CN112096154A - 一种基于路径规划用于调度停车机器人的实现方法 - Google Patents

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贾宝华
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    • E04H6/426—Parking guides

Abstract

本发明公开了一种基于路径规划用于调度停车机器人的实现方法，首先基于整个停车场的停车位和目的地制定一个数组图，对每个停车位的点和目的地的定位点之间的相关距离进行勘查，并将勘察数据保存进数据库。然后根据停车场的实时数据，对数据库中的坐标点进行排除，根据Dijkstra算法进行最近距离运算，取停车系统中的设备数据，确保路径上不会有物体。还可以对用户身份做判断，确定等级，最后发送指令给机器人执行搬运操作。本发明利用了Dijkstra算法进行最近距离的运算，就可以确保停车机器人的运行路径得到大幅的优化，显著提高了搬运的效率。

Description

一种基于路径规划用于调度停车机器人的实现方法
技术领域
本发明属于汽车库中使用的车辆调度技术领域，具体涉及一种基于路径规划用于调度停车机器人的实现方法。
背景技术
随着汽车拥有量的快速增长，停车难的问题日益突出。将物联网技术与通信技术运用到停车场管理，实现智能停车场管理系统的研究与开发是当今工业控制领域的热点技术之一。
停车机器人是一种用于辅助停车的设备，其工作的全过程均由程序控制，目前停车机器人已经非常广泛运用于智能停车领域。随着城市汽车数量的不断增加，立体停车场由于具备空间利用率高、有效节省土地资源和土建开发成本等优点，将是未来停车场发展的主流趋势。
Dijkstra算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959年提出的，目的是寻求从一个顶点到其余各顶点的最短路径，即有权图中最短路径问题。Dijkstra算法主要特点是从起始点开始，采用贪心算法的策略，每次遍历到始点距离最近且未访问过的顶点的邻接节点，直到扩展到终点为止。将Dijkstra算法应用于停车机器人在停车场的寻址目前还没有相关文献的披露。
发明内容
本发明针对上述现有技术中存在的上述问题，提出一种利用Dijkstra算法决定停车场机器人的行走路径，以实现最近的行走距离提升停车场的效率的解决方案。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案为一种基于路径规划用于调度停车机器人的实现方法，包含以下步骤：
S1：基于整个停车场的停车位和目的地制定一个数组图；
S2：对每个停车位的点和目的地的定位点之间的相关距离进行勘查；
S3：将上一步的数据保存进数据库；
S4：根据停车场的实时数据，对数据库中的坐标点进行排除；
S5：根据Dijkstra算法进行最近距离运算；
S6：读取停车系统中的设备数据，确保路径上不会有物体；
S7：对用户身份做判断，确定等级；
S8：发送指令给机器人执行搬运操作。
作为优选，上述S2中所述勘查是基于根据实际尺寸绘画出的路径图纸。
进行勘查之前最好先制作3D效果图，比如通过CAD等制图软件。
作为优选，步骤S7中所述等级越高，道路拥有的优先级就高。
与现有技术相比，本发明具有以下的有益技术效果：
1，由于利用了Dijkstra算法进行最近距离的运算，就可以确保停车机器人的运行路径得到大幅的优化，显著提高了搬运的效率。
2，因为停车场的3D模型可以反映停车场的实际尺寸，因此对数据库中的坐标点进行排除，去除掉算法中的路径中不能通过的点，得到的路径即为最优路径。
3，本发明可以对用户身份进行判断，等级越高，赋予其道路拥有的优先级就越高，这样能够为客户提供个性化的服务，停车场的整体效率也得到了显著的提升。
附图说明
图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式
现结合附图对本发明作进一步详细的说明。
停车场状况大数据智能预测方法的流程图如图1所示。现做详细说明如下：
1.首先将整个停车场的停车位和目的地制定一个数组图；
2.把每个停车位的点和目的地的定位点相关距离进行勘查；
3.把上一步数据保存进数据库；
4.根据停车场的实时数据，对数据库中的坐标点进行排除；
5.然后再根据Dijkstra算法进行最近距离运算；
6.读取停车系统中的设备数据，确保路径上不会有物体；
7.对用户身份做判断，等级越高，道路拥有的优先级就高；
8.发送指令给机器人执行搬运操作。
通过cad图纸制作3D的图然后根据实际尺寸绘画出路径图纸。通过Dijkstra算法修改过后的算法，去除掉算法中的路径中不能通过的点，然后取得一个最近的距离。然后通知机器人使用这条路径行走。
本发明利用了Dijkstra算法进行最近距离的运算，就可以确保停车机器人的运行路径得到大幅的优化，显著提高了搬运的效率。
需要说明的是，以上具体实施方式的描述并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于路径规划用于调度停车机器人的实现方法，其特征在于包含以下步骤：
S1：基于整个停车场的停车位和目的地制定一个数组图；
S2：对每个停车位的点和目的地的定位点之间的相关距离进行勘查；
S3：将上一步的数据保存进数据库；
S4：根据停车场的实时数据，对数据库中的坐标点进行排除；
S5：根据Dijkstra算法进行最近距离运算；
S6：读取停车系统中的设备数据，确保路径上不会有物体；
S7：对用户身份做判断，确定等级；
S8：发送指令给机器人执行搬运操作。
2.根据权利要求1所述的基于路径规划用于调度停车机器人的实现方法，其特征在于步骤S2中所述勘查是基于根据实际尺寸绘画出的路径图纸。
3.根据权利要求2所述的基于路径规划用于调度停车机器人的实现方法，其特征在于进行勘查之前先制作3D效果图。
4.根据权利要求1所述的基于路径规划用于调度停车机器人的实现方法，其特征在于步骤S7中所述等级越高，道路拥有的优先级就高。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN104699102A (zh) * 2015-02-06 2015-06-10 东北大学 一种无人机与智能车协同导航与侦查监控系统及方法
CN105589461A (zh) * 2015-11-18 2016-05-18 南通大学 一种基于改进蚁群算法的泊车系统路径规划方法
CN105863351A (zh) * 2016-05-26 2016-08-17 山东建筑大学 一种基于智能汽车搬运机的自主泊车系统及方法
CN107036618A (zh) * 2017-05-24 2017-08-11 合肥工业大学(马鞍山)高新技术研究院 一种基于最短路径深度优化算法的agv路径规划方法
CN109471444A (zh) * 2018-12-12 2019-03-15 南京理工大学 基于改进Dijkstra算法的停车AGV路径规划方法

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