CN111486848B - Agv视觉导航方法、系统、计算机设备以及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种AGV视觉导航方法、系统、计算机设备以及存储介质，该方法包括以下步骤：若获取到任务指令，则从任务指令中获取待取件位置信息和运送目的地信息，根据任务指令和各个AGV车的运行信息匹配任务车辆，将匹配成功的AGV车作为待出发AGV车；根据待取件位置信息、运送目的地信息以及待出发AGV车的当前位置信息，设置待出发AGV车的任务路线，并将待出发AGV车作为任务AGV车；通过空间视觉相机监测任务AGV车的运行状态，获取任务AGV车出发后的实际位置信息和姿态信息，根据姿态信息判断任务AGV车行驶轨迹是否偏移，若任务AGV车行驶轨迹发生偏移，则对任务AGV车的姿态进行修正。本发明具有能够让AGV车智能调整偏移情况和智能规划路线的效果。

Description

AGV视觉导航方法、系统、计算机设备以及存储介质
技术领域
本发明涉及AGV技术领域，尤其是涉及一种AGV视觉导航方法、系统、计算机设备以及存储介质。
背景技术
目前，AGV（Automated Guided Vehicle）主要应用在工业车间物流运输场景中，通过导航技术，AGV小车将工件或物料运输到相应的地点，从而减少人力使用成本。
现有的AGV小车均需要通过导航技术来完成物流运输，目前AGV小车的导航方式主要有激光SLAM导航、二维码导航和磁条导航，激光SLAM导航是AGV小车在自身位置与姿态不确定的条件下，在完全未知环境中创建3D地图，同时利用地图数据进行自主定位和导航。二维码导航属于视觉识别，具体通过在AGV小车行驶路径上铺设二维码，AGV小车通过识别二维码实现引导。磁条导航，是通过在AGV小车的行驶路径上埋设磁条，通过磁条感应信号实现导引。
上述技术方案存在很多缺点：在采用激光SLAM导航时，当使用场景地图发生临时变化时，系统没有及时更新3D地图，就会导致AGV小车无法定位自身；二维码导航，要在AGV小车行驶路径上布置二维码，若二维码发生磨损或被障碍物遮挡时，小车则运行到错误路线或运行轨迹发生偏移；磁条导航，只能按固定路线走，无法实现智能避让。因此在面临复杂多变的环境时，AGV小车的灵活调整能力还有待提高。
发明内容
本发明的目的是提供一种能够让AGV车智能调整偏移情况和智能规划路线的AGV视觉导航方法、系统、计算机设备以及存储介质。
本发明的上述发明目的一是通过以下技术方案得以实现的：
一种AGV视觉导航方法，包括以下步骤：
S10：实时获取各个AGV车反馈的运行信息，所述运行信息包括当前位置信息和设备状态信息；
S20：若获取到任务指令，则从所述任务指令中获取待取件位置信息和运送目的地信息，根据所述任务指令和各个AGV车的所述运行信息匹配任务车辆，将匹配成功的所述AGV车作为待出发AGV车；
S30：根据所述待取件位置信息、运送目的地信息以及所述待出发AGV车的所述当前位置信息，设置所述待出发AGV车的任务路线，并将所述待出发AGV车作为任务AGV车；
S40：通过空间视觉相机监测所述任务AGV车的运行状态，获取任务AGV车出发后的实际位置信息和姿态信息，根据所述姿态信息判断任务AGV车行驶轨迹是否偏移，若任务AGV车行驶轨迹发生偏移，则对任务AGV车的姿态进行修正。
通过采用上述技术方案，在工厂AGV车物流运输过程中，实时获取所有AGV车的运行信息，能够让系统实时掌握每个AGV车的位置信息和设备状态；通过获取任务指令，并根据各个AGV车的运行信息，能够让系统迅速匹配合适的车辆，并且能够让系统智能规划待出发AGV车的任务路线；通过空间视觉相机监测任务AGV车的运行状态，并根据任务AGV车自身实时反馈的运行信息，能够让系统智能判断AGV车行驶轨迹是否发生偏移，并且针对偏移情况能够及时修正，从而使AGV车按照规划的任务路线顺利完成任务，避免任务失败，从而提高运输效率。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为：步骤S10包括：
S11：实时获取每个所述AGV车的所述当前位置信息和所述设备状态信息，所述设备状态信息包括当前任务状态信息以及电量信息，且所述当前任务状态信息包括空闲状态和任务状态。
通过采用上述技术方案，通过实时获取每个AGV车的当前位置信息和设备状态信息，从而使系统实时监控每个AGV车的当前任务状态情况和电量情况，合理调配车辆，并且为车辆及时充电，从而提高车辆运输效率。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为：步骤S20包括：
S21：获取当前任务状态信息为空闲状态且所述电量信息超过预设值的所述AGV车，作为空闲AGV车；
S22：根据空闲AGV车的当前位置信息和所述待取件位置信息，计算并筛选出距离最近空闲AGV车，作为待出发AGV车。
通过采用上述技术方案，通过获取电量充足且为空闲状态的AGV车，并且根据空闲AGV车的当前位置信息和待取件位置信息，使系统筛选出最近空闲AGV车，从而合理调配车辆，提高车辆运输效率，并避免车辆资源浪费。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为：步骤S30包括：
S31：采用深度优先算法，根据所述待出发AGV车的当前位置信息以及所述待取件位置信息，计算所述取件任务路线；
S32：采用深度优先算法，根据所述待取件位置信息以及运送目的地信息，计算所述送货任务路线；
S33：将所述待出发AGV车从所述空闲状态更新为所述任务状态，作为所述任务AGV车。
通过采用上述技术方案，通过采用深度优先算法，计算从待出发AGV车的当前位置到待取件位置的取件任务路线，以及取件成功后到达目的地的送货任务路线，从而使AGV车按照最优的路线顺利完成任务，提高运输效率。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为：步骤S40包括：
S41：按照所述任务路线运行，所述空间视觉相机实时监测所述任务AGV车的运行状态；
S42：通过所述空间视觉相机从所述任务AGV车中获取对应的二维码信息；
S43：根据所述二维码信息，获取所述任务AGV车的实际位置信息；
S44：根据所述任务AGV车的所述实际位置信息和所述任务AGV车的所述当前位置信息，计算所述当前任务AGV车的姿态信息，通过所述姿态信息判断所述当前任务AGV车行驶是否偏离所述任务路线，若所述任务AGV车偏离所述任务路线，则触发用于控制所述任务AGV车根据所述姿态信息进行调整的AGV车调整指令。
通过采用上述技术方案，通过空间视觉相机实时监测任务AGV车的运行状态，获取任务AGV车对应的二维码信息，从而获取任务AGV车的实际位置信息；通过计算任务AGV车的姿态信息，并根据姿态信息判断任务AGV车行使轨迹是否发生偏移，从而使系统实时监控任务AGV车的行驶轨迹，避免行驶发生偏移而使物体碰撞或车辆停止行驶；通过对发生偏移的任务AGV车进行姿态调整，从而使任务AGV车按照正确的姿态在任务路线上行驶，确保顺利任务完成。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为：在步骤S41之后还包括：
S411：通过所述空间视觉相机实时拍摄所述任务路线的路线情况，对所述空间视觉相机拍摄的所述路线情况进行识别；
S412：若从所述路线情况中识别出障碍物，则重新设置所述任务AGV车的任务路线。
通过采用上述技术方案，通过空间视觉相机实时拍摄任务AGV车的路线情况，使系统判断任务AGV车的路线前方是否有障碍物遮挡，从而能实时监控路况，避免发生障碍物碰撞，造成物件损坏；通过对障碍物遮挡的AGV车重新规划任务路线，从而保证运输任务顺利完成，并提高运输效率。
本发明的上述发明目的二是通过以下技术方案得以实现的：
一种AGV视觉导航系统，包括：
信息获取模块，用于实时获取各个AGV车反馈的运行信息，所述运行信息包括当前位置信息和设备状态信息；
匹配车辆模块，用于若获取到任务指令，则从所述任务指令中获取待取件位置信息和运送目的地信息，根据所述任务指令和各个AGV车的所述运行信息匹配任务车辆，将匹配成功的所述AGV车作为待出发AGV车；
路径规划模块，用于根据所述待取件位置信息、运送目的地信息以及所述待出发AGV车的所述当前位置信息，设置所述待出发AGV车的任务路线，并将所述待出发AGV车作为任务AGV车；
动态监控模块，用于通过空间视觉相机监测所述任务AGV车的运行状态，获取任务AGV车出发后的实际位置信息和姿态信息，根据所述姿态信息判断任务AGV车行驶轨迹是否偏移，若任务AGV车行驶轨迹发生偏移，则对任务AGV车的姿态进行修正。
通过上述技术方案，在工厂AGV车物流运输过程中，实时获取所有AGV车的运行信息，能够让系统实时掌握每个AGV车的位置信息和设备状态；通过获取任务指令，并根据各个AGV车的运行信息，能够让系统迅速匹配合适的车辆，并且能够让系统智能规划待出发AGV车的任务路线；通过空间视觉相机监测任务AGV车的运行状态，并根据任务AGV车自身实时反馈的运行信息，能够让系统智能判断AGV车行驶轨迹是否发生偏移，并且针对偏移情况能够及时修正，从而使AGV车按照规划的任务路线顺利完成任务，避免任务失败，从而提高运输效率。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为：动态监控模块包括：
图像获取模块，用于按照所述任务路线运行，所述空间视觉相机实时监测所述任务AGV车的运行状态；
图像处理模块，用于通过所述空间视觉相机从所述任务AGV车中获取对应的二维码信息；
计算模块，用于根据所述二维码信息，获取所述任务AGV车的实际位置信息；根据所述任务AGV车的所述实际位置信息和所述任务AGV车的所述当前位置信息，计算所述当前任务AGV车的姿态信息；
判断修正模块，用于通过所述姿态信息判断所述当前任务AGV车行驶是否偏离所述任务路线，若所述任务AGV车偏离所述任务路线，则触发用于控制所述任务AGV车根据所述姿态信息进行调整的AGV车调整指令。
通过采用上述技术方案，通过空间视觉相机实时监测任务AGV车的运行状态，获取任务AGV车对应的二维码信息，从而获取任务AGV车的实际位置信息；通过计算任务AGV车的姿态信息，并根据姿态信息判断任务AGV车行使轨迹是否发生偏移，从而使系统实时监控任务AGV车的行驶轨迹，避免行驶发生偏移而使物体碰撞或车辆停止行驶；通过对发生偏移的任务AGV车进行姿态调整，从而使任务AGV车按照正确的姿态在任务路线上行驶，确保顺利任务完成。
本发明的上述发明目的三是通过以下技术方案得以实现的：
一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述AGV视觉导航方法的步骤。
本发明的上述发明目的四是通过以下技术方案得以实现的：
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述AGV视觉导航方法的步骤。
综上所述，本发明包括以下至少一种有益技术效果：
1、通过实时获取AGV车的运行信息，掌握AGV车的使用状态，并在分配取件任务时，通过简单计算即可筛选出距离最近空闲AGV车；
2、利用空间视觉相机和AGV车上的二维码对运行的AGV车进行精确定位，再根据AGV车自身反馈的定位信息，计算运行的AGV车偏移情况，并针对偏移情况进行修正，能够使AGV车保持正确的行驶姿势，顺利完成运输任务。
3、利用空间视觉相机对运行的AGV车进行实时拍摄，监控路线上障碍物情况，若任务路线上存在障碍物，则对AGV车重新自动规划路径。
附图说明
图1是本发明一实施例中AGV车视觉导航方法的流程图；
图2是本发明一实施例中AGV车处于空闲状态时的示意图；
图3是本发明一实施例中AGV车处于作业状态时的示意图；
图4是本发明一实施例中AGV车视觉导航方法中步骤S20的实现流程图；
图5是本发明一实施例中AGV车视觉导航方法中步骤S30的实现流程图；
图6是本发明一实施例中AGV车视觉导航方法中步骤S40的实现流程图；
图7是本发明一实施例中AGV车视觉导航方法中步骤S41之后的实现流程图；
图8是本发明一实施例中AGV车视觉导航系统的一框图原理；
图9是本发明一实施例中计算机设备的一示意图。
图中，1、灯箱；2、承物板；3、底板；4、二维码；5、剪叉结构。
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步详细说明。
实施例一：
在一实施例中，如图1所示，本发明公开了一种AGV视觉导航方法，具体包括如下步骤：
S10：实时获取各个AGV车反馈的运行信息，运行信息包括当前位置信息和设备状态信息。
在本实施例中，AGV（Automated Guided Vehicle）是在工厂车间内，用于搬运货物、物料或工件的小车，通过后台控制AGV车，实现智能搬运物件。本实施例中，AGV车优选为潜伏升降式3轴AGV-3350，如图2和图3所示，AGV车包括灯箱1和安装在灯箱1底部的叉板，叉板包括承物板2和底板3，承物板2和底板3通过剪叉结构5连接，底板3下安装若干个车轮；其中灯箱1内部设置有用于控制AGV车运行的电机、用于控制剪叉机构升降的设备、与后台通信的设备以及灯管，灯箱1上盖设置二维码4，当灯箱1内的灯管亮时，灯箱1上盖的二维码4被照亮，且光源强度强于周围光源；如图3所示，当剪叉结构5升起时，承物板2被升起，可用于叉取或放置货物。在本实施例中，根据工厂地面，建立水平坐标系。当前位置信息是指AGV车在工厂内的位置坐标。设备状态信息是指AGV车的当前任务状态信息和电量等信息。
具体地，各个AGV车通过无线网络将自身的当前位置信息和设备状态信息实时发送给后台，后台实时接收，在本实施例中，无线网络优选为Wi-Fi，在其他实施例中可以是蓝牙、zigbee或者NB-IoT等。各个AGV车的当前位置信息是由自身搭载的定位装置测量，在本实施中，定位装置优选为陀螺仪，在其他实施例中可以是GPS定位装置。
S20：若获取到任务指令，则从任务指令中获取待取件位置信息和运送目的地信息，根据任务指令和各个AGV车的运行信息匹配任务车辆，将匹配成功的AGV车作为待出发AGV车。
在本实施例中，任务指令是指用户输入的任务消息，包括待取件位置信息和运送目的地信息。待取件位置信息是指物件在工厂内的位置坐标。运送目的地信息是指需要将货物运送到达的加工工位坐标或货架的位置坐标。待出发AGV车是指准备去取件和运输的AGV车。
具体地，后台根据所有AGV车的当前位置信息，查看AGV车的运行信息，将处于空闲状态且电量超过预设值的AGV车筛选出来，然后根据用户输入的待取件位置信息，计算筛选出来的AGV车的位置坐标和待取件的位置坐标之间的距离，选择距离最短对应的AGV车作为待出发AGV车。
S30：根据待取件位置信息、运送目的地信息以及待出发AGV车的当前位置信息，设置待出发AGV车的任务路线，并将待出发AGV车作为任务AGV车。
在本实施例中，任务路线是指在工厂中可行驶的路径中，待出发AGV车对待取件的运输路线。任务AGV车是指接到并执行任务的AGV车。
具体地，后台根据用户输入的待取件位置信息和待车发AGV车的当前位置信息，计算从待出发AGV车位置到待取件位置的运输路线。进一步地，根据用户输入的待取件位置信息和运送目的地信息，计算从待取件位置到运送目的地的运输路线，然后通过无线网络将取件任务路线和送货任务路线发送给待出发AGV车。
S40：通过空间视觉相机监测任务AGV车的运行状态，获取任务AGV车出发后的实际位置信息和姿态信息，根据姿态信息判断任务AGV车行驶轨迹是否偏移，若任务AGV车行驶轨迹发生偏移，则对任务AGV车的姿态进行修正。
在本实施例中，空间视觉相机是部署在工厂的上方或者室内房顶上，俯拍工厂或地面上的AGV车。实际位置信息是指任务AGV车在运行过程中可能发生轨迹偏移，利用空间视觉相机对任务AGV车重新定位的位置坐标，区别于任务AGV车自身实时反馈的当前位置信息。姿态信息是指任务AGV车的水平偏移距离和偏航角度，水平偏移距离是在工厂的统一坐标系下，任务AGV车的实际位置信息与当前位置信息的x轴坐标差值或y轴坐标差值，偏航角度是在工厂的统一坐标系下，任务AGV车的行驶方向与路径方向的偏航角度，任务AGV车的行驶方向根据实际位置信息计算，比如任务AGV车的实际位置坐标（x,y），点（x,y）跟坐标原点连接成三角形，根据求解三角形的余弦角，得到任务AGV车的偏航角度。在本实施例中，空间视觉相机优选为广角相机和高精度分辨率相机，广角相机用于对AGV车进行概略定位或对任务路线进行规划时，提供图像数据。高精度分辨率相机用于在一些节点定位要求较高时，对AGV车进行精确引导，在进行精确引导时，首先AGV车进入概略范围，然后再由高精度分辨率相机进行引导。在本实施例中，广角相机部署少，定位范围广，当量精度为分米到米之间；高精度分辨率相机部署在路径的关键节点，定位范围小，精度高，当量精度为毫米到厘米之间，在本实施例中，关键节点包括十字路口、T型路口等节点位置。
具体地，任务AGV车在接到任务路线的指令之后开始运行，同时通过广角相机俯拍地面，实时监测任务AGV车的运行状态。进一步地，如图2所示，每个AGV车均设置有一个二维码，在任务AGV车通过十字路口、T型路口或L型路口等关键节点位置时，灯箱闪亮，二维码被照亮，高精度分辨率相机对二维码进行扫描，然后将扫描的信息发送给后台，后台经过数据处理，计算二维码在工厂坐标系下的位置坐标，根据二维码的位置坐标来推算出任务AGV车的实际位置信息。
进一步地，根据任务AGV车的实际位置信息和任务AGV车自身反馈的当前位置信息，计算任务AGV车的水平偏移距离和偏航角度。根据偏航角度来判断任务AGV车的行驶轨迹是否发生偏移，若任务AGV车的行驶轨迹发生偏移，则根据任务AGV车的水平偏移距离修正任务AGV车的行驶轨迹，使AGV车按照设定的任务路线到达待取件位置，然后取件并运送至目的地。
在一实施例中，在步骤S10中，即实时获取每个AGV车的当前位置信息和设备状态信息，具体包括：
S11：实时获取每个AGV车的当前位置信息和设备状态信息，设备状态信息包括当前任务状态信息以及电量信息，且当前任务状态信息包括空闲状态、任务状态。
在本实施例中，空闲状态是指AGV车没有搬运货物，处于空闲或休眠的状态。任务状态是指AGV车正在执行任务搬运货物的状态。当前任务状态信息还包括充电状态，充电状态是指电量低于预设值时，AGV车进行充电的状态。
具体地，AGV车向后台实时反馈自身的当前位置信息和设备状态信息。在本实施例中，当AGV车接到任务时，当前任务状态信息更新为任务状态，当AGV车卸货后，当前任务状态信息及时更新为空闲状态，空闲状态的AGV车在没有接到任务的情况下会返回停车库。根据AGV车反馈的电量信息，对电量信息低于预设值的AGV车进行充电，AGV车的当前任务状态则更新为充电状态。在本实施例中，预设值可以为10%，15%或者20%等。在本实施例中，后台实时掌握每个AGV车的运行情况，方便在分配任务时系统能够合理调配车辆。
在一实施例中，如图4所示，在步骤S20中，即从任务指令中获取待取件位置信息，根据待取件位置信息和各个AGV车的运行信息，匹配任务车辆，具体包括下述步骤：
S21：获取当前任务状态信息为空闲状态且电量信息超过预设值的AGV车，作为空闲AGV车；
S22：根据空闲AGV车的当前位置信息和待取件位置信息，计算并筛选出距离最近空闲AGV车，作为待出发AGV车。
在本实施例中，空闲AGV车是指处于空闲状态且电量信息超过预设值的AGV车。最近空闲AGV车是距离待取件位置最近的空闲AGV车。待出发AGV车是指准备去取件的最近空闲AGV车。
具体地，后台在所有AGV车中筛选当前任务状态信息为空闲状态且电量充足的AGV车为空闲AGV车，然后计算每个空闲AGV车的当前位置距离待取件的货物之间的位置距离，筛选出位置距离最短对应的空闲AGV车，作为待出发AGV车。
在一实施例中，如图5所示，在步骤S30中，即采用深度优先算法，计算待出发AGV车的取件任务路线和送货任务路线，具体包括下述步骤：
S31：采用深度优先算法，根据待出发AGV车的当前位置信息以及待取件位置信息，计算取件任务路线；
S32：采用深度优先算法，根据待取件位置信息以及运送目的地信息，计算送货任务路线；
S33：将待出发AGV车从空闲状态更新为任务状态，作为任务AGV车。
在本实施例中，取件任务路线是指从待出发AGV车位置到待取件位置的运输路线。送货任务路线是指从待取件位置到运送目的地位置的运输路线。
具体地，根据工厂路径的关键节点，关键节点包括十字路口、T型路口或L型路口等节点，再将待出发AGV车的的当前位置作为起始节点，将待取件位置作为中间节点，将运送目的地作为目的地节点，对起始节点、中间节点、关键节点和目的地节点，采用深度优先算法，优化出两条距离最短的路径，一条是起始节点到中间节点的路径，作为取件任务路线，另一条是中间节点到目的地节点的路径，作为送货任务路线。在本实施例中，深度优先算法的边界条件为路径距离短，在其他实施例中，深度优先算法的边界条件还可以转弯少，耗时少。
在一实施例中，如图6所示，在步骤S40中，即通过空间视觉相机监测任务AGV车的运行状态，判断任务AGV车的行驶轨迹是否发生偏移，并针对偏移情况进行修正，具体包括下述步骤：
S41：按照任务路线运行，空间视觉相机实时监测任务AGV车的运行状态；
S42：通过空间视觉相机从任务AGV车中获取对应的二维码信息；
S43：根据二维码信息，获取任务AGV车的实际位置信息；
S44：根据任务AGV车的实际位置信息和任务AGV车的当前位置信息，计算当前任务AGV车的姿态信息，通过姿态信息判断当前任务AGV车行驶是否偏离任务路线，若任务AGV车偏离任务路线，则触发用于控制任务AGV车根据姿态信息进行调整的AGV车调整指令。
在本实施例中，运行状态是通过空间视觉相机拍摄的任务AGV车的行驶情况或路线情况等。二维码信息包括二维码的位置坐标和对应AGV车的编号信息等。AGV车调整指令是指后台发出的用于调整任务AGV车姿态的指令信号。
具体地，任务AGV车按照任务路线运行，空间视觉相机中的广角相机实时拍摄任务AGV车在任务路线运行上时的路线情况，在任务路线的关键节点处，通过高分辨率精度相机对曝光条件下的任务AGV车上的二维码进行扫描，识别出二维码信息，从二维码信息中获知二维码的位置坐标，从而获知任务AGV车的实际位置信息。在本实施例中，如图3所示，任务AGV车通过灯箱闪亮提供了曝光条件，且光源强度强于周围光源，降低周围光源干扰，有利于空间视觉相机进行清晰地扫描。
进一步地，根据任务AGV车的实际位置信息和当前位置信息，计算任务AGV车的水平偏移距离和偏航角度，若偏航角度大于阈值时，判断任务AGV车的行驶轨迹是否发生偏移，若任务AGV车的行驶轨迹发生偏移，则后台触发一个AGV车调整指令，来控制任务AGV车根据水平偏移距离调整姿态，从而使任务AGV车保持正确的姿态行驶，顺利完成运输任务。在本实施例中，在任务路线的起始节点、中间节点、关键节点和目的地节点中，选择相邻节点之间距离最大的路径，根据该最大路径段长度和路径宽度计算三角形中的余弦角度，得到偏航角度的阈值。
在一实施例中，如图7所示，在步骤S41之后还包括：
S411：通过空间视觉相机实时拍摄任务路线的路线情况，对空间视觉相机拍摄的路线情况进行识别；
S412：若从路线情况中识别出障碍物，则重新设置任务AGV车的任务路线。
在本实施例中，路线情况是指任务AGV车在任务路线上行驶时的路况。障碍物是指在任务路线上出现的货物或临时作业的工人等情况，从而使任务AGV车不能在任务路线上顺利运行。
具体地，任务AGV车在任务路线上运行时，空间视觉相机实时拍摄任务路线上的路线情况，将实时拍摄的路线情况（路线图片）与事先预存的正常路线情况（路线图片）进行像素对比识别，若识别出有异于正常路线情况的障碍物像素，则再根据像素识别的路线宽度，判断在障碍物遮挡后的剩余路线宽度是否大于任务AGV车的宽度，若剩余路线宽度大于任务AGV车的车身宽度，则后台发送任务AGV车的路线绕行指令，若剩余路线宽度小于任务AGV车的车身宽度，则后台重新规划任务AGV车的任务路线。
优选地，在为任务AGV车规划任务路线时，先采用空间视觉相机中的广角相机大范围拍摄路面情况，提前探清路况，避免选择障碍路线，方便任务AGV车顺利完成运输任务，提高运输效率。
优选地，将AGV视觉导航与传统的磁条导航复合使用，在路径上采用常规磁条导航方式，造价低，路线稳定；在路径的关键节点上，由AGV视觉导航进行高精度定位。将AGV视觉导航与激光SLAM导航复合使用，根据激光SLAM扫描数据形成简单的3D数模，对于新出现的物体（障碍物），则无需现场建图，结合AGV视觉导航即可完成定位识别。上述两种复合导航方式，有效地结合了视觉导航和传统导航，从而能够更好的适应不同的运输需求。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
实施例二：
在一实施例中，提供一种AGV视觉导航系统，该AGV视觉导航系统与上述实施例中AGV视觉导航方法一一对应。该AGV视觉导航系统包括信息获取模块10、匹配车辆模块20、路径规划模块30和动态监控模块40。各功能模块详细说明如下：
信息获取模块10，用于实时获取各个AGV车反馈的运行信息，运行信息包括当前位置信息和设备状态信息；
匹配车辆模块20，用于若获取到任务指令，则从任务指令中获取待取件位置信息和运送目的地信息，根据任务指令和各个AGV车的运行信息匹配任务车辆，将匹配成功的AGV车作为待出发AGV车；
路径规划模块30，用于根据待取件位置信息、运送目的地信息以及待出发AGV车的当前位置信息，设置待出发AGV车的任务路线，并将待出发AGV车作为任务AGV车；
动态监控模块40，用于通过空间视觉相机监测任务AGV车的运行状态，获取任务AGV车出发后的实际位置信息和姿态信息，根据姿态信息判断任务AGV车行驶轨迹是否偏移，若任务AGV车行驶轨迹发生偏移，则对任务AGV车的姿态进行修正。
优选地，匹配车辆模块20包括：
车辆筛选模块21，用于获取当前任务状态信息为空闲状态且电量信息超过预设值的AGV车，作为空闲AGV车；
匹配计算模块22，用于根据空闲AGV车的当前位置信息和待取件位置信息，计算并筛选出距离最近空闲AGV车，作为待出发AGV车。
优选地，路径规划模块30包括：
深度计算模块31，用于采用深度优先算法，根据待出发AGV车的当前位置信息以及待取件位置信息，计算取件任务路线；用于采用深度优先算法，根据待取件位置信息以及运送目的地信息，计算送货任务路线；
状态更新模块32，用于将待出发AGV车从空闲状态更新为任务状态，作为任务AGV车。
优选地，动态监控模块40包括：
图像获取子模块41，用于按照任务路线运行，空间视觉相机实时监测任务AGV车的运行状态；
图像处理子模块42，用于通过空间视觉相机从任务AGV车中获取对应的二维码信息；
计算子模块43，用于根据二维码信息，获取任务AGV车的实际位置信息；根据任务AGV车的实际位置信息和任务AGV车的当前位置信息，计算当前任务AGV车的姿态信息；
判断修正子模块44，用于通过姿态信息判断当前任务AGV车行驶是否偏离任务路线，若任务AGV车偏离任务路线，则触发用于控制任务AGV车根据姿态信息进行调整的AGV车调整指令。
关于AGV视觉导航系统的具体限定可以参见上文中对于AGV视觉导航方法的限定，在此不再赘述。上述AGV视觉导航系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
实施例三：
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储实时获取的AGV车的运行信息和空间视觉相机拍摄的路线情况等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种AGV视觉导航方法。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
S10：实时获取各个AGV车反馈的运行信息，运行信息包括当前位置信息和设备状态信息；
S20：若获取到任务指令，则从任务指令中获取待取件位置信息和运送目的地信息，根据任务指令和各个AGV车的运行信息匹配任务车辆，将匹配成功的AGV车作为待出发AGV车；
S30：根据待取件位置信息、运送目的地信息以及待出发AGV车的当前位置信息，设置待出发AGV车的任务路线，并将待出发AGV车作为任务AGV车；
S40：通过空间视觉相机监测任务AGV车的运行状态，获取任务AGV车出发后的实际位置信息和姿态信息，根据姿态信息判断任务AGV车行驶轨迹是否偏移，若任务AGV车行驶轨迹发生偏移，则对任务AGV车的姿态进行修正。
实施例四：
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
S10：实时获取各个AGV车反馈的运行信息，运行信息包括当前位置信息和设备状态信息；
S20：若获取到任务指令，则从任务指令中获取待取件位置信息和运送目的地信息，根据任务指令和各个AGV车的运行信息匹配任务车辆，将匹配成功的AGV车作为待出发AGV车；
S30：根据待取件位置信息、运送目的地信息以及待出发AGV车的当前位置信息，设置待出发AGV车的任务路线，并将待出发AGV车作为任务AGV车；
S40：通过空间视觉相机监测任务AGV车的运行状态，获取任务AGV车出发后的实际位置信息和姿态信息，根据姿态信息判断任务AGV车行驶轨迹是否偏移，若任务AGV车行驶轨迹发生偏移，则对任务AGV车的姿态进行修正。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.AGV视觉导航方法，其特征在于，包括以下步骤：
S10：实时获取各个AGV车反馈的运行信息，所述运行信息包括当前位置信息和设备状态信息；
S20：若获取到任务指令，则从所述任务指令中获取待取件位置信息和运送目的地信息，根据所述任务指令和各个AGV车的所述运行信息匹配任务车辆，将匹配成功的所述AGV车作为待出发AGV车；
S30：根据所述待取件位置信息、运送目的地信息以及所述待出发AGV车的所述当前位置信息，设置所述待出发AGV车的任务路线，并将所述待出发AGV车作为任务AGV车；
S40：通过空间视觉相机监测所述任务AGV车的运行状态，获取任务AGV车出发后的实际位置信息和姿态信息，根据所述姿态信息判断任务AGV车行驶轨迹是否偏移，若任务AGV车行驶轨迹发生偏移，则对任务AGV车的姿态进行修正；
所述空间视觉相机包括广角相机和高精度分辨率相机，广角相机用于对AGV车进行概略定位或对任务路线进行规划时，提供图像数据；高精度分辨率相机部署在路径的关键节点，对AGV车进行精确引导，关键节点至少包括十字路口、T型路口；
所述步骤S40包括下述步骤：
S41：按照所述任务路线运行，所述空间视觉相机实时监测所述任务AGV车的运行状态；
S42：通过所述高精度分辨率相机从所述任务AGV车中获取对应的二维码信息；
S43：根据所述二维码信息，获取所述任务AGV车的实际位置信息；
S44：根据所述任务AGV车的所述实际位置信息和所述任务AGV车的所述当前位置信息，计算所述当前任务AGV车的姿态信息；
S45：通过所述姿态信息判断所述当前任务AGV车行驶是否偏离所述任务路线，若所述任务AGV车偏离所述任务路线，则触发用于控制所述任务AGV车根据所述姿态信息进行调整的AGV车调整指令；
其中当前位置信息是指AGV车在工厂内的位置坐标；姿态信息是指任务AGV车的水平偏移距离和偏航角度，水平偏移距离是在工厂的统一坐标系下，任务AGV车的实际位置信息与当前位置信息的x轴坐标差值或y轴坐标差值，偏航角度是在工厂的统一坐标系下，任务AGV车的行驶方向与路径方向的偏航角度，任务AGV车的行驶方向根据实际位置信息计算；
当任务AGV车在任务路线上运行时，空间视觉相机实时拍摄任务路线上的路线情况，将实时拍摄的路线情况与事先预存的正常路线情况进行像素对比识别，若识别出有异于正常路线情况的障碍物像素，则再根据像素识别的路线宽度，判断在障碍物遮挡后的剩余路线宽度是否大于任务 AGV车的宽度，若剩余路线宽度大于任务AGV车的车身宽度，则后台发送任务AGV车的路线绕行指令，若剩余路线宽度小于任务AGV车的车身宽度，则后台重新规划任务AGV车的任务路线；
同时，将AGV视觉导航与传统的磁条导航复合使用，在路径上采用常规磁条导航方式；在路径的关键节点上，由AGV视觉导航进行高精度定位；将AGV视觉导航与激光SLAM导航复合使用，根据激光SLAM扫描数据形成简单的3D数模，对于新出现的物体，则无需现场建图，结合AGV视觉导航即可完成定位识别。
2.根据权利要求1所述的AGV视觉导航方法，其特征在于，所述步骤S10包括下述步骤：
S11：实时获取每个所述AGV车的所述当前位置信息和所述设备状态信息，所述设备状态信息包括当前任务状态信息以及电量信息，且所述当前任务状态信息包括空闲状态、任务状态。
3.根据权利要求2所述的AGV视觉导航方法，其特征在于，所述步骤S20包括下述步骤：
S21：获取当前任务状态信息为空闲状态且所述电量信息超过预设值的所述AGV车，作为空闲AGV车；
S22：根据空闲AGV车的当前位置信息和所述待取件位置信息，计算并筛选出距离最近空闲AGV车，作为待出发AGV车。
4.根据权利要求3所述的AGV视觉导航方法，其特征在于，所述任务路线包括取件任务路线和送货任务路线，步骤S30包括下述步骤：
S31：采用深度优先算法，根据所述待出发AGV车的当前位置信息以及所述待取件位置信息，计算所述取件任务路线；
S32：采用深度优先算法，根据所述待取件位置信息以及运送目的地信息，计算所述送货任务路线；
S33：将所述待出发AGV车从所述空闲状态更新为所述任务状态，作为所述任务AGV车。
5.根据权利要求1所述的AGV视觉导航方法，其特征在于，步骤S41之后还包括：
S411：通过所述空间视觉相机实时拍摄所述任务路线的路线情况，对所述空间视觉相机拍摄的所述路线情况进行识别；
S412：若从所述路线情况中识别出障碍物，则重新设置所述任务AGV车的任务路线。
6.一种AGV视觉导航系统，其特征在于，所述AGV视觉导航系统包括：
信息获取模块，用于实时获取各个AGV车反馈的运行信息，所述运行信息包括当前位置信息和设备状态信息；
匹配车辆模块，用于若获取到任务指令，则从所述任务指令中获取待取件位置信息和运送目的地信息，根据所述任务指令和各个AGV车的所述运行信息匹配任务车辆，将匹配成功的所述AGV车作为待出发AGV车；
路径规划模块，用于根据所述待取件位置信息、运送目的地信息以及所述待出发AGV车的所述当前位置信息，设置所述待出发AGV车的任务路线，并将所述待出发AGV车作为任务AGV车；
动态监控模块，用于通过空间视觉相机监测所述任务AGV车的运行状态，获取任务AGV车出发后的实际位置信息和姿态信息，根据所述姿态信息判断任务AGV车行驶轨迹是否偏移，若任务AGV车行驶轨迹发生偏移，则对任务AGV车的姿态进行修正；
所述空间视觉相机包括广角相机和高精度分辨率相机，广角相机用于对AGV车进行概略定位或对任务路线进行规划时，提供图像数据；高精度分辨率相机部署在路径的关键节点，对AGV车进行精确引导，关键节点至少包括十字路口、T型路口；
所述动态监控模块包括：
图像获取子模块，用于按照所述任务路线运行，所述空间视觉相机实时监测所述任务AGV车的运行状态；
图像处理子模块，用于通过所述高精度分辨率相机从所述任务AGV车中获取对应的二维码信息；
计算子模块，用于根据所述二维码信息，获取所述任务AGV车的实际位置信息；根据所述任务AGV车的所述实际位置信息和所述任务AGV车的所述当前位置信息，计算所述当前任务AGV车的姿态信息；
其中当前位置信息是指AGV车在工厂内的位置坐标；姿态信息是指任务AGV车的水平偏移距离和偏航角度，水平偏移距离是在工厂的统一坐标系下，任务AGV车的实际位置信息与当前位置信息的x轴坐标差值或y轴坐标差值，偏航角度是在工厂的统一坐标系下，任务AGV车的行驶方向与路径方向的偏航角度，任务AGV车的行驶方向根据实际位置信息计算；
判断修正子模块，用于通过所述姿态信息判断所述当前任务AGV车行驶是否偏离所述任务路线，若所述任务AGV车偏离所述任务路线，则触发用于控制所述任务AGV车根据所述姿态信息进行调整的AGV车调整指令；
当任务AGV车在任务路线上运行时，空间视觉相机实时拍摄任务路线上的路线情况，将实时拍摄的路线情况与事先预存的正常路线情况进行像素对比识别，若识别出有异于正常路线情况的障碍物像素，则再根据像素识别的路线宽度，判断在障碍物遮挡后的剩余路线宽度是否大于任务 AGV车的宽度，若剩余路线宽度大于任务AGV车的车身宽度，则后台发送任务AGV车的路线绕行指令，若剩余路线宽度小于任务AGV车的车身宽度，则后台重新规划任务AGV车的任务路线；
同时，将AGV视觉导航与传统的磁条导航复合使用，在路径上采用常规磁条导航方式；在路径的关键节点上，由AGV视觉导航进行高精度定位；将AGV视觉导航与激光SLAM导航复合使用，根据激光SLAM扫描数据形成简单的3D数模，对于新出现的物体，则无需现场建图，结合AGV视觉导航即可完成定位识别。
7.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述AGV视觉导航方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述AGV视觉导航方法的步骤。
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