动态追踪，该多AGV协同动态追踪装置包含一个自身位置优化模块、一个多AGV协同动态追踪模块、一个目标探测模块、一个无线传输模块、一个延迟补偿模块；自身位置优化模块包括无线定位模块、惯导模块以及优化算法模块；
本多AGV协同动态追踪方法包括如下步骤：
1)在自动引导运输车AGV上加装惯导模块、无线定位模块(可见光、蓝牙、WiFi、超带宽等)和目标探测模块(包括雷达、摄像头等)，由无线定位模块和惯导模块分别得到2组AGV自身的位置信息，并对每组位置信息进行滤波，得到2组自身位置的估计值和方差；
2)根据上步的2组自身位置的估计值及其方差，优化算法模块对其进行优化：根据每组估计值的方差计算各参考位置的权重值，从而计算得到该AGV的优化后的位置估计值和优化后的方差；
3)由目标探测模块得到相邻AGV的相对于AGV自身的位置信息，对其进行滤波，得到相邻AGV的相对位置估计值及其方差，根据该相对位置估计值和AGV自身位置估计值，得到相邻AGV的位置信息，将相对位置估计值的方差与自身位置估计值的方差相加，作为其对相邻AGV位置测量估计值的方差；
4)协同动态追踪装置的无线传输模块周期性传输资讯封包，每个资讯封包包含计算得到的相邻AGV对该AGV位置的测量估计值及其方差，该AGV接收资讯封包；
5)利用惯导模块，对每个资讯封包提供的位置估计值进行时间延迟补偿，得到当前时刻的相邻AGV对该AGV的位置估计值；
6)通过多个相邻AGV对该AGV位置的测量估计值及其方差，以及AGV的自身的位置估计值和方差，执行步骤2)中的优化程序进行优化，得到该AGV的全局位置优化估计值；
通过上述步骤，实现多AGV协同动态追踪。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明提供一种多AGV协同动态追踪技术方案，利用无线定位和惯导定位，提供多AGV协同动态追踪优化方法及装置，获得AGV优化后的位置信息更加接近实际位置，即使在无线定位信号丢失情况下依然能保证动态追踪精度，提高AGV动态追踪的可靠性。采用本发明提供的技术方案，在保证单AGV动态追踪的可靠性和灵活性的基础上，提升了动态追踪精度，对原有系统设备改动小，无附加影响，安装方便、运行灵活可靠、成本低。
本发明提供的多AGV协同动态追踪方法具有以下优点：
1)利用无线定位和惯导定位的数据，对位置信息进行优化融合，保证在单AGV情况下动态追踪的可靠性和灵活性；
2)利用相邻AGV之间的观测位置数据交换，可以实现多个拥有不同无线定位技术或目标探测技术的AGV之间的协同动态追踪，进一步提高动态追踪精度；
3)利用惯导定位和多AGV协同动态追踪，保证在无线定位信号丢失情况下的AGV动态追踪精度；
4)惯导模块和测距模块是AGV通常都会安装的设备，本方法只是加装一个无线定位模块，对原系统的改动不大，并可满足安装方便、运行灵活可靠、成本低的现实要求。
附图说明
图1是本发明协同动态追踪装置的结构框图。
图2是本发明协同动态追踪算法的流程框图。
图3是本发明目标探测模块的流程框图。
图4是本发明延时补偿模块的结构框图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
参考图1所示，本发明利用配备在各AGV上的一套传感器，包含惯导模块的加速度计和陀螺仪，无线定位模块的信号接收装置，目标探测模块的雷达、摄像头等设备，用于获取本AGV位置信息和相邻AGV的位置信息，然后利用无线通信模块将相邻AGV的观测位置信息发送给相应AGV。具体实施时，该协同动态追踪系统用于在复杂有遮挡的仓储室内环境，实现灵活可靠的AGV动态追踪。
本发明在AGV内部的设置一协同动态追踪装置，该装置包含一自身位置优化模块、一多AGV协同动态追踪模块、一目标探测模块、一无线传输模块、一延迟补偿模块，协同动态追踪优化方法如图2所示，具体步骤如下：
S10：参考图1所示，自身位置优化模块包括无线定位模块、惯导模块以及优化算法模块，由无线定位模块和惯导模块分别得到2组自身的位置信息，并对每组位置信息进行滤波，得到2组自身位置的估计值和方差；
S20：根据上步的2组自身位置的估计值及其方差，优化算法模块对其进行优化：根据每组估计值的方差计算各参考位置的权重值，从而计算得到该AGV的优化后的位置估计值和优化后的方差；
S30：参考图3所示，由目标探测模块得到相邻AGV的坐标信息，对其进行滤波，得到相邻AGV的相对位置估计值及其方差，根据该相对位置估计值和AGV自身位置估计值，得到相邻AGV的位置信息，将该相对位置估计值的方差与自身位置估计值的方差相加，作为其对相邻AGV位置测量估计值的方差；
S40：协同动态追踪装置的无线传输模块周期性传输资讯封包，每个资讯封包包含计算得到的相邻AGV对该AGV位置的测量估计值及其方差，相应AGV接收资讯封包；
S50：参照图4所示，延迟补偿模块利用惯导模块的数据，对每个资讯包提供的位置估计值进行时间延迟补偿，得到当前时刻的相邻AGV对该AGV的位置估计值；
S60：参考图1所示，多AGV协同动态追踪模块通过多个相邻AGV对该AGV位置的测量估计值及其方差，以及该AGV的自身的位置估计值和方差，执行步骤S20中的优化程序，得到该AGV的全局位置优化估计值；
在步骤S10：需要通过两种定位方法得到两组位置信息，并分别对其进行滤波，该步骤包含以下流程S11～S13：
S11：无线定位模块根据无线信号的衰减程度，推导出AGV与多个信号源的距离，每个信号源将其位置信息通过无线通信发送给AGV，利用几何测距定位原理，从而得出AGV的位置信息；
S12：惯导模块通过对加速度信息和陀螺信息进行积分等运算，就可以直接得到AGV的速度和位置信息；
S13：分别对无线定位数据和惯导定位数据进行滤波，如卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波等，从而得到两组自身位置的估计值及其方差；
在步骤S20：利用优化算法模块对自身的两组位置估计值进行融合，从而得到一组优化的位置估计值
与其方差Ps，该优化方法包含以下流程S21～S23：
S21：计算两组自身参考位置的权重，
同理，
Ps1、Ps2分别是无线定位模块、惯导模块得到的自身位置估计值的方差，As1、As2分别是无线定位模块、惯导模块得到的自身位置估计值的权重，α为权重调整因子，为了减少无线定位信号反射、遮挡等影响，α取值通常不小于1，这里取1.5，α值可根据两种定位方法的稳定性作适当调整；
S22：计算优化后的自身位置估计值：
分别是无线定位模块、惯导模块得到的自身位置估计值；
S23：计算优化后的自身位置估计值的方差：
在步骤S30：需要得到相邻AGV的位置测量估计值
及其方差Pi，该步骤包含以下流程S31～S32：
S31：AGV的探测器可感知相邻AGV的存在，通过激光、摄像机之类的设备可得到该AGV与相邻第i个AGV之间的相对距离Di和相对角度θi，通过滤波处理得到该AGV与相邻第i个AGV的相对位置估计值
及其方差PDi；
S32：以自身的基准位置作为参考，通过相对位置估计值
推导出相邻第i个AGV的位置
S33：计算该AGV对相邻第i个AGV位置估计值的方差Pi＝Ps+PDi；
在步骤S40：可用蓝牙、可见光、WiFi等无线传输模块周期性的传输资讯封包，每个资讯封包包含步骤S30计算的相邻第i个AGV对该AGV位置的测量估计值及其方差，相应AGV接收资讯封包，得到相邻第i个AGV测量的该AGV位置信息；
在步骤S50：对接收到的相邻第i个AGV测量的该AGV位置进行时间延迟补偿，通过资讯封包的发出时间可知道该AGV当时的位置信息，再根据发送时刻和当前时刻该AGV惯导模块的位置信息，推算出此刻相邻第i个AGV对该AGV的位置估计值，更新
在步骤S60：采用步骤2的优化算法对该AGV的位置再一次进行优化，实现多AGV的协同动态追踪，具体流程包含S61～S63：
S61：计算相邻第i个AGV对该AGV位置估计的权重，
N表示接收到的相邻AGV对该AGV的观测值的数量，这里α取1；
S62：计算该AGV的全局最优位置估计值：
S63：计算该AGV的全局最优位置估计值的方差：
本发明一种多AGV协同动态追踪技术，利用无线定位和惯导定位的数据优化，保证在单AGV情况下动态追踪的可靠性；利用相邻AGV之间的观测位置数据交换，实现多AGV协同动态追踪，进一步提高动态追踪精度；利用惯导定位和多AGV协同动态追踪，保证定位信号丢失时AGV动态追踪的精度。协同优化算法可实现不同定位技术或探测技术AGV之间的位置信息融合，从而保证AGV动态追踪的可靠性，理论上，参与协同的AGV数量越多，动态追踪精度越稳定，实验发现，追踪精度与参与协同的AGV动态追踪精度有关，但当参与协同的AGV数量多于10时，动态追踪精度已经趋于稳定；惯导模块、测距模块和无线传输模块是AGV都会安装的设备，本方法只是加装一个无线定位模块，对原系统的改动不大，并可满足安装方便、运行灵活可靠、成本低的现实要求。
需要注意的是，公布实施例的目的在于帮助进一步理解本发明，但是本领域的技术人员可以理解：在不脱离本发明及所附权利要求的精神和范围内，各种替换和修改都是可能的。因此，本发明不应局限于实施例所公开的内容，本发明要求保护的范围以权利要求书界定的范围为准。
Claims (10)
1.一种多AGV协同动态追踪方法，通过在自动引导运输车AGV内部设置协同动态追踪装置，包括：惯导模块、无线定位模块和目标探测模块，实现多AGV协同动态追踪；包括如下步骤：
1)由无线定位模块和惯导模块分别获取2组AGV自身的位置信息，并对每组位置信息进行滤波，得到2组AGV自身位置的估计值和方差；
2)对步骤1)得到的2组AGV自身位置的估计值和方差进行优化：
根据每组估计值的方差计算各参考位置的权重值，从而计算得到AGV优化后的位置估计值和优化后的方差；
3)获取相邻AGV的相对于该AGV的位置信息，并进行滤波，得到相邻AGV的相对位置估计值及其方差；
根据相邻AGV的相对位置估计值和该AGV自身位置估计值，得到相邻AGV的位置信息；再将相对位置估计值的方差与自身位置估计值的方差相加，作为对相邻AGV位置的测量估计值的方差；
4)进行周期性传输资讯封包；每个资讯封包包含得到的相邻AGV对该AGV位置的测量估计值及其方差，相应AGV接收资讯封包；
5)对每个资讯封包提供的位置估计值进行时间延迟补偿，得到当前时刻的相邻AGV对该AGV的位置估计值；
6)通过多个相邻AGV对该AGV位置的测量估计值及其方差，以及该AGV自身的位置估计值和方差，执行步骤2)中的优化方法对估计值和方差进行优化，得到该AGV的全局位置优化估计值；
通过上述步骤，即可实现多AGV协同动态追踪。
2.如权利要求1所述的多AGV协同动态追踪方法，其特征是，在自动引导运输车AGV上安装的无线定位模块为蓝牙、超带宽、可见光无线定位模块或WiFi无线定位模块。
3.如权利要求1所述的多AGV协同动态追踪方法，其特征是，在自动引导运输车AGV上安装的目标探测模块包括雷达和/或摄像头。
4.如权利要求1所述的多AGV协同动态追踪方法，其特征是，步骤1)获取2组AGV自身的位置信息，并对每组位置信息进行滤波，具体包括如下操作：
S11：通过无线定位模块得出AGV与多个信号源的距离，每个信号源将其位置信息通过无线通信发送给AGV，从而得出AGV的位置信息；
S12：通过惯导模块对加速度信息和陀螺信息进行运算，得到AGV的速度和位置信息；
S13：分别对无线定位数据和惯导定位数据进行滤波，得到两组自身位置的估计值及其方差。
5.如权利要求4所述的多AGV协同动态追踪方法，其特征是，S13所述滤波包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波。
6.如权利要求1所述的多AGV协同动态追踪方法，其特征是，对AGV自身的两组位置估计值进行优化，得到一组优化的位置估计值
和方差Ps，包含以下流程：
S21：计算两组AGV自身参考位置的权重：
同理，
其中，Ps1、Ps2分别是无线定位模块、惯导模块得到的自身位置估计值的方差；As1、As2分别是无线定位模块、惯导模块得到的自身位置估计值的权重；α为权重调整因子；
S22：计算优化后的自身位置估计值
S23：计算优化后的自身位置估计值的方差：
其中，Ps为优化后的自身位置估计值的方差。
7.如权利要求6所述的多AGV协同动态追踪方法，其特征是，权重调整因子α取值根据定位稳定性进行调整，为不小于1的值。
8.如权利要求6所述的多AGV协同动态追踪方法，其特征是，获取相邻AGV的位置测量估计值
及其方差Pi，具体包含以下流程：
S31：通过AGV的探测器得到自身AGV与相邻AGV之间的相对距离D和相对角度θ，通过滤波得到一组相对位置估计值
及其方差PDi；
S32：以自身AGV的基准位置作为参考，通过相对位置估计值
得出相邻AGV的位置
表示为：
S33：计算相邻AGV位置估计值的方差Pi，表示为：Pi＝Ps+PDi。
9.如权利要求6所述的多AGV协同动态追踪方法，其特征是，步骤5)对每个资讯封包提供的位置估计值进行时间延迟补偿，具体通过资讯封包的发出时间得出该AGV当时的位置信息，再根据当时的位置信息与接收到的位置信息偏差，计算得到此刻相邻AGV对该AGV的位置估计值并更新；
步骤6)采用步骤2)的优化方法对该AGV的位置再一次进行优化，实现多AGV的协同动态追踪，具体包括如下流程：
S61：计算相邻AGV对该AGV位置估计的权重，表示为：
其中，N表示接收到的相邻AGV对该AGV的观测值的数量；α为权重调整因子；
S62：计算该AGV的全局最优位置估计值，表示为：
S63：计算该AGV的全局最优位置估计值的方差，表示为：
10.一种多AGV协同动态追踪装置，通过在自动引导运输车AGV内部设置协同动态追踪装置，实现多AGV协同动态追踪；所述多AGV协同动态追踪装置包含自身位置优化模块、多AGV协同动态追踪模块、目标探测模块、无线传输模块、延迟补偿模块；
所述自身位置优化模块包括无线定位模块、惯导模块和优化算法模块；
所述无线定位模块和惯导模块分别用于获取AGV自身的位置信息，并对每组位置信息进行滤波，得到自身位置的估计值和方差；
所述优化算法模块用于对位置的估计值和方差进行优化；
所述目标探测模块用于获取相邻AGV的相对于AGV自身的位置信息，并对其进行滤波，得到相邻AGV的相对位置估计值及其方差；
所述无线传输模块用于周期性传输资讯封包，每个资讯封包包含计算得到的相邻AGV对该AGV位置的测量估计值及其方差，并由相应AGV接收资讯封包；
所述惯导模块用于对每个资讯封包提供的位置估计值进行时间延迟补偿，得到当前时刻的相邻AGV对该AGV的位置估计值。
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