CN116358563A - 运动规划方法及装置、无人叉车、存储介质 - Google Patents

Abstract

一种运动规划方法及装置、无人叉车、存储介质，该方法应用于无人叉车，该方法包括：获取无人叉车的当前位置信息和货运规格信息，以及与当前位置信息对应的横移限制距离；其中，货运规格信息包括无人叉车的规格信息，和/或无人叉车所运输货物的规格信息，横移限制距离为无人叉车的叉臂在当前位置进行横向移动的最大距离；根据货运规格信息和横移限制距离，确定无人叉车在运动过程中的运动约束关系；根据当前位置信息，并基于该运动约束关系，确定无人叉车对应的运动规划信息，其至少包括无人叉车的叉臂对应的目标旋转角度和目标横移坐标。实施本申请实施例，能够提升对无人叉车进行运动规划的准确性，从而有利于提高无人叉车的运输可靠性。

Description

运动规划方法及装置、无人叉车、存储介质

技术领域

本申请涉及无人叉车技术领域，尤其涉及一种运动规划方法及装置、无人叉车、存储介质。

背景技术

当前，在仓储物流的工作场景中，通过无人叉车对货物进行取放、运输是一种常见的需求。然而，在实践中发现，传统的无人叉车往往仍需要依赖人工设定运动路线及运动空间，在运动过程中容易产生路线偏移乃至发生碰撞，极大地降低了无人叉车进行运输的可靠性。

发明内容

本申请实施例公开了一种运动规划方法及装置、无人叉车、存储介质，能够提升对无人叉车进行运动规划的准确性，有效避免了路线偏移及碰撞等风险，从而有利于提高无人叉车的运输可靠性。

本申请实施例第一方面公开一种运动规划方法，应用于无人叉车，所述方法包括：

获取所述无人叉车的当前位置信息和货运规格信息，以及与所述当前位置信息对应的横移限制距离；其中，所述货运规格信息包括所述无人叉车的规格信息，和/或所述无人叉车所运输货物的规格信息，所述横移限制距离为所述无人叉车的叉臂在当前位置进行横向移动的最大距离；

根据所述货运规格信息和所述横移限制距离，确定所述无人叉车在运动过程中的运动约束关系；

根据所述当前位置信息，并基于所述运动约束关系，确定所述无人叉车对应的运动规划信息，所述运动规划信息至少包括所述无人叉车的叉臂对应的目标旋转角度和目标横移坐标。

本申请实施例第二方面公开一种运动规划装置，应用于无人叉车，所述运动规划装置包括：

信息获取单元，用于获取所述无人叉车的当前位置信息和货运规格信息，以及与所述当前位置信息对应的横移限制距离；其中，所述货运规格信息包括所述无人叉车的规格信息，和/或所述无人叉车所运输货物的规格信息，所述横移限制距离为所述无人叉车的叉臂在当前位置进行横向移动的最大距离；

第一确定单元，用于根据所述货运规格信息和所述横移限制距离，确定所述无人叉车在运动过程中的运动约束关系；

第二确定单元，用于根据所述当前位置信息，并基于所述运动约束关系，确定所述无人叉车对应的运动规划信息，所述运动规划信息至少包括所述无人叉车的叉臂对应的目标旋转角度和目标横移坐标。

本申请实施例第三方面公开了一种无人叉车，包括：

存储有可执行程序代码的存储器；

与所述存储器耦合的处理器；

所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本申请实施例第一方面公开的任意一种运动规划方法中的全部或部分步骤。

本申请实施例第四方面公开了一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行本申请实施例第一方面公开的任意一种运动规划方法中的全部或部分步骤。

与相关技术相比，本申请实施例具有以下有益效果：

在本申请实施例中，应用运动规划方法的无人叉车可以获取该无人叉车的当前位置信息和货运规格信息，以及与当前位置信息对应的横移限制距离。其中，上述货运规格信息可以包括无人叉车的规格信息，和/或无人叉车所运输货物的规格信息，上述横移限制距离则可以为无人叉车的叉臂在当前位置进行横向移动的最大距离。无人叉车可以根据上述货运规格信息和横移限制距离，确定该无人叉车在运动过程中的运动约束关系。在此基础上，无人叉车可以根据上述当前位置信息，并基于运动约束关系，确定该无人叉车对应的运动规划信息，该运动规划信息至少可以包括无人叉车的叉臂对应的目标旋转角度和目标横移坐标。可见，实施本申请实施例，能够通过构建无人叉车在运动过程中的运动约束关系，合理规划该无人叉车的运动状态，避免产生路线偏移及碰撞等风险。在相关技术中，往往仍依赖人工预先设定无人叉车的运动路线、运动空间等，无法针对无人叉车的实际运动状态进行适时调整，因而容易产生路线偏移乃至发生碰撞。相较于上述传统的人工规划方案，本申请实施例的运动规划方法能够基于速度控制和位置控制双闭环实现自动规划，有效提升了对无人叉车进行运动规划的准确性，从而有利于提高无人叉车的运输可靠性，同时也有利于提升无人叉车的运输效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图进行简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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是本发明实施例公开的无人叉车的一种应用场景示意图；

图2是本申请实施例公开的一种运动规划方法的流程示意图；

图3是本申请实施例公开的无人叉车在运动过程中的一种俯视示意图；

图4是本申请实施例公开的另一种运动规划方法的流程示意图；

图5是本申请实施例公开的运动旋转角度与运动横移坐标之间的约束方程对应的一种函数图像；

图6是本申请实施例公开的又一种运动规划方法的流程示意图；

图7是本申请实施例公开的无人叉车的一种目标运动路线示意图；

图8是本申请实施例公开的一种无人叉车的模块化示意图；

图9是本申请实施例公开的另一种无人叉车的模块化示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请实施例的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

本申请实施例公开了一种运动规划方法及装置、无人叉车、存储介质，能够提升对无人叉车进行运动规划的准确性，有效避免了路线偏移及碰撞等风险，从而有利于提高无人叉车的运输可靠性。

以下将结合实施例和附图进行详细描述。

请参阅图1，图1是本申请实施例公开的运动规划方法的一种应用场景示意图，可以包括无人叉车10（也可称为自动搬运机器人或自动导向车，即Automated GuidedVehicle，AGV）。其中，无人叉车10可以包括一个或多个叉臂11，从而在仓储物流的工作场景中，无人叉车10可以通过其叉臂11承载货物20，以对该货物20进行运输。

可选地，上述货物20可以包括待取放的货物，也可以包括货物托盘（例如空托盘，如图1所示，或者盛放有货物的托盘），还可以包括通过其他方式包装、放置的货物或货物载具，本申请实施例中不作具体限定。

在一些实施例中，货物20可以放置于目标位置，无人叉车10可以基于指定的运动规划信息，通过目标通道运动至该目标位置（如图1所示），以对货物20进行取货及后续的运输。在另一些实施例中，无人叉车10也可以承载有货物20（未具体图示），并基于指定的运动规划信息，通过上述目标通道，将该货物20运输至目标位置以进行放置。

可选地，上述目标位置，可以包括用于取放货物20的托盘、货架等，也可以设有用于确定无人叉车10后续运动目标的位置标识或方向标识（例如用于指示无人叉车10停靠或朝向某一方向运动的条形码、二维码等），可根据该无人叉车10在工作场景中的具体需求而确定。

需要说明的是，图1所示的无人叉车10为车辆形态，这仅是一种示例，在其他实施例中，无人叉车10也可以具有其他不同的形态，例如轨道机器人、非车辆形态的无轨道机器人等，本申请实施例中不作具体限定。

在一些实施例中，上述无人叉车10可以包括处理模块（未具体图示），该处理模块可以用于对无人叉车10的运动进行提前规划或实时规划，以控制该无人叉车10实现对上述货物20的取放、运输等操作。示例性地，上述处理模块可以包括具备处理元件的各类设备或系统，例如车机、电脑、基于SoC（System-on-a-Chip，片上系统）的运动规划系统等，本申请实施例中不作具体限定。

在一些实施例中，该无人叉车10还可以包括必要的感知模块、定位模块等，以用于采集相应的传感器数据，供上述处理模块进行合理的运动规划。

示例性地，上述感知模块可以包括图像采集模块，也可以包括其他类型的感知模块，例如3D激光雷达、红外传感器等。以3D激光雷达为例，该3D激光雷达可以用于对无人叉车10附近，尤其是其前方空间的目标通道、目标位置以及货物20进行检测，并将其所采集到的点云数据传输至上述处理模块，以用于进行后续的运动规划。

示例性地，上述定位模块可以包括里程计、无线定位模块等，以用于对无人叉车10运动的空间信息、方向信息等进行记录，并将其传输至上述处理模块来进行后续的运动规划。以里程计为例，具体可以包括加速度传感器、陀螺仪、舵轮运动及转向记录模块（如针对电机、车轮、转向盘、制动器等部件的相关状态、控制信号进行记录的模块）等，本申请实施例中不作具体限定。

在相关技术中，无人叉车10的运动往往仍依赖于人工预先设定的运动路线、运动空间等。在本申请实施例中，为了实现对无人叉车10的实时运动规划，并克服传统的人工规划方案中，由于实际工作场景可能与人工规划不符，而导致无人叉车10在运动过程中容易产生路线偏移乃至发生碰撞的缺陷，可以通过一定的运动约束关系来进行运动规划。

示例性地，无人叉车10可以获取该无人叉车10的当前位置信息和货运规格信息，以及与当前位置信息对应的横移限制距离。其中，上述货运规格信息可以包括无人叉车10的规格信息，和/或无人叉车10所运输货物20的规格信息，上述横移限制距离则可以为无人叉车10的叉臂11在当前位置进行横向移动的最大距离。无人叉车10可以根据上述货运规格信息和横移限制距离，确定该无人叉车10在运动过程中的运动约束关系。在此基础上，无人叉车10可以根据上述当前位置信息，并基于运动约束关系，确定该无人叉车10对应的运动规划信息，该运动规划信息至少可以包括无人叉车10的叉臂11对应的目标旋转角度和目标横移坐标。

可见，实施本实施例的运动规划方法，能够通过构建无人叉车10在运动过程中的运动约束关系，合理规划该无人叉车10的运动状态，避免产生路线偏移及碰撞等风险。在相关技术中，往往无法针对无人叉车10的实际运动状态进行适时调整，因而容易产生路线偏移乃至发生碰撞。相较于上述传统的人工规划方案，本申请实施例的运动规划方法能够基于速度控制和位置控制双闭环实现自动规划，有效提升了对无人叉车10进行运动规划的准确性，从而有利于提高无人叉车10的运输可靠性，同时也有利于提升无人叉车10的运输效率。

请参阅图2，图2是本申请实施例公开的一种运动规划方法的流程示意图，该方法可以应用于上述的无人叉车。如图2所示，该运动规划方法可以包括以下步骤：

202、获取无人叉车的当前位置信息和货运规格信息，以及与当前位置信息对应的横移限制距离；其中，上述货运规格信息包括无人叉车的规格信息，和/或无人叉车所运输货物的规格信息，上述横移限制距离为无人叉车的叉臂在当前位置进行横向移动的最大距离。

在本申请实施例中，为了实现对无人叉车的运动规划，可以先获取该无人叉车在运动过程中的相关信息，包括该无人叉车的当前位置信息和货运规格信息，以及与上述当前位置信息对应的横移限制距离等。

其中，上述当前位置信息，可以用于表示无人叉车在当前时刻所处的位置，该无人叉车可以从当前位置运动至目标位置进行取货，也可以承载有货物，并将其从当前位置运输至目标位置。示例性地，上述当前位置信息，可以基于无人叉车内置的定位模块所采集的传感器数据确定，并通过里程信息（例如从初始位置到当前位置的里程距离、运动方向等）、定位信息（例如以指定位置为参考点的坐标位置、相对位置等）等方式，表示无人叉车的当前位置。

上述货运规格信息，可以包括无人叉车的规格信息，和/或无人叉车所运输货物的规格信息。示例性地，无人叉车的规格信息，可以包括该无人叉车的叉臂的长度、宽度（包括单个叉臂的宽度，以及两个或以上同组叉臂之间的距离）等；其所运输货物的规格信息，则可以包括货物的长度、宽度（均可取最大值）等。

在一些实施例中，上述货运规格信息，也可以包括货运长度（记为L）和货运宽度（记为W）。其中，货运长度L可以包括上述叉臂的长度或者货物的长度，并且可以取其中的较大值；货运宽度W则可以包括上述叉臂的宽度（以设有两个叉臂的无人叉车为例，如图3所示，可以为两个叉臂外侧之间的距离）或者货物的宽度，并且也可以取其中的较大值。

上述横移限制距离，可以为无人叉车的叉臂在当前位置进行横向移动的最大距离。示例性地，如图3所示，无人叉车在目标通道内进行运动的情况下，该目标通道两侧之间的距离m，即可作为当前位置对应的横移限制距离。在一些实施例中，若无人叉车在运动过程中的目标通道两侧距离不恒定，即不同位置对应的横移限制距离m不恒定，则可以在运动规划的过程中实时更新该横移限制距离m，也可以取其中的最小值作为横移限制距离m，本申请实施例中不作具体限定。

在一些实施例中，上述无人叉车可以包括前移式无人叉车，从而可以通过该无人叉车的运动，带动其叉臂进行横移和/或旋转。可选地，通过调整上述叉臂与无人叉车的车体前部之间的间隙距离，还可以改变叉臂随无人叉车旋转的幅度。

在另一些实施例中，上述无人叉车还可以包括三向式无人叉车，从而可以在不改变车体运动方向的前提下，驱动其叉臂进行横移和/或旋转，以实现对车体运动方向两侧货物的存取货操作。示例性地，上述三向式无人叉车可以在横移轴上安装拉线编码器，以用于反馈其叉臂的横移距离，并据此对该叉臂在横移轴上的横移运动进行控制；还可以在旋转轴上安装旋转编码器，以用于反馈其货叉的旋转角度，并据此对该叉臂在旋转轴上的旋转运动进行控制。

204、根据上述货运规格信息和横移限制距离，确定无人叉车在运动过程中的运动约束关系。

在本申请实施例中，无人叉车在获取上述货运规格信息和横移限制距离之后，可以据此确定该无人叉车在运动过程中的运动约束关系。其中，该运动约束关系，可以用于约束无人叉车的叉臂在运动过程中的位置、速度、加速度、旋转角度等不同变量，以供无人叉车进行后续的运动规划。

在一些实施例中，上述运动约束关系，可以用于约束无人叉车的叉臂在不同位置或不同时刻的运动旋转角度与运动横移坐标，即，将无人叉车的叉臂对应的运动旋转角度与运动横移坐标之间的约束方程，作为该无人叉车在运动过程中的运动约束关系。

其中，上述运动旋转角度，可以为无人叉车的叉臂相对于直行方向偏转的角度，也可以为该偏转角度的余角。示例性地，如图3所示，在以目标通道的中心线为y轴所建立的平面直角坐标系中，若以无人叉车的车体前部与叉臂之间的交点P所处的垂直于y轴的直线设置x轴，则该无人叉车的车体中线（例如经过上述交点P，且与叉臂延伸方向平行的直线）与x轴之间的夹角θ，可以作为无人叉车的叉臂对应的运动旋转角度。

上述运动横移坐标，则可以表示无人叉车的叉臂所处位置在上述平面直角坐标系中的坐标位置。示例性地，以上述交点P作为基准，该交点P对应的横坐标p（即在x轴上的坐标），可以作为无人叉车的叉臂对应的运动横移坐标。

在此基础上，通过根据上述货运规格信息和横移限制距离，建立运动旋转角度θ与运动横移坐标p之间的约束方程，可以将其作为无人叉车在运动过程中的运动约束关系，并在后续步骤中进一步用于运动规划。

在另一些实施例中，上述运动约束关系，还可以用于约束无人叉车在不同位置或不同时刻的实时位置，从而可以将上述运动旋转角度、运动横移坐标以及该实时位置之间的约束方程，作为该无人叉车在运动过程中的运动约束关系。

示例性地，上述实时位置可以通过无人叉车的货运中心位置来表示，该货运中心位置可以位于上述叉臂或者货物所构成的矩形区域（其长度为货运长度L，宽度为货运宽度W）的中心（如图3点M所示）。通过根据上述货运规格信息和横移限制距离，建立该货运中心位置、上述运动旋转角度θ以及运动横移坐标p之间的约束方程，可以将其应用于后续的运动规划步骤中。

206、根据上述当前位置信息，并基于运动约束关系，确定无人叉车对应的运动规划信息，该运动规划信息至少包括无人叉车的叉臂对应的目标旋转角度和目标横移坐标。

在本申请实施例中，无人叉车在确定出上述运动约束关系之后，可以根据其在当前时刻所处的位置，在上述运动约束关系的约束下，确定无人叉车在当前时刻，从当前位置出发可运动的方向，进而可以分别计算无人叉车的叉臂在后续运动的各个时刻中对应的目标旋转角度和目标横移坐标。

在一些实施例中，无人叉车可以根据其在具体工作场景中的目标位置，选取可抵达目标位置最佳的运动路线，并根据该运动路线，确定出无人叉车在各个时刻其叉臂对应的目标旋转角度和目标横移坐标。其中，无人叉车可以根据上述目标旋转角度确定其叉臂旋转的方向，并根据上述目标横移坐标确定其叉臂后续随无人叉车运动所需抵达的各个位置，从而可以实现对该无人叉车的运动规划。

示例性地，无人叉车可以根据预设的运动速度，估算其在上述运动路线上的各个时刻对应的目标横移坐标，并将其代入上述运动约束关系，得到无人叉车的叉臂在各个时刻对应的目标旋转角度。在此基础上，无人叉车可以驱动其自身使叉臂按照上述目标旋转角度和目标横移坐标进行运动，以抵达目标位置。可选地，无人叉车也可以在运动过程中实时获取其当前位置，并基于上述运动约束关系，对其后续的运动进行实时调整。

在另一些实施例中，无人叉车也可以不考虑其叉臂随无人叉车运动所需要抵达的目标位置，而是在上述运动约束关系的约束下保持运动（例如保持向前或向后运动等）。示例性地，无人叉车可以根据其所获取的当前位置信息，将当前位置对应的横坐标（例如基于图3所示的平面直角坐标系确定）作为初始的目标横移坐标，进而可以基于上述运动约束关系，计算无人叉车的叉臂对应的目标旋转角度。在此基础上，通过驱动无人叉车的叉臂按照上述目标旋转角度进行运动，可以确保该无人叉车不偏离目标通道，进而可以持续根据新的目标横移坐标和对应的目标旋转角度，在目标通道中安全、可靠地运动。

可见，实施上述实施例所描述的运动规划方法，能够通过构建无人叉车在运动过程中的运动约束关系，合理规划该无人叉车的运动状态，及时对无人叉车的实际运动状态进行适当调整，以避免产生路线偏移及碰撞等风险。相较于传统的人工规划方案，这样能够基于速度控制和位置控制双闭环实现自动规划，有效提升了对无人叉车进行运动规划的准确性，从而有利于提高无人叉车的运输可靠性，同时也有利于提升无人叉车的运输效率。

请参阅图4，图4是本申请实施例公开的另一种运动规划方法的流程示意图，该方法可以应用于上述的无人叉车。如图4所示，该运动规划方法可以包括以下步骤：

402、获取无人叉车的当前位置信息和货运规格信息，以及与当前位置信息对应的横移限制距离；其中，上述货运规格信息包括无人叉车的规格信息，和/或无人叉车所运输货物的规格信息，上述横移限制距离为无人叉车的叉臂在当前位置进行横向移动的最大距离。

其中，步骤402与上述步骤202类似，此处不再赘述。

404、根据上述当前位置信息以及货运规格信息，确定无人叉车的叉臂对应的货运中心位置。

在本申请实施例中，为了确定无人叉车在运动过程中的运动约束关系，可以将该无人叉车在运动过程中的实时位置纳入考虑。其中，上述实时位置可以通过无人叉车的叉臂对应的货运中心位置来表示，该货运中心位置可以位于上述叉臂或者货物所构成的矩形区域的中心（如图3点M所示）。

需要说明的是，上述货运中心位置M对应的横坐标（记为x0，例如基于图3所示的平面直角坐标系确定）可以作为运动约束关系中的变量，用于进一步约束无人叉车在运动过程中其叉臂的运动旋转角度θ与运动横移坐标p。

在一些实施例中，为了确定上述货运中心位置M，以便后续根据其对应的横坐标x0构建运动约束关系，可以先根据上述当前位置信息以及货运规格信息，对货运中心位置M进行定位。示例性地，无人叉车可以根据上述当前位置信息，确定其车体前部与叉臂之间的交点P对应的横坐标p；同时可以根据上述货运规格信息，确定出货运长度L（可以包括上述叉臂的长度或者货物的长度，并且可以取其中的较大值）。

在此基础上，一些实施例中，若无人叉车的车体前部与叉臂无缝连接（即车体前部与叉臂之间的间隙距离d=0），则可以直接根据上述横坐标p和货运长度L，确定货运中心位置M对应的横坐标

。

在另一些实施例中，若上述车体前部与叉臂之间的间隙距离d≠0，则可以根据上述横坐标p、货运长度L以及间隙距离d，确定货运中心位置M对应的横坐标

。

406、基于上述货运中心位置，以及货运规格信息和横移限制距离，构建无人叉车在运动过程中，该无人叉车的叉臂对应的运动旋转角度与运动横移坐标之间的约束方程，并将该约束方程作为无人叉车在运动过程中的运动约束关系；其中，上述运动横移坐标的初始值由当前位置信息确定。

在一些实施例中，为了确保无人叉车不偏离目标通道，可以将上述货运中心位置M锚定在目标通道的中心线上，以使无人叉车（及其叉臂）可以在运动过程中尽可能保持其中心不偏离上述中心线。如图3所示，在以该中心线为y轴，以无人叉车的车体前部与叉臂之间的交点P所处的垂直于y轴的直线设置x轴所得到的平面直角坐标系中，将上述货运中心位置M锚定于中心线（即y轴）上，则其对应的横坐标x0=0。

在此基础上，即，在上述货运中心位置M处于目标通道的中心线上的情况下，无人叉车可以根据上述货运长度L，以及横移限制距离m（即目标通道两侧之间的距离），确定基于该无人叉车的叉臂对应的运动旋转角度θ所构建的自变量表达式（如以下公式1的等号右边所示）。进一步地，还可以确定基于该无人叉车的叉臂对应的运动横移坐标p所构建的因变量表达式（如以下公式1的等号左边所示），则根据上述自变量表达式和因变量表达式，可以构建无人叉车在运动过程中，其叉臂的运动旋转角度与运动横移坐标之间的约束方程。示例性地，该约束方程可以如以下公式1所示。

公式1：

其中，d用于表示无人叉车的车体前部与叉臂之间的间隙距离。示例性地，如图3所示，无人叉车的车体前部可以设置有连接部件12，并通过该连接部件12与叉臂11连接，该连接部件12的长度即可记为d（如图3右侧所示坐标图所示）。

在另一些实施例中，上述货运中心位置M可能不处于目标通道的中心线上，此时其对应的横坐标x0≠0，可以据此构建该横坐标x0、上述运动旋转角度θ以及运动横移坐标p之间的约束方程。相较于上述公式1，更完整表述该运动约束关系的约束方程可以如下公式2所示。

公式2：

其中，在货运中心位置M锚定于上述中心线，即货运中心位置M对应的横坐标x0=0的情况下，公式2可以变形为上述公式1。

示例性地，上述约束方程的构建过程可以如下所示：在上述货运中心位置M不处于中心线上的情况下，无人叉车可以获取该货运中心位置M与中心线之间的偏移距离x0。在此基础上，根据上述货运长度L，以及横移限制距离m，可以确定基于该无人叉车的叉臂对应的运动旋转角度θ所构建的自变量表达式（如以下公式3的等号右边所示）。进一步地，根据上述偏移距离x0，还可以确定基于该无人叉车的叉臂对应的运动横移坐标p所构建的因变量表达式（如以下公式3的等号左边所示），则根据上述自变量表达式和因变量表达式，可以构建无人叉车在运动过程中，其运动旋转角度θ与运动横移坐标p之间的约束方程。

公式3：

可以理解，公式3通过变形即可得到上述公式2。

需要说明的是，由于无人叉车的叉臂在目标通道中可旋转的角度有限，可取

，即运动旋转角度θ应属于0~90°范围之内。以上述公式1为例，其对应的函数图像可以如图5所示，即经过变形的余弦图像在区间/>

中的部分图像。

408、根据上述当前位置信息，并基于运动约束关系，确定无人叉车对应的运动规划信息，该运动规划信息至少包括无人叉车的叉臂对应的目标旋转角度和目标横移坐标。

其中，步骤408与上述步骤206类似，此处不再赘述。

可见，实施上述实施例所描述的运动规划方法，能够通过构建无人叉车在运动过程中的运动约束关系，合理规划该无人叉车的运动状态，避免产生路线偏移及碰撞等风险。这样能够基于速度控制和位置控制双闭环实现自动规划，有效提升了对无人叉车进行运动规划的准确性，从而有利于提高无人叉车的运输可靠性，同时也有利于提升无人叉车的运输效率。此外，通过将无人叉车的货运中心位置锚定在目标通道的中心线上，能够尽可能避免无人叉车在运动过程中产生碰撞，从而有利于进一步提高无人叉车运输货物的安全性和可靠性。

请参阅图6，图6是本申请实施例公开的又一种运动规划方法的流程示意图，该方法可以应用于上述的无人叉车。如图6所示，该运动规划方法可以包括以下步骤：

602、获取无人叉车的当前位置信息和货运规格信息，以及与当前位置信息对应的横移限制距离；其中，上述货运规格信息包括无人叉车的规格信息，和/或无人叉车所运输货物的规格信息，上述横移限制距离为无人叉车的叉臂在当前位置进行横向移动的最大距离。

其中，步骤602与上述步骤202类似，此处不再赘述。

604、根据上述当前位置信息以及货运规格信息，确定无人叉车的叉臂对应的货运中心位置。

606、基于上述货运中心位置，以及货运规格信息和横移限制距离，构建无人叉车在运动过程中，该无人叉车的叉臂对应的运动旋转角度与运动横移坐标之间的约束方程，并将该约束方程作为无人叉车在运动过程中的运动约束关系；其中，上述运动横移坐标的初始值由当前位置信息确定。

其中，步骤604以及步骤606与上述步骤404以及步骤406类似，此处不再赘述。

608、获取无人叉车对应的目标位置信息。

610、根据当前位置信息以及目标位置信息，确定目标运动路线。

在本申请实施例中，无人叉车可以从当前位置出发，向指定的目标位置运动，期间可以基于上述运动约束关系进行运动规划。示例性地，无人叉车在获取其对应的目标位置信息之后，可以根据上述当前位置信息以及该目标位置信息，确定出相应的目标运动路线，其中，上述横移限制距离，即可通过该目标运动路线上的目标通道两侧之间的距离确定。

示例性地，请参阅图7，图7是本申请实施例公开的无人叉车的一种目标运动路线示意图。其中，无人叉车可以按照图中箭头所示的方向，沿着目标运动路线进行运动。如图7所示，无人叉车所规划的目标运动路线，可以沿着目标通道的中心线设置，从而可以尽可能避免无人叉车在运动过程中产生碰撞。

可选地，无人叉车也可以不考虑其需要抵达的目标位置，而是在上述运动约束关系的约束下保持运动（例如保持向前或向后运动等）。示例性地，无人叉车可以根据其所获取的当前位置信息，将其叉臂在当前位置对应的横坐标（例如基于图3所示的平面直角坐标系确定）作为初始的目标横移坐标，进而可以基于上述运动约束关系，计算无人叉车的叉臂对应的目标旋转角度。在此基础上，通过驱动无人叉车使叉臂按照上述目标旋转角度进行运动，可以确保该无人叉车不偏离目标通道，进而可以持续根据新的目标横移坐标和对应的目标旋转角度，在目标通道中安全、可靠地运动。

612、基于上述运动约束关系，分别计算无人叉车在按照目标运动路线进行运动的各个时刻，其叉臂对应的目标旋转角度和目标横移坐标。

在本申请实施例中，无人叉车可以根据上述当前位置信息，确定出第一横移坐标，该第一横移坐标可以为无人叉车在符合当前位置信息的当前位置上，其叉臂对应的横移坐标。进一步地，基于上述运动约束关系，可以根据该第一横移坐标，计算得到与该第一横移坐标对应的第一旋转角度。

无人叉车可以按照上述第一旋转角度，带动其叉臂从第一横移坐标对应的当前位置开始运动。在此过程中，无人叉车可以获取其新的当前位置信息，并重新执行上述根据当前位置信息，确定第一横移坐标的步骤，以及基于上述运动约束关系，根据新的第一横移坐标计算对应的第一旋转角度的步骤。通过反复执行上述步骤，可以使得无人叉车（及其叉臂）按照上述目标运动路线运动，直至该无人叉车运动至符合上述目标位置信息的目标位置为止。

作为一种可选的实施方式，无人叉车在确定出上述运动规划信息（包括该无人叉车的叉臂对应的目标旋转角度和目标横移坐标）之后，还可以进一步检测与其当前位置信息对应的实际空间限制距离，以判断该实际空间限制距离是否与上述横移限制距离相符。

在一些实施例中，若该实际空间限制距离与上述横移限制距离不相符，可能导致无人叉车无法锚定在目标通道的中心线上，则无人叉车可以根据上述实际空间限制距离，计算相应的运动限制参数，并根据该运动限制参数，对上述运动规划信息进行修正（例如对无人叉车对应的目标横移坐标进行修正），得到修正后的运动规划信息，以用于指示无人叉车按照修正后的运动规划信息进行运动，从而有利于提升对无人叉车进行运动规划的准确性。

作为另一种可选的实施方式，无人叉车也可以进一步检测其叉臂在运动过程中的实际旋转中心，并判断该实际旋转中心是否与上述货运中心位置相符。示例性地，若该实际旋转中心与上述货运中心位置不相符，则无人叉车可以根据上述实际旋转中心，计算相应的旋转校正参数，并根据该旋转校正参数，对上述运动规划信息进行校正（例如对无人叉车对应的目标旋转角度进行校正），得到校正后的运动规划信息，以用于指示无人叉车按照校正后的运动规划信息进行运动，从而有利于进一步提升对无人叉车进行运动规划的准确性。

可见，实施上述实施例所描述的运动规划方法，能够通过构建无人叉车在运动过程中的运动约束关系，合理规划该无人叉车的运动状态，避免产生路线偏移及碰撞等风险。这样能够基于速度控制和位置控制双闭环实现自动规划，有效提升了对无人叉车进行运动规划的准确性，从而有利于提高无人叉车的运输可靠性，同时也有利于提升无人叉车的运输效率。此外，通过约束无人叉车在运动过程中对应的旋转角度和横移坐标，能够基于速度控制和位置控制双闭环实现自动规划，有利于确定无人叉车的最佳运动路线，进一步提升无人叉车运输货物的效率。

请参阅图8，图8是本申请实施例公开的一种运动规划装置的模块化示意图，该运动规划装置可以应用于上述的无人叉车。如图8所示，该运动规划装置可以包括信息获取单元801、第一确定单元802以及第二确定单元803，其中：

信息获取单元801，用于获取无人叉车的当前位置信息和货运规格信息，以及与当前位置信息对应的横移限制距离；其中，上述货运规格信息包括无人叉车的规格信息，和/或无人叉车所运输货物的规格信息，上述横移限制距离为无人叉车的叉臂在当前位置进行横向移动的最大距离；

第一确定单元802，用于根据上述货运规格信息和横移限制距离，确定无人叉车在运动过程中的运动约束关系；

第二确定单元803，用于根据上述当前位置信息，并基于运动约束关系，确定无人叉车对应的运动规划信息，该运动规划信息至少包括无人叉车的叉臂对应的目标旋转角度和目标横移坐标。

可见，实施上述实施例所描述的运动规划装置，能够通过构建无人叉车在运动过程中的运动约束关系，合理规划该无人叉车的运动状态，及时对无人叉车的实际运动状态进行适当调整，以避免产生路线偏移及碰撞等风险。相较于传统的人工规划方案，这样能够基于速度控制和位置控制双闭环实现自动规划，有效提升了对无人叉车进行运动规划的准确性，从而有利于提高无人叉车的运输可靠性，同时也有利于提升无人叉车的运输效率。

在一种实施例中，上述第一确定单元802，具体可以用于：

根据当前位置信息以及货运规格信息，确定无人叉车的叉臂对应的货运中心位置；

基于货运中心位置，以及上述货运规格信息和横移限制距离，构建无人叉车在运动过程中，该无人叉车的叉臂对应的运动旋转角度与运动横移坐标之间的约束方程，并将该约束方程作为无人叉车在运动过程中的运动约束关系。

可选地，上述运动横移坐标的初始值可以由当前位置信息确定。

在一种实施例中，上述货运规格信息至少可以包括货运长度，该货运长度为无人叉车的叉臂的长度，或者该无人叉车所运输货物的长度。

上述第一确定单元802在用于构建约束方程时，具体可以包括：

在货运中心位置处于目标通道的中心线上的情况下，根据上述货运长度，以及横移限制距离，确定基于无人叉车的叉臂对应的运动旋转角度所构建的自变量表达式；其中，上述目标通道为无人叉车在运动过程中，所处的具有横移限制距离的通道；

确定基于无人叉车的叉臂对应的运动横移坐标所构建的因变量表达式；

根据上述自变量表达式和因变量表达式，构建无人叉车在运动过程中，其运动旋转角度与运动横移坐标之间的约束方程。

在一种实施例中，上述第一确定单元802在用于构建约束方程时，具体也可以包括：

在货运中心位置不处于中心线上的情况下，获取货运中心位置与中心线之间的偏移距离；

根据上述货运长度，以及横移限制距离，确定基于无人叉车的叉臂对应的运动旋转角度所构建的自变量表达式；

根据上述偏移距离，确定基于无人叉车的叉臂对应的运动横移坐标所构建的因变量表达式；

根据上述自变量表达式和因变量表达式，构建无人叉车在运动过程中，其运动旋转角度与运动横移坐标之间的约束方程。

在一种实施例中，上述第二确定单元803，具体可以用于：

获取无人叉车对应的目标位置信息；

根据当前位置信息以及目标位置信息，确定目标运动路线；

基于上述运动约束关系，分别计算无人叉车在按照目标运动路线进行运动的各个时刻，该无人叉车的叉臂对应的目标旋转角度和目标横移坐标。

在一种实施例中，上述第二确定单元803在用于基于上述运动约束关系，分别计算无人叉车在按照目标运动路线进行运动的各个时刻，该无人叉车的叉臂对应的目标旋转角度和目标横移坐标时，具体可以包括：

根据当前位置信息，确定第一横移坐标，该第一横移坐标为无人叉车在符合当前位置信息的当前位置上，其叉臂对应的横移坐标；

基于上述运动约束关系，根据第一横移坐标，计算与该第一横移坐标对应的第一旋转角度；

在无人叉车的叉臂按照第一旋转角度，从第一横移坐标对应的当前位置开始运动的过程中，获取无人叉车新的当前位置信息，并重新执行上述根据当前位置信息，确定第一横移坐标的步骤；以及基于上述运动约束关系，根据第一横移坐标，计算与该第一横移坐标对应的第一旋转角度的步骤，直至无人叉车运动至符合目标位置信息的目标位置为止。

在一种实施例中，该运动规划装置还可以包括未图示的检测单元、参数计算单元以及参数修正单元，其中：

检测单元，用于在上述第二确定单元803根据上述当前位置信息，并基于运动约束关系，确定无人叉车的叉臂对应的运动规划信息之后，检测与当前位置信息对应的实际空间限制距离；

参数计算单元，用于根据实际空间限制距离，计算运动限制参数；

参数修正单元，用于根据运动限制参数，对上述运动规划信息进行修正，得到修正后的运动规划信息。

可见，实施上述实施例所描述的运动规划装置，能够通过构建无人叉车在运动过程中的运动约束关系，合理规划该无人叉车的运动状态，避免产生路线偏移及碰撞等风险。这样能够基于速度控制和位置控制双闭环实现自动规划，有效提升了对无人叉车进行运动规划的准确性，从而有利于提高无人叉车的运输可靠性，同时也有利于提升无人叉车的运输效率。此外，通过将无人叉车的货运中心位置锚定在目标通道的中心线上，能够尽可能避免无人叉车在运动过程中产生碰撞，从而有利于进一步提高无人叉车运输货物的安全性和可靠性。此外，通过约束无人叉车在运动过程中对应的旋转角度和横移坐标，能够基于速度控制和位置控制双闭环实现自动规划，有利于确定无人叉车的最佳运动路线，进一步提升无人叉车运输货物的效率。

请参阅图9，图9是本申请实施例公开的另一种无人叉车的模块化示意图，该无人叉车可以包括处理模块（例如车机、电脑、基于SoC的运动规划系统等）。如图9所示，该无人叉车（具体可以为该机器人所包括的处理模块）可以包括：

存储有可执行程序代码的存储器901；与存储器901耦合的处理器902；其中，处理器902调用存储器901中存储的可执行程序代码，可以执行上述实施例所描述的任意一种运动规划方法中的全部或部分步骤。

此外，本申请实施例进一步公开了一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，该计算机程序使得计算机可以执行上述实施例所描述的任意一种运动规划方法中的全部或部分步骤。

此外，本申请实施例进一步公开一种计算机程序产品，当该计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机可以执行上述实施例所描述的任意一种运动规划方法中的全部或部分步骤。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质包括只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、随机存储器（Random Access Memory，RAM）、可编程只读存储器（Programmable Read-only Memory，PROM）、可擦除可编程只读存储器（Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM）、一次可编程只读存储器（One-time Programmable Read-Only Memory，OTPROM）、电子抹除式可复写只读存储器（Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM）、只读光盘（CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM）或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。

以上对本申请实施例公开的一种运动规划方法及装置、无人叉车、存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种运动规划方法，其特征在于，应用于无人叉车，所述方法包括：

获取所述无人叉车的当前位置信息和货运规格信息，以及与所述当前位置信息对应的横移限制距离；其中，所述货运规格信息包括所述无人叉车的规格信息，和/或所述无人叉车所运输货物的规格信息，所述横移限制距离为所述无人叉车的叉臂在当前位置进行横向移动的最大距离；

根据所述货运规格信息和所述横移限制距离，确定所述无人叉车在运动过程中的运动约束关系；

根据所述当前位置信息，并基于所述运动约束关系，确定所述无人叉车对应的运动规划信息，所述运动规划信息至少包括所述无人叉车的叉臂对应的目标旋转角度和目标横移坐标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述货运规格信息和所述横移限制距离，确定所述无人叉车在运动过程中的运动约束关系，包括：

根据所述当前位置信息以及所述货运规格信息，确定所述无人叉车的叉臂对应的货运中心位置；

基于所述货运中心位置，以及所述货运规格信息和所述横移限制距离，构建所述无人叉车在运动过程中，所述无人叉车的叉臂对应的运动旋转角度与运动横移坐标之间的约束方程，并将所述约束方程作为所述无人叉车在运动过程中的运动约束关系；其中，所述运动横移坐标的初始值由所述当前位置信息确定。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述货运规格信息至少包括货运长度，所述货运长度为所述无人叉车的叉臂的长度，或者所述无人叉车所运输货物的长度，所述基于所述货运中心位置，以及所述货运规格信息和所述横移限制距离，构建所述无人叉车在运动过程中，所述无人叉车的叉臂对应的运动旋转角度与运动横移坐标之间的约束方程，包括：

在所述货运中心位置处于目标通道的中心线上的情况下，根据所述货运长度，以及所述横移限制距离，确定基于所述无人叉车的叉臂对应的运动旋转角度所构建的自变量表达式；其中，所述目标通道为所述无人叉车在运动过程中，所处的具有所述横移限制距离的通道；

确定基于所述无人叉车的叉臂对应的运动横移坐标所构建的因变量表达式；

根据所述自变量表达式和所述因变量表达式，构建所述无人叉车在运动过程中，所述运动旋转角度与所述运动横移坐标之间的约束方程。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述货运中心位置，以及所述货运规格信息和所述横移限制距离，构建所述无人叉车在运动过程中，所述无人叉车的叉臂对应的运动旋转角度与运动横移坐标之间的约束方程，包括：

在所述货运中心位置不处于所述中心线上的情况下，获取所述货运中心位置与所述中心线之间的偏移距离；

根据所述货运长度，以及所述横移限制距离，确定基于所述无人叉车的叉臂对应的运动旋转角度所构建的自变量表达式；

根据所述偏移距离，确定基于所述无人叉车的叉臂对应的运动横移坐标所构建的因变量表达式；

根据所述自变量表达式和所述因变量表达式，构建所述无人叉车在运动过程中，所述运动旋转角度与所述运动横移坐标之间的约束方程。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前位置信息，并基于所述运动约束关系，确定所述无人叉车对应的运动规划信息，包括：

获取所述无人叉车对应的目标位置信息；

根据所述当前位置信息以及所述目标位置信息，确定目标运动路线；

基于所述运动约束关系，分别计算所述无人叉车在按照所述目标运动路线进行运动的各个时刻，所述无人叉车的叉臂对应的目标旋转角度和目标横移坐标。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述运动约束关系，分别计算所述无人叉车在按照所述目标运动路线进行运动的各个时刻，所述无人叉车的叉臂对应的目标旋转角度和目标横移坐标，包括：

根据所述当前位置信息，确定第一横移坐标，所述第一横移坐标为所述无人叉车在符合所述当前位置信息的当前位置上，所述无人叉车的叉臂对应的横移坐标；

基于所述运动约束关系，根据所述第一横移坐标，计算与所述第一横移坐标对应的第一旋转角度；

在所述无人叉车的叉臂按照所述第一旋转角度，从所述第一横移坐标对应的所述当前位置开始运动的过程中，获取所述无人叉车新的当前位置信息，并重新执行所述根据所述当前位置信息，确定第一横移坐标，直至所述无人叉车按照所述目标运动路线运动至符合所述目标位置信息的目标位置为止。

7.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，在所述根据所述当前位置信息，并基于所述运动约束关系，确定所述无人叉车的叉臂对应的运动规划信息之后，所述方法还包括：

检测与所述当前位置信息对应的实际空间限制距离；

根据所述实际空间限制距离，计算运动限制参数；

根据所述运动限制参数，对所述运动规划信息进行修正，得到修正后的运动规划信息。

8.一种运动规划装置，其特征在于，应用于无人叉车，所述运动规划装置包括：

信息获取单元，用于获取所述无人叉车的当前位置信息和货运规格信息，以及与所述当前位置信息对应的横移限制距离；其中，所述货运规格信息包括所述无人叉车的规格信息，和/或所述无人叉车所运输货物的规格信息，所述横移限制距离为所述无人叉车的叉臂在当前位置进行横向移动的最大距离；

第一确定单元，用于根据所述货运规格信息和所述横移限制距离，确定所述无人叉车在运动过程中的运动约束关系；

第二确定单元，用于根据所述当前位置信息，并基于所述运动约束关系，确定所述无人叉车对应的运动规划信息，所述运动规划信息至少包括所述无人叉车的叉臂对应的目标旋转角度和目标横移坐标。

9.一种无人叉车，其特征在于，包括存储器及处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

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