CN114254268A - 一种自动跟随算法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种自动跟随算法及系统,所述一种自动跟随算法包括:接收传感器模块发送的经过处理的传感器数据;利用所述纵向传感器数据计算前进方向加速度;利用所述左侧传感器数据与右侧传感器数据计算转弯方向速度差;利用所述前进方向加速度与转弯方向速度差得到自动跟随状态利用所述传感数据获取自动跟随状态采用传感技术,不需要人体手部进行控制,解放了双手,有利于特殊场景下的使用,同时在实际应用中增强使用者体验效果,对体力基础弱或者无操作技巧基础人群更容易上手使用。
Description
技术领域
本发明涉及交通运输领域,具体涉及一种自动跟随算法及系统。
背景技术
很多时候人需要转运货物或者转运行动不便的人员,在实际应用中,助力车的助力跟随逻辑需要对应助力车的实际特点设计,不使用助力系统靠人力驱动缺点是费力容易产生损伤;使用单电机和按钮控制的助力系统,控制难度较大,使用体验不好,转弯时容易失控,可以看到现有的方案需要一定的体力基础或者一定的操作技巧,同时都具有一定的运载能力限制,对于特殊场景非常有用因此急需一种安全可靠的算法去配合助力车的日常使用。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明提供一种自动跟随算法,包括:
接收传感器模块发送的经过处理的传感器数据;
利用所述传感器数据获取自动跟随状态。
其中,所述传感器数据包括纵向传感器数据、垂直方向传感器数据、左侧传感器数据与右侧传感器数据。
优选的,所述利用传感数据获取自动跟随状态包括:
利用所述纵向传感器数据计算前进方向加速度;
利用所述左侧传感器数据与右侧传感器数据计算转弯方向速度差;
利用所述前进方向加速度与转弯方向速度差得到自动跟随状态。
进一步的,所述利用纵向传感器数据计算前进方向加速度的计算式如下:
其中,a为前进方向加速度,Fz为纵向传感器数据,k1为第一调试参数,k2为第二调试参数。
进一步的,所述利用左侧传感器数据与右侧传感器数据计算转弯方向速度差的计算式如下:
其中,t为转弯方向速度差,VL为左侧速度数据,VR为右侧速度数据,k3为第三调试参数,FXR为右侧传感器数据,FXL为左侧传感器数据。
一种自动跟随算法,还包括:
当存在上坡或下坡时,利用垂直方向传感器数据对所述自动跟随状态进行控制补偿。
基于同一发明构思,本发明还提供了一种自动跟随系统,包括:
处理模块,用于采集传感器数据进行初始处理得到传感器初始处理数据;
获取模块,用于利用所述传感器初始处理数据获取自动跟随状态。
与最接近的现有技术相比,本发明具有的有益效果:
采用传感技术,不需要人体手部进行控制,解放了双手,有利于特殊场景下的使用,同时在实际应用中增强使用者体验效果,对体力基础弱或者无操作技巧基础人群更容易上手使用,根据获得的传感信息,本算法可以对控制设备的动力模块(包括但不限于轮毂电机,机械臂/腿,电缸,轮足移动平台等)进行精确控制,使设备跟自动随人的运动方向和运动意图,有效的降低控制难度,提升控制精度。
附图说明
图1是本发明提供的一种自动跟随算法的流程示意图;
图2是本发明提供的一种自动跟随系统的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。
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它实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例1:
本发明提供了一种自动跟随算法,如图1所示,包括:
一种自动跟随算法,包括:
接收传感器模块发送的经过处理的传感器数据;
利用所述传感器数据获取自动跟随状态。
其中,所述传感器数据包括纵向传感器数据、垂直方向传感器数据、左侧传感器数据与右侧传感器数据。
所述利用传感器数据获取自动跟随状态包括:
利用所述纵向传感器数据计算前进方向加速度;
利用所述左侧传感器数据与右侧传感器数据计算转弯方向速度差;
利用所述前进方向加速度与转弯方向速度差得到自动跟随状态。
所述利用纵向传感器数据计算前进方向加速度的计算式如下:
其中,a为前进方向加速度,Fz为纵向传感器数据,k1为第一调试参数,k2为第二调试参数。
所述利用左侧传感器数据与右侧传感器数据计算转弯方向速度差的计算式如下:
其中,t为转弯方向速度差,VL为左侧速度数据,VR为右侧速度数据,k3为第三调试参数,FXR为右侧传感器数据,FXL为左侧传感器数据。
一种自动跟随算法,还包括:
当存在上坡或下坡时,利用垂直方向传感器补偿数据对所述自动跟随状态进行控制补偿。
实施例2:
本发明提供了一种自动跟随系统,如图2所示,包括:
接收模块,用于接收传感器模块发送的经过处理的传感器数据;
获取模块,用于利用所述传感器数据获取自动跟随状态。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制,尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明,所属领域的普通技术人员应当理解:依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换,而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换,其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (6)
1.一种自动跟随算法,其特征在于,包括:
接收传感器模块发送的经过处理的传感器数据;
利用所述传感器数据获取自动跟随状态;
其中,所述传感器数据包括纵向传感器数据、垂直方向传感器数据、左侧传感器数据与右侧传感器数据。
2.如权利要求1所述的一种自动跟随算法,其特征在于,所述利用传感器数据获取自动跟随状态包括:
利用所述纵向传感器数据计算前进方向加速度;
利用所述左侧传感器数据与右侧传感器数据计算转弯方向速度差;
利用所述前进方向加速度与转弯方向速度差得到自动跟随状态。
5.如权利要求1所述的一种自动跟随算法,其特征在于,还包括:
当存在上坡或下坡时,利用垂直方向传感器数据对所述自动跟随状态进行控制补偿。
6.一种自动跟随系统,其特征在于,包括:
接收模块,用于接收传感器模块发送的经过处理的传感器数据;
获取模块,用于利用所述传感器数据获取自动跟随状态。
Priority Applications (1)
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---|---|---|---|
CN202210184077.3A CN114254268A (zh) | 2022-02-28 | 2022-02-28 | 一种自动跟随算法及系统 |
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Publications (1)
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Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6631321B1 (en) * | 2001-10-29 | 2003-10-07 | Navigation Technologies Corp. | Vehicle heading change determination using compensated differential wheel speed |
CN106114595A (zh) * | 2016-08-17 | 2016-11-16 | 广东工业大学 | 一种具有自动跟随功能的移动设备 |
CN106527425A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-03-22 | 张家港长安大学汽车工程研究院 | 全方位智能随动小车及其控制方法 |
CN107145151A (zh) * | 2017-06-28 | 2017-09-08 | 上海匀逸电子科技有限公司 | 一种自动跟随动力结构及其系统 |
CN206906892U (zh) * | 2017-06-28 | 2018-01-19 | 上海匀逸电子科技有限公司 | 一种自动跟随动力结构及其系统 |
CN207123758U (zh) * | 2017-07-15 | 2018-03-20 | 上海伯物智能科技有限公司 | 一种智能自动跟随遛儿车 |
CN207249482U (zh) * | 2017-08-08 | 2018-04-17 | 上海伯物智能科技有限公司 | 一种智能跟随高尔夫球车 |
CN109388133A (zh) * | 2017-08-08 | 2019-02-26 | 上海伯物智能科技有限公司 | 一种智能跟随高尔夫球车 |
CN111513443A (zh) * | 2019-02-03 | 2020-08-11 | 任海洲 | 一种基于红外阵列测温传感器和uwb测距的自动跟随箱包 |
WO2020168447A1 (zh) * | 2019-02-18 | 2020-08-27 | 孟菁 | 跟随操控系统 |
CN113311826A (zh) * | 2021-05-06 | 2021-08-27 | 南通大学 | 一种基于环形红外阵列的自动跟随系统及其工作方法 |
-
2022
- 2022-02-28 CN CN202210184077.3A patent/CN114254268A/zh active Pending
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6631321B1 (en) * | 2001-10-29 | 2003-10-07 | Navigation Technologies Corp. | Vehicle heading change determination using compensated differential wheel speed |
CN106114595A (zh) * | 2016-08-17 | 2016-11-16 | 广东工业大学 | 一种具有自动跟随功能的移动设备 |
CN106527425A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-03-22 | 张家港长安大学汽车工程研究院 | 全方位智能随动小车及其控制方法 |
CN107145151A (zh) * | 2017-06-28 | 2017-09-08 | 上海匀逸电子科技有限公司 | 一种自动跟随动力结构及其系统 |
CN206906892U (zh) * | 2017-06-28 | 2018-01-19 | 上海匀逸电子科技有限公司 | 一种自动跟随动力结构及其系统 |
CN207123758U (zh) * | 2017-07-15 | 2018-03-20 | 上海伯物智能科技有限公司 | 一种智能自动跟随遛儿车 |
CN207249482U (zh) * | 2017-08-08 | 2018-04-17 | 上海伯物智能科技有限公司 | 一种智能跟随高尔夫球车 |
CN109388133A (zh) * | 2017-08-08 | 2019-02-26 | 上海伯物智能科技有限公司 | 一种智能跟随高尔夫球车 |
CN111513443A (zh) * | 2019-02-03 | 2020-08-11 | 任海洲 | 一种基于红外阵列测温传感器和uwb测距的自动跟随箱包 |
WO2020168447A1 (zh) * | 2019-02-18 | 2020-08-27 | 孟菁 | 跟随操控系统 |
CN113311826A (zh) * | 2021-05-06 | 2021-08-27 | 南通大学 | 一种基于环形红外阵列的自动跟随系统及其工作方法 |
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