CN111824646A - 一种医疗废物智能运输车及运输方法 - Google Patents

一种医疗废物智能运输车及运输方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种医疗废物智能运输车及运输方法，其中运输车包括线控底盘、车体、存储模块、感知定位模块、控制执行模块及无线通信模块，线控底盘上安装有称重模块。本发明运输车具备医疗废物分类收集、存储功能及智能行驶功能，可降低工作人员的劳动强度。本发明运输方法是一种基于改进的A‑Star算法及城市人流和车流密度分布分析而提出的能够自动规避密集人群的全局路径规划算法，可防止医疗废物上附带的病毒等有害物质由于运输流程或封闭工作不当在密集人群中大规模扩散，并达到提升工作效率、节省人力物力的目的。经对比验证，本发明方法在求解最优路径的过程中，能够有效避免人车密集区域，适用于需规避密集人车群的运输工作。

Description

一种医疗废物智能运输车及运输方法
技术领域
本发明涉及一种智能运输技术领域，具体是一种医疗废物智能运输车及运输方法。
背景技术
目前绝大多数的医疗废物运输系统主要在医院内部运输及废物分类监管等方面进行完善 提升，或者更加重视于某一单一流程或信息的监控，没有形成完善的医疗废物收集-回收信息 记录-城市内部运输-工作流程监管构成的且能够与智能网联技术严密结合的医疗废物运输系 统。
在医疗废物收集及信息管理方面，中国发明专利申请201910527470.6提出一种侧重于医 院内部医疗废物运输的运送车，较好地实现了医疗废物的分类密闭处理以及对医疗废物信息 的记录上传，但应用场景仅限医院内部，运往处理中心仍需货车转运，在废物交接过程中有 可能造成污染，与此同时该类型的废物运输车仍为传统的手推式行进，需要专人负责，增加 工作的复杂程度及感染风险。
在运输路径规划方面，中国发明专利申请201510784783.1基于传统A-Star算法和等尺寸地 图块划分提出一种快速求解最短路径的混合方法，该方法大大加快了路径搜索速度，并且在 发生事件时能够排除受事件影响路段重新规划最优路径，但无法应用于考虑城市人车密度分 布进行最优路径规划的复杂问题，因此不适用于医疗废物运输等需要规避密集人群的运输工 作。
目前具备医疗废物的分类封闭存储及信息上传的医疗废物运输系统在运输过程中在对密 集人群的规避、运输效率的提升以及与智能化和无人驾驶技术的结合等多方面的考虑不够全 面和具体，容易因运输过程中对医疗废物处理不当造成有害物体的扩散。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术的不足，提供一种医疗废物智能运输车及 运输方法，该运输车具备医疗废物分类收集、存储功能及智能行驶功能；该运输方法是一种 基于改进的A-Star算法及城市人流和车流密度分布分析而提出的能够自动规避密集人群的全 局路径规划算法，可防止医疗废物上附带的病毒等有害物质由于运输流程或封闭工作不当在 密集人群中大规模扩散，并达到提升工作效率、节省人力物力的目的。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种医疗废物智能运输车，包括线控底 盘、车体及安装在车体上的存储模块、感知定位模块、控制执行模块及无线通信模块，所述 的线控底盘上安装有称重模块；
所述的存储模块用于识别医疗废物信息、接收医疗废物并将医疗废物信息发送至所述的 无线通信模块；所述的感知定位模块用于感知车辆周边的环境信息并将环境信息发送至所述 的无线通信模块和所述的控制执行模块；所述的无线通信模块用于与外部云端控制器建立无 线通信连接，接收外部云端控制器派发的命令并将命令信息发送至所述的控制执行模块，由 所述的控制执行模块执行命令并将执行信息发送至所述的无线通信模块；所述的控制执行模 块用于控制所述的分类存储仓的开合以及驱动和控制所述的车体的车轮，使医疗废物智能运 输车按照已规划路径行驶；
所述的存储模块包括分类存储仓仓盖、分类存储仓和RFID标签识别装置，所述的分类 存储仓仓盖设置在所述的分类存储仓的顶端，所述的分类存储仓仓盖用于封闭所述的分类存 储仓，所述的RFID标签识别装置用于识别废物袋上的包含医疗废物信息的RFID标签，由所 述的控制执行模块根据所述的RFID标签识别装置的识别结果自动弹出对应的分类存储仓。
作为优选，所述的感知定位模块包括毫米波雷达、双目摄像头、单目摄像头、高精度GPS 定位单元和惯性测量单元，所述的毫米波雷达、双目摄像头和单目摄像头分别安装在所述的 车体的侧面，所述的高精度GPS定位单元和惯性测量单元分别安装在所述的线控底盘的后部 与中轴处，所述的毫米波雷达用于探测所述的车体周边的障碍物，所述的单目摄像头用于目 标检测，所述的双目摄像头、高精度GPS定位单元和惯性测量单元用于定位所述的车体；所 述的控制执行模块和所述的无线通信模块分别集成于所述的线控底盘，所述的控制执行模块 包括车载VCU、线控驱动系统、线控制动系统和线控转向系统。
作为优选，所述的医疗废物信息包括医疗废物的类别、回收时间及对应科室的信息。
一种利用上述医疗废物智能运输车实施的医疗废物智能运输方法，包括以下步骤：
S1：医疗废物智能运输车接收到云端控制器派发的命令后，获取指定接收医疗废物地点 的信息作为目标，以医疗废物智能运输车所处的当前位置作为规划路径起点，结合获取的目 标信息和提前采集创建的医院内部的三维地图信息，使用已知A-Star算法规划医院内全局路 径，并通过已知快速随机搜索树算法得到医院内局部路径，由控制执行模块驱动和控制车体 的车轮，使医疗废物智能运输车按照已规划的医院内局部路径行驶；
S2：当医疗废物智能运输车到达指定接收医疗废物地点后，由工作人员将不同废物袋上 的RFID标签依次对准车体上的RFID标签识别装置，由RFID标签识别装置依次读取和识别 医疗废物信息，通过无线通信模块将医疗废物信息依次上传至云端控制器，由控制执行模块 根据RFID标签识别装置的识别结果依次自动弹出对应的分类存储仓，由工作人员将不同废 物袋分别放入弹出的对应的分类存储仓内；
每接收一袋废物袋，称重模块对车体进行称重，若车内接收的废物重量未达到规定阈值， 则继续接收废物袋，直至指定接收医疗废物地点的废物袋全部收集完毕后，医疗废物智能运 输车根据云端控制器的命令行驶至下一个指定接收医疗废物地点接收医疗废物；若车内接收 的废物重量达到规定阈值，则无线通信模块向云端控制器发送收集完毕信息，医疗废物智能 运输车根据云端控制器的命令行驶至医院门口；
S3-1：云端控制器通过医院外部的城市关键交通路段提前布置的摄像头实时获取行人及 行车流通信息，该城市关键交通路段包含医院门口至医院外部的废物处理中心的区域内的重 要路段；
S3-2：结合提前采集创建的城市二维栅格地图信息，云端控制器根据医院门口至医院外 部的废物处理中心的区域内的实时人车分布，对该区域划分区块并估计区域内人车密度，具 体包括以下步骤：
S3-2-1：云端控制器通过医院外部的城市关键交通路段提前布置的摄像头检测行人及行 车并投影至城市地图坐标；
S3-2-2：对城市地图上的行人及行车坐标进行K均值聚类，构成K个人车簇，K为大于 或等于1的整数；
S3-2-3：对于每一个人车簇，连接该人车簇的中心与距离中心最远的人车坐标点，作为 该人车簇对应的人车分布区块的初始半径R；
S3-2-4：统计每一个人车分布区块内的人车流量N，根据公式(1)得出每一个人车分布 区块内的人车密度D：
Figure BDA0002541281250000041
S3-2-5：对每一个人车分布区块按标准化人车密度进行扩展，具体的扩展方法为：计算 每一个人车分布区块内的人车密度的min-max标准化值，映射函数见公式(2)：
Figure BDA0002541281250000042
其中Dmax、Dmin为所有K个人车分布区块中人车密度的最大值和最小值，D*为每一个人 车分布区块内的人车密度的标准化数值；
通过公式(3)对每一个人车分布区块的初始半径R进行比例放大至R*：
Figure BDA0002541281250000043
从而实现行对每一个人车分布区块的扩展；
S3-3：对A-Star算法进行改进，云端控制器使用改进的A-Star算法对医疗废物智能运输 车的废物运输工作进行城市内全局路径规划，搜索城市内最优全局路径，具体包括以下步骤：
S3-3-1：将提前采集创建的城市二维栅格地图中每个栅格的中心视为一个节点，将该城 市二维栅格地图中没有行人及行车的栅格视为无障碍栅格，将无障碍栅格的中心视为可行节 点，创建开放列表和关闭列表，开放列表用于存放未访问的可行节点，关闭列表用于存放已 访问过的节点；
S3-3-2：以医院门口作为规划路径的起点，并以该规划路径的起点作为起始节点，加入 至开放列表中；以废物处理中心作为规划路径的终点，并以该规划路径的终点作为目标节点；
S3-3-3：判断开放列表是否为空，若开放列表内无可行节点，则路径搜索失败，医疗废 物智能运输车无可通行路径，在医院门口待命，转入步骤S3-1；若开放列表内有可行节点， 则取出代价值最小的可行节点作为当前节点，加入至关闭列表中，转入步骤S3-3-4；
S3-3-4：判断当前节点是否为目标节点，若当前节点是目标节点，则反向搜索前序节点， 生成城市内最优全局路径，转入步骤S4；若当前节点不是目标节点，则跳过关闭列表内的节 点，遍历当前节点周围的可行节点，生成每一个可行节点相对应的路径，对当前节点周围的 每一个可行节点进行如下操作：
S3-3-4-1：将当前节点周围的可行节点作为新的节点，记为m；
S3-3-4-2：计算从起点沿着已生成的相对应的路径到节点m的移动开销，即累计成本， 记为G；
S3-3-4-3：判断节点m是否存在于开放列表，如果节点m已存在于开放列表，则比较G 与开放列表内的历史节点m'的累计成本g，若G＜g，则用节点m替换开放列表内的历史节点m'，以当前节点作为节点m的前序节点，并计算节点m的代价值，若G＞g，则跳过该节 点m，遍历当前节点周围的下一个可行节点；如果节点m未存在于开放列表，则直接将节点 m加入至开放列表，以当前节点作为节点m的前序节点，在累计成本G的基础上，附加节点 m到目标节点的估计移动开销，即启发式函数值，记为H，依据曼哈顿距离计算启发式函数 值：
H＝|(Xg-X)+(Yg-Y)| (4)
其中Xg、Yg为目标节点在城市二维栅格地图上的坐标，X、Y为节点m在城市二维栅格地 图上的坐标；
S3-3-4-4：判断节点m所属的人车分布区块，并将该人车分布区块对应的人车密度乘以人 车密度惩罚系数作为该节点m的附加惩罚项，加入到节点的代价函数；若该节点m不属于任 何人车分布区块，则记该节点m对应的人车密度为0；若该节点m同属于多个人车分布区块， 则记该节点m对应的人车密度为多个人车分布区块的人车密度之和，该节点m的代价值F 的计算公式如下：
F＝G+H+αD (5)
其中α为人车密度惩罚系数，0.5＜α≤1；
S3-3-4-5：重复步骤S3-3-4-1至S3-3-4-4，直至遍历完当前节点周围的所有可行节点，转 入步骤S3-3-3；
S4：在控制执行模块的驱动和控制下，医疗废物智能运输车跟随城市内最优全局路径， 将医疗废物运往废物处理中心，医疗废物智能运输车在废物处理中心卸载完成后进行清洁及 消毒处理；
S5：重复步骤S3-2至步骤S3-3，确定最优返回路径后，在控制执行模块的驱动和控制下， 医疗废物智能运输车跟随最优返回路径返回医院，无线通信模块向云端控制器反馈任务完成 的信息，等待接收云端控制器派发的新的命令。
作为优选，步骤S5中，在确定最优返回路径时，减小公式(5)中人车密度惩罚系数α的取值，0＜α≤0.5。在卸载后的医疗废物智能运输车已清洁及消毒处理完毕、不具备有害物 质扩散威胁的情况下，可减小代价函数中人车密度惩罚系数α，引导医疗废物智能运输车走 更近的道路，达到节能和提升工作效率的目的。
与现有技术相比，本发明具有如下优点：
1、本发明提出的医疗废物智能运输车，具备医疗废物分类收集、存储功能及智能行驶功 能；该运输车的分类存储仓在医疗废物运输过程中可提供全封闭的病毒隔离防护，防止病毒 及其他扩散性有害物质大范围传播；该运输车具有医疗废物识别、称重及信息上传功能，能 够对医疗废物进行强制分类收集，保证对医疗废物的品类、重量以及处理流程的记录和监控， 防止医疗废物未及时运输或二次流入市场；该运输车具有感知定位模块，在医疗废物收集阶 段和集中运输阶段可多车协同工作，高效运输医疗废物；通过获取路段人流和车流密度信息， 可实时规划出绕离行人和行车密集区域的有效可行路径；该运输车可降低工作人员的劳动强 度，工作人员只需将废物袋上的RFID标签对准车体上的RFID标签识别装置，将废物袋投入 对应的分类存储仓即可，节省人力物力，提升工作效率与安全性。
2、本发明提出的医疗废物智能运输方法，根据栅格化的城市二维地图与实时获取的人车 密度信息，提出了一种基于改进的A-Star算法及城市人流和车流密度分布分析的能够自动规 避密集人群的全局路径规划算法，以防止医疗废物上附带的病毒等有害物质由于运输流程或 封闭工作不当在密集人群中大规模扩散，并达到提升工作效率、节省人力物力的目的。经对 比验证，本发明方法在求解最优路径的过程中，能够有效避免人车密集区域，适用于需规避 密集人车群的运输工作。
附图说明
图1为实施例中医疗废物智能运输车的结构示意图；
图2为实施例中医疗废物智能运输车的功能层次框图；
图3为实施例中医疗废物智能运输方法的基本流程图；
图4为实施例中医疗废物智能运输方法的步骤S3-3中云端控制器使用改进的A-Star算法 对医疗废物智能运输车的废物运输工作进行城市内全局路径规划的流程图；
图5为实施例中医疗废物智能运输方法中根据行人及行车坐标进行K均值聚类所得所有 人车分布区块图；
图6为不考虑人流和车流密度分布情况的传统A-Star算法的路径规划结果；
图7为考虑人流和车流密度分布情况的实施例中中改进的A-Star算法在不同人车密度分 布下的路径规划结果对比图。
具体实施方式
以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。
实施例1：一种医疗废物智能运输车，如图1和图2所示，包括线控底盘104、车体105及安装在车体105上的存储模块1、感知定位模块2、控制执行模块4及无线通信模块3，线 控底盘104上安装有称重模块。
实施例1中，存储模块1用于识别医疗废物信息、接收医疗废物并将医疗废物信息发送 至无线通信模块3，医疗废物信息包括医疗废物的类别、回收时间及对应科室的信息；感知 定位模块2用于感知车辆周边的环境信息并将环境信息发送至无线通信模块3和控制执行模 块4；无线通信模块3用于与外部云端控制器5建立无线通信连接，接收外部云端控制器5 派发的命令并将命令信息发送至控制执行模块4，由控制执行模块4执行命令并将执行信息 发送至无线通信模块3；控制执行模块4用于控制分类存储仓102的开合以及驱动和控制车 体105的车轮204，使医疗废物智能运输车按照已规划路径行驶。
实施例1中，存储模块1包括分类存储仓仓盖101、分类存储仓102和RFID标签识别装 置103，分类存储仓仓盖101设置在分类存储仓102的顶端，分类存储仓仓盖101用于封闭分类存储仓102，RFID标签识别装置103用于识别废物袋上的包含医疗废物信息的RFID标签，由控制执行模块4根据RFID标签识别装置103的识别结果自动弹出对应的分类存储仓102。
实施例1中，感知定位模块2包括毫米波雷达201、双目摄像头202、单目摄像头203、高精度GPS定位单元204和惯性测量单元205，毫米波雷达201、双目摄像头202和单目摄 像头203分别安装在车体105的侧面，高精度GPS定位单元204和惯性测量单元205分别安 装在线控底盘104的后部与中轴处，毫米波雷达201用于探测车体105周边的障碍物，单目 摄像头203用于目标检测，双目摄像头202、高精度GPS定位单元204和惯性测量单元205 用于定位车体105；控制执行模块4和无线通信模块3分别集成于线控底盘104，控制执行模 块4包括车载VCU 401、线控驱动系统402、线控制动系统403和线控转向系统404。
在车体105的侧面布置的毫米波雷达201、双目摄像头202和单目摄像头203，作用是实 时建立车辆周边的环境信息，以防止运输车在实际行进过程中与障碍物发生碰撞，并能够结 合先验地图信息对自身位姿进行定位，沿规划路径准确行驶至位于医院外部的废物处理中心。
实施例2：一种利用上述医疗废物智能运输车实施的医疗废物智能运输方法，其基本流 程图见图3，该运输方法包括以下步骤：
S1：医疗废物智能运输车接收到云端控制器5派发的命令后，获取指定接收医疗废物地 点的信息作为目标，以医疗废物智能运输车所处的当前位置作为规划路径起点，结合获取的 目标信息和提前采集创建的医院内部的三维地图信息，使用已知A-Star算法规划医院内全局 路径，并通过已知快速随机搜索树算法得到医院内局部路径，由控制执行模块4驱动和控制 车体105的车轮204，使医疗废物智能运输车按照已规划的医院内局部路径行驶；
S2：当医疗废物智能运输车到达指定接收医疗废物地点后，由工作人员将不同废物袋上 的RFID标签依次对准车体105上的RFID标签识别装置103，由RFID标签识别装置103依 次读取和识别医疗废物信息，通过无线通信模块3将医疗废物信息依次上传至云端控制器5， 由控制执行模块4根据RFID标签识别装置103的识别结果依次自动弹出对应的分类存储仓 102，由工作人员将不同废物袋分别放入弹出的对应的分类存储仓102内；
每接收一袋废物袋，称重模块对车体105进行称重，若车内接收的废物重量未达到规定 阈值，则继续接收废物袋，直至指定接收医疗废物地点的废物袋全部收集完毕后，医疗废物 智能运输车根据云端控制器5的命令行驶至下一个指定接收医疗废物地点接收医疗废物；若 车内接收的废物重量达到规定阈值，则无线通信模块3向云端控制器5发送收集完毕信息， 医疗废物智能运输车根据云端控制器5的命令行驶至医院门口；
S3-1：云端控制器5通过医院外部的城市关键交通路段提前布置的摄像头实时获取行人 及行车流通信息，该城市关键交通路段包含医院门口至医院外部的废物处理中心的区域内的 重要路段；
S3-2：结合提前采集创建的城市二维栅格地图信息，云端控制器5根据医院门口至医院 外部的废物处理中心的区域内的实时人车分布，对该区域划分区块并估计区域内人车密度， 具体包括以下步骤：
S3-2-1：云端控制器5通过医院外部的城市关键交通路段提前布置的摄像头检测行人及 行车并投影至城市地图坐标；
S3-2-2：对城市地图上的行人及行车坐标进行K均值聚类，构成K个人车簇，K为大于 或等于1的整数；
S3-2-3：对于每一个人车簇，连接该人车簇的中心与距离中心最远的人车坐标点，作为 该人车簇对应的人车分布区块的初始半径R，根据行人及行车坐标进行K均值聚类所得所有 人车分布区块图见图5；
S3-2-4：统计每一个人车分布区块内的人车流量N，根据公式(1)得出每一个人车分布 区块内的人车密度D：
Figure BDA0002541281250000091
S3-2-5：对每一个人车分布区块按标准化人车密度进行扩展，具体的扩展方法为：计算 每一个人车分布区块内的人车密度的min-max标准化值，映射函数见公式(2)：
Figure BDA0002541281250000092
其中Dmax、Dmin为所有K个人车分布区块中人车密度的最大值和最小值，D*为每一个人 车分布区块内的人车密度的标准化数值；
通过公式(3)对每一个人车分布区块的初始半径R进行比例放大至R*：
Figure BDA0002541281250000093
从而实现行对每一个人车分布区块的扩展；
S3-3：对A-Star算法进行改进，云端控制器使用改进的A-Star算法对医疗废物智能运输 车的废物运输工作进行城市内全局路径规划，搜索城市内最优全局路径，其流程图见图4， 具体包括以下步骤：
S3-3-1：将提前采集创建的城市二维栅格地图中每个栅格的中心视为一个节点，将该城 市二维栅格地图中没有行人及行车的栅格视为无障碍栅格，将无障碍栅格的中心视为可行节 点，创建开放列表和关闭列表，开放列表用于存放未访问的可行节点，关闭列表用于存放已 访问过的节点；
S3-3-2：以医院门口作为规划路径的起点，并以该规划路径的起点作为起始节点，加入 至开放列表中；以废物处理中心作为规划路径的终点，并以该规划路径的终点作为目标节点；
S3-3-3：判断开放列表是否为空，若开放列表内无可行节点，则路径搜索失败，医疗废 物智能运输车无可通行路径，在医院门口待命，转入步骤S3-1；若开放列表内有可行节点， 则取出代价值最小的可行节点作为当前节点，加入至关闭列表中，转入步骤S3-3-4；
S3-3-4：判断当前节点是否为目标节点，若当前节点是目标节点，则反向搜索前序节点， 生成城市内最优全局路径，转入步骤S4；若当前节点不是目标节点，则跳过关闭列表内的节 点，遍历当前节点周围的可行节点，生成每一个可行节点相对应的路径，对当前节点周围的 每一个可行节点进行如下操作：
S3-3-4-1：将当前节点周围的可行节点作为新的节点，记为m；
S3-3-4-2：计算从起点沿着已生成的相对应的路径到节点m的移动开销，即累计成本， 记为G；
S3-3-4-3：判断节点m是否存在于开放列表，如果节点m已存在于开放列表，则比较G 与开放列表内的历史节点m'的累计成本g，若G＜g，则用节点m替换开放列表内的历史节点m'，以当前节点作为节点m的前序节点，并计算节点m的代价值，若G＞g，则跳过该节 点m，遍历当前节点周围的下一个可行节点；如果节点m未存在于开放列表，则直接将节点 m加入至开放列表，以当前节点作为节点m的前序节点，在累计成本G的基础上，附加节点 m到目标节点的估计移动开销，即启发式函数值，记为H，依据曼哈顿距离计算启发式函数 值：
H＝|(Xg-X)+(Yg-Y)| (4)
其中Xg、Yg为目标节点在城市二维栅格地图上的坐标，X、Y为节点m在城市二维栅格地 图上的坐标；
S3-3-4-4：判断节点m所属的人车分布区块，并将该人车分布区块对应的人车密度乘以人 车密度惩罚系数作为该节点m的附加惩罚项，加入到节点的代价函数；若该节点m不属于任 何人车分布区块，则记该节点m对应的人车密度为0；若该节点m同属于多个人车分布区块， 则记该节点m对应的人车密度为多个人车分布区块的人车密度之和，该节点m的代价值F 的计算公式如下：
F＝G+H+αD (5)
其中α为人车密度惩罚系数，0.5＜α≤1；
S3-3-4-5：重复步骤S3-3-4-1至S3-3-4-4，直至遍历完当前节点周围的所有可行节点，转 入步骤S3-3-3；
S4：在控制执行模块4的驱动和控制下，医疗废物智能运输车跟随城市内最优全局路径， 将医疗废物运往废物处理中心，医疗废物智能运输车在废物处理中心卸载完成后进行清洁及 消毒处理；
S5：重复步骤S3-2至步骤S3-3，减小公式(5)中人车密度惩罚系数α的取值至0＜α≤ 0.5，确定最优返回路径；确定最优返回路径后，在控制执行模块4的驱动和控制下，医疗废 物智能运输车跟随最优返回路径返回医院，无线通信模块3向云端控制器5反馈任务完成的 信息，等待接收云端控制器5派发的新的命令。
本发明考虑人流和车流密度分布情况，由此保证在路径规划过程中，不再仅考虑运输路 程远近，直接求解最短路径，而是在路程长短与人车密度间做出权衡，人车密度惩罚系数α 的大小决定了人车密度对节点总代价值的贡献度，进而决定运输车更加倾向于走较短路径还 是更加倾向于规避密集人群，在合理范围内适当增大人车密度惩罚系数α能够使得城市内全 局路径规划结果有效避免密集人群，防止在特殊情况下有害物质扩散。
在不考虑人流和车流密度分布情况下，传统A-Star算法的路径规划结果如图6所示，图 6中连续的折线段即表示规划的路径；基于给定的城市人流和车流密度分布(即图5)，考虑 人流和车流密度分布情况的实施例中改进的A-Star算法在四种不同人车密度分布下的路径规 划结果对比图如图7所示，图7(a)、(b)、(c)、(d)中示出的四条不同的连续的折线段即表 示规划的四条路径。经对比验证，本发明方法在求解最优路径的过程中，能够有效避免人车 密集区域，适用于需规避密集人车群的运输工作。
本发明提出的医疗废物智能运输车及运输方法同样适用于完成其他重要货物的室内及城 市内运输任务，如化学药剂及货币等。在不同的应用场景下，云端控制器发布需指定运输类 型和任务目标点，具体地，如需要智能运输车在建筑A内到达地点a装载货物C并驶出建筑 A运往建筑B，运输类型为对C物品的运输，任务目标点为建筑A和建筑B，任务指定后， 运输车根据室内地图和到达货物接收处，工作人员配合运输车装载货物，云端控制器根据先 验城市二维地图及人流和车流密度分布信息计算并完成城市内运输路线的全局路径规划，运 输车通过无线通信模块对货物交接信息及任务完成进度进行实时的信息记录和上传。

Claims (5)

1.一种医疗废物智能运输车，其特征在于，包括线控底盘、车体及安装在车体上的存储模块、感知定位模块、控制执行模块及无线通信模块，所述的线控底盘上安装有称重模块；
所述的存储模块用于识别医疗废物信息、接收医疗废物并将医疗废物信息发送至所述的无线通信模块；所述的感知定位模块用于感知车辆周边的环境信息并将环境信息发送至所述的无线通信模块和所述的控制执行模块；所述的无线通信模块用于与外部云端控制器建立无线通信连接，接收外部云端控制器派发的命令并将命令信息发送至所述的控制执行模块，由所述的控制执行模块执行命令并将执行信息发送至所述的无线通信模块；所述的控制执行模块用于控制所述的分类存储仓的开合以及驱动和控制所述的车体的车轮，使医疗废物智能运输车按照已规划路径行驶；
所述的存储模块包括分类存储仓仓盖、分类存储仓和RFID标签识别装置，所述的分类存储仓仓盖设置在所述的分类存储仓的顶端，所述的分类存储仓仓盖用于封闭所述的分类存储仓，所述的RFID标签识别装置用于识别废物袋上的包含医疗废物信息的RFID标签，由所述的控制执行模块根据所述的RFID标签识别装置的识别结果自动弹出对应的分类存储仓。
2.根据权利要求1所述的一种医疗废物智能运输车，其特征在于，所述的感知定位模块包括毫米波雷达、双目摄像头、单目摄像头、高精度GPS定位单元和惯性测量单元，所述的毫米波雷达、双目摄像头和单目摄像头分别安装在所述的车体的侧面，所述的高精度GPS定位单元和惯性测量单元分别安装在所述的线控底盘的后部与中轴处，所述的毫米波雷达用于探测所述的车体周边的障碍物，所述的单目摄像头用于目标检测，所述的双目摄像头、高精度GPS定位单元和惯性测量单元用于定位所述的车体；所述的控制执行模块和所述的无线通信模块分别集成于所述的线控底盘，所述的控制执行模块包括车载VCU、线控驱动系统、线控制动系统和线控转向系统。
3.根据权利要求1所述的一种医疗废物智能运输车，其特征在于，所述的医疗废物信息包括医疗废物的类别、回收时间及对应科室的信息。
4.一种利用权利要求1-3中任一项所述的医疗废物智能运输车实施的医疗废物智能运输方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：医疗废物智能运输车接收到云端控制器派发的命令后，获取指定接收医疗废物地点的信息作为目标，以医疗废物智能运输车所处的当前位置作为规划路径起点，结合获取的目标信息和提前采集创建的医院内部的三维地图信息，使用已知A-Star算法规划医院内全局路径，并通过已知快速随机搜索树算法得到医院内局部路径，由控制执行模块驱动和控制车体的车轮，使医疗废物智能运输车按照已规划的医院内局部路径行驶；
S2：当医疗废物智能运输车到达指定接收医疗废物地点后，由工作人员将不同废物袋上的RFID标签依次对准车体上的RFID标签识别装置，由RFID标签识别装置依次读取和识别医疗废物信息，通过无线通信模块将医疗废物信息依次上传至云端控制器，由控制执行模块根据RFID标签识别装置的识别结果依次自动弹出对应的分类存储仓，由工作人员将不同废物袋分别放入弹出的对应的分类存储仓内；
每接收一袋废物袋，称重模块对车体进行称重，若车内接收的废物重量未达到规定阈值，则继续接收废物袋，直至指定接收医疗废物地点的废物袋全部收集完毕后，医疗废物智能运输车根据云端控制器的命令行驶至下一个指定接收医疗废物地点接收医疗废物；若车内接收的废物重量达到规定阈值，则无线通信模块向云端控制器发送收集完毕信息，医疗废物智能运输车根据云端控制器的命令行驶至医院门口；
S3-1：云端控制器通过医院外部的城市关键交通路段提前布置的摄像头实时获取行人及行车流通信息，该城市关键交通路段包含医院门口至医院外部的废物处理中心的区域内的重要路段；
S3-2：结合提前采集创建的城市二维栅格地图信息，云端控制器根据医院门口至医院外部的废物处理中心的区域内的实时人车分布，对该区域划分区块并估计区域内人车密度，具体包括以下步骤：
S3-2-1：云端控制器通过医院外部的城市关键交通路段提前布置的摄像头检测行人及行车并投影至城市地图坐标；
S3-2-2：对城市地图上的行人及行车坐标进行K均值聚类，构成K个人车簇，K为大于或等于1的整数；
S3-2-3：对于每一个人车簇，连接该人车簇的中心与距离中心最远的人车坐标点，作为该人车簇对应的人车分布区块的初始半径R；
S3-2-4：统计每一个人车分布区块内的人车流量N，根据公式(1)得出每一个人车分布区块内的人车密度D：
Figure FDA0002541281240000021
S3-2-5：对每一个人车分布区块按标准化人车密度进行扩展，具体的扩展方法为：计算每一个人车分布区块内的人车密度的min-max标准化值，映射函数见公式(2)：
Figure FDA0002541281240000031
其中Dmax、Dmin为所有K个人车分布区块中人车密度的最大值和最小值，D*为每一个人车分布区块内的人车密度的标准化数值；
通过公式(3)对每一个人车分布区块的初始半径R进行比例放大至R*：
Figure FDA0002541281240000032
从而实现行对每一个人车分布区块的扩展；
S3-3：对A-Star算法进行改进，云端控制器使用改进的A-Star算法对医疗废物智能运输车的废物运输工作进行城市内全局路径规划，搜索城市内最优全局路径，具体包括以下步骤：
S3-3-1：将提前采集创建的城市二维栅格地图中每个栅格的中心视为一个节点，将该城市二维栅格地图中没有行人及行车的栅格视为无障碍栅格，将无障碍栅格的中心视为可行节点，创建开放列表和关闭列表，开放列表用于存放未访问的可行节点，关闭列表用于存放已访问过的节点；
S3-3-2：以医院门口作为规划路径的起点，并以该规划路径的起点作为起始节点，加入至开放列表中；以废物处理中心作为规划路径的终点，并以该规划路径的终点作为目标节点；
S3-3-3：判断开放列表是否为空，若开放列表内无可行节点，则路径搜索失败，医疗废物智能运输车无可通行路径，在医院门口待命，转入步骤S3-1；若开放列表内有可行节点，则取出代价值最小的可行节点作为当前节点，加入至关闭列表中，转入步骤S3-3-4；
S3-3-4：判断当前节点是否为目标节点，若当前节点是目标节点，则反向搜索前序节点，生成城市内最优全局路径，转入步骤S4；若当前节点不是目标节点，则跳过关闭列表内的节点，遍历当前节点周围的可行节点，生成每一个可行节点相对应的路径，对当前节点周围的每一个可行节点进行如下操作：
S3-3-4-1：将当前节点周围的可行节点作为新的节点，记为m；
S3-3-4-2：计算从起点沿着已生成的相对应的路径到节点m的移动开销，即累计成本，记为G；
S3-3-4-3：判断节点m是否存在于开放列表，如果节点m已存在于开放列表，则比较G与开放列表内的历史节点m'的累计成本g，若G＜g，则用节点m替换开放列表内的历史节点m'，以当前节点作为节点m的前序节点，并计算节点m的代价值，若G＞g，则跳过该节点m，遍历当前节点周围的下一个可行节点；如果节点m未存在于开放列表，则直接将节点m加入至开放列表，以当前节点作为节点m的前序节点，在累计成本G的基础上，附加节点m到目标节点的估计移动开销，即启发式函数值，记为H，依据曼哈顿距离计算启发式函数值：
H＝|(Xg-X)+(Yg-Y)| (4)
其中Xg、Yg为目标节点在城市二维栅格地图上的坐标，X、Y为节点m在城市二维栅格地图上的坐标；
S3-3-4-4：判断节点m所属的人车分布区块，并将该人车分布区块对应的人车密度乘以人车密度惩罚系数作为该节点m的附加惩罚项，加入到节点的代价函数；若该节点m不属于任何人车分布区块，则记该节点m对应的人车密度为0；若该节点m同属于多个人车分布区块，则记该节点m对应的人车密度为多个人车分布区块的人车密度之和，该节点m的代价值F的计算公式如下：
F＝G+H+αD (5)
其中α为人车密度惩罚系数，0.5＜α≤1；
S3-3-4-5：重复步骤S3-3-4-1至S3-3-4-4，直至遍历完当前节点周围的所有可行节点，转入步骤S3-3-3；
S4：在控制执行模块的驱动和控制下，医疗废物智能运输车跟随城市内最优全局路径，将医疗废物运往废物处理中心，医疗废物智能运输车在废物处理中心卸载完成后进行清洁及消毒处理；
S5：重复步骤S3-2至步骤S3-3，确定最优返回路径后，在控制执行模块的驱动和控制下，医疗废物智能运输车跟随最优返回路径返回医院，无线通信模块向云端控制器反馈任务完成的信息，等待接收云端控制器派发的新的命令。
5.根据权利要求4所述的医疗废物智能运输车实施的医疗废物智能运输方法，其特征在于，步骤S5中，在确定最优返回路径时，减小公式(5)中人车密度惩罚系数α的取值，0＜α≤0.5。
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