CN116424331B - 牵引车和被牵引目标的对接方法和电子设备 - Google Patents

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Abstract

本发明属于雷达定位技术领域，公开一种牵引车和被牵引目标的对接方法和电子设备，被牵引目标上设置有对接装置和至少三个靶标，其中，至少两个靶标为对接装置的定位靶标，至少一个靶标与定位靶标配合形成被牵引目标的校验编码，牵引车上设置有雷达，对接方法包括：获取每个靶标的点云数据；基于点云数据和校验编码确定属于目标被牵引目标的目标靶标；在目标靶标中确定定位靶标；基于定位靶标确定对接装置的目标位置；基于目标位置规划对接路径。通过在被牵引目标上设置定位靶标和能与定位靶标配合形成的校验编码，使雷达准确识别目标被牵引目标，避免雷达同时识别出多个靶标时无法准确确定目标被牵引目标，提高追踪目标被牵引目标的精度。

Description

牵引车和被牵引目标的对接方法和电子设备
技术领域
本发明涉及雷达定位技术领域，具体涉及一种牵引车和被牵引目标的对接方法和电子设备。
背景技术
在机场等需要货物转运时，需要采用拖车或托板，利用拖车头挂接拖车或托板，实现货物转运。其过程为：自动驾驶车辆通过自动驾驶路线达到对位位置，在达到对位位置后，基于拖车上的靶点拖车头与拖车进行自动对位。按照拖车或托板上的靶点进行定位自动挂接。
现有技术中，在拖车停靠位置可能并排停靠有多辆拖车，每个拖车可能存在有两个靶点，拖车头的定位起点位置往往在一个拖车的两个靶点之间，然而，由于拖车头自动驾驶精度的问题，以及拖车停靠精度的问题。导致拖车头达到定位起点位置时，停止位置可能存在偏差，导致拖车头雷达视角范围内存在另一个拖车的靶点。可能会导致目标拖车定位失败，或定位不准。
因此，如何实现对目标拖车的精准定位的技术问题，亟待解决。
发明内容
为解决上述背景技术中阐述的如何实现对目标拖车的精准定位的技术问题，本申请提出一种牵引车和被牵引目标的对接方法和电子设备。
根据第一个方面，本申请实施例提出一种牵引车和被牵引目标的对接方法，被牵引目标上设置有对接装置和至少三个靶标，其中，至少两个靶标为对接装置的定位靶标，至少一个靶标与定位靶标配合形成所述被牵引目标的校验编码，所述牵引车上设置有雷达，所述对接方法包括：获取每个靶标的点云数据；基于所述点云数据和所述校验编码确定属于目标被牵引目标的目标靶标；在所述目标靶标中确定定位靶标；基于所述定位靶标确定所述对接装置的目标位置；基于所述目标位置规划对接路径。
可选地，所述校验编码包括所述靶标的排布状态；所述基于所述点云数据和所述校验编码确定属于目标被牵引目标的目标靶标包括：基于所述点云数据确定所述雷达视野内所有靶标之间的排布状态；基于所述目标被牵引目标的校验编码对应的靶标的排布状态和所述雷达视野内所有靶标之间的排布关系确定所述目标靶标。
可选地，不同的被牵引目标的靶标的排布状态不同；基于所述目标被牵引目标的校验编码对应的靶标的排布状态和所述雷达视野内所有靶标之间的排布关系确定所述目标靶标包括：遍历任意目标数量组合的靶标的排布状态；选取符合所述目标被牵引目标的靶标的排布状态的目标数量组合的靶标作为所述目标靶标。
可选地，不同的被牵引目标的靶标的排布状态相同；基于所述目标被牵引目标的校验编码对应的靶标的排布状态和所述雷达视野内所有靶标之间的排布关系确定所述目标靶标包括：依次校验目标数量的靶标排布状态，对所述雷达视野内所有靶标经分组，同一组的靶标排布状态符合被牵引目标的靶标的排布状态；基于所述点云数据确定每一组的靶标与所述牵引车之间距离；选择距离最短的一组靶标作为所述目标靶标。
可选地，基于所述定位靶标确定所述对接装置的目标位置包括：获取所述靶标的点云数据和所述点云数据的变化信息；基于所述点云数据确定所述对接装置的观测位置；基于当前对接轮次中所述对接装置的N个历史目标位置确定所述对接装置的预测位置，在每一轮次所述牵引车和所述被牵引目标在对接过程中确定多个所述对接装置的目标位置，其中，N为大于或等于1的正整数；结合所述点云数据的变化信息对所述观测位置和所述预测位置进行融合，得到所述对接装置的当前目标位置；基于所述当前目标位置进行路径规划。
可选地，所述点云数据的变化信息包括点云数据的变化程度；
所述结合所述点云数据的变化信息对所述观测位置和所述预测位置进行融合，得到所述对接装置的当前目标位置包括：基于所述变化程度确定观测位置的第一融合权重和预测位置的第二融合权重，其中，所述变化程度与所述第一融合权重负相关，与所述第二融合权重正相关，所述第一融合权重和所述第二融合权重大于或等于0，且小于或等于1；基于所述第一融合权重和所述第二融合权重融合所述观测位置和所述预测位置，得到所述当前目标位置。
可选地，所述基于所述变化程度确定观测位置的第一融合权重和预测位置的第二融合权重包括：基于所述点云数据确定所述牵引车的观测运动状态变化趋势；基于所述观测运动变化趋势调整所述第一融合权重，其中，所述观测运动状态变化趋势越大，所述第一融合权重越低。
可选地，牵引车和被牵引目标的对接方法，还包括：基于所述预测位置确定所述牵引车的预测运动状态变化趋势；根据预测运动状态变化趋势对所述第二融合权重进行调整，其中，所述预测运动状态变化趋势越大，所述第二融合权重越低。
可选地，所述基于所述变化程度对所述第一融合权重和/或所述第二融合权重进行调整包括：随所述牵引车与所述被牵引目标的距离的减小，增大所述第一融合权重和/或减小所述第二融合权重。
根据第二个方面，本申请提出一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，所述处理器、所述通信接口和所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信，所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于通过运行所述存储器上所存储的所述计算机程序来执行上述任一项所述的牵引车和被牵引目标的对接方法。
本申请至少具有如下有益效果：
在被牵引目标上设置了用以确定被牵引目标位置信息的定位靶标，以及能够与定位靶标配合形成不同校验编码的靶标，在雷达检测到多个靶标时，先获取每一个检测到的靶标的点云数据，识别出目标被牵引目标对应的校验编码，此时即能够确定出目标被牵引目标，之获取目标被牵引目标上的定位靶标，通过定位靶标确定目标被牵引目标的具体位置，之后规划出牵引车和目标被牵引目标的对接路径，进行实现精确对接，避免雷达同时识别出多个靶标时无法准确确定目标被牵引目标，提高追踪目标被牵引目标的精度。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明一种实施例的牵引车和被牵引目标的对接方法流程示意图；
图2为本发明一种实施例的靶标在被牵引目标上的分布示意图；
图3为本发明一种实施例的靶标在被牵引目标上的另一种分布示意图；
图4为本发明一个实施例中的靶标俯视图下的第一参照面的示意图；
图5为本发明一个实施例中的靶标俯视图下的第二参照面的示意图；
图6为本发明一个实施例中的第二参照面中需滤除的点云数据的示意图；
图7为本发明实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图说明本发明的具体实施方式，在各图中相同的标号表示结构相同或结构相似但功能相同的部件。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
在牵引车通过雷达检测目标被牵引目标时，可能会遇到多个被牵引目标并排设置的情况，此时雷达检测出的靶标数量较多，且无法准确识别目标被牵引目标，精度较低。
根据本申请的第一方面，提出一种牵引车和被牵引目标的对接方法，被牵引目标上设置有对接装置和至少三个靶标，其中，至少两个靶标为对接装置的定位靶标，至少一个靶标与定位靶标配合形成被牵引目标的校验编码，牵引车上设置有雷达，参见图1所示，对接方法包括：
S10.获取每个靶标的点云数据。作为示例性的实施例，靶标上贴附有反射面，激光雷达发出的激光光束在照射到靶标反射面上时，会反射激光光束，基于预设的反射强度确定视野内的所有靶标的点云数据。
S20.基于点云数据和校验编码确定属于目标被牵引目标的目标靶标。作为示例性的实施例，靶标在被牵引目标上的分布状态可以为校验编码，示例性的，靶标既可以组成校验编码，也可以作为定位标的物，在本实施例中，不同的被牵引目标上的校验编码可以相同，具体的参见图2所示的校验编码相同的示意图。也可以不同，参见图3所示的校验编码不同的示意图。即校验编码相同时，可以确定视野内的靶标哪些属于同一被牵引目标，校验编码不同时，可以基于校验编码的唯一性确定唯一被牵引目标。在本实施例中通过点云数据可以确定视野内的靶标在空间上的分布，基于靶标的分布筛选出与校验编码属于同种状态的点云数据的分布，进而确定哪些点云数据属于被牵引目标的靶标。
作为示例性的实施例，现有的靶标往往设置为平面型，通常为贴附在被牵引目标上的反光贴，随着时间增长，反光贴表面可能会出现鼓包现象，并且，边缘可能会出现翘边现象，再受到风吹时，可能边缘可能会出现摆动现象，这会导致靶点出现偏移，定位偏差过大，而靶点的偏移会出现牵引车的牵引装置和对接装置不能正确对接的问题。
因此，可能需要对靶标的点云数据进行滤波处理，在本实施例中，可以对靶标中出现鼓包、翘边、摆动等进行滤波，防止在进行定位时出现过大的定位偏差。
示例性的，获取靶标点云数据中所有采样点的空间分布信息。所述空间分布信息至少包括点云数据中朝向所述牵引车的方向（垂直于靶标所在理论平面的方向）的采样点的分布信息和点云数据中一个靶标朝向另一靶标方向（至少两个靶标所在的理论平面的方向）之间的采样点的分布信息；可以理解的是，所述点云数据中采样点的分布信息至少包括采样点的密度、数量、位置、每个区域中的采样点的分布情况等。在本实施例中，可以实时确定所述空间分布信息，也可以间隔预设时间段确定所述空间分布信息。
基于所述分布信息拟合所述靶标的参照参数。其中，所述靶标的参照参数为靶标在未出现例如上述的鼓包和/或翘边和/或摆动等现象的正常现象下的靶标点云数据中所有采样点的空间分布信息；示例性的，所述参照参数至少包括基于正常状态下的点云数据中朝向所述牵引车的方向（垂直于靶标理论位置所在的理论平面的方向）的采样点的分布信息和点云数据中中一个靶标朝向另一靶标方向（至少两个靶标理论位置所在的理论平面的方向）之间的采样点的分布信息确定的参照参数。
利用所述参照参数确定靶标位置；在基于所述分布信息拟合所述靶标的参照参数后，示例性的，可以基于所述分布信息拟合所述靶标的参照参数；示例性的，可以基于所述参照参数分析现有的分布信息与正常状态下的分布信息的拟合程度；例如，将采样点的分布信息中可以与正常状态下的分布信息拟合的采样点作为未出现例如上述的鼓包和/或翘边和/或摆动等现象的正确采样点保留，将采样点的分布信息中不能与正常状态下的分布信息拟合的采样点作为出现例如上述的鼓包和/或翘边和/或摆动等现象的异常采样点剔除，以通过所述参照参数排除异常采样点，确定靶标位置。
S30.在目标靶标中确定定位靶标。作为示例性的实施例，目标靶标中存在用于校验的靶标，也有用于定位靶标，在本实施例中，可以基于目标被牵引目标中对应的定位靶标和校验靶标的排布状态，确定对应的定位靶标。作为示例性的实施例，为了更为准确的定位，参见图2和图3所示，通常可以将距离最远的两个靶标作为定位靶标。
S40.基于定位靶标确定对接装置的目标位置。作为示例性的实施例，可以基于定位靶标的点云数据以及定位报表与对接装置的相对位置关系确定对接装置的目标位置，在本实施例中，目标位置可以作为牵引车进行对接路径规划的依据，在本实施例中，在对接过程中，由于牵引车与被牵引目标之间的相对位置一直处于变化状态，因此，在对接过程中，需要多轮次的确定定位靶标，并确定目标位置。
在随着牵引车的行进，在靶标不受干扰的情况下，靶标的点云数据可能会发生变化，例如距离越来越近，点云数据会越来越多，速度越来越慢，点云数据也会逐渐增多，因此，正常情况下，点云数据的变化是呈一定规律或线性的变化，而干扰往往会导致点云的变化程度变化，即变化率变化，因此，在本实施例中，为了更为准确的确定目标位置，需要获取所述靶标的点云数据和所述点云数据的变化信息；基于所述点云数据确定所述对接装置的观测位置；基于当前对接轮次中所述对接装置的N个历史目标位置确定所述对接装置的预测位置，在每一轮次所述牵引车和所述被牵引目标在对接过程中确定多个所述对接装置的目标位置，其中，N为大于或等于1的正整数；结合所述点云数据的变化信息对所述观测位置和所述预测位置进行融合，得到所述对接装置的当前目标位置。
随着牵引车的行进，由于现场环境较为复杂，牵引车行走精度、现场环境靶点的一些观测值产生影响。作为一些可选地实施例，在一个轮次的对接过程中，检测装置通常按照预设的采集频率对靶标的点云数据进行采集。在一些场景下，采集的点云数据可能出现一些变化，示例性的，牵引车在对接过程中处于移动状态，随着与被牵引目标距离和角度的变化，采集的点云数据的数量可能发生变化。在另一些场景下，以机场中牵引车和拖板车对接过程为例，由于现场环境往往较为嘈杂，并且处于室外环境，可能会存在对接过程中，风吹动靶标，工作人员遮挡部分靶标，会造成点云数据的位置发生变化，或点云数据的数量少；或者靶标附近出现其他反光物体，例如，穿着有反射条的服装经过牵引车和被牵引目标之间，或者出现在被牵引目标附近，或者出现在检测装置的检测范围内时，反光条会反射检测装置发出的激光光线，而造成点云数据发生变化。
而上述的环境影响的持续时长可能较短，也可能较长；对于点云数据的影响有可能较大，也有可能较小；尤其是在持续时长较长和/或对点云数据影响不是很大时，难以通过传统的点云数据滤波的方式进行滤除。例如，在对接过程开始之后经过一段时间后，在较长的一段时间内，工作人员站在靶标附近，或者在靶标附近放置了一些其他物品，导致出现了一些持续影响的噪点。若牵引车在当前轮次中采信了环境影响下的点云数据，进而导致对接出现偏差。因此，针对此情况，在对接过程中不断采集点云数据，并且不断的与之前的点云数据进行对比，确定点云数据的变化信息。
因此，在对接过程中，可以利用已经完成的部分所利用的对接装置的目标位置对下一目标位置进行预测，由于对接路径往往是一个较为平滑的曲线，并且，对接装置的位置往往固定不变的，因此，可以按照之前行进的路径轨迹和之前的观测位置，对接下来的对接装置的位置进行预测，并通过实际的观测位置和预测位置进行融合，可在一定程度上能够避免由于现场环境因素，或牵引车行走精度等带来的偶发性的观测错误，能够更为准确的确定对接装置的目标位置，进而能够更为准确的进行对接。
作为示例性的实施例，利用定位靶标进行对接装置定位时，需要较为准确的点云数据，而靶标可能存在翘边、鼓包和倾斜情况，其点云数据可能存在纵向偏差，而在计算靶标横向距离时，即定位对接装置时，纵向的偏差可能会引起定位装置出现较大的偏移，因此，在本实施例中，在对对接装置进行定位时，需要考虑靶标翘边、鼓包和倾斜情况，进而更为准确的确定对接装置，因此，需要利用所述参照参数确定靶标位置。在本实施例中，通常定位靶标为两个，当然可以为一个，也可以为三个或三个以上，在本实施例中不做限制。下面以两个靶标为例进行说明：
参照参数可以包括第一参照面，参见图4所示，该参照面为靶标表面实际所在的平面，具体的，分别确定每个靶标中的所有采样点沿朝向所述牵引车方向的纵向分布信息；基于所述纵向分布信息确定所述每一靶标的第一参照面。
作为示例性的实施例，基于采样点的纵向分布信息对采样点进行平面拟合，得到靶标表面实际所在的平面作为第一参照面。该参照面可以较为准确的反映出靶标表面实际所在平面，考虑了靶标的翘边、鼓包和倾斜情况，更加能够反映出靶标实际位置。在进行第二距离计算时，利用点云数据到第一参照面（靶标实际所在平面）的第一垂直距离对点云数据进行过滤，理论上，可以将第一垂直距离不为0的点全部过滤。在本实施例中，可以将所述第一垂直距离大于第一预设值的采样点滤除，第一预设值可以为大于0小于1cm的任意值。由此可以防止纵向距离引起的横向偏差，可以更为准确的确定靶标之间的第二距离。
对于上述技术方案，在实际使用的过程中，可能由于通常情况下，靶标粘贴的平面凹凸不平，靶标粘贴的平面不一定为平滑平面或雷达在接收激光时，会存在一定的误差的问题，导致所述第一参照面不为平滑的平面；示例性的，计算所述第一参照面凹凸面的凹陷、凸起距离的最大值，并将所述最大值取平均值作为第一预设值；计算所有采样点到所述第一参照面的第一垂直距离，当所述第一垂直距离大于所述第一预设值时，表征着所述采样点为发生上述鼓包和/或翘边和/或摆动等现象的采样点，将第一垂直距离大于第一预设值的采样点滤除。进而可以基于靶标实际位置进行第二距离的计算，并且，在后续对接过程中，可以防止由于靶标的翘边、鼓包和倾斜情况，导致对靶标定位不准，或对对接装置定位不准而导致的对接精度差的问题。
作为另一种可选地实施例，参照图5所示，所述参照参数包括第二参照面该第二参照面为两个靶标对应位置的采样点连线中点拟合成的具有纵向深度的处于两个靶标中间的拟合平面。示例性的，在靶标不存在翘边、鼓包和倾斜情况下，两个靶标对应位置的采样点连线中点理论上可以拟合成一条直线，且该执行位于两个靶标理论位置所在的理论平面上，由于靶标不存在翘边、鼓包和倾斜情况，因此，可以拟合成与理论平面相交的且具有纵向深度的第二参照面。
示例性的，对于第二参照面的拟合可以为：分别确定每个靶标中的所有采样点在当前靶标中横向方向的横向分布信息，所述横向方向为分别朝向另一靶标的方向；基于所述横向分布信息确定靶标之间的第二参照面。
作为示例性的实施例，基于所述横向分布信息将两个靶标中的呈中心对称的采样点连接，得到多个连接线；将所述多个连接线的中心拟合为一个面作为第二参照面。
在得到第二参照面后，参照图6所示，对于靶标的翘边、鼓包和倾斜情况的点云数据进行滤除，在本实施例中，可以计算所有点云数据到所述第二参照面的第二垂直距离；计算相对于所述第二参照面对称的两个点的第二垂直距离之和与直线距离的差值；将所述差值大于第二预设值的采样点滤除。在两个靶标分布在同一平面时，在每个靶标处于正常状态时，两个标靶之间的采样点呈中心对称，对称中心为两个靶标在该平面上的对称轴；基于此，在靶标处于正常状态时，每个靶标中的所有采样点在当前靶标中横向方向的横向分布基于两个靶标在该平面上的对称轴呈中心对称。在本实施例中，若靶标上存在翘边、鼓包和倾斜情况，其对称的点云数据之间的直线与第二参照面不垂直，因此，对称的点云数据之间的直线距离大于两个点与第二参照面的第二垂直距离之和。因此，可以基于第二参照面对翘边、鼓包和倾斜情况点云滤除。
S50.基于目标位置规划对接路径。
本申请在被牵引目标上设置了用以确定被牵引目标位置信息的定位靶标，以及能够与定位靶标配合形成不同校验编码的靶标，在雷达检测到多个靶标时，先获取每一个检测到的靶标的点云数据，识别出目标被牵引目标对应的校验编码，此时即能够确定出目标被牵引目标，之获取目标被牵引目标上的定位靶标，通过定位靶标确定目标被牵引目标的具体位置，之后规划出牵引车和目标被牵引目标的对接路径，进行实现精确对接，避免雷达同时识别出多个靶标时无法准确确定目标被牵引目标，提高追踪目标被牵引目标的精度。
作为示例性的实施例，所述校验编码包括所述靶标的排布状态；所述基于所述点云数据和所述校验编码确定属于目标被牵引目标的目标靶标包括：基于所述点云数据确定所述雷达视野内所有靶标之间的排布状态；基于所述目标被牵引目标的校验编码对应的靶标的排布状态和所述雷达视野内所有靶标之间的排布关系确定所述目标靶标。
区分不同的校验编码的方式可以是识别靶标的排布状态，在被牵引目标上设置的靶标之间可以设置不同的距离参数，此时雷达检测到的靶标数量大于被牵引目标上设置的靶标数量时，可以通过预设的靶标之间的距离参数确定目标被牵引目标，实现对目标被牵引目标的准确识别。
在被牵引目标上设置的靶标的排布方式有相同的情况，也有不同的情况，在不同的被牵引目标的靶标的排布状态不同时，可以是直接遍历雷达检测到的靶标的排布方式，在识别出与目标被牵引目标上的靶标排布方式相同的靶标排列组合时，即可确定该靶标组合对应的被牵引目标即为目标被牵引目标，此时雷达获取定位靶标，根据定位靶标确定目标被牵引目标的位置，规划出对接路径，完成对接。
在不同的被牵引目标的靶标的排布状态相同时，示例性的，基于所述目标被牵引目标的校验编码对应的靶标的排布状态和所述雷达视野内所有靶标之间的排布关系确定所述目标靶标包括：依次校验目标数量的靶标排布状态，对所述雷达视野内所有靶标经分组，同一组的靶标排布状态符合被牵引目标的靶标的排布状态；基于所述点云数据确定每一组的靶标与所述牵引车之间距离；选择距离最短的一组靶标作为所述目标靶标。在本实施例中，当雷达识别出不少于2个与目标被牵引目标的靶标排布方式相同的被牵引目标时，获取该相同的靶标排布方式的靶标的点云数据，并根据点云数据计算出每组靶标与牵引车之间的距离，其中，与牵引车距离最短的为目标靶标，即找到目标被牵引目标。
在牵引车确定了目标被牵引目标的定位靶标之后，开始获取靶标的点云数据，在牵引车与目标被牵引目标的距离越来越近时，雷达获取的点云数据会逐渐增大，点云数据的变化信息在正常情况下的变化较小，此时，观测位置可能比较准确，在一些情况下，点云数据的变化信息可能会比较大，此时，预测位置可能比较准确，因此，可以基于点云数据的变化信息分配预测位置和观测位置的融合权重。
示例性的，点云数据的变化信息可以是点云数据的变化程度，在对预测位置和观测位置进行融合时，可以基于所述变化程度确定观测位置的第一融合权重和预测位置的第二融合权重，其中，所述变化程度与所述第一融合权重负相关，与所述第二融合权重正相关，所述第一融合权重和所述第二融合权重大于或等于0，且小于或等于1；基于所述第一融合权重和所述第二融合权重融合所述观测位置和所述预测位置，得到所述当前目标位置。
在牵引车逐渐靠近目标被牵引目标的过程中的点云数据变化趋势变化较小，若当前时刻的点云数据变化趋势远大于上一时刻的或者前多个时刻的点云数据变化趋势，则表征此时外界干扰因素对点云数据的检测影响较大，则当前时刻的点云数据误差较大，对应的观测位置的第一融合权重也应降低，因此，点云数据的变化程度与第一融合权重呈负相关，在第一融合权重降低时，对接装置的当前目标位置则更依靠预测位置，因此，点云数据的变化程度与第二融合权重呈正相关。通过观测位置和预测位置，以及对应的第一融合权重和第二融合权重能够确定对接装置的当前目标位置。
示例性的，变化程度大于预设值时，则需要对第一融合权重和第二融合权重进行调整。例如，历史的点云数据的平均变化率为K，而当前时刻相对于前一时刻，或前N时刻的变化率为M，且，M大于K或小于K，则确认当前靶标可能受到干扰，则需对其观测值进行调整，具体的，可以基于变化率进行线性调整，变化程度与第一融合权重负线性相关，与所述第二融合权重正线性相关。
示例性的，在当前点云数据中具有多个靶标，其中一个靶标的点云数据消失，或者点云数据变化程度过大，M>>K，则可以认为得到的观测值错误，可以将第一融合权重调整为0。
作为示例性的实施例，在一些情况中，虽然点云数据变化了，而对接装置的观测位置可能是较为准确，例如，在一些对接过程中，可能由于被牵引目标的停靠位置，例如被牵引目标停放区域的边角位置，或者停靠环境的影响，例如，附近存在其他固定物体，需要避开等情况。其牵引车在进行路径规划时，路径可能与其他的路径存在区别，因此，在点云数据变化时，需要通过对观测位置进行校验，以便更准确的调整第一融合权重和第二融合权重，其中，基于所述点云数据确定所述牵引车的观测运动状态变化趋势；基于所述观测运动变化趋势调整所述第一融合权重，其中，所述观测运动状态变化趋势越大，所述第一融合权重越低。
具体的，所述基于所述点云数据确定所述牵引车的观测运动状态变化趋势包括：获取所述牵引车已经完成的行走路径上的历史速度和/或所述牵引车与所述被牵引目标的历史角度；基于所述点云数据确定所述牵引车的规划速度和/或所述牵引车与所述被牵引目标的规划角度；基于所述历史速度和/或历史角度与当前速度和/或所述当前角度确定所述牵引车的观测运动状态变化趋势。
作为示例性的实施例，预测位置也有可能存在累计误差或出现预测错误的情况，因此，需要对预测位置进行校验，具体的，由于预测位置不准，会引起基于预测值规划的路径的曲率发生较大的变化，因此，基于所述预测位置确定所述牵引车的预测运动状态变化趋势；根据预测运动状态变化趋势对所述第二融合权重进行调整，其中，所述观测运动状态变化趋势越大，所述第二融合权重越低。
示例性的，在基于所述点云数据确定所述牵引车的观测运动状态变化的过程中，观测过程可能存在误差；当观测过程存在误差时，可能会导致预测位置也存预测错误的情况；并且，随着所述预测错误的不断累积逐渐增大，在预测错误累积到一定程度时，存在车辆位置偏差过大的情况；因此，需要预测位置进行校验；示例性的，一方面，可以通过基于观测值规划的路径的规划角度和/或规划速度判断预测位置是否存在累计误差或出现预测错误的情况；具体的，当所述规划角度与所述预设规划角度不匹配和/或规划速度与预设规划速度不匹配时，可以确认预测位置存在累积误差或出现预测错误的情况；另一方面，可以通过基于观测值规划的路径的曲率变化值预测判断位置是否存在累计误差或出现预测错误的情况；具体的，当所述基于预测值规划的路径的曲率的变化值大于预设值时，则确认预位置存在累计误差或出现预测错误的情况，则需要对预测位置进行校验；例如，基于预测值规划的路径的曲率的变化值为X，曲率的预设变化值为Y，且X与Y不为同一数值时，则确认当前预测位置存在累积误差或出现预测错误；若确认当前预测位置存在累积误差或出现预测错误，则需要对观测位置进行校验；具体的，所述观测运动状态变化趋势与所述第二融合权重呈反相关，即所述观测运动状态变化趋势越大，所述第二融合权重越低。
作为可选地实施例，所述基于所述预测位置确定预测运动状态变化趋势包括：所述根据所述预测运动状态变化趋势对所述第二融合权重进行调整包括：获取所述牵引车的历史路径轨迹；基于所述预测位置确定当前预测路径轨迹；对比历史路径轨迹和当前预测路径轨迹确定预测运动状态变化趋势。
可选地，所述对比历史路径轨迹和当前预测路径轨迹确定预测运动状态变化趋势可以为对历史路径轨迹和当前预测路径轨迹进行拟合以确定预测运动状态变化趋势的实施方式；当所述历史路径轨迹与所述当前预测路径轨迹可以匹配时，确定所述预测运动状态变化趋势为零；当所述历史路径轨迹与所述当前预测路径轨迹不可以匹配时，确定所述预测运动状态为存在变化趋势；具体的，获取所述牵引车的历史路径轨迹，基于所述历史路径轨迹确定曲率的预设变化值为Y1；基于所述预测位置确定当前预测路径轨迹，基于所述当前预测路径轨迹确定当前预测路径轨迹的曲率的变化值为X1，当所述X1与Y1匹配时，可以确认所述历史路径轨迹与所述当前预测路径轨迹可以拟合；当所述X1与Y1不为同一数值时，可以确认所述历史路径轨迹与所述当前预测路径轨迹不可以拟合，确定所述预测运动状态为存在变化趋势。
由于距离越短，速度越小，且距离越短，观测精度越高，速度越小，观测精度越高，因此，随着距离的减小，增大观测值的权重。在本实施例中，可以基于牵引车的行进状态对第一融合权重和所述第二融合权重进行调整，具体的，所述行进状态信息包括所述牵引车与所述目标牵引物之间的距离；所述基于所述行进状态信息对所述第一融合权重和/或所述第二融合权重进行调整包括：随所述牵引车与所述被牵引目标的距离的减小，增大所述第一融合权重和/或减小所述第二融合权重。
作为示例性的实施例，在对接的过程中，牵引车与所述目标牵引物之间的距离越短时，观测精度越高，且预测精度对对接的影响越小；随着牵引目标的距离的减小，增大所述第一融合权重和/或减小所述第二融合权重。
作为另一种可选地实施例，行进状态信息包括所述牵引车行驶速度和/或所述抖动程度；基于所述行驶速度和/或所述抖动程度对所述第一融合权重和所述第二融合权重进行修正，其中，所述行驶速度与所述第一融合权重反相关，所述抖动程度与所述第二融合权重反相关。
由于行驶速度越快，观测精度越低；行驶速度越慢，观测精度越高；因此，基于所述行驶速度对所述第一融合权重进行修正，所述行驶速度与所述第一融合权重反相关；由于车辆的抖动程度越大，预测精度越低；抖动程度越小，预测精度越高；因此，基于所述车辆的抖动程度对所述第二融合权重进行修正，所述抖动程度与所述第二融合权重反相关。
作为示例性的实施例，可以同时基于距离、行驶速度和抖动程度同时对第一融合权重和第二融合权重进行修正，示例性的，抖动程度可以通过传感器进行测量，距离越小，增加第一融合权重，减小第二融合权重，同时，行驶速度越小，增加第一融合权重，减小第二融合权重，抖动程度越剧烈，增加第一融合权重，减小第二融合权重。
本领域技术人员应当明白，上述示例中的数值和数值范围只是为了便于理解而进行的示例性的举例，本实施例中保护范围并不限于上述例举的示例中的数值和数值范围。
参见图7所示，根据本申请的第二方面，提出一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，所述处理器、所述通信接口和所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信，所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于通过运行所述存储器上所存储的所述计算机程序来执行上述任一项实施例所述的牵引车和被牵引目标的对接方法。可选地还包括存储器和总线，此外电子设备人还允许包括其他业务所需要的硬件。
可选地还包括存储器和总线，此外电子设备还允许包括其他业务所需要的硬件。存储器可以包括内存和非易失性存储器（non-volatile memory），并向处理器提供执行指令和数据。示例性地，内存可以是高速随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)，非易失性存储器可以是至少1个磁盘存储器。
其中，总线用于将处理器、存储器和网络接口相互连接到一起。该总线可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构）总线、PCI(PeripheralComponent Interconnect，外设部件互连标准)总线、EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构）总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为了便于表示，图7中仅用一个双向箭头表示，但这并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
在上述电子设备的一种可行的实施方式中，处理器可以先从非易失性存储器中读取对应的执行指令到内存中再运行，也可以先从其它设备上获取相应的执行指令再运行。处理器在执行存储器所存放的执行指令时，能够实现本公开上述任意一个牵引车和被牵引目标的对接方法。
本领域技术人员能够理解的是，上述的牵引车和被牵引目标的对接方法可以应用于处理器中，也可以借助处理器来实现。示例性地，处理器是一种集成电路芯片，具有处理信号的能力。在处理器执行上述牵引车和被牵引目标的对接方法的过程中，上述牵引车和被牵引目标的对接方法的各步骤可以通过处理器中硬件形式的集成逻辑电路或软件形式的指令完成。进一步，上述处理器可以是通用处理器，例如中央处理器（CentralProcessing Unit，CPU）、网络处理器（Network Processor，NP）、数字信号处理器（DigitalSignal Processor，DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、现场可编程门阵列（Field－Programmable Gate Array，FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件、微处理器以及其它任何常规的处理器。
至此，已经结合前文的多个实施例描述了本公开的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本公开的保护范围并不仅限于这些具体实施例。在不偏离本公开技术原理的前提下，本领域技术人员可以对上述各个实施例中的技术方案进行拆分和组合，也可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，凡在本公开的技术构思和/或技术原理之内所做的任何更改、等同替换、改进等都将落入本公开的保护范围之内。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种牵引车和被牵引目标的对接方法，其特征在于，被牵引目标上设置有对接装置和至少三个靶标，其中，至少两个靶标为对接装置的定位靶标，至少一个靶标与定位靶标配合形成所述被牵引目标的校验编码，所述牵引车上设置有雷达，所述对接方法包括：
获取每个靶标的点云数据；
基于所述点云数据和所述校验编码确定属于目标被牵引目标的目标靶标；
在所述目标靶标中确定定位靶标；
基于所述定位靶标确定所述对接装置的目标位置；
基于所述目标位置规划对接路径。
2.如权利要求1所述的牵引车和被牵引目标的对接方法，其特征在于，所述校验编码包括所述靶标的排布状态；
所述基于所述点云数据和所述校验编码确定属于目标被牵引目标的目标靶标包括：
基于所述点云数据确定所述雷达视野内所有靶标之间的排布状态；
基于所述目标被牵引目标的校验编码对应的靶标的排布状态和所述雷达视野内所有靶标之间的排布关系确定所述目标靶标。
3.如权利要求2所述的牵引车和被牵引目标的对接方法，其特征在于，不同的被牵引目标的靶标的排布状态不同；
基于所述目标被牵引目标的校验编码对应的靶标的排布状态和所述雷达视野内所有靶标之间的排布关系确定所述目标靶标包括：
遍历任意目标数量组合的靶标的排布状态；
选取符合所述目标被牵引目标的靶标的排布状态的目标数量组合的靶标作为所述目标靶标。
4.如权利要求2所述的牵引车和被牵引目标的对接方法，其特征在于，不同的被牵引目标的靶标的排布状态相同；
基于所述目标被牵引目标的校验编码对应的靶标的排布状态和所述雷达视野内所有靶标之间的排布关系确定所述目标靶标包括：
依次校验目标数量的靶标排布状态，对所述雷达视野内所有靶标经分组，同一组的靶标排布状态符合被牵引目标的靶标的排布状态；
基于所述点云数据确定每一组的靶标与所述牵引车之间距离；
选择距离最短的一组靶标作为所述目标靶标。
5.如权利要求1所述的牵引车和被牵引目标的对接方法，其特征在于，基于所述定位靶标确定所述对接装置的目标位置包括：
获取所述靶标的点云数据和所述点云数据的变化信息；
基于所述点云数据确定所述对接装置的观测位置；
基于当前对接轮次中所述对接装置的N个历史目标位置确定所述对接装置的预测位置，在每一轮次所述牵引车和所述被牵引目标在对接过程中确定多个所述对接装置的目标位置，其中，N为大于或等于1的正整数；
结合所述点云数据的变化信息对所述观测位置和所述预测位置进行融合，得到所述对接装置的当前目标位置；
基于所述当前目标位置进行路径规划。
6.如权利要求5所述的牵引车和被牵引目标的对接方法，其特征在于，所述点云数据的变化信息包括点云数据的变化程度；
所述结合所述点云数据的变化信息对所述观测位置和所述预测位置进行融合，得到所述对接装置的当前目标位置包括：
基于所述变化程度确定观测位置的第一融合权重和预测位置的第二融合权重，其中，所述变化程度与所述第一融合权重负相关，与所述第二融合权重正相关，所述第一融合权重和所述第二融合权重大于或等于0，且小于或等于1；
基于所述第一融合权重和所述第二融合权重融合所述观测位置和所述预测位置，得到所述当前目标位置。
7.如权利要求6所述的牵引车和被牵引目标的对接方法，其特征在于，所述基于所述变化程度确定观测位置的第一融合权重和预测位置的第二融合权重包括：
基于所述点云数据确定所述牵引车的观测运动状态变化趋势；
基于所述观测运动变化趋势调整所述第一融合权重，其中，所述观测运动状态变化趋势越大，所述第一融合权重越低。
8.如权利要求6所述的牵引车和被牵引目标的对接方法，其特征在于，还包括：
基于所述预测位置确定所述牵引车的预测运动状态变化趋势；
根据预测运动状态变化趋势对所述第二融合权重进行调整，其中，所述预测运动状态变化趋势越大，所述第二融合权重越低。
9.如权利要求6所述的牵引车和被牵引目标的对接方法，其特征在于，
所述基于所述变化程度对所述第一融合权重和/或所述第二融合权重进行调整包括：
随所述牵引车与所述被牵引目标的距离的减小，增大所述第一融合权重和/或减小所述第二融合权重。
10.一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，所述处理器、所述通信接口和所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信，其特征在于，
所述存储器，用于存储计算机程序；
所述处理器，用于通过运行所述存储器上所存储的所述计算机程序来执行权利要求1至9中任一项所述的牵引车和被牵引目标的对接方法。
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