CN112308076B - Agv导航调度用多语义安全地图构建、使用及调度方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及智能AGV的导航调度及安全技术领域；具体涉及一种AGV导航调度用多语义安全地图构建、使用及调度方法，AGV导航调度用多语义安全地图构建方法，包括以下步骤：S1、路径关键点采集；S2、对步骤S1采集的数据进行处理；S3、利用路径点的几何属性和地图元素对路径进行拟合；S4、建立车道边界和行驶路径的结构关系；S5、根据场景要求，利用地图元素对车道进行多语义的区域分割；S6、根据不同的区域语义设置不同的约束信息并与车道建立结构关系；S7、将生成的地图进行存储。本发明将多语义数字地图作为先验知识，对AGV的作业行为和状态信息进行实时的语义验证，规避危险情况的发生，保障AGV的作业安全。

Description

AGV导航调度用多语义安全地图构建、使用及调度方法
技术领域
本发明涉及智能AGV的导航调度及安全技术领域；具体涉及一种AGV导航调度用多语义安全地图构建、使用及调度方法。
背景技术
随着科技的发展，物流技术相关领域的无人运输解决方案获得了快速发展，并在一定范围了得到了场景应用。随着产业升级，无人工厂、智慧工厂、数字工厂、物联工厂将会得到大范围的示范落地，成为中国制造新的经济增长点。在工厂的仓储物流、产线配给等关键环节，对自动导引运输车(AGV)的需求将会大增，促使AGV和智能工厂深度融合，这为传统AGV厂商提供新机遇的同时，也提出了新的挑战和要求。
智能叉车(简称AGV)是最近几年发展起来的新类型AGV，用于满足工厂对大载重、空间堆高等复杂作业场景的需求。目前大部分工厂仍处于转型的初级阶段，应用于无人化改造的空间很有限，往往需要人车在同一环境共同作业。但AGV厂商往往需要工厂为AGV作业提供单独的作业通道，要求人车分离。这就造成了AGV厂商供求和工厂需求相矛盾，出现这一现状的主要原因是AGV技术发展相对缓慢与不成熟。
目前AGV作业安全主要靠安全雷达、触碰开关、测距开关等一些应用于生产线警戒性质的安全产品。由于这些安全产品的工作原理，造成AGV只能对已经发生的危险做出响应，对于未知的危险或即将发生的危险往往无能为力。对处于大载重工作状态的AGV来说，即使检测出危险并做出响应，也会存在很多因刹车制动等动作造成的潜在危险，如侧翻、舵轮损坏、碰撞等。对于因调度导航功能造成的路径追踪失败、失速、误动作、定位漂移等功能异常问题往往无法进行有效检测，且也不能进行有效的解决。传统AGV地图只包含引导路径、速度、方向、站点等简单的功能性属性，安全性属性元素往往被忽略掉，因此传统解决方案只限于简单的速度限制和航线偏离限制，远远不能满足行业对AGV安全功能的要求，严重限制了AGV的推广应用。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供一种AGV导航调度用多语义安全地图构建、使用及调度方法，将多语义数字地图作为先验知识，对AGV的作业行为和状态信息进行实时的语义验证，规避危险情况的发生，保障AGV的作业安全。
本发明所述AGV导航调度用多语义安全地图构建方法，包括以下步骤：
S1、利用车载辅助绘图数据软件进行路径关键点的采集；
S2、利用地图软件对步骤S1采集的数据进行处理，剔除不规则的噪点数据，数据密度较大的位置进行降采样；
S3、利用路径点的几何属性和地图元素对路径进行拟合，形成连续的行驶路径；
S4、建立车道边界和行驶路径的结构关系；
S5、根据场景要求，利用地图元素对车道进行多语义的区域分割；
S6、根据不同的区域语义设置不同的约束信息并与车道建立结构关系，对AGV的运行状态进行约束；
S7、将生成的地图进行存储。
行驶路径如果拟合不理想或采集的数据偏差较大，可编辑线型的属性，进行调整，行驶路径的方向和选择点的顺序有关。路径关键点的采集频率和采集间隔距离依据具体作业场景而定，当行驶路径的曲率变化率比较小时，可采用较低的采样频率和较大的采集间隔距离，反之，采用较高的采样频率和较小的采集间隔距离。利用点、直线、圆、圆弧、多线段、样条曲线、椭圆线、抛物线、圆锥线等数据公式驱动的线型进行拟合，在不同线型的连接处要综合考虑设置边界条件，让两段不同的线型进行光滑连接，形成连续的行驶路径。
噪点数据主要来源于传感器测量误差引起的定位漂移或定位数据不完整。存在以上属性的数据即为影响路径拟合的噪点数据，当拟合的路径曲率大于AGV车体的最大转弯曲率时，即存在数据密度过大，AGV车体的最大转弯曲率因AGV车体结构尺寸的不同而存在差异。对数据密度较大的位置进行降采样的方法为：一、提取路径的第一个点作为采样点集合的起点；二、依次计算路径点中相邻两点之间的角度差值或距离差值；三、根据给定的角度采样阈值或距离采样阈值，对路径点进行下采样，即累积的角度差值或距离差值超过阈值时，进行一次采样，确保路径点的最后一个点作为采样点集合的终点。
优选地，地图软件对生成的地图信息进行分层管理，分层管理包括分层绘制、分层编辑、分层显示等，如车道指引线绘制在0号图层，车道边界绘制在1号图层，地图边界绘制在2号图层，各图层之间相互独立。
优选地，路径点的几何属性包括横坐标x、纵坐标y、叉高z、路径点的基准速度v、加速度a、曲率ρ、航向h、坡度i，AGV实际运行速度由服务器调度动态调整。
优选地，地图元素包括点、直线、圆、圆弧、多线段、样条曲线、椭圆线、抛物线、圆锥线、多边形中的一种或几种的组合。本发明对地图元素的绘制不再局限于传统方法的点、直线、圆和圆弧的绘制，增加了多线段、曲线、矩形、平行四边形、多边形、椭圆、抛物线、圆锥等绘制方法，每种绘制方法都有多种绘制方式，如边角矩形、中心矩形、3点边角矩形、3点中心矩形等，每种绘制方法都有多种绘制类型，如虚线、点划线、中心线、实线等。对常用地图集合元素，如直行车道、转弯车道、人行通道等，支持整体绘制和属性编辑；对地图元素的编辑不在局限于传统方法的删除、修改，可增加移动、复制、旋转、修剪、缩放、镜像、延伸、偏移、倒角、倒圆、撤销、阵列等操作。利用AGV的自定位功能或测量仪，采集工作环境中行驶路径的关键节点和约束信息的关键点坐标，再结合AGV的车体信息，利用以上绘图元素，即可绘制出AGV的工作地图。
优选地，约束信息的几何属性包括区域关键点的横坐标x’、纵坐标y’、叉高z、最大速度v_max、最小速度v_min、最大加速度a_max、最小速度a_min、航向变化范围h_range、曲率变化范围ρ_range和路径偏差变化范围b_range；约束信息的语义属性包括人行通道区、限速区、禁止通行区、直行区、弯道区、卸载区、装载区、爬坡区、下坡区、非障碍检测区、充电区、停车区、交汇区和地图边界。
本发明还提供一种采用上述AGV导航调度用多语义安全地图构建方法构建的地图的使用方法，具体为：
T1、AGV地图模块加载并提取地图数据；
T2、地图模块根据约束条件对行驶路径关键节点进行插值处理，形成光滑的车道指引线；
T3、采用包围盒对地图区域元素进行处理；
T4、利用kd-tree建立各地图元素之间的结构组织关系；
T5、定位模块实时发布激光雷达的定位信息，告知系统其它模块AGV所处的位置和航向信息；
T6、AGV地图模块根据定位模块发布的定位信息，周期性的发布AGV所处环境一定半径范围内的局部地图数据，加速AGV的数据运算效率；
T7、AGV的感知模块根据AGV所有检测传感器的信息，提取障碍物信息，并发布到局部地图坐标系下，建立AGV所处局部环境的实时地图；
T8、根据AGV位置信息，查找AGV所属的区域约束信息和车道信息；
T9、根据车道信息提取车道边界信息和行驶路径信息；
T10、更新计算AGV几何模型与约束信息进行比较，判断AGV行驶是否存在异常。
根据AGV所处的位置，提取相应区域的约束信息，如直行区域的关键点坐标、叉高、最大速度、最小速度、最大加速度、最小加速度、航向变化范围、偏离引导线阈值，当AGV状态信息不满足这些约束条件时，即发出偏航警报、失速警报、偏离引导线警报、偏离作业区域警报、货叉误动作警报、定位漂移警报，如果一段时间内还未自动消除警报，则采取紧急减速刹车制动处理，并上报服务器，以免影响其它车辆运行并等待工作人员处理。
根据引导线的坐标、速度、加速度、曲率、航向和AGV的状态误差信息，实时输出转向舵轮方向调节量和主动舵轮的速度调节量，做到定时定速到达某一路径点；
根据行驶路径的叉高、货叉速度和AGV的状态误差信息，实时输出液压系统的调节量，做到定时定速到达某一高度位置。
转向舵轮方向调节量的计算方法为：
1.1、计算AGV参考点到参考路径上的最近点坐标；
1.2、计算AGV的理论航向角度；
1.3、计算横向偏差、横向偏差率、航向偏差、航向偏差率；
1.4、根据状态二次型调节器求出舵轮转角。
主动舵轮的速度调节量的计算方法为：
2.1、根据当前的时间戳，计算AGV应该到达站点的坐标；
2.2、计算当前参考点到站点的纵向距离误差和速度误差；
2.3、利用PID的位置环和速度环，串联计算AGV当前时刻和当前位置的速度量；
2.4、对计算的速度量修正后，执行。
液压系统的调节量的计算方法：
3.1、根据当前时间戳的位置，计算AGV货叉应该到达目标高度位置；
3.2、计算当前货叉位置到目标高度位置的距离误差和速度误差；
3.3、利用PID的位置环和速度环，串联计算AGV货叉当前时刻和当前位置的速度量；
3.4、对计算的货叉速度修正后，执行。
优选地，步骤T10存在以下几种情况：
10.1、更新计算AGV几何模型控制原点沿行驶路径法线方向上的距离，监测AGV作业是否超出阈值范围，如果超出，则AGV发出偏离引导线警报并进行相关处理(如果偏移距离在10mm～25mm之间，则进行降速操作，如果偏移距离>25mm，则进行制动操作并发出偏离引导线警报)；
10.2、更新计算AGV几何模型与所属区域包围盒的碰撞检测，监测AGV作业是否超出区域范围，如果超出，则AGV发出偏离作业区域警报并进行相关处理(紧急制动)；
10.3、更新计算AGV几何模型的速度和加速度是否在区域约束信息的范围内，如果不在，则AGV发出失速警报并进行相关处理(紧急制动)；
10.4、更新计算AGV几何模型的航向和航向变化率是否在区域约束信息的范围内，如果不在，则AGV发出偏航警报并进行相关处理(制动)；
10.5、更新计算AGV几何模型的叉高是否在区域约束信息的范围内，如果不在，则AGV发出货叉误动作警报并进行相关处理(制动)；
10.6、利用AGV的状态信息预测AGV几何模型在下一定位周期时位姿，如果和定位模块给的定位信息超过阈值且连续超过一定的次数，则AGV发出定位漂移警报并进行相关处理(紧急制动)；AGV的状态信息即AGV的状态矩阵，包含位姿、速度、加速度，假设一个定位周期内AGV为匀加速运动，位姿矩阵与定位周期进行乘积和运算，即可求出下一定位周期时的预测位姿。
本发明还提供一种采用上述使用方法对AGV进行调度的方法，包括以下步骤：
D1、服务器根据地图的车道信息和约束信息，结合AGV的当前任务和当前路网的实际运行状态，利用规划算法给每台AGV规划最优任务路径并发送调度指令；
D2、服务器的地图模块根据每台AGV的状态和感知信息，实时发布每台AGV的局部地图信息；
D3、服务器检测每台AGV的局部地图信息，当某几台AGV距离比较近时，其它AGV的状态信息和几何轮廓信息都会出现在当前AGV的局部地图视角中，对当前局部地图中AGV之间进行碰撞检测，避免了进行全局检测，提高了检测效率和安全性。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
(1)辅助环境感知，对AGV用传感器无法检测的对象和电脑程序无法检测的内部状态进行补充，提供安全导航调度所需的几何和语义信息，对AGV系统的运行状态进行实时的监测；
(2)通过多样化维度的数据结合更高效率的检测匹配算法，所述AGV地图能够提供更高尺度的导航调度信息和安全保障；
(3)可允许AGV在相对狭小和路径多变的环境中安全运行；
(4)在一定程度上解决了工厂对人车共存作业的安全难题。
附图说明
图1为AGV用地图方法示意图；
图2为服务器用地图方法示意图；
图3为AGV用单向单通路或单向双通路地图示意图；
图4为服务器用单向单通路或单向双通路地图示意图；
图5为双向双通路地图直行区和弯道区部分示意图；
图6为双向双通路地图路口交汇区部分示意图。
图中：1、地图边界；2、车道边界；3、指引线；4、限速区；5、人行通道区；6、禁止通行区；7、弯道区；8、卸载区；9、直行区；10、非障碍检测区；11、爬坡区；12、下坡区；13、装载区；14、AGV；15、局部地图；16、充电区和停车区；17、交汇区。
具体实施方式
实施例1：
如图1所示，本发明所述AGV导航调度用多语义安全地图构建方法，包括以下步骤：
S1、利用车载辅助绘图数据软件进行路径关键点的采集；
S2、利用地图软件对步骤S1采集的数据进行处理，剔除不规则的噪点数据，数据密度较大的位置进行降采样；
S3、利用路径点的几何属性和地图元素对路径进行拟合，形成连续的行驶路径；
S4、建立车道边界和行驶路径的结构关系；
S5、根据场景要求，利用地图元素对车道进行多语义的区域分割；
S6、根据不同的区域语义设置不同的约束信息并与车道建立结构关系，对AGV14的运行状态进行约束；
S7、将生成的地图进行存储。
行驶路径如果拟合不理想或采集的数据偏差较大，可编辑线型的属性，进行调整，行驶路径的方向和选择点的顺序有关。路径关键点的采集频率和采集间隔距离依据具体作业场景而定，当行驶路径的曲率变化率比较小时，可采用较低的采样频率和较大的采集间隔距离，反之，采用较高的采样频率和较小的采集间隔距离。利用点、直线、圆、圆弧、多线段、样条曲线、椭圆线、抛物线、圆锥线等数据公式驱动的线型进行拟合，在不同线型的连接处要综合考虑设置边界条件，让两段不同的线型进行光滑连接，形成连续的行驶路径。
噪点数据主要来源于传感器测量误差引起的定位漂移或定位数据不完整。存在以上属性的数据即为影响路径拟合的噪点数据，当拟合的路径曲率大于AGV车体的最大转弯曲率时，即存在数据密度过大，AGV车体的最大转弯曲率因AGV车体结构尺寸的不同而存在差异。对数据密度较大的位置进行降采样的方法为：一、提取路径的第一个点作为采样点集合的起点；二、依次计算路径点中相邻两点之间的角度差值或距离差值；三、根据给定的角度采样阈值或距离采样阈值，对路径点进行下采样，即累积的角度差值或距离差值超过阈值时，进行一次采样，确保路径点的最后一个点作为采样点集合的终点。
其中，地图软件对生成的地图信息进行分层管理，分层管理包括分层绘制、分层编辑、分层显示等，如车道指引线绘制在0号图层，车道边界2绘制在1号图层，地图边界1绘制在2号图层，各图层之间相互独立；路径点的几何属性包括横坐标x、纵坐标y、叉高z、路径点的基准速度v、加速度a、曲率ρ、航向h、坡度i，AGV实际运行速度由服务器调度动态调整。
地图元素包括点、直线、圆、圆弧、多线段、样条曲线、椭圆线、抛物线、圆锥线、多边形中的一种或几种的组合。本发明对地图元素的绘制不再局限于传统方法的点、直线、圆和圆弧的绘制，增加了多线段、曲线、矩形、平行四边形、多边形、椭圆、抛物线、圆锥等绘制方法，每种绘制方法都有多种绘制方式，如边角矩形、中心矩形、3点边角矩形、3点中心矩形等，每种绘制方法都有多种绘制类型，如虚线、点划线、中心线、实线等。对常用地图集合元素，如直行车道、转弯车道、人行通道等，支持整体绘制和属性编辑；对地图元素的编辑不在局限于传统方法的删除、修改，可增加移动、复制、旋转、修剪、缩放、镜像、延伸、偏移、倒角、倒圆、撤销、阵列等操作。利用AGV的自定位功能或测量仪，采集工作环境中行驶路径的关键节点和约束信息的关键点坐标，再结合AGV的车体信息，利用以上绘图元素，即可绘制出AGV的工作地图。
约束信息的几何属性包括区域关键点的横坐标x’、纵坐标y’、叉高z、最大速度v_max、最小速度v_min、最大加速度a_max、最小速度a_min、航向变化范围h_range、曲率变化范围ρ_range和路径偏差变化范围b_range；约束信息的语义属性包括人行通道区5、限速区4、禁止通行区6、直行区9、弯道区7、卸载区8、装载区13、爬坡区11、下坡区12、非障碍检测区10、充电区和停车区16、交汇区17和地图边界1。
实施例2：
本实施例在实施例1的基础上，提供一种采用上述AGV导航调度用多语义安全地图构建方法构建的地图的使用方法，具体为：
T1、AGV地图模块加载并提取地图数据；
T2、地图模块根据约束条件对行驶路径关键节点进行插值处理，形成光滑的车道指引线3；
T3、采用包围盒对地图区域元素进行处理；
T4、利用kd-tree建立各地图元素之间的结构组织关系；
T5、定位模块实时发布激光雷达的定位信息，告知系统其它模块AGV所处的位置和航向信息；
T6、AGV地图模块根据定位模块发布的定位信息，周期性的发布AGV所处环境一定半径范围内的局部地图15数据，加速AGV的数据运算效率；
T7、AGV的感知模块根据AGV所有检测传感器的信息，提取障碍物信息，并发布到局部地图15坐标系下，建立AGV所处局部环境的实时地图；
T8、根据AGV位置信息，查找AGV所属的区域约束信息和车道信息，约束信息包括几何属性和语义属性，车道信息主要为车道识别信息，例如车道id；
T9、车道id提取车道边界信息和行驶路径id，根据行驶路径id提取行驶路径信息；
T10、更新计算AGV几何模型与约束信息进行比较，判断AGV行驶是否存在异常。
根据AGV所处的位置，提取相应区域的约束信息，如直行区域的关键点坐标、叉高、最大速度、最小速度、最大加速度、最小加速度、航向变化范围、偏离引导线阈值，当AGV状态信息不满足这些约束条件时，即发出偏航警报、失速警报、偏离引导线警报、偏离作业区域警报、货叉误动作警报、定位漂移警报，如果一段时间内还未自动消除警报，则采取紧急减速刹车制动处理，并上报服务器，以免影响其它车辆运行并等待工作人员处理。
根据引导线的坐标、速度、加速度、曲率、航向和AGV的状态误差信息，实时输出转向舵轮方向调节量和主动舵轮的速度调节量，做到定时定速到达某一路径点；
根据行驶路径的叉高、货叉速度和AGV的状态误差信息，实时输出液压系统的调节量，做到定时定速到达某一高度位置。
转向舵轮方向调节量的计算方法为：
1.1、计算AGV参考点到参考路径上的最近点坐标；
1.2、计算AGV的理论航向角度；
1.3、计算横向偏差、横向偏差率、航向偏差、航向偏差率；
1.4、根据状态二次型调节器求出舵轮转角。
主动舵轮的速度调节量的计算方法为：
2.1、根据当前的时间戳，计算AGV应该到达站点的坐标；
2.2、计算当前参考点到站点的纵向距离误差和速度误差；
2.3、利用PID的位置环和速度环，串联计算AGV当前时刻和当前位置的速度量；
2.4、对计算的速度量修正后，执行。
液压系统的调节量的计算方法：
3.1、根据当前时间戳的位置，计算AGV货叉应该到达目标高度位置；
3.2、计算当前货叉位置到目标高度位置的距离误差和速度误差；
3.3、利用PID的位置环和速度环，串联计算AGV货叉当前时刻和当前位置的速度量；
3.4、对计算的货叉速度修正后，执行。
步骤T10存在以下几种情况：
10.1、更新计算AGV几何模型控制原点沿行驶路径法线方向上的距离，监测AGV作业是否超出阈值范围，如果超出，则AGV发出偏离引导线警报并进行相关处理(如果偏移距离在10mm～25mm之间，则进行降速操作，如果偏移距离>25mm，则进行制动操作并发出偏离引导线警报)；
10.2、更新计算AGV几何模型与所属区域包围盒的碰撞检测，监测AGV作业是否超出区域范围，如果超出，则AGV发出偏离作业区域警报并进行相关处理(紧急制动)；
10.3、更新计算AGV几何模型的速度和加速度是否在区域约束信息的范围内，如果不在，则AGV发出失速警报并进行相关处理(紧急制动)；
10.4、更新计算AGV几何模型的航向和航向变化率是否在区域约束信息的范围内，如果不在，则AGV发出偏航警报并进行相关处理(制动)；
10.5、更新计算AGV几何模型的叉高是否在区域约束信息的范围内，如果不在，则AGV发出货叉误动作警报并进行相关处理(制动)；
10.6、利用AGV的状态信息预测AGV几何模型在下一定位周期时位姿，如果和定位模块给的定位信息超过阈值且连续超过一定的次数，则AGV发出定位漂移警报并进行相关处理(紧急制动)；AGV的状态信息即AGV的状态矩阵，包含位姿、速度、加速度，假设一个定位周期内AGV为匀加速运动，位姿矩阵与定位周期进行乘积和运算，即可求出下一定位周期时的预测位姿。
实施例3：
本在实施例2的基础上，提供一种对AGV进行调度的方法，包括以下步骤：
D1、服务器根据地图的车道信息和约束信息，结合AGV的当前任务和当前路网的实际运行状态，利用规划算法(采用现有算法即可，例如改进的Dijkstra、A*、D*算法)给每台AGV规划最优任务路径并发送调度指令；
D2、服务器的地图模块根据每台AGV的状态和感知信息，实时发布每台AGV的局部地图信息；
D3、服务器检测每台AGV的局部地图信息，当某几台AGV距离比较近时，其它AGV的状态信息和几何轮廓信息都会出现在当前AGV的局部地图视角中，对当前局部地图15中AGV之间进行碰撞检测，避免了进行全局检测，提高了检测效率和安全性。

Claims (5)

1.一种AGV导航调度用多语义安全地图构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、利用车载辅助绘图数据软件进行路径关键点的采集；
S2、利用地图软件对步骤S1采集的数据进行处理，剔除不规则的噪点数据，拟合的路径曲率大于AGV车体的最大转弯曲率的位置进行降采样；
S3、利用路径点的几何属性和地图元素对路径进行拟合，路径点的几何属性包括横坐标x、纵坐标y、叉高z、路径点的基准速度v、加速度a、曲率ρ、航向h、坡度i；地图元素包括点、直线、圆、圆弧、多线段、样条曲线、椭圆线、抛物线、圆锥线、多边形中的一种或几种的组合；利用点、直线、圆、圆弧、多线段、样条曲线、椭圆线、抛物线、圆锥线数据公式驱动的线型进行拟合，不同地图元素的连接处要综合考虑设置边界条件，让两段不同的线型进行光滑连接，形成连续的行驶路径；
S4、建立车道边界和行驶路径的结构关系；
S5、根据场景要求，利用地图元素对车道进行多语义的区域分割；
S6、根据不同的区域语义设置不同的约束信息并与车道建立结构关系；
S7、将生成的地图进行存储。
2.根据权利要求1所述的AGV导航调度用多语义安全地图构建方法，其特征在于，地图软件对生成的地图信息进行分层管理。
3.根据权利要求1所述的AGV导航调度用多语义安全地图构建方法，其特征在于，约束信息的几何属性包括区域关键点的横坐标x、纵坐标y、叉高z、最大速度v_max、最小速度v_min、最大加速度a_max、最小速度a_min、航向变化范围h_range、曲率变化范围ρ_range和路径偏差变化范围b_range；约束信息的语义属性包括人行通道区、限速区、禁止通行区、直行区、弯道区、卸载区、装载区、爬坡区、下坡区、非障碍检测区、充电区、停车区、交汇区和地图边界。
4.一种采用权利要求1-3任一项所述的AGV导航调度用多语义安全地图构建方法构建的地图的使用方法，其特征在于，具体为：
T1、AGV地图模块加载并提取地图数据；
T2、地图模块根据约束条件对行驶路径关键节点进行插值处理，形成光滑的车道指引线；
T3、采用包围盒对地图区域元素进行处理；
T4、利用kd-tree建立各地图元素之间的结构组织关系；
T5、定位模块实时发布激光雷达的定位信息，告知系统其它模块AGV所处的位置和航向信息；
T6、AGV地图模块根据定位模块发布的定位信息，周期性的发布AGV所处环境一定半径范围内的局部地图数据；
T7、AGV的感知模块根据AGV所有检测传感器的信息，提取障碍物信息，并发布到局部地图坐标系下，建立AGV所处局部环境的实时地图；
T8、根据AGV位置信息，查找AGV所属的区域约束信息和车道信息；
T9、根据车道信息提取车道边界信息和行驶路径信息；
T10、更新计算AGV几何模型与约束信息进行比较，判断AGV行驶是否存在异常。
5.根据权利要求4所述的使用方法，其特征在于，步骤T10存在以下几种情况：
10.1、更新计算AGV几何模型控制原点沿行驶路径法线方向上的距离，监测AGV作业是否超出阈值范围，如果超出，则AGV发出偏离引导线警报并进行相关处理；
10.2、更新计算AGV几何模型与所属区域包围盒的碰撞检测，监测AGV作业是否超出区域范围，如果超出，则AGV发出偏离作业区域警报并进行相关处理；
10.3、更新计算AGV几何模型的速度和加速度是否在区域约束信息的范围内，如果不在，则AGV发出失速警报并进行相关处理；
10.4、更新计算AGV几何模型的航向和航向变化率是否在区域约束信息的范围内，如果不在，则AGV发出偏航警报并进行相关处理；
10.5、更新计算AGV几何模型的叉高是否在区域约束信息的范围内，如果不在，则AGV发出货叉误动作警报并进行相关处理；
10.6、利用AGV的状态信息预测AGV几何模型在下一定位周期时位姿，如果和定位模块给的定位信息超过阈值且连续超过一定的次数，则AGV发出定位漂移警报并进行相关处理。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113029151B (zh) * 2021-03-15 2023-04-14 齐鲁工业大学 一种智能车辆路径规划方法
CN113741457A (zh) * 2021-09-03 2021-12-03 上海擎朗智能科技有限公司 地图构建和使用方法、机器人及存储介质
CN114148959B (zh) * 2021-12-13 2023-04-07 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院 一种激光叉车路径搜索方法
CN114323041A (zh) * 2021-12-24 2022-04-12 深圳一清创新科技有限公司 一种关键点图建图方法、装置和电子设备
CN116841300B (zh) * 2023-08-31 2023-12-19 未岚大陆(北京)科技有限公司 工作地图生成方法、作业方法、控制方法和相关装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106802954A (zh) * 2017-01-18 2017-06-06 中国科学院合肥物质科学研究院 无人车语义地图模型构建方法及其在无人车上的应用方法
CN109855624A (zh) * 2019-01-17 2019-06-07 宁波舜宇智能科技有限公司 用于agv车的导航装置及导航方法
CN109920246A (zh) * 2019-02-22 2019-06-21 重庆邮电大学 一种基于v2x通信与双目视觉的协同局部路径规划方法
CN110398965A (zh) * 2019-07-22 2019-11-01 北京特种机械研究所 一种基于有迹导航地图设计的agv导航调度方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106802954A (zh) * 2017-01-18 2017-06-06 中国科学院合肥物质科学研究院 无人车语义地图模型构建方法及其在无人车上的应用方法
CN109855624A (zh) * 2019-01-17 2019-06-07 宁波舜宇智能科技有限公司 用于agv车的导航装置及导航方法
CN109920246A (zh) * 2019-02-22 2019-06-21 重庆邮电大学 一种基于v2x通信与双目视觉的协同局部路径规划方法
CN110398965A (zh) * 2019-07-22 2019-11-01 北京特种机械研究所 一种基于有迹导航地图设计的agv导航调度方法

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