CN116443012A - 牵引车和并排被牵引目标的对接方法和电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及雷达定位技术领域,公开了一种牵引车和并排被牵引目标的对接方法和电子设备,所述牵引车上设置有雷达,所述被牵引目标上设置有至少两个目标数量的靶标,所述对接方法包括:获取所述雷达视野内所有的所述靶标的点云数据;基于所述点云数据确定所述牵引车与每个靶标的第一距离;选择第一距离最短的目标数量的靶标作为目标靶标;基于所述目标靶标规划对接路径,基于最近距离的方法实现在雷达视野内存在多个靶标时,能够准确的找到目标靶标。
Description
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并排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,利用牵引车对接拖车或托板,实现货物转运。其过程为:自动驾驶牵引车通过自动驾驶路线达到对接位置,在达到对接位置后,拖车或托板上的标识物,牵引车按照拖车或托板上标识物进行定位自动挂接。
然而,由于现场可能存在多个被牵引目标,多个被牵引目标在并排放置时,雷达的视野中可能会出现多个被牵引目标的靶标,可能会导致对牵引车选择错误的靶标,而出现无法对接的情况。
因此,如何将牵引车和被牵引目标进行准确的对接成为亟待解决的技术问题。
发明内容
为解决上述背景技术中如何将牵引车和被牵引目标进行准确的对接的技术问题。
根据第一方面,本申请实施例还提供了一种牵引车和并排被牵引目标的对接方法,所述牵引车上设置有雷达,所述被牵引目标上设置有至少两个目标数量的靶标,所述对接方法包括:
获取所述雷达视野内所有的所述靶标的点云数据;
基于所述点云数据确定所述牵引车与每个靶标的第一距离;
选择第一距离最短的目标数量的靶标作为目标靶标;
基于所述目标靶标规划对接路径。
可选地,所述选择第一距离最短的目标数量的靶标作为所述被牵引目标的目标靶标包括:
基于所述点云数据确定每个靶标之间的第二距离;
基于所述第二距离对所述靶标进行分组,每一组靶标分别属于不同的被牵引目标;
将所述第一距离最短的一组靶标作为所述目标靶标。
可选地,每一被牵引目标上设置有两个靶标;
所述基于所述第二距离对所述靶标进行分组包括:
判断当前两个靶标之间所述第二距离是否满足预设距离,所述预设距离为设置在同一被牵引目标上的靶标之间的固定距离;
当所述第二距离满足所述预设距离时,确认当前的两个靶标为同一组靶标。
可选地,每一被牵引目标上设置预设数量靶标,所述预设数量大于或等于三个;
所述基于所述第二距离对所述靶标进行分组包括:
依次判断目标数量的靶标之间的第二距离是否满足预设排布关系;
若是,确认当前预设数量的靶标为同一组靶标。
可选地,选择第一距离最短的目标数量的靶标作为目标靶标包括:
获取所述第一距离最短的目标数量的靶标的排布状态,其中,不同的被牵引目标中的靶标的排布状态不同;
判断所述排布状态是否为目标被牵引目标的靶标的排布状态;
若是,则将当前第一距离最短的目标数量的靶标作为所述目标靶标。
可选地,若否,则选择满足部分排布状态的靶标,并基于满足部分排布状态的靶标确定全部满足排布状态的靶标作为所述目标靶标。
可选地,所述牵引车还包括图像采集装置,所述被牵引目标上还设置用于图像标识,所述对接方法还包括:
获取所述图像采集装置采集的图像标识;
基于所述图像标识对选择的第一距离最短的目标数量的靶标进行校验。
可选地,所述基于所述点云数据确定每个靶标之间的第二距离包括:
获取所述点云数据中各个采样点的空间分布信息;
基于所述分布确定所述靶标的参照参数;
基于所述空间分布信息确定所述靶标的参照参数;
基于所述点云数据与所述参照参数之间的垂直距离对所述点云数据进行过滤;
基于过滤后的点云数据确定所述第二距离。
可选地,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;和/或,
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;基于所述点云数据与所述参照参数之间的垂直距离对所述点云数据进行过滤包括:计算所有点云数据到所述第一参照面的第一垂直距离;将所述第一垂直距离大于第一预设值的点云数据滤除,和/或,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点云数据滤除。
根据第二方面,本申请还提供了一种电子设备,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前述任一项所述的牵引车和并排被牵引目标的对接方法。
本申请至少具有如下有益效果:
在本申请实施例中,牵引车上设置有雷达,所述被牵引目标上设置有至少两个目标数量的靶标,在牵引车到达与被牵引目标对接的起点出发位置后,通过雷达发射的激光能够确定检测到的每个靶标对应的点云数据,通过雷达检测到的点云数据计算被牵引目标上的靶标与牵引车的距离,选择与牵引车距离最短的目标数量的靶标作为被牵引目标,基于最近距离的方法实现在雷达视野内存在多个靶标或多个被牵引目标时,能够准确的找到目标被牵引目标对应的目标靶标,提高对接精度。
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是本发明的相关技术中的一种示例性的牵引车和被牵引目标的示意图;
图2为本发明一个实施例的一种示例性的牵引车和并排被牵引目标的对接方法的流程示意图;
图3为本发明实施例的一种被牵引目标并排放置的示意图;
图4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5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6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7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8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9为本发明实施例的一种示例性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。
本申请实施例提供了一种牵引车和并排被牵引目标的对接方法,如图1所示,被牵引目标上设置有对接装置和靶标,所述牵引车上设置有用于检测所述靶标的激光雷达,激光雷达按照固定方向发射激光,并接受反射光,基于反射率形成靶标的点云数据,具体的参见图2所示的对接方法的步骤示意图,该对接方法可以包括:
S10.获取所述雷达视野内所有的所述靶标的点云数据。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.基于所述点云数据确定所述牵引车与每个靶标的第一距离。作为实例性的实施例,可以基于激光发射和接收的时间差计算第一距离,在本实施例中,可以以同一靶标的多个点云数据的平均值作为第一距离,还可以将多个点云数据进行聚合,基于聚合后的点云数据对应的距离作为第一距离。
S30.选择第一距离最短的目标数量的靶标作为目标靶标。作为示例性的实施例,通常牵引车达到对接起点位置时,往往正对被牵引目标,若多个被牵引目标并排放置,通常情况下,目标被牵引目标与牵引车的距离会最短,因此,在本实施例中,可以选择第一距离最短的目标数据的靶标作为目标靶标。在本实施例中,目标数量可以为被牵引目标上设置的预设数量的靶标,例如可以设置两个、三个或三个以上。
S40.基于所述目标靶标规划对接路径。
在牵引车到达与被牵引目标对接的起点出发位置后,通过雷达发射的激光能够确定检测到的每个靶标对应的点云数据,通过雷达检测到的点云数据计算被牵引目标上的靶标与牵引车的距离,选择与牵引车距离最短的目标数量的靶标作为被牵引目标,基于最近距离的方法实现在雷达视野内存在多个靶标时,能够准确的找到目标靶标,提高对接精度。
作为示例性的实施例,若存在多个被牵引目标并排放置,可能雷达视野中会出现大于目标数量的多个靶标,因此,为了准确的确定目标被牵引目标上的靶标,还需对多个靶标进行校验。
作为示例性的实施例,所述选择第一距离最短的目标数量的靶标作为目标靶标包括:基于所述点云数据确定每个靶标之间的第二距离;基于所述第二距离对所述靶标进行分组,每一组靶标分别属于不同的被牵引目标;将所述第一距离最短的一组靶标作为所述目标靶标。
本实施例中的第二距离可以同一被牵引目标上靶标之间的固定距离,基于固定距离确定属于同一被牵引目标的靶标作为目标靶标,进而控制牵引车与被牵引目标精准对接,因此,可以是每一被牵引目标上设置有两个靶标为例:
在进行分组时可以通过判断当前两个靶标之间所述第二距离是否满足第一预设距离,所述第一预设距离为设置在同一被牵引目标上的靶标之间的固定距离;当所述第二距离满足所述第一预设距离时,确认当前的两个靶标为同一组靶标。
如图3所示,以每个被牵引目标上设置两个靶标为例进行解释说明,在牵引车达到定位起点位置后,若雷达视野内存在多个靶标,可以分别测量每个靶标到牵引车的距离,如图3所示,雷达视野内存在四个靶标,分属于两个被牵引目标,可以分别计算每个靶标与牵引车的距离,距离两两组合中,选择距离最短的两个靶标作为目标被牵引目标的靶标。
当牵引车偏移过大时,达到靶标2和靶标3之间时,可能存在距离靶标1大于距离靶标3的情况,可以计算每个靶标之间的距离,通过每个被牵引目标的两个靶标固定距离选择正确的靶标作为目标靶标,防止因牵引车偏离过大时,无法准确找到目标被牵引目标出现无法对接的情况。
在被牵引目标上,还可以设置3个或3个以上的靶标,此时,牵引车若想实现与目标被牵引目标的准确对接,可以通过被牵引目标上靶标的不同排布方式确定。
示例性的,每一被牵引目标上设置预设数量靶标,所述预设数量大于或等于三个;所述基于所述第二距离对所述靶标进行分组包括:依次判断目标数量的靶标之间的第二距离是否满足预设排布关系;若是,确认当前预设数量的靶标为同一组靶标。
在本实施例中,被牵引目标上的靶标之间的距离是固定的,牵引车可以获取目标被牵引目标上靶标之间的距离关系,即排布关系,通过在所有检测到的靶标之间选择与目标被牵引目标上的靶标排布关系相同的一组靶标来确定应该对接的被牵引目标,能使牵引车在检测到大量靶标时能够准确识别出目标被牵引目标,进一步提高牵引车与被牵引目标的准确对接。
在通过与牵引车的最短距离的靶标确定目标被牵引目标时,被牵引目标上靶标之间的距离也可能不是固定的,此时若要准确识别目标被牵引目标,需要计算同一被牵引目标上任意两靶标之间的距离,即靶标的排布状态,在目标数量的靶标之间的距离关系与目标被牵引目标上靶标的排布状态相同时,即可确定目标被牵引目标。
示例性的,选择第一距离最短的目标数量的靶标作为目标靶标包括:获取所述第一距离最短的目标数量的靶标的排布状态,其中,不同的被牵引目标中的靶标的排布状态不同;判断所述排布状态是否为目标被牵引目标的靶标的排布状态;若所述排布状态是目标被牵引目标的靶标的排布状态,则将当前第一距离最短的目标数量的靶标作为所述目标靶标。
在获取了通过雷达检测的所有靶标的点云数据后,选取目标数量的距离牵引车最短距离的靶标,并计算靶标的排布状态,以目标数量是三个靶标为例进行解释说明,参见图4所示,若此时雷达共检测到九个靶标,此时以三个靶标为一组,开始检测该三个靶标之间的距离关系是否与目标被牵引目标上的三个靶标之间的距离关系相同,若是,则确定选取的三个靶标对应的被牵引目标为目标被牵引目标,控制牵引车完成与该被牵引目标的对接;若不是,则可以选择部分排布关系与目标被牵引目标上的靶标的部分排布关系相同的靶标,并从雷达检测到的所有靶标中,依次从距离牵引车最近到距离牵引车最远的靶标逐个计算,直至确定出与目标被牵引目标上的靶标排布关系相同的目标数量的靶标,即表征此时已经检测到目标被牵引目标,控制牵引车完成对接,通过对被牵引目标上靶标的排布关系确定目标被牵引目标,识别结果正确,能有效防止多个被牵引目标并排放置时,牵引车对接错误的情况发生。
示例性的,如图4和图5所示,被牵引目标上,还包括校验靶标,校验靶标可以按照预设布置方式分布参见图4和图5,每辆被牵引目标的校验靶标的位置可以相同,也可以不同。在相同时,在牵引车停靠位置不准时,根据校验靶标可以确定目标被牵引目标。在不同时,不同的靶标可以指示不同的车辆,基于靶标的分布对车辆进行编码。
示例性的,还可以在牵引车上设置能够采集图像的图像采集装置,在牵引车确定了目标被牵引目标后,图像采集装置采集该被确定的目标被牵引目标上靶标的排布图像,并于云端获取的真正目标被牵引目标上的靶标排布图像对比,在图像对比一致时,确定牵引车识别的目标被牵引目标正确,能够起到校验作用,对牵引车的识别结果进一步校验,进一步提高牵引车的对接精度。
在实际使用时,安装在被牵引目标上的靶标可能因使用时间、环境因素等出现翘边、起气泡等情况,以及工作人员在经过作业区时,工装上的反光材料均会对雷达的检测造成影响,在雷达接收到的点云分布上,会存在许多噪点,对牵引车与被牵引目标的对接存在不利影响。
作为示例性的实施例,所述基于所述点云数据确定每个靶标之间的第二距离包括:获取所述点云数据中各个采样点的空间分布信息;基于所述分布确定所述靶标的参照参数;基于所述采样点与所述参照参数之间的垂直距离对所述采样点进行过滤;基于过滤后的采样点确定所述第二距离。
作为示例性的实施例,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。
示例性的,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。
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。
所述参照参数包括第一参照面,参见图6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7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8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。
在牵引车到达与被牵引目标的对接起点后,雷达检测靶标的反射激光,在雷达获得的点云分布上,因外界因素影响会在一定空间上均存在点云,此时牵引车过滤除了点云分布最多的平面的其他点云,其中,点云分布最多的平面即为靶标的点云数据,过滤完成后,再根据当前的点云分布确定靶标位置,并规划对接路径,提高对接的准确度,降低噪点影响。
下面通过具体的实施方式对对接过程进行详细介绍:
获取所述靶标的点云数据和所述点云数据变化信息。其中,点云变化信息可以当前时刻的点云与上N个时刻的点云数据对比,得到的变化信息,例如点云数据增加,点云数据减少,点云位置变化等。边信息还可以为点云数据的变化程度,即点云数据的增加量、减小量、出现异常位置的点云数据的比例等。
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。在本实施例中,可以实时进行确定,也可以间隔预设时段经确定。
基于所述点云数据确定所述对接装置的观测位置。作为示例性的实施例,可以按照点云数据的分布对点云数据做滤波,例如可以将点云数据密集程度达到预设程度的区域作为靶标的感兴趣区域,利用靶标的形状信息进一步筛选,确定属于靶标的点云数据。利用属于靶标的点云数据确定靶标中心位置,即定位靶标的位置信息。利用靶标的位置信息和靶标与对接装置的相对位置关系,确定对接装置的观测位置。在本实施例中,靶标与对接装置的相对位置关系为固定位置关系。在安装完成靶标之后,靶标与对接装置的相对位置关系即可确定。
基于N个历史目标位置确定所述对接装置的预测位置。作为示例性的实施例,在对接的过程中,当牵引车达到开始对接的位置时,通过第一次采集的对接装置的观测位置,进行对接路径规划,牵引车沿规划的对接路径行驶。在行驶的过程中,将已经使用的N个观测值预测下一时刻的对接装置的位置,在本实施例中,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,对接下来的位置进行预测,在本实施例中,观测位置可以为对接装置牵引车观测到的相对于牵引车的位置信息。
结合所述点云数据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。在本实施例中,在预测位置和观测位置完全重合时,可以选择任一作为目标位置。在预测位置和观测位置不同重合时,可能的原因为靶标收到干扰,出现了噪点点云数据。导致观测位置计算不准确。也有可能为随着预测的增加,预测位置的误差累计。可以对观测位置和预测位置进行融合,以确定目标位置,可选地,融合方式可以采用求取观测位置和预测位置的平均位置。可以为基于预测位置对观测位置进行修正。
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,示例性的,可以对点云数据进行求导,通常,正常情况下,点云数据的导数往往固定或线性变化,在点云数据受外界因素影响时,点云数据的导数可能会发生变化,可以以点云数据的导数表征点云数据的变化信息。
可以基于点云数据的变化信息来分配观测位置和预测位置的融合权限或融合方式。可以在预测位置和观测位置融合时,使得融合后的目标位置更加准确。
基于所述当前目标位置进行路径规划。
作为示例性的实施例,点云数据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。示例性的,第一融合权重和第二融合权重在初始时可以为定值,也可以随着对接的进行而变化。在本实施例中,点云数据的变化程度出现异常时,可能会导致观测位置出现异常,因此,需要调整第一融合权重和第二融合权重。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,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。
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。
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。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。
图9为本发明一个实施例的一种电子设备示意图。
如图9所示,本申请还提供一种电子设备,其包括处理器、存储器和存储在存储器上的执行指令,执行指令设置成在被处理器执行时能够使电子设备执行上述的牵引车和并排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5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并排被牵引目标的对接方法。
本领域技术人员能够理解的是,上述的牵引车和并排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并排被牵引目标的对接方法的过程中,上述牵引车和并排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(Central Processing Unit,CPU)、网络处理器(Network Processor,NP)、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit,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。
本领域技术人员还能够理解的是,本公开上述牵引车和并排被牵引目标的对接方法实施例的步骤可以被硬件译码处理器执行完成,也可以被译码处理器中的硬件和软件模块组合执行完成。其中,软件模块可以位于随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器、电可擦写可编程存储器、寄存器等其它本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器中,处理器读取存储器中的信息之后结合其硬件完成上牵引车和并排被牵引目标的对接方法实施例中步骤的执行。
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)
1.一种牵引车和并排被牵引目标的对接方法,其特征在于,所述牵引车上设置有雷达,所述被牵引目标上设置有至少两个目标数量的靶标,所述对接方法包括:
获取所述雷达视野内所有的所述靶标的点云数据;
基于所述点云数据确定所述牵引车与每个靶标的第一距离;
选择第一距离最短的目标数量的靶标作为目标靶标;
基于所述目标靶标规划对接路径。
2.如权利要求1所述的牵引车和并排被牵引目标的对接方法,其特征在于,所述选择第一距离最短的目标数量的靶标作为所述被牵引目标的目标靶标包括:
基于所述点云数据确定每个靶标之间的第二距离;
基于所述第二距离对所述靶标进行分组,每一组靶标分别属于不同的被牵引目标;
将所述第一距离最短的一组靶标作为所述目标靶标。
3.如权利要求2所述的牵引车和并排被牵引目标的对接方法,其特征在于,每一被牵引目标上设置有两个靶标;
所述基于所述第二距离对所述靶标进行分组包括:
判断当前两个靶标之间所述第二距离是否满足预设距离,所述预设距离为设置在同一被牵引目标上的靶标之间的固定距离;
当所述第二距离满足所述预设距离时,确认当前的两个靶标为同一组靶标。
4.如权利要求2所述的牵引车和并排被牵引目标的对接方法,其特征在于,每一被牵引目标上设置预设数量靶标,所述预设数量大于或等于三个;
所述基于所述第二距离对所述靶标进行分组包括:
依次判断目标数量的靶标之间的第二距离是否满足预设排布关系;
若是,确认当前预设数量的靶标为同一组靶标。
5.如权利要求1所述牵引车和并排被牵引目标的对接方法,其特征在于,选择第一距离最短的目标数量的靶标作为目标靶标包括:
获取所述第一距离最短的目标数量的靶标的排布状态,其中,不同的被牵引目标中的靶标的排布状态不同;
判断所述排布状态是否为目标被牵引目标的靶标的排布状态;
若是,则将当前第一距离最短的目标数量的靶标作为所述目标靶标。
6.如权利要求5所述的牵引车和并排被牵引目标的对接方法,其特征在于,
若否,则选择满足部分排布状态的靶标,并基于满足部分排布状态的靶标确定全部满足排布状态的靶标作为所述目标靶标。
7.如权利要求1所述的牵引车和并排被牵引目标的对接方法,其特征在于,所述牵引车还包括图像采集装置,所述被牵引目标上还设置用于图像标识,所述对接方法还包括:
获取所述图像采集装置采集的图像标识;
基于所述图像标识对选择的第一距离最短的目标数量的靶标进行校验。
8.如权利要求2所述的牵引车和并排被牵引目标的对接方法,其特征在于,所述基于所述点云数据确定每个靶标之间的第二距离包括:
获取所述点云数据中各个采样点的空间分布信息;
基于所述空间分布信息确定所述靶标的参照参数;
基于所述点云数据与所述参照参数之间的垂直距离对所述点云数据进行过滤;
基于过滤后的点云数据确定所述第二距离。
9.如权利要求8所述的牵引车和并排被牵引目标的对接方法,其特征在于,
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;和/或,
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;
基于所述点云数据与所述参照参数之间的垂直距离对所述点云数据进行过滤包括:
计算所有点云数据到所述第一参照面的第一垂直距离;
将所述第一垂直距离大于第一预设值的点云数据滤除,和/或,
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点云数据滤除。
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并排被牵引目标的对接方法。
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