CN113365370A - 一种基于LoRa技术的智能移动系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于LoRa技术的智能移动系统，属于LoRa通信连接技术领域，包括无线通信模块、环境信息采集模块、环境模型构建模块、行径路线规划模块、行径路线优化模块、仿真测试模块、实地测试模块、数据存储模块以及数据检索查看模块；本发明通过使用LoRa通信，增加智能移动设备的通信距离，降低设备功耗，提供活动距离，提高设备可靠性，使智能移动设备控制系统能够充分发挥一个节点多台机器的性能优势，环境模型构建更加准确，路径规划错误率降低，使智能移动设备的安全路径搜索速度增快，提升工作效率。

Description

一种基于LoRa技术的智能移动系统

技术领域

本发明涉及LoRa通信连接技术领域，尤其涉及一种基于LoRa技术的智能移动系统。

背景技术

随着电子商务、快递、新能源、医疗等新兴行业的市场需求继续释放，制造领域和汽车家电等行业的市场需求稳定增长，物流领域自动化仓储的转型，智能移动设备用户需求显著增加，无线通信技术也在此需求上被提出更高的要求，低带宽，低功耗，远距离，大量链接的LoRa技术快速兴起，LoRa技术有着诸多优点,如功耗极低，支持一次性电源的长时间工作；传输距离远，安全性高，LoRa WAN协议对数据包进行双重加密；稳定性高，数据通过单跳直接发送到网关节点，无需运营商支持，可自行组建传感器网络，随着现代物流生产的发展和自动化程度的不断提高，智能移动设备广泛应用于服务、医疗、农业、制造等各个行业，其中突出的智能移动设备诸如AGV、RGV等得到大范围使用，AGV小车是当前制造业中的一种先进设备，同时也是打造智慧工厂、智慧物流体系的切入点，AGV小车的发展，对于打造中国制造业的新优势，促进产业转型升级具有重要意义，智能移动设备中AGV小车是当代制造业中的一种先进设备，其研发的工业应用都是衡量一个国家技术创新和端制造业发展水平的重要标志，智能移动设备产业的发展，对于打造中国制造业的新优势，促进产业转型升级，提高人民生活水平具有重要意义；因此，发明出一种基于LoRa技术的智能移动系统变得尤为重要；

经检索，中国专利号CN109714747A公开了基于NFC和LoRa通讯及无人机技术的智能救生系统，该发明虽然整体结构简单，技术成熟可靠，但工作效率低，路径搜索数据慢；此外，现有的智能移动系统无法进行长距离通信，使用寿命短，系统可靠性低，为此，我们提出一种基于LoRa技术的智能移动系统。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，而提出的一种基于LoRa技术的智能移动系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种基于LoRa技术的智能移动系统，包括无线通信模块、环境信息采集模块、环境模型构建模块、行径路线规划模块、行径路线优化模块、仿真测试模块、实地测试模块、数据存储模块以及数据检索查看模块；

其中，所述环境信息采集模块分别与无线通信模块、环境模型构建模块通信连接，所述行径路线规划模块分别与环境模型构建模块、行径路线优化模块通信连接，仿真测试模块分别与行径路线优化模块、实地测试模块通信连接，数据存储模块分别与行进路线优化模块、仿真测试模块、实地测试模块、数据检索查看模块通信连接。

进一步地，所述无线通信模块用于用户通过计算机开启无线通信功能以及对移动设备个参数进行数据调整进行选择判断，其具体数据调整步骤如下：

步骤一：用户先通过Link连接的方式将计算机与移动设备通信连接；

步骤二：用户通过外部输入设备开始对移动设备参数进行设置调整，同时将移动设备LoRa通信模式开启，其中，外部数入设备具体为键盘、触控屏或电子笔中的一种；

步骤三：用户开启LoRa通信模式，断开计算机与移动设备的Link连接，同时开始进行LoRa通信连接。

进一步地，所述环境信息采集模块用于移动设备对周围环境信息进行数据采集，其具体数据采集步骤如下：

步骤(1)：用户向移动设备发送环境采集指令，移动设备安装的双目摄像头以及激光雷达开始工作；

步骤(2)：将双目摄像头采集到的数据通过视觉SLAM技术处理生成建模数据A，将激光雷达采集到的数据通过激光SLAM技术处理生成建模数据B；

步骤(3)：对建模数据A与建模数据B进行图像增强以及均值滤波处理。

进一步地，所述环境模型构建模块用于通过LoRa通信技术将建模数据A以及建模数据B发送至用户计算机，并开始通过计算机进行环境模型构建优化，其具体构建优化步骤如下：

第一步：环境模型构建模块依据建模数据A与建模数据B分别构建出环境模型a以及环境模型b；

第二步：接收用户人为采集的环境数据，并开始将环境模型a与环境模型b进行数据拼接生成环境模型c；

第三步：以及环境数据对环境模型c进行模型优化处理。

进一步地，所述行径路线规划模块用于接收环境模型c，并开始对移动设备行径路线进行智能规划，其具体智能规划步骤如下：

S1：用户通过输入设备将起点数据以及终点数据输入到行径路线规划模块中；

S2：行径路线规划模块接收起点数据以及终点数据，并分析其坐标信息，同时在环境模型c上分别标注出起点与终点；

S3：起点与终点标注完成，开始规划距离最短且无碰撞的行径路线，并将规划完成的行径路线处理生成行程数据，同时将其发送至行径路线优化模块；

行径路线优化模块用于对行程数据进行数据平滑处理，并对行径路线进行优化处理生成测试数据。

进一步地，所述仿真测试模块用于接收测试数据并开始进行仿真优化测试，其具体优化测试步骤如下：

P1：仿真测试模块开始收集移动设备的基础信息，并开始构建设备模型；

P2：将设备模型按照测试数据在环境模型c中进行移动；

P3：将设备模型在移动过程中出现的意外情况进行数据收集，并对测试数据进行优化修改生成检验数据。

进一步地，所述实地测试模块用于将检验数据通过LoRa通信技术发送至移动设备中，并开始对检验数据进行数据优化处理，其具体数据优化处理步骤如下：

SS1：移动设备接收到检验数据，开始对自身所在位置进行确认；

SS2：位置确认完成，移动设备对检验数据进行数据分析，并确定行径路线；

SS3：对移动设备在行进过程中出现的意外情况进行收集，同时对检验数据进行数据优化处理生成结果数据，并重新进行移动测试；

SS4：移动设备在行进过程无任何意外发生时，测试结束。

进一步地，所述数据存储模块用于接收测试数据、检验数据、结果数据、移动设备仿真测试数据以及移动设备实地测试数据，并将各组数据进行数据匹配处理生成存储数据，同时按照生成时间先后进行有序排列存储；

所述数据检索查看模块用于用户需要查看过往数据时，查找对应时间段的存储数据，且具体检索步骤如下：

PP1：使用者在数据检索查看模块中输入需要查找的初级时间段X；

PP2：使用者输入初级时间段X后再次输入次级时间段x；

PP3：使用者输入完初级时间段X和次级时间段x后，数据检索查看模块即会将使用者需要的内容从数据存储模块中调出并通过计算机显示出来。

相比于现有技术，本发明的有益效果在于：

1、本发明设置有无线通信模块，用户通过Link连接的方式将计算机与移动设备通信连接，用户通过计算机对移动设备各项参数进行调整，并开启移动设备LoRa模式，断开Link连接，并开始将计算机与移动设备进行LoRa通信连接，并开始进行调试，通过使用LoRa通信，增加智能移动设备的通信距离，降低设备功耗，提供活动距离，提高设备可靠性，使智能移动设备控制系统能够充分发挥一个节点多台机器的性能优势；

2、本发明设置有行径路线规划模块，移动设备上的双目摄像头以及激光雷达采集到相关环境信息，并依据其构建对应的环境模型，行径路线规划模块接收环境模型以及起点数据与终点数据，开始进行行径规划，环境模型构建更加准确，路径规划错误率降低，使智能移动设备的安全路径搜索速度增快，提升工作效率。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。

图1为本发明提出的一种基于LoRa技术的智能移动系统的系统框图。

具体实施方式

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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

参照图1，一种基于LoRa技术的智能移动系统，包括无线通信模块、环境信息采集模块、环境模型构建模块、行径路线规划模块、行径路线优化模块、仿真测试模块、实地测试模块、数据存储模块以及数据检索查看模块；

其中，环境信息采集模块分别与无线通信模块、环境模型构建模块通信连接，行径路线规划模块分别与环境模型构建模块、行径路线优化模块通信连接，仿真测试模块分别与行径路线优化模块、实地测试模块通信连接，数据存储模块分别与行进路线优化模块、仿真测试模块、实地测试模块、数据检索查看模块通信连接。

无线通信模块用于用户通过计算机开启无线通信功能以及对移动设备个参数进行数据调整进行选择判断。

本实施例中提供了一种数据调整方法，其具体数据调整步骤如下：

步骤一：用户先通过Link连接的方式将计算机与移动设备通信连接；

步骤二：用户通过外部输入设备开始对移动设备参数进行设置调整，同时将移动设备LoRa通信模式开启，其中，外部数入设备具体为键盘、触控屏或电子笔中的一种；

步骤三：用户开启LoRa通信模式，断开计算机与移动设备的Link连接，同时开始进行LoRa通信连接。

环境信息采集模块用于移动设备对周围环境信息进行数据采集。具体的，该环境信息采集模块具体数据采集步骤如下：

步骤(1)：用户向移动设备发送环境采集指令，移动设备安装的双目摄像头以及激光雷达开始工作；

步骤(2)：将双目摄像头采集到的数据通过视觉SLAM技术处理生成建模数据A，将激光雷达采集到的数据通过激光SLAM技术处理生成建模数据B；

步骤(3)：对建模数据A与建模数据B进行图像增强以及均值滤波处理。

环境模型构建模块用于通过LoRa通信技术将建模数据A以及建模数据B发送至用户计算机，并开始通过计算机进行环境模型构建优化。

本实施例中提供了一种构建优化方法，其具体构建优化步骤如下：

第一步：环境模型构建模块依据建模数据A与建模数据B分别构建出环境模型a以及环境模型b；

第二步：接收用户人为采集的环境数据，并开始将环境模型a与环境模型b进行数据拼接生成环境模型c；

第三步：以及环境数据对环境模型c进行模型优化处理。

行径路线规划模块用于接收环境模型c，并开始对移动设备行径路线进行智能规划。

本实施例中提供了一种智能规划步骤，其具体智能规划步骤如下：

S1：用户通过输入设备将起点数据以及终点数据输入到行径路线规划模块中；

S2：行径路线规划模块接收起点数据以及终点数据，并分析其坐标信息，同时在环境模型c上分别标注出起点与终点；

S3：起点与终点标注完成，开始规划距离最短且无碰撞的行径路线，并将规划完成的行径路线处理生成行程数据，同时将其发送至行径路线优化模块；

行径路线优化模块用于对行程数据进行数据平滑处理，并对行径路线进行优化处理生成测试数据。

仿真测试模块用于接收测试数据并开始进行仿真优化测试。

本实施例中提供了一种优化测试方法，其具体优化测试步骤如下：

P1：仿真测试模块开始收集移动设备的基础信息，并开始构建设备模型；

P2：将设备模型按照测试数据在环境模型c中进行移动；

P3：将设备模型在移动过程中出现的意外情况进行数据收集，并对测试数据进行优化修改生成检验数据。

实地测试模块用于将检验数据通过LoRa通信技术发送至移动设备中，并开始对检验数据进行数据优化处理。

本实施例中提供了一种数据优化方法，其具体数据优化处理步骤如下：

SS1：移动设备接收到检验数据，开始对自身所在位置进行确认；

SS2：位置确认完成，移动设备对检验数据进行数据分析，并确定行径路线；

SS3：对移动设备在行进过程中出现的意外情况进行收集，同时对检验数据进行数据优化处理生成结果数据，并重新进行移动测试；

SS4：移动设备在行进过程无任何意外发生时，测试结束。

数据存储模块用于接收测试数据、检验数据、结果数据、移动设备仿真测试数据以及移动设备实地测试数据，并将各组数据进行数据匹配处理生成存储数据，同时按照生成时间先后进行有序排列存储；

数据检索查看模块用于用户需要查看过往数据时，查找对应时间段的存储数据。

具体的，该数据检索查看模块具体检索步骤如下：

PP1：使用者在数据检索查看模块中输入需要查找的初级时间段X；

PP2：使用者输入初级时间段X后再次输入次级时间段x；

PP3：使用者输入完初级时间段X和次级时间段x后，数据检索查看模块即会将使用者需要的内容从数据存储模块中调出并通过计算机显示出来。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于LoRa技术的智能移动系统，其特征在于，包括无线通信模块、环境信息采集模块、环境模型构建模块、行径路线规划模块、行径路线优化模块、仿真测试模块、实地测试模块、数据存储模块以及数据检索查看模块；

其中，所述环境信息采集模块分别与无线通信模块、环境模型构建模块通信连接，所述行径路线规划模块分别与环境模型构建模块、行径路线优化模块通信连接，仿真测试模块分别与行径路线优化模块、实地测试模块通信连接，数据存储模块分别与行进路线优化模块、仿真测试模块、实地测试模块、数据检索查看模块通信连接。

2.根据权利要求1所述的一种基于LoRa技术的智能移动系统，其特征在于，所述无线通信模块用于用户通过计算机开启无线通信功能以及对移动设备个参数进行数据调整进行选择判断，其具体数据调整步骤如下：

步骤一：用户先通过Link连接的方式将计算机与移动设备通信连接；

步骤二：用户通过外部输入设备开始对移动设备参数进行设置调整，同时将移动设备LoRa通信模式开启，其中，外部数入设备具体为键盘、触控屏或电子笔中的一种；

步骤三：用户开启LoRa通信模式，断开计算机与移动设备的Link连接，同时开始进行LoRa通信连接。

3.根据权利要求1所述的一种基于LoRa技术的智能移动系统，其特征在于，所述环境信息采集模块用于移动设备对周围环境信息进行数据采集，其具体数据采集步骤如下：

步骤(1)：用户向移动设备发送环境采集指令，移动设备安装的双目摄像头以及激光雷达开始工作；

步骤(2)：将双目摄像头采集到的数据通过视觉SLAM技术处理生成建模数据A，将激光雷达采集到的数据通过激光SLAM技术处理生成建模数据B；

步骤(3)：对建模数据A与建模数据B进行图像增强以及均值滤波处理。

4.根据权利要求1所述的一种基于LoRa技术的智能移动系统，其特征在于，所述环境模型构建模块用于通过LoRa通信技术将建模数据A以及建模数据B发送至用户计算机，并开始通过计算机进行环境模型构建优化，其具体构建优化步骤如下：

第一步：环境模型构建模块依据建模数据A与建模数据B分别构建出环境模型a以及环境模型b；

第二步：接收用户人为采集的环境数据，并开始将环境模型a与环境模型b进行数据拼接生成环境模型c；

第三步：以及环境数据对环境模型c进行模型优化处理。

5.根据权利要求1所述的一种基于LoRa技术的智能移动系统，其特征在于，所述行径路线规划模块用于接收环境模型c，并开始对移动设备行径路线进行智能规划，其具体智能规划步骤如下：

S1：用户通过输入设备将起点数据以及终点数据输入到行径路线规划模块中；

S2：行径路线规划模块接收起点数据以及终点数据，并分析其坐标信息，同时在环境模型c上分别标注出起点与终点；

S3：起点与终点标注完成，开始规划距离最短且无碰撞的行径路线，并将规划完成的行径路线处理生成行程数据，同时将其发送至行径路线优化模块；

行径路线优化模块用于对行程数据进行数据平滑处理，并对行径路线进行优化处理生成测试数据。

6.根据权利要求1所述的一种基于LoRa技术的智能移动系统，其特征在于，所述仿真测试模块用于接收测试数据并开始进行仿真优化测试，其具体优化测试步骤如下：

P1：仿真测试模块开始收集移动设备的基础信息，并开始构建设备模型；

P2：将设备模型按照测试数据在环境模型c中进行移动；

P3：将设备模型在移动过程中出现的意外情况进行数据收集，并对测试数据进行优化修改生成检验数据。

7.根据权利要求1所述的一种基于LoRa技术的智能移动系统，其特征在于，所述实地测试模块用于将检验数据通过LoRa通信技术发送至移动设备中，并开始对检验数据进行数据优化处理，其具体数据优化处理步骤如下：

SS1：移动设备接收到检验数据，开始对自身所在位置进行确认；

SS2：位置确认完成，移动设备对检验数据进行数据分析，并确定行径路线；

SS3：对移动设备在行进过程中出现的意外情况进行收集，同时对检验数据进行数据优化处理生成结果数据，并重新进行移动测试；

SS4：移动设备在行进过程无任何意外发生时，测试结束。

8.根据权利要求1所述的一种基于LoRa技术的智能移动系统，其特征在于，所述数据存储模块用于接收测试数据、检验数据、结果数据、移动设备仿真测试数据以及移动设备实地测试数据，并将各组数据进行数据匹配处理生成存储数据，同时按照生成时间先后进行有序排列存储；

所述数据检索查看模块用于用户需要查看过往数据时，查找对应时间段的存储数据，且具体检索步骤如下：

PP1：使用者在数据检索查看模块中输入需要查找的初级时间段X；

PP2：使用者输入初级时间段X后再次输入次级时间段x；

PP3：使用者输入完初级时间段X和次级时间段x后，数据检索查看模块即会将使用者需要的内容从数据存储模块中调出并通过计算机显示出来。

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