CN113759906A - 一种车辆对位方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供了一种车辆对位方法、装置、计算机设备和存储介质，车辆安装有第一激光雷达，该方法包括：查询车辆承接的运输任务，运输任务包括装载集装箱，调用第一激光雷达向用于装卸集装箱的起重机采集第一原始点云数据，根据第一原始点云数据计算第一激光雷达与起重机之间的第一目标距离，根据第一目标距离控制车辆移动至第一目标位置，以在第一目标位置由起重机为车辆装载集装箱，在装载集装箱时复用车辆的激光雷达对位，成本较低，并且，无需额外给起重机配置计算模块，也无需使用点云计算后将结果传输到车辆上，在车辆本地即可进行计算，化简了处理的过程，延迟低。

Description

一种车辆对位方法、装置、计算机设备和存储介质
技术领域
本发明实施例涉及自动驾驶的技术领域，尤其涉及一种车辆对位方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着自动驾驶技术的发展，很多封闭或者半封闭场景开始使用自动驾驶技术进行作业支持，其中，自动驾驶技术可应用集装箱码头这种封闭场景，无间断地在码头进行货物运输，大大提高集装箱码头的效率和减少管控成本。
在集装箱码头中运输货物时，多数车辆自动对位相应的位置进行运输集装箱，目前通用的对位方法在是将激光雷达安装在起重机上，利用激光雷达扫描到的点云对车辆，集装箱进行分割，从而判断车辆和集装箱相对于起重机的位置。
但是，因为起重机的车道很多，为保证覆盖的区域，在起重机中通常设置高线束的激光雷达或者多个激光雷达，成本较高，并且，额外给起重机配置计算模块，使用点云计算后将结果传输到车辆上，处理过程相对复杂，存在一定的延迟，尤其是对于多辆车辆同时作业时，难以区分车辆的位置，导致对接容易出错。
发明内容
本发明实施例提出了一种车辆对位方法、装置、计算机设备和存储介质，以解决如何在维持低成本的情况下、精准地对车辆进行对位的问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种车辆对位方法，应用于车辆，所述车辆安装有第一激光雷达，所述方法包括：
查询所述车辆承接的运输任务，所述运输任务包括装载集装箱；
调用所述第一激光雷达向用于装卸集装箱的起重机采集第一原始点云数据；
根据所述第一原始点云数据计算所述第一激光雷达与所述起重机之间的第一目标距离；
根据所述第一目标距离控制所述车辆移动至第一目标位置，以在所述第一目标位置由所述起重机为所述车辆装载集装箱。
第二方面，本发明实施例还提供了一种车辆对位装置，应用于车辆，所述车辆安装有第一激光雷达，所述装置包括：
运输任务查询模块，用于查询所述车辆承接的运输任务，所述运输任务包括装载集装箱；
第一原始点云数据采集模块，用于调用所述第一激光雷达向用于装卸集装箱的起重机采集第一原始点云数据；
第一目标距离计算模块，用于根据所述第一原始点云数据计算所述第一激光雷达与所述起重机之间的第一目标距离；
第一移动模块，用于根据所述第一目标距离控制所述车辆移动至第一目标位置，以在所述第一目标位置由所述起重机为所述车辆装载集装箱。
第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的车辆对位方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的车辆对位方法。
在本实施例中，车辆安装有第一激光雷达，查询车辆承接的运输任务，运输任务包括装载集装箱，调用第一激光雷达向用于装卸集装箱的起重机采集第一原始点云数据，根据第一原始点云数据计算第一激光雷达与起重机之间的第一目标距离，根据第一目标距离控制车辆移动至第一目标位置，以在第一目标位置由起重机为车辆装载集装箱，在装载集装箱时复用车辆的激光雷达对位，成本较低，并且，无需额外给起重机配置计算模块，也无需使用点云计算后将结果传输到车辆上，在车辆本地即可进行计算，化简了处理的过程，延迟低，对于多辆车辆同时作业时，车辆主动发起对位，可以保证车辆与起重机之间的对接准确、作业衔接顺畅。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种车辆的结构示意图；
图2为本发明实施例一提供的一种车辆对位方法的流程图；
图3A和图3B为本发明实施例一提供的一种标志物的设置示例图；
图4是本发明实施例二提供的一种车辆对位方法的流程图；
图5是本发明实施例二提供的一种车辆对位的示意图；
图6为本发明实施例三提供的一种车辆对位装置的结构示意图；
图7为本发明实施例四提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
参见图1，示出了可以应用本发明实施例中车辆对位装置的实施例的自动驾驶车辆100。
如图1所示，自动驾驶车辆100可以包括驾驶控制设备101，车身总线102，ECU(Electronic Control Unit，电子控制单元)103、ECU 104、ECU 105，传感器106、传感器107、传感器108和执行器件109、执行器件110、执行器件111。
驾驶控制设备(又称为车载大脑)101负责整个自动驾驶车辆100的总体智能控制。驾驶控制设备101可以是单独设置的控制器，例如可编程逻辑控制器(ProgrammableLogicController，PLC)、单片机、工业控制机等；也可以是由其他具有输入/输出端口，并具有运算控制功能的电子器件组成的设备；还可以是安装有车辆驾驶控制类应用的计算机设备。驾驶控制设备可以对从车身总线102上接收到的各个ECU发来的数据和/或各个传感器发来的数据进行分析处理，作出相应的决策，并将决策对应的指令发送到车身总线。
车身总线102可以是用于连接驾驶控制设备101，ECU 103、ECU 104、ECU105，传感器106、传感器107、传感器108以及自动驾驶车辆100的其他未示出的设备的总线。由于CAN(Controller AreaNetwork，控制器局域网络)总线的高性能和可靠性已被广泛认同，因此目前机动车中常用的车身总线为CAN总线。当然，可以理解的是车身总线也可以是其他类型的总线。
车身总线102可以将驾驶控制设备101发出的指令发送给ECU 103、ECU 104、ECU105，ECU 103、ECU 104、ECU 105再将上述指令进行分析处理后发给相应的执行器件执行。
传感器106、传感器107、传感器108包括但不限于激光雷达、相机，等等。
需要说明的是，本发明实施例所提供的车辆对位方法可以由驾驶控制设备101执行，相应地，车辆对位装置一般设置于驾驶控制设备101中。
当然，在远程驾驶等场景下，车辆对位方法可以由驾驶控制设备101连接的服务器执行，相应地，车辆对位装置一般设置于驾驶控制设备101连接的服务器中，本实施例对此不加以限制。
应该理解，图1中的自动驾驶车辆、驾驶控制设备、车身总线、ECU、执行器件和传感器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的自动驾驶车辆、驾驶控制设备、车身总线、ECU和传感器。
实施例一
图2为本发明实施例一提供的一种车辆对位方法的流程图，本实施例可适用于在装载集装箱时自动对车辆进行对位的情况，该方法可以由车辆对位装置来执行，该车辆对位装置可以由软件和/或硬件实现，可配置在计算机设备中，例如，车辆中的驾驶控制设备，等等，具体包括如下步骤：
步骤201、查询车辆承接的运输任务。
本实施例中的车辆可支持自动驾驶(含远程控制)，可以应用在集装箱码头等封闭场景，可以用于承接运输任务，此时，该车辆多数为集卡(集装箱卡车)，集卡主要分车头(又称牵引车)和挂车两部分，牵引车本身不具备装货平台，和挂车连接在一起可以装载集装箱在码头和公路上运行。
所谓自动驾驶，可以指车辆本身拥有环境感知、路径规划并且自主实现车辆控制的能力，也就是用电子技术控制车辆进行的仿人驾驶。
根据对车辆操控任务的把握程度，自动驾驶车辆可以分为L0非自动化(NoAutomotion)、L1驾驶人辅助(Driver Assistance)、L2部分自动化(Partial Automation)、L3有条件自动化(Conditional Automation)、L4高自动化(High Automation)、L5全自动化(Full Automation)。
本实施例中自动驾驶的车辆，可以指满足L1-L5中任一要求的车辆，其中，系统在L1-L3起辅助功能，当到达L4，车辆驾驶将交给系统，因此，自动驾驶的车辆可选为满足L4、L5中任一要求的车辆。
车辆在自动驾驶的过程中，可以从TOS(码头操作系统)中查询当前承接的运输任务，在本实施例中，运输任务包括装载集装箱(装货)，即，车辆上的挂车一般并未载满集装箱，仍留有空位，到达指定的目的地，由相应的起重机将该集装箱装载至车辆的挂车上。
步骤202、调用第一激光雷达向用于装卸集装箱的起重机采集第一原始点云数据。
车辆在自动驾驶的过程中，为自动驾驶做出准确的决策，可以实时调用一种或多种传感器感知周围的环境。
在本实施例中，在车辆的车头等位置配置有激光雷达，记为第一激光雷达，其中，激光雷达工作在红外和可见光频段，根据探测原理，激光雷达分为单线(二维)激光雷达和多线(三维)激光雷达，三维激光雷达的波长多为905nm，通常为4线、8线、16线、32线与64线最为常见。
车辆按照运输任务行驶至作为目的地时，第一激光雷达可以向位于目的地的采集点云数据，记为第一原始点云数据。其中，目的地具有用于装卸集装箱的起重机，第一原始点云数据除了包含起重机之外，还可能包含其他物体。
一般情况下，车辆会使用多种传感器采集的数据融合对环境进行感知，在调用第一激光雷达向用于装卸集装箱的起重机采集第一原始点云数据的过程中，还可能调用其他传感器向用于装卸集装箱的起重机采集其他数据。
示例性地，车辆在自动驾驶的过程中，可以持续驱动第一激光雷达旋转，在旋转的过程中扫描车辆周围环境的第一原始点云数据，那么，在第一激光雷达扫描到摄像头的可视范围时，由特定的同步器触发摄像头曝光采集得到图像数据，第一原始点云数据与图像数据可同时用于感知用于装卸集装箱的起重机。
步骤203、根据第一原始点云数据计算第一激光雷达与起重机之间的第一目标距离。
在本实施例中，可以独立使用第一原始点云数据，或者，联合第一原始点云数据与其他数据(如图像数据)进行语义识别，计算第一激光雷达与起重机之间的距离，记为第一目标距离。
其中，第一目标距离为X轴的距离，通常位于X轴的正方向。
在本发明的一个实施例中，步骤203可以包括如下步骤：
步骤2031、在第一原始点云数据中识别起重机。
在本实施例中，可以独立使用第一原始点云数据，或者，联合第一原始点云数据与其他数据(如图像数据)进行语义识别，从而识别出起重机。
步骤2032、在表示起重机的第一原始点云数据中识别标志物。
由于定位起重机中特定的部件的精度较低，可以预先为起重机配置有一个或多个标志物，以标志物精确定位起重机。
其中，该标志物为在反光性能、形状等物体特性具有显著性的物体，即，在发光性能、形状等特性下易于区别于其他事物。
在起重机安装多线性激光雷达或多个激光雷达的方案中，会在点云数据中，对车辆的车头与集装箱进行分割，而本实施例使用物理方法得到车辆与起重机之间的位置关系，无需解决对车辆的车头与集装箱进行分割的问题，提高了对位的准确性。
因此，在本实施例中，可以根据该特性对表示起重机的第一原始点云数据进一步进行语义识别，从而识别标志物。
在一个示例中，标志物含有反光材料(又称逆反射材料，回复反射材料)，如透镜埋入式反光膜、透镜密封式反光膜、微棱镜反光膜等，即，标志物为含有反光材料的结构体(如柱体、球体等)。
例如，标志物为含有反光材料的圆柱体，高度为1米，截面直径为10厘米，此时，标注物可称之为反光柱。
在本示例中，如图3A所示，针对龙门式起重机(又称龙门吊)，标志物301安装在龙门式起重机的中心，即，龙门式起重机配置有1个标志物301，标志物301安装在龙门式起重机的柱体中心。
如图3B所示，针对桥式起重机(又称桥吊)，标志物302以龙门式起重机的吊具为中心、安装在龙门式起重机的两侧，由于桥式起重机是有两侧的，即，龙门式起重机配置有4个标志物302，每侧配置有2个标志物302，标志物302以吊物中心对称。
在本示例中，表示起重机的第一原始点云数据表示为Pc＝{xi，yi，zi，ini}，其中，i＝1，2，……，n，表示第一原始点云数据的序号，总共为n个第一原始点云数据，xi，yi，zi表示第i个第一原始点云数据的坐标，ini表示第i个第一原始点云数据的反射强度。
以反射强度作为筛选的条件，在表示起重机的第一原始点云数据中识别第一目标点云数据，其中，第一目标点云数据的反射强度大于或等于强度阈值，属于反射强度较大的第一原始点云数据。
使用DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications withNoise基于密度的聚类算法)、K-mean等聚类算法对第一目标点云数据进行聚类，获得一个或多个点云簇，以将整个点云簇表示为标志物，标志物表示为Pc，j＝{xi，yi，zi，ini}，其中，i＝1，2，……，mj，表示第一原始点云数据的序号，总共为m个第一目标点云数据，j表示反光柱的序号，xi，yi，zi表示第i个第一目标点云数据的坐标，ini表示第i个第一目标点云数据的反射强度。
进一步地，可以过滤满足非法条件的点云簇，其中，非法条件包括如下至少一项：
1、第一目标点云数据的数量小于或等于数量阈值
标志物具有一定的体积，因此，第一目标点云数据的数量较多，如果某个点云簇中第一目标点云数据的数量小于或等于数量阈值，表示该点云簇中第一目标点云数据的数量较少，可能为噪点。
2、第一目标点云数据之间的高度小于或等于高度阈值
标志物具有一定的高度，因此，第一目标点云数据之间的最大高度较高，如果某个点云簇中第一目标点云数据的最大高度小于或等于高度阈值，表示该点云簇中高度较低，可能为其他物体。
步骤2033、分别计算第一激光雷达与每个标志物之间的第一候选距离。
针对每个标志物，可以分别计算该第一激光雷达与该标志物之间的距离，记为第一候选距离。
在具体实现中，针对每个标志物，可以基于第一原始点云数据中的坐标计算第一激光雷达与标志物中每个第一原始点云数据之间的距离，作为原始点云距离。
对原始点云数据进行排序。
由于标志物中的第一点云数据中可能存在噪点，第一激光雷达与噪点之间的距离可能很大、也可能很小，数值最小的第k(k为正整数)个原始点云距离基本趋于稳定，因此，可以选择数值最小的第k个原始点云距离，作为第一激光雷达与每个标志物之间的第一候选距离。
当然，除了选择数值最小的第k个原始点云距离作为作为第一激光雷达与每个标志物之间的第一候选距离之外，还可以使用其他方法计算，第一激光雷达与每个标志物之间的第一候选距离，例如，对原始点云距离计算平均值，作为第一激光雷达与每个标志物之间的第一候选距离，或者，从原始点云距离计算中选择中位值，作为第一激光雷达与每个标志物之间的第一候选距离，等等，本实施例对此不加以限制。
步骤2034、参考标志物识别起重机的类型。
在本实施例中，针对不同类型的起重机，可以在数量、行状态、反射强度等特性上进行区分，方便自动驾驶的决策。
示例性地，可以统计标志物的数量。
若数量等于一，则确定起重机的类型为龙门式起重机，此时，标志物安装在龙门式起重机的中心。
若数量大于或等于二，则确定起重机的类型为桥式起重机，此时，标志物以龙门式起重机的吊具为中心、安装在龙门式起重机的两侧。
步骤2035、使用第一候选距离生成第一激光雷达与类型下的起重机之间的第一目标距离。
针对不同类型的起重机，可以按照对该类型的起重机设置标志物的方式，以第一候选距离作为计算的参数，生成第一激光雷达与该类型下的起重机之间的第一目标距离。
示例性地，若类型为龙门式起重机，标志物的数量等于一，第一候选距离的数量为一，则可以直接将第一候选距离设置为第一激光雷达与桥式起重机之间的第一目标距离。
若类型为桥式起重机，标志物的数量大于或等于二，第一候选距离的数量大于或等于二，则可以对第一候选距离进行对比，选择数值最小的第一候选距离，作为第一激光雷达与桥起重机之间的第一目标距离。
步骤204、根据第一目标距离控制车辆移动至第一目标位置，以在第一目标位置由起重机为车辆装载集装箱。
以第一目标距离作为参考，辅助车道线等信息，可以控制车辆进行移动，实现车辆对位第一目标位置，使得车辆在第一目标位置停靠时，可执行装载集装箱的运输任务，即，起重机将集装箱装载至处于第一目标位置的车辆。
在本发明的一个实施例中，步骤204可以包括如下步骤：
步骤2041、确定预先标定的第一参考距离。
在本实施例中，可以预先标记第一参考距离x1,b(b表示集装箱的类型)，第一参考距离为车辆到达起重机装载集装箱的第一目标位置时，第一激光雷达与起重机之间的距离。
步骤2042、将第一目标距离与第一参考距离进行比较，以判断车辆是否到达起重机装载集装箱的第一目标位置；若是，则执行步骤2043，若否，则执行步骤2044。
将第一目标距离与第一参考距离进行比较，可以根据两者之间的差距识别车辆是否到达起重机装载集装箱的第一目标位置。
在具体实现中，可以将第一目标距离减去第一参考距离，获得的第一偏移值，表示如下：
eload＝d1-x1,b
其中，eload为第一偏移值，d1为第一目标距离，x1,b为第一参考距离。
若第一偏移值的绝对值小于或等于预设的装货阈值(|eload|≤thr装货，thr装货为装货阈值)，表示第一目标距离与第一参考距离之间的差距较小，属于误差范围内，则可以确定车辆已到达起重机装载集装箱的第一目标位置。
若第一偏移值的绝对值大于预设的装货阈值(|eload|＞thr装货，thr装货为装货阈值)，表示第一目标距离与第一参考距离之间的差距较大，不属于误差范围内，则可以确定车辆未到达起重机装载集装箱的第一目标位置。
步骤2043、停止控制车辆移动，以在第一目标位置由起重机为车辆装载集装箱。
如果车辆到达第一目标位置，则可以停止移动，从而在该第一目标位置下，由起重机将集装箱装载至车辆的挂车。
步骤2044、控制车辆朝第一目标位置移动，返回执行步骤2042。
如果车辆未到达第一目标位置，则可以参考第一目标距离与第一参考距离之间的差距，控制车辆朝第一目标位置移动，重新判断是否到达第一目标位置。
在具体实现中，将第一偏移值与装货阈值进行比较。
若第一偏移值大于装货阈值(eload＞thr装货)，则控制车辆向后移动。
若第一偏移值小于装货阈值(eload＜thr装货)，则控制车辆向前移动。
在本实施例中，车辆安装有第一激光雷达，查询车辆承接的运输任务，运输任务包括装载集装箱，调用第一激光雷达向用于装卸集装箱的起重机采集第一原始点云数据，根据第一原始点云数据计算第一激光雷达与起重机之间的第一目标距离，根据第一目标距离控制车辆移动至第一目标位置，以在第一目标位置由起重机为车辆装载集装箱，在装载集装箱时复用车辆的激光雷达对位，成本较低，并且，无需额外给起重机配置计算模块，也无需使用点云计算后将结果传输到车辆上，在车辆本地即可进行计算，化简了处理的过程，延迟低，对于多辆车辆同时作业时，车辆主动发起对位，可以保证车辆与起重机之间的对接准确、作业衔接顺畅。
实施例二
图4为本发明实施例二提供的一种车辆对位方法的流程图，本实施例以前述实施例为基础，进一步增加在卸载集装箱时自动对车辆进行对位的操作，该方法具体包括如下步骤：
步骤401、查询车辆承接的运输任务。
在本实施例中，运输任务包括卸载集装箱(卸货)，即，如图5所示，车辆510的挂车上载有集装箱511，到达指定的目的地，由相应的起重机520(以桥吊为例)卸载车辆的挂车上的集装箱。
步骤402、调用第一激光雷达向用于装卸集装箱的起重机采集第一原始点云数据。
步骤403、根据第一原始点云数据计算第一激光雷达与起重机之间的第一目标距离。
步骤404、调用第二激光雷达向车辆上的集装箱采集第二原始点云数据。
如图5所示，在本实施例中，除了第一激光雷达512之外，在车辆510的车头等位置还安装有其他激光雷达，记为第二激光雷达513，第二激光雷达用于测量与车辆的挂车上的集装箱之间的距离，精度要求较低，因此，第二激光雷达可以为单线性激光雷达，或者是低线性激光雷达(如16线或16线以下的激光雷达)。
第一激光雷达512、第二激光雷达513之间在X轴可能具有一定的距离c，但该距离c并不影响第二目标距离的计算，以及，并不影响控制车辆的移动。
车辆按照运输任务行驶至作为目的地时，第二激光雷达可以向挂车上的集装箱的采集点云数据，记为第二原始点云数据。
步骤405、根据第二原始点云数据计算第二激光雷达与集装箱之间的第二目标距离。
如图5所示，除了计算第一激光雷达512与起重机520(标志物521)之间的第一目标距离d1之外，还可以计算第二激光雷达513与集装箱511之间的距离，记为第二目标距离d2。
由于第二激光雷达513主要面向挂车上的集装箱511采集第二原始点云数据，因此，大部分的第二原始点云数据表示集装箱511，可以直接使用第二原始点云数据计算第二激光雷达513与集装箱511之间的距离，记为第二目标距离d2。
其中，第一目标距离d1为X轴的距离，通常位于X轴的正方向，第二目标距离d2为X轴的距离，通常位于X轴的负方向。
在具体实现中，可以预先设置较大几率表示集装箱的范围，从而确定第二目标点云数据，第二目标点云数据为位于预设的范围(如位于中央的范围)内的第二原始点云数据，从而减少表示其他物体的第二目标点云的影响，提高第二目标距离的精确度。
计算第二激光雷达与每个第二目标点云数据之间的距离，作为第二候选距离，以及，计算所有第二候选距离的平均值，作为第二激光雷达与集装箱之间的第二目标距离。
当然，除了计算平均值之外，还可以使用其他方式计算第二激光雷达与集装箱之间的第二目标距离，例如，选择数值最小的第p(p为正整数)个第二候选距离为第二激光雷达与集装箱之间的第二目标距离，等等，本实施例对此不加以限制。
步骤406、根据第一目标距离与第二目标距离控制车辆移动至第二目标位置，在第二目标位置由起重机执行为车辆卸载集装箱。
以第二目标距离作为参考，辅助车道线等信息，可以控制车辆进行移动，实现车辆对位第二目标位置，使得车辆在第二目标位置停靠时，可执行卸载集装箱的运输任务，即，起重机卸载处于第二目标位置的车辆的集装箱。
在本发明的一个实施例中，步骤406可以包括如下步骤：
步骤4061、确定第二参考距离。
在本实施例中，可以确定作为控制车辆移动参考的第二参考距离，第二参考距离为车辆到达起重机卸载集装箱的第二目标位置时，集装箱与起重机之间的距离。
在一种情况中，可以预先对第二参考距离进行标记。
在另一种情况中，运输任务中具有集装箱的类型，可以实时计算第二参考距离。
如图5所示，理想情况下，卸载集装箱511时，集装箱511的中心与起重机520的中心重合，可以预先标记第一激光雷达521到起重机的距离x1,b、第二激光雷达到集装箱的距离x2,b，那么有：
x1,b+x2,b＝e-0.5l
其中，e为标志物521与起重机520中心的距离，l为集装箱511的长度。
因此，当集装箱的类型已知的情况下，可以预先标记标志物与起重机中心的距离，此时，可查询标志物与起重机中心的距离，作为第四目标距离，查询该类型下的集装箱的长度(如20尺，40尺，45尺等)，将第四目标距离减去长度的一半，得到第二参考距离，表达如下：
offset＝e-0.5l
其中，offset为第二参考距离，e为第四目标距离，l为集装箱的长度。
步骤4062、将第三目标距离与第二参考距离进行比较，以判断所述车辆是否到达起重机卸载集装箱的第二目标位置；若是，则执行步骤4063，若否，则执行步骤4064。
在本实施例中，将第一目标距离加上第二目标距离，得到第三目标距离，即，第三目标距离为第一目标距离与5第二目标距离之间的和值
将第三目标距离与第二参考距离进行比较，可以根据两者之间的差距识别车辆是否到达起重机装载集装箱的第二目标位置。
在具体实现中，可以将第三目标距离减去第二参考距离，得到第二偏移值，表示如下：
eupload＝d1+d2-offset
其中，eupload为第二偏移值，d1为第一目标距离，d2为第二目标距离，offset为第二参考距离。
若第二偏移值的绝对值小于或等于预设的卸货阈值(|eupload|≤thr卸货，thr卸货为装货阈值)，表示第三目标距离与第二参考距离之间的差距较小，属于误差范围内，则可以确定车辆已到达起重机卸载集装箱的第二目标位置。
若第二偏移值的绝对值大于预设的卸货阈值(|eupload|＞thr卸货，thr卸货为装货阈值)，表示第三目标距离与第二参考距离之间的差距较大，不属于误差范围内，则确定车辆未到达起重机装卸集装箱的第二目标位置。
步骤4063、停止控制车辆移动，以在第二目标位置由起重机为车辆卸载集装箱。
如果车辆到达第二目标位置，则可以停止移动，从而在该第二目标位置下，由起重机卸载车辆的挂车上的集装箱。
步骤4064、控制车辆朝第二目标位置移动，返回执行步骤4062。
如果车辆未到达第二目标位置，则可以参考第三目标距离与第二参考距离之间的差距，控制车辆朝第二目标位置移动，重新判断是否到达第二目标位置。
在具体实现中，将第二偏移值与卸货阈值进行比较。
若第二偏移值大于卸货阈值(eupload＞thr卸货)，则控制车辆向后移动。
若第二偏移值小于卸货阈值(eupload＜thr卸货)，则控制车辆向前移动。
需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
实施例三
图6为本发明实施例三提供的一种车辆对位装置的结构框图，，应用于车辆，所述车辆安装有第一激光雷达，所述装置具体可以包括如下模块：
运输任务查询模块601，用于查询所述车辆承接的运输任务，所述运输任务包括装载集装箱；
第一原始点云数据采集模块602，用于调用所述第一激光雷达向用于装卸集装箱的起重机采集第一原始点云数据；
第一目标距离计算模块603，用于根据所述第一原始点云数据计算所述第一激光雷达与所述起重机之间的第一目标距离；
第一移动模块604，用于根据所述第一目标距离控制所述车辆移动至第一目标位置，以在所述第一目标位置由所述起重机为所述车辆装载集装箱。
在本发明的一个实施例中，所述第一目标距离计算模块603包括：
起重机识别模块，用于在所述第一原始点云数据中识别所述起重机，所述起重机配置有一个或多个标志物；
标志物识别模块，用于在表示所述起重机的所述第一原始点云数据中识别所述标志物；
第一候选距离计算模块，用于分别计算所述第一激光雷达与每个所述标志物之间的第一候选距离；
类型识别模块，用于参考所述标志物识别所述起重机的类型；
第一目标距离生成模块，用于使用所述第一候选距离生成所述第一激光雷达与所述类型下的起重机之间的第一目标距离。
在本发明的一个实施例中，所述标志物含有反光材料；
所述标志物识别模块包括：
第一目标点云数据识别模块，用于在表示所述起重机的所述第一原始点云数据中识别第一目标点云数据，所述第一目标点云数据的反射强度大于或等于强度阈值；
点云聚类模块，用于对所述第一目标点云数据进行聚类，获得一个或多个点云簇，以表示为所述标志物；
点云簇过滤模块，用于过滤满足非法条件的所述点云簇，所述非法条件包括如下至少一项：
所述第一目标点云数据的数量小于或等于数量阈值，所述第一目标点云数据之间的高度小于或等于高度阈值。
在本发明的一个实施例中，所述第一候选距离计算模块包括：
原始点云距离计算模块，用于针对每个所述标志物，计算所述第一激光雷达与所述标志物中每个所述第一原始点云数据之间的距离，作为原始点云距离；
原始点云距离选择模块，用于选择数值最小的第k个所述原始点云距离，作为所述第一激光雷达与每个所述标志物之间的第一候选距离。
在本发明的一个实施例中，所述类型识别模块包括：
数量统计模块，用于统计所述标志物的数量；
龙门式起重机确定模块，用于若所述数量等于一，则确定所述起重机的类型为龙门式起重机，所述所述标志物安装在所述龙门式起重机的中心；
桥式起重机确定模块，用于若所述数量大于或等于二，则确定所述起重机的类型为桥式起重机，所述所述标志物以所述龙门式起重机的吊具为中心、安装在所述龙门式起重机的两侧。
在本发明的一个实施例中，所述第一目标距离生成模块包括：
候选距离设置模块，用于若所述类型为龙门式起重机，则将所述第一候选距离设置为所述第一激光雷达与所述桥式起重机之间的第一目标距离；
候选距离选择模块，用于若所述类型为桥式起重机，则选择数值最小的所述第一候选距离，作为所述第一激光雷达与所述桥式起重机之间的第一目标距离。
在本发明的一个实施例中，所述第一移动模块604包括：
第一参考距离确定模块，用于确定预先标定的第一参考距离，所述第一参考距离为所述车辆到达所述起重机装载集装箱的第一目标位置时，所述第一激光雷达与所述起重机之间的距离；
第一参考距离比较模块，用于将所述第一目标距离与所述第一参考距离进行比较，以判断所述车辆是否到达所述起重机装载集装箱的第一目标位置；若是，则调用第一停止模块，若否，则调用第一移动模块；
第一停止模块，用于停止控制所述车辆移动，以在所述第一目标位置由所述起重机为所述车辆装载集装箱；
第一目标移动模块，用于控制所述车辆朝所述第一目标位置移动，返回调用所述第一参考距离比较模块。
在本发明的一个实施例中，所述第一参考距离比较模块包括：
第一偏移值计算模块，用于将所述第一目标距离减去所述第一参考距离，获得的第一偏移值；
第一到达确定模块，用于若所述第一偏移值的绝对值小于或等于预设的装货阈值，则确定所述车辆已到达所述起重机装载集装箱的第一目标位置；
第一未到达确定模块，用于若所述第一偏移值的绝对值大于预设的装货阈值，则确定所述车辆未到达所述起重机装载集装箱的第一目标位置；
所述第一目标移动模块包括：
第一后移模块，用于若所述第一偏移值大于所述装货阈值，则控制所述车辆向后移动；
第一前移模块，用于若所述第一偏移值小于所述装货阈值，则控制所述车辆向前移动。
在本发明的一个实施例中，所述车辆还安装有第二激光雷达，所述运输任务还包括卸载集装箱，所述装置还包括：
第二原始点云数据采集模块，用于调用所述第二激光雷达向所述车辆上的集装箱采集第二原始点云数据；
第二目标距离计算模块，用于根据所述第二原始点云数据计算所述第二激光雷达与所述集装箱之间的第二目标距离；
第二移动模块，用于根据所述第一目标距离与所述第二目标距离控制所述车辆移动至第二目标位置，在所述第二目标位置由所述起重机执行为所述车辆卸载集装箱。
在本发明的一个实施例中，所述第二目标距离计算模块包括：
第二目标点云数据确定模块，用于确定第二目标点云数据，所述第二目标点云数据为位于预设的范围内的所述第二原始点云数据；
第二候选距离计算模块，用于计算所述第二激光雷达与每个所述第二目标点云数据之间的距离，作为第二候选距离；
距离平均值计算模块，用于计算所有所述第二候选距离的平均值，作为所述第二激光雷达与所述集装箱之间的第二目标距离。
在本发明的一个实施例中，所述第二移动模块包括：
第二参考距离确定模块，用于确定第二参考距离，所述第二参考距离为所述车辆到达所述起重机卸载集装箱的第二目标位置时，所述集装箱与所述起重机之间的距离；
第二参考距离比较模块，用于将所述第三目标距离与所述第二参考距离进行比较，以判断所述车辆是否到达所述起重机卸载集装箱的第二目标位置，所述第三目标距离为所述第一目标距离与所述第二目标距离之间的和值；若是，则调用第二停止模块，若否，则调用第二目标移动模块；
第二停止模块，用于停止控制所述车辆移动，以在所述第二目标位置由所述起重机为所述车辆卸载集装箱；
第二目标移动模块，用于控制所述车辆朝所述第二目标位置移动，返回调用所述第二参考距离比较模块。
在本发明的一个实施例中，所述第二参考距离比较模块包括：
第二偏移值计算模块，用于将所述第三目标距离减去所述第二参考距离，得到第二偏移值；
第二到达确定模块，用于若所述第二偏移值的绝对值小于或等于预设的卸货阈值，则确定所述车辆已到达所述起重机卸载集装箱的第二目标位置；
第二未到达确定模块，用于若所述第二偏移值的绝对值大于预设的卸货阈值，则确定所述车辆未到达所述起重机装卸集装箱的第二目标位置；
所述第二目标移动模块第二目标移动模块包括：
第二后移模块，用于若所述第二偏移值大于所述卸货阈值，则控制所述车辆向后移动；
第二前移模块，用于若所述第二偏移值小于所述卸货阈值，则控制所述车辆向前移动。
在本发明的一个实施例中，所述运输任务中具有集装箱的类型，所述确定第二参考距离包括：
目标距离查询模块，用于查询所述标志物与所述起重机中心的距离，作为第四目标距离；
长度查询模块，用于查询所述类型下的所述集装箱的长度；
第二参考距离计算模块，用于将所述第四目标距离减去所述长度的一半，得到所述第二参考距离。
本发明实施例所提供的车辆对位装置可执行本发明任意实施例所提供的车辆对位方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图7为本发明实施例四提供的一种计算机设备的结构示意图。图7示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机设备12的框图。图7显示的计算机设备12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图7所示，计算机设备12以通用计算设备的形式表现。计算机设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
计算机设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。计算机设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图7未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图7中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备12交互的设备通信，和/或与使得该计算机设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，计算机设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与计算机设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合计算机设备12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的车辆对位方法。
实施例五
本发明实施例五还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述车辆对位方法的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
其中，计算机可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (12)

1.一种车辆对位方法，其特征在于，应用于车辆，所述车辆安装有第一激光雷达，所述方法包括：
查询所述车辆承接的运输任务，所述运输任务包括装载集装箱；
调用所述第一激光雷达向用于装卸集装箱的起重机采集第一原始点云数据；
根据所述第一原始点云数据计算所述第一激光雷达与所述起重机之间的第一目标距离；
根据所述第一目标距离控制所述车辆移动至第一目标位置，以在所述第一目标位置由所述起重机为所述车辆装载集装箱。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一原始点云数据计算所述第一激光雷达与所述起重机之间的第一目标距离，包括：
在所述第一原始点云数据中识别所述起重机，所述起重机配置有一个或多个标志物；
在表示所述起重机的所述第一原始点云数据中识别所述标志物；
分别计算所述第一激光雷达与每个所述标志物之间的第一候选距离；
参考所述标志物识别所述起重机的类型；
使用所述第一候选距离生成所述第一激光雷达与所述类型下的起重机之间的第一目标距离。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述标志物含有反光材料；
所述在表示所述起重机的所述第一原始点云数据中识别所述标志物，包括：
在表示所述起重机的所述第一原始点云数据中识别第一目标点云数据，所述第一目标点云数据的反射强度大于或等于强度阈值；
对所述第一目标点云数据进行聚类，获得一个或多个点云簇，以表示为所述标志物；
过滤满足非法条件的所述点云簇，所述非法条件包括如下至少一项：
所述第一目标点云数据的数量小于或等于数量阈值，所述第一目标点云数据之间的高度小于或等于高度阈值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一目标距离控制所述车辆移动至第一目标位置，以在所述第一目标位置由所述起重机为所述车辆装载集装箱，包括：
确定预先标定的第一参考距离，所述第一参考距离为所述车辆到达所述起重机装载集装箱的第一目标位置时，所述第一激光雷达与所述起重机之间的距离；
将所述第一目标距离与所述第一参考距离进行比较，以判断所述车辆是否到达所述起重机装载集装箱的第一目标位置；
若是，则停止控制所述车辆移动，以在所述第一目标位置由所述起重机为所述车辆装载集装箱；
若否，则控制所述车辆朝所述第一目标位置移动，返回执行所述将所述第一目标距离与所述第一参考距离进行比较，以判断所述车辆是否到达所述起重机装载集装箱的第一目标位置。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述第一目标距离与所述第一参考距离进行比较，以判断所述车辆是否到达所述起重机装载集装箱的第一目标位置，包括：
将所述第一目标距离减去所述第一参考距离，获得的第一偏移值；
若所述第一偏移值的绝对值小于或等于预设的装货阈值，则确定所述车辆已到达所述起重机装载集装箱的第一目标位置；
若所述第一偏移值的绝对值大于预设的装货阈值，则确定所述车辆未到达所述起重机装载集装箱的第一目标位置；
所述控制所述车辆朝所述第一目标位置移动，包括：
若所述第一偏移值大于所述装货阈值，则控制所述车辆向后移动；
若所述第一偏移值小于所述装货阈值，则控制所述车辆向前移动。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述车辆还安装有第二激光雷达，所述运输任务还包括卸载集装箱，所述方法还包括：
调用所述第二激光雷达向所述车辆上的集装箱采集第二原始点云数据；
根据所述第二原始点云数据计算所述第二激光雷达与所述集装箱之间的第二目标距离；
根据所述第一目标距离与所述第二目标距离控制所述车辆移动至第二目标位置，在所述第二目标位置由所述起重机执行为所述车辆卸载集装箱。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一目标距离与所述第二目标距离控制所述车辆移动至第二目标位置，在所述第二目标位置由所述起重机执行为所述车辆卸载集装箱，包括：
确定第二参考距离，所述第二参考距离为所述车辆到达所述起重机卸载集装箱的第二目标位置时，所述集装箱与所述起重机之间的距离；
将所述第三目标距离与所述第二参考距离进行比较，以判断所述车辆是否到达所述起重机卸载集装箱的第二目标位置，所述第三目标距离为所述第一目标距离与所述第二目标距离之间的和值；
若是，则停止控制所述车辆移动，以在所述第二目标位置由所述起重机为所述车辆卸载集装箱；
若否，则控制所述车辆朝所述第二目标位置移动，返回执行所述将所述第三目标距离与所述第二参考距离进行比较，以判断所述车辆是否到达所述起重机卸载集装箱的第二目标位置。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述将所述第三目标距离与所述第二参考距离进行比较，以判断所述车辆是否到达所述起重机卸载集装箱的第二目标位置，包括：
将所述第三目标距离减去所述第二参考距离，得到第二偏移值；
若所述第二偏移值的绝对值小于或等于预设的卸货阈值，则确定所述车辆已到达所述起重机卸载集装箱的第二目标位置；
若所述第二偏移值的绝对值大于预设的卸货阈值，则确定所述车辆未到达所述起重机装卸集装箱的第二目标位置；
所述控制所述车辆朝所述第二目标位置移动，包括：
若所述第二偏移值大于所述卸货阈值，则控制所述车辆向后移动；
若所述第二偏移值小于所述卸货阈值，则控制所述车辆向前移动。
9.根据权利要求7或8所述的方法，其特征在于，所述运输任务中具有集装箱的类型，所述确定第二参考距离，包括：
查询所述标志物与所述起重机中心的距离，作为第四目标距离；
查询所述类型下的所述集装箱的长度；
将所述第四目标距离减去所述长度的一半，得到所述第二参考距离。
10.一种车辆对位装置，其特征在于，应用于车辆，所述车辆安装有第一激光雷达，所述装置包括：
运输任务查询模块，用于查询所述车辆承接的运输任务，所述运输任务包括装载集装箱；
第一原始点云数据采集模块，用于调用所述第一激光雷达向用于装卸集装箱的起重机采集第一原始点云数据；
第一目标距离计算模块，用于根据所述第一原始点云数据计算所述第一激光雷达与所述起重机之间的第一目标距离；
第一移动模块，用于根据所述第一目标距离控制所述车辆移动至第一目标位置，以在所述第一目标位置由所述起重机为所述车辆装载集装箱。
11.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-9中任一项所述的车辆对位方法。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-9中任一项所述的车辆对位方法。
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