CN113093720A - 重载智能运输车协同控制方法、系统、电子终端及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种重载智能运输车协同控制方法及系统。所述方法包括：获取工作地图，接入AGV车辆控制客户端，确定AGV在所述工作地图上的位置，获取AGV的状态信息，并接收调度系统下发的任务；所述AGV车辆控制客户端对运动路径进行解析，并构建子任务序列，AGV根据所述运动路径及子任务序列进行运动；若在运动过程中遇到障碍物，则控制AGV进行避障运动。本发明的重载智能运输车协同控制系统，通过总控中心及决策层的总体控制协调作用，使多台AGV得到协同控制，方法框架简便高效，避免了多台AGV之间的判断冲突，对AGV的导航定位精度高，适用于复杂的运输场景，有利于AGV车辆的模块化生产，在市场推广和实际应用中有较大优势。
Description
技术领域
本发明实施例涉及无人搬运车控制技术领域，尤其涉及一种重载智能运输车协同控制方法、系统、电子终端及存储介质。
背景技术
无人搬运车(Automated Guided Vehicle，简称AGV)，是指装备有电磁或光学等自动导引装置，可以采用控制器来控制或利用电磁轨道来设定其运动行为和路线，使它能够沿规定的导引路径运动，具有安全保护以及各种移动运载功能的运输车。通常使用可充电电池作为其动力来源。在自动化码头作业调度中，最高承载达到60吨的多轴重载AGV是衔接岸桥作业和场桥作业的重要环节，是当前自动化码头水平运输的主流方式。
随着自动化程度和作业可靠性的不断提升，多车作业协同、网络高效传输和车辆智能控制是AGV发展的重要方向。但是，由于AGV控制系统处理能力有限，AGV参与协同的判断容易出现冲突而导致协同紊乱。相关的AGV定位导航技术可以在近距离进行动态捕捉和轨迹反馈，却在远距离的地图构建中缺乏精度，也无法适应空旷场地的应用需求。因此，开发一种重载智能运输车协同控制方法及设备，可以有效克服上述相关技术中的缺陷，就成为业界亟待解决的技术问题。
发明内容
针对现有技术存在的上述问题，本发明实施例提供了一种重载智能运输车协同控制方法、系统、电子终端及存储介质。
第一方面，本发明的实施例提供了一种重载智能运输车协同控制方法，包括：获取工作地图，接入AGV车辆控制客户端，确定AGV在所述工作地图上的位置，获取AGV的状态信息，并接收调度系统下发的任务；所述AGV车辆控制客户端对运动路径进行解析，并构建子任务序列，AGV根据所述运动路径及子任务序列进行运动；若在运动过程中遇到障碍物，则控制AGV进行避障运动。
在上述方法实施例内容的基础上，本发明实施例中提供的重载智能运输车协同控制方法，所述确定AGV在所述工作地图上的位置，包括：确定AGV在所述工作地图上的精确位置，确保AGV进入正常任务待命状态，将计算得出的AGV坐标与获取的AGV坐标进行比对，分配不同的误差空间，根据所述误差空间修正AGV的实际坐标。
在上述方法实施例内容的基础上，本发明实施例中提供的重载智能运输车协同控制方法，所述获取AGV的状态信息，包括：AGV在运行过程中的运动速度、运动方向和运动空间。
在上述方法实施例内容的基础上，本发明实施例中提供的重载智能运输车协同控制方法，所述调度系统下发的任务，包括：任务解析、寻找任务AGV和分发任务。
在上述方法实施例内容的基础上，本发明实施例中提供的重载智能运输车协同控制方法，所述AGV车辆控制客户端对运动路径进行解析，并构建子任务序列，包括：解析路径规划在工作地图上的节点，并确定在全部节点中每相邻两个节点间AGV的加速、减速、转向参数，并将调岸桥终端、龙吊终端、理货终端下发的指令数据作为子任务序列。
在上述方法实施例内容的基础上，本发明实施例中提供的重载智能运输车协同控制方法，所述若在运动过程中遇到障碍物，则控制AGV进行避障运动，包括：AGV整车控制器收到AGV与周围环境精确距离信息，若检测到前方有固定或移动障碍物，根据当前行驶状况判断存在碰撞危险，则启动行车制动，车辆执行机构执行制动动作，AGV整车控制器通知总控中心重新规划AGV的行驶路径，将重新规划的路径下发给AGV整车控制器执行。
第二方面，本发明的实施例提供了一种重载智能运输车协同控制系统，包括：
感知层，用于通过各种传感器设备实时采集车况信息、路况信息以及定位信息上传至决策层的数据中心进行融合、筛选和处理；
通信层，用于通过DSRC通讯机和5G微蜂窝基站设备实时接收和发送AGV传输的信息，并通过车载WIFI通信设备接收和发送AGV车辆调试模式下数据包或切换至人工接管遥控端指令；
执行层，用于通过驱动电机实现AGV前进和后退行走，液压转向执行油缸实现多轴车轮协同转向，制动器实现紧急刹车、减速或驻车，AGV整车控制器控制车辆执行机构执行紧急制动避障；
决策层，用于对感知层获取的信息进行解析和运算，由执行层的整车控制程序向执行层的动力部件实时发送解析与运算结果，并与总控中心进行数据交互，接收总控中心下发的任务，以实现如权利要求1至6任一权利要求所述的重载智能运输车协同控制方法。
进一步，所述重载智能运输车协同控制系统，包括：
任务接收模块，用于获取工作地图，接入AGV车辆控制客户端，确定AGV在所述工作地图上的位置，获取AGV的状态信息，并接收调度系统下发的任务；运动控制模块，用于所述AGV车辆控制客户端对运动路径进行解析，并构建子任务序列，AGV根据所述运动路径及子任务序列进行运动；避障模块，用于若在运动过程中遇到障碍物，则控制AGV进行避障运动。
第三方面，本发明的实施例提供了一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与处理器通信连接的至少一个存储器，其中：
存储器存储有可被处理器执行的程序指令，处理器调用程序指令能够执行第一方面的各种实现方式中任一种实现方式所提供的重载智能运输车协同控制方法。
第四方面，本发明的实施例提供了一种非暂态计算机可读存储介质，非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，计算机指令使计算机执行第一方面的各种实现方式中任一种实现方式所提供的重载智能运输车协同控制方法。
本发明实施例提供的重载智能运输车协同控制方法及设备，通过决策层的总体控制和协调作用使多台AGV得到协同控制，方法框架简便高效，避免了多台AGV之间的判断冲突，对AGV的导航定位精度高，适用于复杂的运输场景，有利于AGV车辆的模块化生产，在市场推广和实际应用中有较大优势。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做一简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的重载智能运输车协同控制方法流程图；
图2为本发明实施例提供的多AGV协同控制装置结构示意图；
图3为本发明实施例提供的电子设备的实体结构示意图；
图4为本发明实施例提供的另一重载智能运输车协同控制方法总流程图；
图5为本发明实施例提供的AGV避障流程示意图；
图6为本发明实施例提供的AGV车辆控制流程示意图；
图7为本发明实施例提供的AGV任务调度流程示意图；
图8为本发明实施例提供的人工接管模式切换流程示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。另外，本发明提供的各个实施例或单个实施例中的技术特征可以相互任意结合，以形成可行的技术方案，这种结合不受步骤先后次序和/或结构组成模式的约束，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时，应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
本发明实施例提供了一种重载智能运输车协同控制方法，参见图1，该方法包括：获取工作地图，接入AGV车辆控制客户端，确定AGV在所述工作地图上的位置，获取AGV的状态信息，并接收调度系统下发的任务；所述AGV车辆控制客户端对运动路径进行解析，并构建子任务序列，AGV根据所述运动路径及子任务序列进行运动；若在运动过程中遇到障碍物，则控制AGV进行避障运动。
具体地，获取工作地图包括北斗导航地图和高精度地图，为决策层的数据中心进行道路级规划提供地图数据。高精度地图通过自己采集码头的路面、岸桥、堆场和机械设备来产生原始数据，通过人工和半人工操作来形成矢量和栅格数据输出。具体采用lanelet车道片段来代表高精度地图的每一个最小单元，lanelet就是由车道的左边界和右边界共同组成的一小段车道单元，整个地图是由这样无数的车道片组织，地图主要有三部分组成，即节点，道路，关系。节点Nodes定义了空间中点的位置；道路Ways定义了线或区域；关系Relations定义了元素间的关系。lanelet定义了地图中车道级道路的几何信息以及其他附属信息，如道路的限速信息，道路的属性(道路分为左右)信息等。其由一段段完整的单方向道路组成，包含该道路段的左右两边。在车道规划决策层中，lanelet作为基本单元参与运算。高精度地图的存储采用OSM结构的文件格式，如果今后数据量比较大可以采用数据库的形式进行存储，这样可以加快存储和检索过程。
AGV车辆控制客户端接入手持遥控终端通过AGV车辆装备的WIFI模块接入AGV车辆控制客户端，可以实现手持遥控终端对AGV车辆的人工接管、执行运动部件参数的修改和无人驾驶调试数据的修改。
AGV车辆控制客户端将获取车辆感知层传感器采集的数据进行收集汇总、预融合和预处理之后通过5G移动通信网络发送给决策层数据中心，同时AGV车辆控制客户端内无人驾驶控制程序将解析决策层提供的路径规划数据，分配给AGV车辆执行层运动部件驱动电机转速大小、液压系统比例阀电磁铁电流值大小和制动器气压大小参数，AGV车辆进行无人驾驶行驶。
AGV车辆控制客户端可以判断车辆是否处于正常行驶状况，和判断车辆是否进行紧急制动避免发生碰撞的能力，其余状况的决策都由决策层来辨识和控制，其余状况包括遇到障碍物后是否需要进行路径变更，和是否需要停车；出现异常行驶状况时是否继续执行任务，和是否重新规划路线进入故障排除状态；出现与其他AGV车辆发生碰撞危险时，是否需要进行路径变更。AGV车辆控制客户端通过固定编号形式，即一台AGV具有固定的一个编号接入决策层数据中心，便于决策层进行任务和车辆状态的数据监控和管理。
进一步可以参见图5，AGV总控中心和AGV任务调度系统总控中心通过5G基站向AGV车辆控制客户端发送相应控制信息，AGV车辆控制客户端发送无人驾驶控制指令，AGV进入无人驾驶执行模式，将无人驾驶执行指令发送给AGV，AGV则进行无人驾驶行驶，人工接管终端还可以与AGV车辆控制客户端进行模式切换，使得AGV的行驶状态在人工控制状态和自动控制状态间切换。
基于上述方法实施例的内容，作为一种可选的实施例，本发明实施例中提供的重载智能运输车协同控制方法，所述确定AGV在所述工作地图上的位置，包括：确定AGV在所述工作地图上的精确位置，确保AGV进入正常任务待命状态，将计算得出的AGV坐标与获取的AGV坐标进行比对，分配不同的误差空间，根据所述误差空间修正AGV的实际坐标。具体地，AGV在地图上的位置需要经过位置初始化标定和行驶过程中的位置动态比对。其中AGV车辆地图位置初始化标定，为第一次AGV车辆启动执行任务时获取AGV车辆在工作地图上的位置信息。初始化时，带有固定编号的AGV车辆，其装备的感知层传感器将AGV车辆当前所在的周围环境、高精地图匹配的数据和北斗导航系统的定位数据一并发送给决策层数据中心，使决策层获知改编好的AGV车辆的位置，决策层数据中心会将该编号AGV车辆在初始化前的位置信息进行比对，以确定该编号AGV车辆是否出现异常运行状况，和是否为第一次初始化。初始化时，AGV车辆装配的无线通信模块会与决策层数据中心进行数据的接收和发送状态数据测试，测试数据包括AGV车辆感知传感器状态数据、无人驾驶控制程序初始化状态数据、执行层动力部件运行状态数据、通信设备运行状态数据，初始化成功后，AGV车辆在地图位置的坐标信息、AGV车辆可进入正常任务待命状态信息录入决策层数据中心，供决策层进行任务调度。AGV车辆位置动态获取和对比过程，为AGV车辆在任务执行和无人驾驶系统运行过程中，获取AGV车辆于工作地图上的位置信息。由于电机特性、运动机构惯性、控制参数等差异，AGV车辆控制需要经过多次校正才能够减少累计误差从而提高控制精度。通过给AGV车辆自身的路径计算得出的坐标和图像采集系统获取的AGV坐标进行比对，分配不同的误差空间，通过无人驾驶控制程序来修正AGV车辆的实际坐标。无人驾驶控制程序通过惯性传感器获取车辆行驶的加速度，在运动方向上进行积分获取速度，再次积分获得位移；通过车轮转向转角传感器反馈的车轮实际角度，与程序计算得到的需要车轮转到的角度值进行比对和反馈给无人驾驶控制程序，通过容差控制调整二者的差值，得到AGV车辆转向的车身姿态。进一步地，AGV任务调度可以参见图7，5G移动通信设备将AGV信息发送给AGV任务调度系统总控中心，AGV任务调度系统总控中心连线作业任务管理系统，作业任务管理系统生成操作终端指令，并将这些指令下发至岸桥终端、龙吊终端和现货员操作终端，以操作这些终端完成相应AGV作业的任务调度。
基于上述方法实施例的内容，作为一种可选的实施例，本发明实施例中提供的重载智能运输车协同控制方法，所述获取AGV的状态信息，包括：AGV在运行过程中的运动速度、运动方向和运动空间。具体地，AGV的状态信息包括AGV在运行过程中的运动速度、运动方向和运动空间。其中运动方向通过惯导设备获得车身转向角度，转向角度对时间进行求导可得到转向角速度，再对时间进行求导可得到转向角速度。其中运动速度通过惯性传感器获取车辆行驶的加速度，再在运动方向上进行积分获取速度，再次积分获得位移。其中运动空间通过程序计入AGV车辆的长度、宽度和高度参数，确定AGV车辆运行的空间区域变化，确定AGV车辆在直线行驶和转向行驶过程中车身扫略的通道圆区域。
基于上述方法实施例的内容，作为一种可选的实施例，本发明实施例中提供的重载智能运输车协同控制方法，所述调度系统下发的任务，包括：任务解析、寻找任务AGV和分发任务。具体地，任务解析是指，决策层数据中心接收到调度系统下发的作业任务后，将岸桥终端、龙吊终端、理货终端的指令解析为车辆无人驾驶系统的控制指令。寻找任务AGV是指，决策层数据中心检索所有初始化正常或者运行正常的AGV车辆工作状态，即空闲、忙碌、故障、充电完成待命四种状态，根据任务执行的区域进行路径规划，同时选择最优的AGV单一车辆或者AGV组队车辆来执行该路径规划。分发任务是指，决策层数据中心将任务下发给执行的AGV车辆，该任务以一条任务序列的形式，包括执行任务的AGV车辆编号，岸桥终端、龙吊终端、理货终端下发的指令执行的先后顺序，AGV车辆电量和可行驶里程等信息，存储在决策层数据中心用于与调度系统、5G移动通信设备、车辆控制系统之间进行实时数据接收和发送。
基于上述方法实施例的内容，作为一种可选的实施例，本发明实施例中提供的重载智能运输车协同控制方法，所述AGV车辆控制客户端对运动路径进行解析，并构建子任务序列，包括：解析路径规划在工作地图上的节点，并确定在全部节点中每相邻两个节点间AGV的加速、减速、转向参数，并将调岸桥终端、龙吊终端、理货终端下发的指令数据作为子任务序列。具体地，AGV车辆控制通信模块接收到5G移动通信设备发送的任务后，开始对车辆状态进行自检，包括动力故障、电气故障、电量、无人驾驶程序、通信、感知传感器六个方面，自检正常后，AGV车辆开始解析决策层下发的路径规划在高精地图上的节点，并确定在节点间执行的加速、减速、转向等参数，同时需要考虑将调岸桥终端、龙吊终端、理货终端下发的指令数据作为任务序列下的子任务序列程序，即AGV车辆在执行作业任务过程中，已经考虑车辆运行至调岸桥终端、龙吊终端、理货终端位置时，需要等待岸桥终端下发装船或卸船完成指令、龙吊终端下发的装箱或卸箱完成指令、理货终端下发完成指令后，才继续执行后续作业任务。
基于上述方法实施例的内容，作为一种可选的实施例，本发明实施例中提供的重载智能运输车协同控制方法，所述AGV根据所述运动路径及子任务序列进行运动，包括：AGV车辆控制客户端接收并解析决策层下发的指令后，开始执行该指令。AGV车辆控制客户端的无人驾驶程序按照路径规划指令控制AGV车辆行驶，在行驶过程中，感知传感器实时提供周围的路面标识、周围固定和移动的对象、道路井盖、车辆在高精地图中的方位和占据空间等信息。AGV车辆控制客户端的无人驾驶程序根据感知传感器提供的位置坐标和北斗系统提供的定位信息，绘制AGV车辆行驶中的历史路径，通过对比历史路径和路径规划的偏差，无人驾驶程序会根据AGV车辆执行层的动态反馈调整运动轨迹，用来适应决策层指定的规划路径。进一步可以参见图6，车载数据通信模块将接收到的信息发送给AGV整车控制器，结合感知传感器获取的周边路面标识、周围固定和移动的对象、道路井盖、车辆在高精地图中的方位和占据空间等信息，AGV整车控制器将无人驾驶执行程序发送到制动、转向和驱动机构执行相应的动作。
基于上述方法实施例的内容，作为一种可选的实施例，本发明实施例中提供的重载智能运输车协同控制方法，所述若在运动过程中遇到障碍物，则控制AGV进行避障运动，包括：AGV整车控制器收到AGV与周围环境精确距离信息，若检测到前方有固定或移动障碍物，根据当前行驶状况判断存在碰撞危险，则启动行车制动，车辆执行机构执行制动动作，AGV整车控制器通知总控中心重新规划AGV的行驶路径，将重新规划的路径下发给AGV整车控制器执行。具体地，AGV在行驶过程中，其感知传感器检测到前方有固定或移动障碍物时，AGV车辆控制客户端基于当前行驶状况判断存在碰撞危险，AGV车辆的避障处置由AGV车辆控制客户端程序和决策层数据中心决定。其中，当AGV车辆控制客户端的程序判断无法通过则启动行车制动，即除紧急制动外的其他制动形式，避免与前方固定或移动障碍物发生碰撞，AGV车辆控制客户端的程序具有优先执行紧急制动避障处理的权限，开始执行紧急制动避免发生碰撞。制动完成后，AGV车辆将等待决策层数据中心下达后续行驶指令；其中，当AGV车辆控制客户端的程序判断可以通过行车制动，避免与前方固定或移动障碍物发生碰撞时，决策层数据中心根据固定障碍物规格大小及移动障碍物移动的方向和速度，重新规划AGV的行驶路径，并下发给该AGV执行。进一步可以参见图5，激光雷达探测北斗GPS定位信息，采用视觉摄像头、超声波雷达、毫米波雷达进行探测，将得到的车辆与周围环境精确距离信息等信息发送孩子AGV整车控制器，如发现无法通过的障碍物，则AGV整车控制器启动并执行紧急制动避障，在此基础上生成车辆无人驾驶控制指令，并将指令发送至车辆执行机构执行紧急制动，同时AGV整车控制器连线总控中心，总控中心重新规划路径以避障，并将重新规划的路径传送给AGV整车控制器，控制AGV按重新规划的路线行驶。
基于上述方法实施例的内容，作为一种可选的实施例，本发明实施例中提供的重载智能运输车协同控制方法，还包括：AGV任务完成后，上传任务日志至决策层。每当任务分配时，由调度系统记录任务开始的时间、待执行任务的AGV位置信息、AGV任务执行过程中的关键节点信息、任务的目标坐标信息、AGV任务执行过程中经过的终端指令信息、AGV当前的电量情况。当任务完成时，调度系统记录任务结束的时间、AGV当前位置信息、AGV当前的电量情况，调度系统记录的任务日志将上传至决策层数据中心。
基于上述方法实施例的内容，作为一种可选的实施例，本发明实施例中提供的重载智能运输车协同控制方法，还包括：AGV车辆任务完成后，决策层根据AGV车辆的工作状态提供AGV二次任务指令，包括继续执行二次任务指令、行驶至任务待命区域、行驶至充电区域。AGV的工作状态是指任务完成后调度系统记录的AGV当前位置信息、AGV当前的电量情况；其中，执行二次任务指令是指决策层根据该AGV的工作状态，确定其满足调度系统下发的二次任务执行要求后，AGV车辆继续执行二次任务指令；其中，行驶至任务待命区域是指AGV车辆电量充足时，同时该AGV车辆不满足调度系统下发的二次任务执行要求时，决策层对该AGV下达任务待命指令，该AGV接受指令并行使至规定的任务待命区域并将AGV车辆控制客户端切换至待机状态；其中，行驶至充电区域是指该AGV车辆的电量已经无法执行二次任务指令和行驶至任务待命区域指令时，决策层下达该AGV车辆行驶至最近的充电桩进行充电的指令，该AGV车辆执行充电指令，并将该AGV车辆控制客户端切换至充电待机状态，当充电完成之后，该AGV车辆向决策层发送充电完成任务报告，等待接受决策层下达进一步执行的指令。
本发明实施例提供了一种重载智能运输车协同控制系统，该系统包括：
感知层，用于通过各种传感器设备实时采集车况信息、路况信息以及定位信息上传至决策层的数据中心进行融合、筛选和处理；具体地，感知层通过各种传感器设备实时采集车况信息、路况信息以及定位信息上传至决策层的数据中心进行融合、筛选和处理，是决策层进行车辆行驶路径规划和避障处理的主要数据来源。使用的传感器包括惯性传感器(感知加速度)、车轮转向转角传感器(感知车身姿态)，超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、双目摄像头感知周围环境，测量车辆间距，差分北斗系统提供AGV在行驶地图上的定位数据。
通信层，用于通过DSRC通讯机和5G微蜂窝基站设备实时接收和发送AGV传输的信息，并通过车载WIFI通信设备接收和发送AGV车辆调试模式下数据包或切换至人工接管遥控端指令；具体地，通信层通过DSRC通讯机和5G微蜂窝基站设备实时接收和发送AGV传输的感知传感器数据、差分北斗系统定位数据、AGV行驶路径数据、自动化码头港口设备端和客户端指令数据、VMS调度系统分配任务指令数据。还包括车载WIFI通信设备，用于接收和发送AGV调试模式下数据包或切换至人工接管遥控端指令。进一步地，人工接管遥控端的工况可以参见图8，AGV整车控制器与人工接管遥控端进行连线，通过车载WIFI通信设备中的车载数据通信模块进行通信，将AGV自动控制模式切换至人工接管遥控端指令模式。
执行层，用于通过驱动电机实现AGV前进和后退行走，液压转向执行油缸实现多轴车轮协同转向，制动器实现紧急刹车、减速或驻车，AGV整车控制器控制车辆执行机构执行紧急制动避障；具体地，执行层通过AGV装备的驱动电机实现前进和后退行走，液压转向执行油缸实现多轴车轮协同转向、制动器实现紧急刹车、减速或驻车。驱动电机根据路径规划行驶所需的速度进行转速调节，液压电机和转向油缸根据路径规划行驶指令调节液压电机转速和转向油缸伸缩快慢的比例阀开口度，制动器根据路径规划行驶和行车制动方式的指令调节制动力矩大小。
决策层，用于对感知层获取的信息进行解析和运算，由执行层的整车控制程序向执行层的动力部件实时发送解析与运算结果并与总控中心进行数据交互，接收总控中心下发的任务，以实现如前述各个方法实施例中任一实施例所述的重载智能运输车协同控制方法。具体地，决策层通过感知层获取的信息进行解析和运算，向执行运输任务的AGV执行层的动力部件实时发送解析与运算结果，AGV车辆根据决策层提供的路径进行无人控制行驶，其中AGV车辆的无人控制系统安装在车辆客户端，车辆无人驾驶客户端会解析决策层提供的路径执行车辆行驶、转向和制动任务。当感知层提供的车辆行驶周围环境和定位数据经过决策层解析判断AGV车辆之间存在碰撞危险时，决策层会重新对具有碰撞危险的AGV车辆规划新的行驶路径，避免发生碰撞。
本发明实施例提供的重载智能运输车协同控制方法，通过决策层的总体控制和协调作用使多台AGV得到协同控制，方法框架简便高效，避免了多台AGV之间的判断冲突，对AGV的导航定位精度高，适用于复杂的运输场景，有利于AGV车辆的模块化生产，在市场推广和实际应用中有较大优势。
本发明各个实施例的实现基础是通过具有处理器功能的设备进行程序化的处理实现的。因此在工程实际中，可以将本发明各个实施例的技术方案及其功能封装成各种模块。基于这种现实情况，在上述各实施例的基础上，本发明的实施例提供了一种多AGV协同控制装置，该装置用于执行上述方法实施例中的重载智能运输车协同控制方法。参见图2，该装置包括：任务接收模块，用于获取工作地图，接入AGV车辆控制客户端，确定AGV在所述工作地图上的位置，获取AGV的状态信息，并接收调度系统下发的任务；运动控制模块，用于所述AGV车辆控制客户端对运动路径进行解析，并构建子任务序列，AGV根据所述运动路径及子任务序列进行运动；避障模块，用于若在运动过程中遇到障碍物，则控制AGV进行避障运动。
本发明实施例提供的多AGV协同控制装置，采用图2中的各种模块，通过决策层的总体控制和协调作用使多台AGV得到协同控制，方法框架简便高效，避免了多台AGV之间的判断冲突，对AGV车辆的要求低，有利于AGV车辆的模块化生产，在市场推广和实际应用中有较大优势。
需要说明的是，本发明提供的装置实施例中的装置，除了可以用于实现上述方法实施例中的方法外，还可以用于实现本发明提供的其他方法实施例中的方法，区别仅仅在于设置相应的功能模块，其原理与本发明提供的上述装置实施例的原理基本相同，只要本领域技术人员在上述装置实施例的基础上，参考其他方法实施例中的具体技术方案，通过组合技术特征获得相应的技术手段，以及由这些技术手段构成的技术方案，在保证技术方案具备实用性的前提下，就可以对上述装置实施例中的装置进行改进，从而得到相应的装置类实施例，用于实现其他方法类实施例中的方法。例如：
基于上述装置实施例的内容，作为一种可选的实施例，本发明实施例中提供的多AGV协同控制装置，还包括：第二模块，用于解析路径规划在工作地图上的节点，并确定在全部节点中每相邻两个节点间AGV的加速、减速、转向参数，并将调岸桥终端、龙吊终端、理货终端下发的指令数据作为子任务序列。
基于上述装置实施例的内容，作为一种可选的实施例，本发明实施例中提供的多AGV协同控制装置，还包括：第三模块，用于检测到前方有固定或移动障碍物时，AGV车辆控制客户端根据当前行驶状况判断存在碰撞危险则启动行车制动，并重新规划AGV的行驶路径，将所述路径下发给AGV执行。
本发明实施例的方法是依托电子设备实现的，因此对相关的电子设备有必要做一下介绍。基于此目的，本发明的实施例提供了一种电子设备，如图3所示，该电子设备包括：至少一个处理器(processor)301、通信接口(Communications Interface)304、至少一个存储器(memory)302和通信总线303，其中，至少一个处理器301，通信接口304，至少一个存储器302通过通信总线303完成相互间的通信。至少一个处理器301可以调用至少一个存储器302中的逻辑指令，以执行前述各个方法实施例提供的方法的全部或部分步骤。
此外，上述的至少一个存储器302中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个方法实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。基于这种认识，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
在本专利中，术语"包括"、"包含"或者其任何其它变体意在涵盖非排它性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句"包括……"限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
最后应说明的是：以上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。
Claims (10)
1.一种重载智能运输车协同控制方法，其特征在于，包括：
获取工作地图，接入AGV车辆控制客户端，确定AGV在所述工作地图上的位置，获取AGV的状态信息，并接收调度系统下发的任务；所述AGV车辆控制客户端对运动路径进行解析，并构建子任务序列，AGV根据所述运动路径及子任务序列进行运动；若在运动过程中遇到障碍物，则控制AGV进行避障运动。
2.根据权利要求1所述的重载智能运输车协同控制方法，其特征在于，所述确定AGV在所述工作地图上的位置，包括：确定AGV在所述工作地图上的精确位置，确保AGV进入正常任务待命状态，将计算得出的AGV坐标与获取的AGV坐标进行比对，分配不同的误差空间，根据所述误差空间修正AGV的实际坐标。
3.根据权利要求1所述的重载智能运输车协同控制方法，其特征在于，所述获取AGV的状态信息，包括：AGV在运行过程中的运动速度、运动方向和运动空间。
4.根据权利要求1所述的重载智能运输车协同控制方法，其特征在于，所述调度系统下发的任务，包括：任务解析、寻找任务AGV和分发任务。
5.根据权利要求1所述的重载智能运输车协同控制方法，其特征在于，所述AGV车辆控制客户端对运动路径进行解析，并构建子任务序列，包括：解析路径规划在工作地图上的节点，并确定在全部节点中每相邻两个节点间AGV的加速、减速、转向参数，并将调岸桥终端、龙吊终端、理货终端下发的指令数据作为子任务序列。
6.根据权利要求1所述的重载智能运输车协同控制方法，其特征在于，所述若在运动过程中遇到障碍物，则控制AGV进行避障运动，包括：AGV整车控制器收到AGV与周围环境精确距离信息，若检测到前方有固定或移动障碍物，根据当前行驶状况判断存在碰撞危险，则启动行车制动，车辆执行机构执行制动动作，AGV整车控制器通知总控中心重新规划AGV的行驶路径，将重新规划的路径下发给AGV整车控制器执行。
7.一种重载智能运输车协同控制系统，其特征在于，包括：
感知层，用于通过各种传感器设备实时采集车况信息、路况信息以及定位信息上传至决策层的数据中心进行融合、筛选和处理；
通信层，用于通过DSRC通讯机和5G微蜂窝基站设备实时接收和发送AGV传输的信息，并通过车载WIFI通信设备接收和发送AGV车辆调试模式下数据包或切换至人工接管遥控端指令；
执行层，用于通过驱动电机实现AGV前进和后退行走，液压转向执行油缸实现多轴车轮协同转向，制动器实现紧急刹车、减速或驻车，AGV整车控制器控制车辆执行机构执行紧急制动避障；
决策层，用于对感知层获取的信息进行解析和运算，由执行层的整车控制程序向执行层的动力部件实时发送解析与运算结果，并与总控中心进行数据交互，接收总控中心下发的任务，以实现如权利要求1至6任一权利要求所述的重载智能运输车协同控制方法。
8.根据权利要求7所述的一种重载智能运输车协同控制系统，其特征在于，包括：任务接收模块，用于获取工作地图，接入AGV车辆控制客户端，确定AGV在所述工作地图上的位置，获取AGV的状态信息，并接收调度系统下发的任务；运动控制模块，用于所述AGV车辆控制客户端对运动路径进行解析，并构建子任务序列，AGV根据所述运动路径及子任务序列进行运动；避障模块，用于若在运动过程中遇到障碍物，则控制AGV进行避障运动。
9.一种电子终端，其特征在于，包括：
至少一个处理器、至少一个存储器和通信接口；其中，
所述处理器、存储器和通信接口相互间进行通信；
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令，以执行权利要求1至7任一项权利要求所述的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行权利要求1至7中任一项权利要求所述的方法。
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