CN115454080A - 一种针对港口无人集卡多目的地抓卸箱作业的自动驾驶系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种针对港口无人集卡多目的地抓卸箱作业的自动驾驶系统，该系统包括车管云平台，用于下放以Protobuf数据格式的任务信息和接收以Protobuf数据格式的车辆状态反馈信息；OBU转发驱动模块；地图模块；融合感知模块；全局定位模块；决策规划模块，用于接收所述地图模块输出的全局规划信息，结合bestposition，输出车辆规划轨迹与期望车速；车辆控制模块，用于接收所述决策规划模块的车辆规划轨迹与期望车速，进行车辆的精准纵向控制；故障诊断模块，用于故障的诊断和反馈车辆状态到所述车管云平台。本发明不仅使得港口无人集卡的运营范围更大更灵活、抓卸箱成功率更高，而且实现了无人集卡多路径切换、多路口通行。
Description
技术领域
本发明涉及无人集卡技术领域，尤其是涉及一种针对港口无人集卡多目的地抓卸箱作业的自动驾驶系统。
背景技术
目前港口的装卸集装箱均由有人集卡对集装箱进行运输，为实现全天侯作业、多路径切换作业、精准抓卸箱的无人作业，现有港口无人集卡能实现固定路线运行、遥控器控车进行抓卸箱，现有无人集卡的自动驾驶系统包含感知模块、定位模块、地图模块、决策规划模块、横纵向控制模块组成，由于自动驾驶系统不能接港口车管平台的较复杂的TASK信号（包括目的地、作业类型、船头朝向、集装箱类型、集装箱个数、集装箱位置、任务编号等），感知模块没有检测集装箱中心与车辆中心的距离，导致自动驾驶状态下的抓卸箱准确率和饱和度不高，同时无法解决双20尺箱的装卸场景。
现有无人集卡在港口进行固定路线的切换，车端地图模块采用GPS地图录制固定轨迹的方法，将固定的轨迹路线的ID，然后通过平台下发不同路线ID进行路线切换，同时在轨迹上设置途径点（贝位号）进行站点停车；现有无人集卡定位模块主要采用GPS+IMU+轮速计进行定位；现有无人集卡感知模块含有激光点云目标检测，视觉目标检测、视觉目标识别、毫米波雷达+超声波雷达融合等，感知模块可360°检测车身周围的障碍物，并且输出障碍物类型；现有无人集卡的决策规划模块能实现车道保持、避障，由于现有无人集卡上地图模块大多数不是语义地图，无法输出车辆当前的车道周围的可变车道，规划模块无法输出变道轨道。现有无人集卡控制模块可实现转速、转矩、位置PID控制。
现有技术中，存在以下不足之处：现有无人集卡的虽然也能接如平台下发的任务信号，但车端只是接入平台下发的具体的某条线路进行作业，由于现有无人集卡的车端很多都没有较复杂的语义地图，在港口堆场多路口处没有复杂的拓扑连接关系，导致无法实现多路口通行。目前地图没有接入平台下发的集装箱类型、数量、位置信号，所以针对双20尺箱的装卸箱作业（卸前箱或卸后箱），目前地图不能进行目的地站点的前移与后退；现有定位模块没有接入激光点云信息、车道线信息等，无法进行激光SLAM与地图视觉特征匹配，仅能实现在GPS无遮挡的条件下作业；现有的感知模块仅能从检测障碍物的角度出发进行设计，针对集装箱在运输途中因停障或者道路本身不平整导致集装箱在载物台发生位移的情况，并不能检测出集装箱中心相对车辆中心在运输过程中的位移偏差；现有的决策规划模块由于没有接入高精度语义地图实时下发的可变车道信息，目前车辆遇到障碍物后仅能进行停障，却不能进行绕障。另外，由于港口的港机设备（例如：桥吊、轮胎吊等）和移动车辆很多，特别是港机设备长时间停留挡住行驶路径，常规沿固定路线行驶的方案不能支撑此场景下作业。现有无人集卡控制模块由于没接入平台下发的集装箱重量信息，现有的控制模块不能根据不同的载重量进行精准的油门、转速、转矩控制，所以对于港口要求的停车精度±5cm较难实现。
发明内容
鉴于以上现有技术的不足，本发明提供了一种针对港口无人集卡多目的地抓卸箱作业的自动驾驶系统，不仅港口无人集卡的运营范围更大更灵活、抓卸箱成功率更高，而且实现了无人集卡多路径切换、多路口通行。
为了实现上述目的及其他相关目的，本发明提供的技术方案如下：
一种针对港口无人集卡多目的地抓卸箱作业的自动驾驶系统，包括：
车管云平台，用于下放以Protobuf数据格式的任务信息和接收以Protobuf数据格式的车辆状态反馈信息；
OBU转发驱动模块，用于将Protobuf格式的数据反序列化后传输给其他模块和再将其他模块反馈的信息转化为Protobuf格式的数据；
地图模块，用于接收所述车管云平台下发的任务信息，输出全局规划信息，包括多条车道线与不同贝位号；
融合感知模块，用于接收所述车管云平台下发的任务信息，输出车载集装箱中心与车辆中心的位置关系，还能输出车道线与贝位号；
全局定位模块，用于接收所述融合感知模块与地图模块发出的多条车道线与不同贝位号信息进行视觉特征匹配定位，同时结合组合导航的GPS与IMU，输出bestposition；
决策规划模块，用于接收所述地图模块输出的全局规划信息，结合bestposition，输出车辆规划轨迹与期望车速；
车辆控制模块，用于接收所述决策规划模块的车辆规划轨迹与期望车速，进行车辆的精准纵向控制；
故障诊断模块，用于故障的诊断和反馈车辆状态到所述车管云平台。
进一步优化的，所述任务信息包括任务编号、目的地经纬度、道路ID、集装箱类型、集装箱个数、集装箱位置、轮胎吊编号、贝位号编号、作业类型及集装箱重量。
进一步优化的，所述系统还包括二次定位模块，用于接收所述融合感知模块输出的车载集装箱中心与车辆中心的位置关系，对集装箱抓卸位置和车辆进行二次校准。
进一步优化的，所述全局定位模块采用GPS+IMU+轮速+激光SLAM+车道线定位+贝位号定位融合定位的方式。
进一步优化的，所述系统还包括运动控制模块，用于接收所述车管云平台下发的集装箱重量信息与当前作业类型信号，根据集装箱重量计算出当前车辆需要的起步力矩、制动减速度、转角响应速度，对车辆进行精准纵向控制。
进一步优化的，所述车辆控制模块反馈到达目的地与车辆停稳锁死、车辆解除锁死信息给所述OBU转发驱动模块。
进一步优化的，所述融合感知模块包括激光点云检测单元和视觉识别单元，用于障碍物类型识别和车载集装箱的测距。
进一步优化的，所述激光点云检测单元包括两个32线机械式激光雷达，所述视觉识别单元包括六个360°无死角摄像头。
本发明具有以下积极效果：
1）本发明接入车管云平台不同的道路ID信号，实现无人集卡实现多路径切换、多路口通行；
2）本发明应对双20尺箱子的装卸箱，全局规划路径将站点进行前移或后置；
3）本发明接入平台的不同集装箱重量信息，实现无人集卡针对不同的载重进行精准停车与起步；
4）本发明应对集装箱在运输途中发生偏移后，自动驾驶系统进行位移补偿；
5）本发明应对港口集装箱堆叠较高、轮胎吊与岸桥较高导致GPS信号遮挡严重的情况，采用融合定位进行定位纠偏，使得无人集卡精确停靠站点。
附图说明
图1为本发明系统框架图；
图2为本发明无人集卡与集装箱对位图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。
实施例1：如图1所示，一种针对港口无人集卡多目的地抓卸箱作业的自动驾驶系统，包括：
车管云平台，用于下放以Protobuf数据格式的任务信息和接收以Protobuf数据格式的车辆状态反馈信息；
OBU转发驱动模块，用于将Protobuf格式的数据反序列化后传输给其他模块和再将其他模块反馈的信息转化为Protobuf格式的数据；
地图模块，用于接收所述车管云平台下发的任务信息，输出全局规划信息，包括多条车道线与不同贝位号；
融合感知模块，用于接收所述车管云平台下发的任务信息，输出车载集装箱中心与车辆中心的位置关系，还能输出车道线与贝位号；
全局定位模块，用于接收所述融合感知模块与地图模块发出的多条车道线与不同贝位号信息进行视觉特征匹配定位，同时结合组合导航的GPS与IMU，输出bestposition；
决策规划模块，用于接收所述地图模块输出的全局规划信息，结合bestposition，输出车辆规划轨迹与期望车速；
车辆控制模块，用于接收所述决策规划模块的车辆规划轨迹与期望车速，进行车辆的精准纵向控制；
故障诊断模块，用于故障的诊断和反馈车辆状态到所述车管云平台。
进一步优化的，所述任务信息包括任务编号、目的地经纬度、道路ID、集装箱类型、集装箱个数、集装箱位置、轮胎吊编号、贝位号编号、作业类型及集装箱重量。
进一步优化的，所述系统还包括二次定位模块，用于接收所述融合感知模块输出的车载集装箱中心与车辆中心的位置关系，对集装箱抓卸位置和车辆进行二次校准。
进一步优化的，所述全局定位模块采用GPS+IMU+轮速+激光SLAM+车道线定位+贝位号定位融合定位的方式。
进一步优化的，所述系统还包括运动控制模块，用于接收所述车管云平台下发的集装箱重量信息与当前作业类型信号，根据集装箱重量计算出当前车辆需要的起步力矩、制动减速度、转角响应速度，对车辆进行精准纵向控制。
进一步优化的，所述车辆控制模块反馈到达目的地与车辆停稳锁死、车辆解除锁死信息给所述OBU转发驱动模块。
进一步优化的，所述融合感知模块包括激光点云检测单元和视觉识别单元，用于障碍物类型识别和车载集装箱的测距。
进一步优化的，所述激光点云检测单元包括两个32线机械式激光雷达，所述视觉识别单元包括六个360°无死角摄像头。自动驾驶系统输入：云平台下发的request信号给车端，其中TASK信号嵌套在该message-request里面。
实施例2：如图1所示，自动驾驶系统输出：自动驾驶系统反馈response信号给给平台，其中嵌套有TASK-reply与statereport两个message。
感知模块信号输入与输出：感知模块接收车管云平台下发的集装箱信息（含集装箱类型、集装箱个数、集装箱抓卸位置），输出车载集装箱中心与车辆中心的位置关系给二次定位。
定位模块信号输入与输出：全局定位模块接收感知模块与地图模块发出的车道线与贝位号信息进行视觉特征匹配定位，同时结合组合导航的GPS与IMU，输出bestposition给感知模块、地图模块与决策规划模块。
二次定位接收平台下发的轮胎吊编号、贝位号编号、堆场编号、轮胎吊状态位（轮胎吊是否停稳在对应贝位号的状态），同时接收感知模块输出的集装箱位置检测距离，输出车辆与目的地的位置偏差给车辆控制模块。
地图模块信号输入与输出：地图模块接收平台下发任务编号、目的地经纬度、道路ID等信息输出全局规划信息给决策规划模块，地图模块接收平台下发集装箱类型、集装箱个数、集装箱抓卸位置等信息输出全局规划信息给决策规划模块。
决策规划模块信号的输入与输出：决策规划模块接收平台下发的任务编号进行自动驾驶系统启动，决策规划模块接收地图模块输出的全局规划信息与站点变更信息，输出规划轨迹与期望车速给控制模块。
车辆控制模块信号的输入与输出：车辆控制模块接收决策规划模块输出的轨迹点信息（轨迹点包含车速与航向信息）与二次定位输出的纵向位置补偿信息，输出方向盘转角、油门开度、电机转速等信号给MCU模块，进行控制底盘行走。车辆控制模块反馈到达目的地与车辆停稳锁死、车辆解除锁死给OBU转发驱动模块。
故障诊断模块信号的输入与输出：自动驾驶系统启动后进行自动驾驶系统内部故障诊断，反馈任务开始或任务失败信息给给OBU转发驱动模块。
a、OBU转发驱动模块港口车管云平台根据港口内实际作业需求，平台通过TPC协议下发Protobuf数据格式的任务信息，OBU转发驱动模块将Protobuf格式的数据进行反序列化后然后传给下游模块（融合感知、定位、地图、决策规划、车辆控制），并同时以Protobuf数据格式的方式将车辆状态信号反馈给车管云平台。
b、融合感知模块本方法中融合感知模块除了含有常规的激光点云检测与视觉识别（障碍物类型输出）之外，还能输出车道线与贝位号（港口堆场内），用于全局定位进行视觉特征匹配。本方法中融合感知模块利用前后32线机械式激光雷达对车载集装箱进行测距，计算出集装箱中心与车辆中心的位置偏差。同时接收车管云平台下发的集装箱信息（含集装箱类型、集装箱个数、集装箱抓卸位置），感知模块可根据具体的集装箱信息来计算出前、后箱分别与车辆中心的距离，并根据集装箱抓卸位置信息输出具体前箱或者后箱与车辆中心的距离。
c、定位模块本方法中定位模块包含全局定位模块与二次定位模块，其中全局定位采用GPS+IMU+轮速+激光SLAM+车道线定位+贝位号定位融合定位的方式。在GPS信号短时间受遮挡的情况，可采用激光SLAM与视觉特征匹配方法进行定位纠偏。二次定位模块用于在堆场、岸桥抓卸箱进行精准对位。地图模块本方法中地图模块采用高精度矢量地图，地图模块接入平台下发的目的地经纬度与道路ID，可输出不同路线，并含有车道边界与道路边界以及可变车道。另外，地图模块可输出车道线与贝位号给全局定位模块进行是视觉特征匹配。为应对双20尺箱子的装卸箱场景，如图2所示，地图模块接入平台下发的集装箱信息（含集装箱类型、集装箱个数、集装箱抓卸位置），由于地图模块使用的是车辆中心作为定位基准点，需要将站点信号进行前移或者后移。双20尺箱子的装卸箱场景说明：平台下发任务指令，要求车辆在指定目的地卸A箱，地图模块会将平台下发的目的地坐标进行后移一定距离（比如集装箱中心距离车辆中心距离为3.85m）。
d、决策规划模块 本方法中决策规划模块接平台的任务编号信息，当任务编号发生变化时规划进行自动驾驶系统启动。
e、运动控制模块本方法中车辆控制模块接收平台下发的集装箱重量信息与当前作业类型信号，控制模块根据集装箱重量计算出当前车辆需要的起步力矩、制动减速度、转角响应速度，从而实现精准纵向控制。
f、故障诊断模块本方法中故障诊断模块在自动驾驶系统启动后，对自动驾驶系统内的各模块进行自检，自检通过后会反馈当前任务开始信号给车管云平台。
综上所述，本发明不仅使得港口无人集卡的运营范围更大更灵活、抓卸箱成功率更高，而且实现了无人集卡多路径切换、多路口通行。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。
Claims (8)
1.一种针对港口无人集卡多目的地抓卸箱作业的自动驾驶系统，其特征在于，包括：
车管云平台，用于下放以Protobuf数据格式的任务信息和接收以Protobuf数据格式的车辆状态反馈信息；
OBU转发驱动模块，用于将Protobuf格式的数据反序列化后传输给其他模块和再将其他模块反馈的信息转化为Protobuf格式的数据；
地图模块，用于接收所述车管云平台下发的任务信息，输出全局规划信息，包括多条车道线与不同贝位号；
融合感知模块，用于接收所述车管云平台下发的任务信息，输出车载集装箱中心与车辆中心的位置关系，还能输出车道线与贝位号；
全局定位模块，用于接收所述融合感知模块与地图模块发出的多条车道线与不同贝位号信息进行视觉特征匹配定位，同时结合组合导航的GPS与IMU，输出bestposition；
决策规划模块，用于接收所述地图模块输出的全局规划信息，结合bestposition，输出车辆规划轨迹与期望车速；
车辆控制模块，用于接收所述决策规划模块的车辆规划轨迹与期望车速，进行车辆的精准纵向控制；
故障诊断模块，用于故障的诊断和反馈车辆状态到所述车管云平台。
2.根据权利要求1所述的针对港口无人集卡多目的地抓卸箱作业的自动驾驶系统，其特征在于：所述任务信息包括任务编号、目的地经纬度、道路ID、集装箱类型、集装箱个数、集装箱位置、轮胎吊编号、贝位号编号、作业类型及集装箱重量。
3.根据权利要求1所述的针对港口无人集卡多目的地抓卸箱作业的自动驾驶系统，其特征在于：所述系统还包括二次定位模块，用于接收所述融合感知模块输出的车载集装箱中心与车辆中心的位置关系，对集装箱抓卸位置和车辆进行二次校准。
4.根据权利要求1所述的针对港口无人集卡多目的地抓卸箱作业的自动驾驶系统，其特征在于：所述全局定位模块采用GPS+IMU+轮速+激光SLAM+车道线定位+贝位号定位融合定位的方式。
5.根据权利要求1所述的针对港口无人集卡多目的地抓卸箱作业的自动驾驶系统，其特征在于：所述系统还包括运动控制模块，用于接收所述车管云平台下发的集装箱重量信息与当前作业类型信号，根据集装箱重量计算出当前车辆需要的起步力矩、制动减速度、转角响应速度，对车辆进行精准纵向控制。
6.根据权利要求1所述的针对港口无人集卡多目的地抓卸箱作业的自动驾驶系统，其特征在于：所述车辆控制模块反馈到达目的地与车辆停稳锁死、车辆解除锁死信息给所述OBU转发驱动模块。
7.根据权利要求1所述的针对港口无人集卡多目的地抓卸箱作业的自动驾驶系统，其特征在于：所述融合感知模块包括激光点云检测单元和视觉识别单元，用于障碍物类型识别和车载集装箱的测距。
8.根据权利要求7所述的针对港口无人集卡多目的地抓卸箱作业的自动驾驶系统，其特征在于：所述激光点云检测单元包括两个32线机械式激光雷达，所述视觉识别单元包括六个360°无死角摄像头。
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