CN116476866B - 一种测试amr全向自导引智能车及其实现方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种测试AMR全向自导引智能车及其实现方法，属于智能车技术领域。本发明的一种测试AMR全向自导引智能车，包括车主体，车主体上设置有麦克纳姆轮和行走轮，车主体的车头处设置有控制面板和故障报警灯，车主体的车头处还设置有隐形吊环罩，车主体前端设置有前防撞梁，车主体后端设置有后防撞梁，车主体的后端还设置有急停按钮。本发明解决了现有的AMR车体在自主移动时，其整体定位精度和稳定性差，不能满足使用需求的问题，本发明通过配备麦克纳姆轮技术，搭载自动导航系统、无线遥控等功能，融合了轮式里程计、惯性测量单元、超宽带和激光雷达定位数据的多传感器融合定位方法，可提高AMR智能车整体定位精度和稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及智能车技术领域，具体为一种测试AMR全向自导引智能车及其实现方法。
背景技术
原有仓储AMR车体，主要采用双驱动电机差速结构，前后两个或四个万向轮辅助支撑，原有车体存在以下问题：车辆底盘离地间隙低，对于起伏路面极易磨到底盘，影响行走；电机布置方式采用直线型，两电机背向布置，占据了底板最中心位置，而二维码传感相机需要布置在车体正中央，与电机布置产生干涉；车体外壳采用前后拼凑式，对于维修维护极为不便。
公开号为CN217347464U的中国专利公开了一种仓储AMR车体，所述仓储AMR车体包括四周带有万向轮且中部两侧带有镂空安装位的底盘，设置在所述底盘中部两侧且置于所述镂空安装位上的弹簧减震器，及设置在所述镂空安装位上且安装在所述弹簧减震器上的驱动电机，解决了现有技术中车辆底盘离地间隙低，对于起伏路面极易磨到底盘，影响行走；电机布置方式采用直线型，两电机背向布置，占据了底板最中心位置，而二维码传感相机需要布置在车体正中央，与电机布置产生干涉；车体外壳采用前后拼凑式，对于维修维护极为不便的技术问题。但是上述专利的AMR车体在实际使用过程中存在以下缺陷：
现有的AMR车体在自主移动时，其整体定位精度和稳定性差，不能满足使用需求。
发明内容
本发明的目的在于提供一种测试AMR全向自导引智能车及其实现方法，通过配备麦克纳姆轮技术，搭载自动导航系统、无线遥控等功能，融合了轮式里程计、惯性测量单元、超宽带和激光雷达定位数据的多传感器融合定位方法，可提高AMR智能车整体定位精度和稳定性，解决了上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种测试AMR全向自导引智能车，包括车主体，所述车主体上设置有麦克纳姆轮和行走轮，所述麦克纳姆轮位于行走轮的外侧，所述车主体的车头位置处设置有控制面板和故障报警灯，所述故障报警灯位于控制面板的两侧，所述控制面板上设置有电源旋钮开关，所述车主体的车头位置处还设置有隐形吊环罩，所述隐形吊环罩对称分布在车主体的顶部，所述车主体的前端设置有前防撞梁，所述车主体的后端设置有后防撞梁，所述车主体的后端还设置有急停按钮，所述车主体的侧端面设置有运行指示灯。
优选的，所述车主体的左侧设置有电池更换门，所述电池更换门上设置有电池更换门把手和待机指示灯，所述待机指示灯位于电池更换门把手的上方，所述车主体的右侧设置有散热罩，所述车主体的顶部设置有升降杆安装槽。
优选的，所述车主体上还设置有更换电池对接口，所述更换电池对接口用于更换磷酸铁锂电池，所述磷酸铁锂电池放置在充电架电池底座上，所述充电架电池底座通过充电架连接挡板连接在充电架上，所述充电架上设置有推拉移门，所述磷酸铁锂电池的底部设置有直线导轨线性滑块，所述直线导轨线性滑块活动连接在直线导轨线性滑轨上，所述直线导轨线性滑轨安装在充电架电池底座上。
优选的，所述充电架电池底座的底部设置有带有支脚型的脚轮，所述充电架电池底座的顶部设置有电气柜，所述电气柜上设置有塑料外壳式断路器。
优选的，所述控制面板内置有数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块及自动执行模块，其中
数据采集模块，用于实时地采集智能车周围环境测试信息，采用轮式里程计、惯性测量单元、超宽带和激光雷达定位数据的多传感器融合定位方法，实时地采集智能车周围环境测试信息，根据采集的智能车周围环境测试信息，获取智能车周围环境特征数据；
数据处理模块，用于对获取的智能车周围环境特征数据进行预处理，根据智能车全向自导引需求，从获取的智能车周围环境特征数据中完整地提取出符合智能车全向自导引需求的智能车周围环境特征数据，且对智能车周围环境特征数据进行检索、分组及计算，确定出智能车周围环境综合数据；
数据分析模块，用于对确定的智能车周围环境综合数据进行分析评估，参照存储的智能车全向导引信息，对智能车周围环境综合数据进行分析评估，确定出相对应地分析评估报告，根据分析评估报告，确定出相对应地智能车自动行驶策略；
自动行驶模块，用于对智能车进行自动行驶操作，根据确定的智能车自动行驶策略及自动导航、无线遥控方法，智能车按照自动行驶策略进行全程自动行驶操作。
优选的，一种测试ARM全向自导引智能车，在所述前防撞梁处设有防撞感应装置，同时，在防撞感应装置前侧设置有报警装置，并且所述防撞感应装置以及报警装置均与所述控制面板电性连接，包括：
感应模块，用于基于所述防撞感应装置实时检测感应车主体前方的目标感应数据集；
感应数据处理模块，用于获取防撞感应装置的感应属性，并基于防撞感应装置的感应属性确定数据类别标签，同时，基于数据类别标签将目标感应数据集进行划分，获取多个子目标感应数据集；
数据封装模块，用于：
获取每个子目标感应数据集对应的数据量，同时，获取子目标感应数据集中的最大数据量，同时，选取每个子目标感应数据集中的最大数据量作为第一封装参数；
基于数据类别标签获得第二封装参数，同时，获取子目标感应数据集的目标个数，并基于第一封装参数构建目标个数的封装数据包，同时，基于第二封装参数为目标个数据封装包添加包标识，同时，基于包标识将多个子目标感应数据集添加至对应封装数据包；
数据传输模块，用于将添加后的封装数据包传输至控制面板，并基于控制面板分别读取每个封装数据包，并计算每个封装数据包中对应子目标感应数据集的目标平均数值，同时，获取每个子目标感应数据集对应的目标数据阈值；
感应数据分析模块，用于：
构建子目标感应数据集的目标数据感应坐标，并将目标平均数值作为目标感应坐标的第一曲线，且将目标数据阈值作为目标感应坐标的第二曲线，同时，将子目标感应数据集的数值大小作为在目标感应坐标中的第三曲线；
基于第一曲线、第二曲线以及第三曲线的在目标感应坐标的位置，判断车主体是否存在碰撞风险；
其中，当第一曲线与第二曲线重合，且第三曲线与第二曲线有交点时，则判定车主体存在碰撞风险，或者，当第一曲线与第二曲线不重合，且第一曲线在第二曲线之上时，则判定车主体存在碰撞风险；
当第一曲线与第二曲线重合，且第三曲线与第二曲线没有角点时，或者第一曲线与第二曲线不重合，且第一曲线在第二曲线之下时，则判定车主体不存在碰撞风险；
报警模块，用于当车主体存在碰撞风险时，在控制面板中生成报警指令，并将报警指令传输至报警装置进行报警操作。
优选的，一种测试AMR全向自导引智能车，其特征在于，所述车主体左侧设置有红外温度感应装置，且所述扇热罩后侧设置有驱动扇热装置，同时，红外温度感应装置与驱动散热装置分别与控制面板电性连接，包括：
参数获取模块，用于获取车主体中各部件的辐射系数，并确定红外温度感应装置的工作波长范围以及红外温度感应装置的光谱响应；
第一计算模块，用于基于车主体中各部件的辐射系数计算车主体的辐射功率；
其中，ζ表示车主体的辐射功率；i表示车主体内当前部件的序号值；n表示车主体内的部件总数；μi表示车主体内第i个部件的辐射系数；δ表示波尔兹曼常数；Ti绝对表示车主体内第i个部件的绝对温度；
第二计算模块，用于基于车主体的辐射功率、红外温度感应装置的工作波长范围以及红外温度感应装置的光谱响应，计算当前车主体的内部温度；
其中，T表示当前车主体的内部温度；π为3.14；ψ表示红外感应装置的瞬时场角；β1表示红外温度感应装置的工作波长范围的最小值；β2表示红外温度感应装置的工作波长范围的最大值；τ(β)表示车主体内的大气透过率；R(β)表示红外温度感应装置的光谱响应；dβ表示对工作波长求微分；
判断模块，用于：
将当前车主体的内部温度传输至控制面板，并在控制面板中将车主体的内部温度与预设温度阈值进行比较，判断是否需要启动驱动散热装置；
当当前车主体的内部温度小于或等于预设温度阈值时，则判定不需要启动驱动散热装置；
否则，则判定需要启动驱动散热装置；
散热模块，用于当需要启动驱动散热装置时，基于控制面板生成控制指令，并将控制指令传输至驱动散热装置控制驱动散热装置对车主体内进行散热操作，直至车主体的内部温度低于预设温度阈值。
根据本发明的另一个方面，提供了一种测试AMR全向自导引智能车的实现方法，应用于上述所述的一种测试AMR全向自导引智能车中，包括如下步骤：
S1：采用轮式里程计、惯性测量单元、超宽带和激光雷达定位数据的多传感器融合定位方法，实时地采集智能车周围环境测试信息，根据采集的智能车周围环境测试信息，获取智能车周围环境特征数据；
S2：根据智能车全向自导引需求，从获取的智能车周围环境特征数据中完整地提取出符合智能车全向自导引需求的智能车周围环境特征数据，且对智能车周围环境特征数据进行检索、分组及计算，确定出智能车周围环境综合数据；
S3：参照存储的智能车全向导引信息，对智能车周围环境综合数据进行分析评估，确定出相对应地分析评估报告，根据分析评估报告，确定出相对应地智能车自动行驶策略，根据确定的智能车自动行驶策略及自动导航、无线遥控方法，智能车按照自动行驶策略进行全程自动行驶操作。
优选的，所述S2中，对智能车周围环境特征数据进行检索、分组及计算，执行以下操作：
获取符合智能车全向自导引需求的智能车周围环境特征数据；
采用顺序检索方式，过滤掉对智能车全向自导引无用的智能车周围环境特征数据，保留下对智能车全向自导引有用的智能车周围环境特征数据；
获取检索后的对智能车全向自导引有用的智能车周围环境特征数据；
基于关键词，对智能车周围环境特征数据进行有效地分组，使智能车周围环境特征数据划分为不同的组别，分别存储基于关键词划分的智能车周围环境特征数据；
获取分组后的对智能车全向自导引有用的智能车周围环境特征数据；
按照智能车全向自导引需求，对智能车周围环境特征数据进行算术及逻辑运算，确定出智能车周围环境综合数据。
优选的，所述S3中，根据分析评估报告，确定出相对应地智能车自动行驶策略，执行以下操作：
参照存储的智能车全向导引信息，对智能车周围环境综合数据进行分析评估；
针对智能车周围环境综合数据在智能车全向导引信息范围内的情形，则确定的分析评估报告为该智能车全向自导引行驶正常，且执行智能车自动行驶策略一；
针对智能车周围环境综合数据不在智能车全向导引信息范围内的情形，则确定的分析评估报告为该智能车全向自导引行驶异常，且执行智能车自动行驶策略二；
根据智能车自动行驶策略一及执行智能车自动行驶策略二自动调控智能车进行全程自动行驶操作。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明通过采用轮式里程计、惯性测量单元、超宽带和激光雷达定位数据的多传感器融合定位方法，实时地采集智能车周围环境测试信息，获取智能车周围环境特征数据，根据智能车全向自导引需求，完整地提取出智能车周围环境特征数据，且对智能车周围环境特征数据进行检索、分组及计算，确定出智能车周围环境综合数据，参照存储的智能车全向导引信息，对智能车周围环境综合数据进行分析评估，确定出相对应地分析评估报告，根据分析评估报告，确定出相对应地智能车自动行驶策略，根据确定的智能车自动行驶策略及自动导航、无线遥控方法，智能车按照自动行驶策略进行全程自动行驶操作。
2、本发明通过配备麦克纳姆轮技术，搭载自动导航系统、无线遥控等功能，融合了轮式里程计、惯性测量单元、超宽带和激光雷达定位数据的多传感器融合定位方法，在使用的传感器确定了的情况下，可有效的将定位数据融合起来，提高AMR智能车整体定位精度和稳定性，配合雷达仪器仪表进行精密测试，通过指令和程序全程自动行驶，直线行驶精度在正负5mm，绕圈半径可随意设定。
3、通过将数据进行划分，确定多个子目标感应数据集，从而实现对每个子目标感应数据集进行封装，并传输到控制面板中，提高了控制面板对数据进行分析的便利性，通过确定第一曲线、第二曲线以及第三曲线的位置关系，从而有利于准确且直观的表述车主体是否存在发生碰撞的风险，通过报警，可以有效提醒监控者对智能车的掌握，提高了智能车的智能性与安全性。
4、通过确定车主体中各部件的辐射系数，从而有效计算算车主体的辐射功率，进而实现对车主体的内部温度的准确计算，从而有效衡量当前车主体的内部温度，实现对车主体温度的准确监控，通过驱动散热装置辅助将车主体内部温度的散热，提高了对车主体内部温度的有效降温，保障了车主体的安全性。
附图说明
图1为本发明的测试AMR全向自导引智能车的示意图；
图2为本发明的车主体的正向示意图；
图3为本发明的车主体的侧向示意图；
图4为本发明的车主体的俯向示意图；
图5为本发明的充电架的正向示意图；
图6为本发明的充电架的俯向示意图；
图7为本发明的充电架的侧向示意图；
图8为本发明的测试AMR全向自导引智能车的模块示意图；
图9为本发明的测试AMR全向自导引智能车的实现方法的流程图；
图10为本发明的测试AMR全向自导引智能车的实现方法的算法图。
图中：1、车主体；11、麦克纳姆轮；12、行走轮；13、控制面板；131、电源旋钮开关；14、故障报警灯；15、隐形吊环罩；16、前防撞梁；17、后防撞梁；18、急停按钮；19、运行指示灯；110、电池更换门；111、电池更换门把手；112、待机指示灯；113、散热罩；114、升降杆安装槽；115、更换电池对接口；2、充电架；21、磷酸铁锂电池；22、充电架电池底座；23、充电架连接挡板；24、推拉移门；25、直线导轨线性滑块；26、直线导轨线性滑轨；27、脚轮；28、电气柜；29、塑料外壳式断路器。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅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他实施例，都属于本发明保护的范围。
为了解决现有的AMR车体在自主移动时，其整体定位精度和稳定性差，不能满足使用需求的问题，请参阅图1-图10，本实施例提供以下技术方案：
一种测试AMR全向自导引智能车，包括车主体1，车主体1上设置有麦克纳姆轮11和行走轮12，麦克纳姆轮11位于行走轮12的外侧，车主体1的车头位置处设置有控制面板13和故障报警灯14，故障报警灯14位于控制面板13的两侧，控制面板13上设置有电源旋钮开关131，车主体1的车头位置处还设置有隐形吊环罩15，隐形吊环罩15对称分布在车主体1的顶部，车主体1的前端设置有前防撞梁16，车主体1的后端设置有后防撞梁17，车主体1的后端还设置有急停按钮18，车主体1的侧端面设置有运行指示灯19。
车主体1的左侧设置有电池更换门110，电池更换门110上设置有电池更换门把手111和待机指示灯112，待机指示灯112位于电池更换门把手111的上方，车主体1的右侧设置有散热罩113，车主体1的顶部设置有升降杆安装槽114。
车主体1上还设置有更换电池对接口115，更换电池对接口115用于更换磷酸铁锂电池21，磷酸铁锂电池21放置在充电架电池底座22上，充电架电池底座22通过充电架连接挡板23连接在充电架2上，充电架2上设置有推拉移门24，磷酸铁锂电池21的底部设置有直线导轨线性滑块25，直线导轨线性滑块25活动连接在直线导轨线性滑轨26上，直线导轨线性滑轨26安装在充电架电池底座22上。
充电架电池底座22的底部设置有带有支脚型的脚轮27，充电架电池底座22的顶部设置有电气柜28，电气柜28上设置有塑料外壳式断路器29。
控制面板13内置有数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块及自动执行模块，其中
数据采集模块，用于实时地采集智能车周围环境测试信息，采用轮式里程计、惯性测量单元、超宽带和激光雷达定位数据的多传感器融合定位方法，实时地采集智能车周围环境测试信息，根据采集的智能车周围环境测试信息，获取智能车周围环境特征数据；
数据处理模块，用于对获取的智能车周围环境特征数据进行预处理，根据智能车全向自导引需求，从获取的智能车周围环境特征数据中完整地提取出符合智能车全向自导引需求的智能车周围环境特征数据，且对智能车周围环境特征数据进行检索、分组及计算，确定出智能车周围环境综合数据；
数据分析模块，用于对确定的智能车周围环境综合数据进行分析评估，参照存储的智能车全向导引信息，对智能车周围环境综合数据进行分析评估，确定出相对应地分析评估报告，根据分析评估报告，确定出相对应地智能车自动行驶策略；
自动行驶模块，用于对智能车进行自动行驶操作，根据确定的智能车自动行驶策略及自动导航、无线遥控方法，智能车按照自动行驶策略进行全程自动行驶操作。
需要说明的是，该多功能测试AMR智能车配备麦克纳姆轮技术，搭载自动导航系统、无线遥控等功能，融合了轮式里程计、惯性测量单元、超宽带和激光雷达定位数据的多传感器融合定位方法，在使用的传感器确定了的情况下，可有效的将定位数据融合起来，提高AMR智能车整体定位精度和稳定性，配合雷达仪器仪表进行精密测试，通过指令和程序全程自动行驶，直线行驶精度在正负5mm，绕圈半径可随意设定，可进行超大半径绕圈，起始点误差在2°以内，绕圆周精度达到尺寸在正负3cm之内，行驶时圆心指向精度保持在在2°之内，指向精度可通过RTK进行补偿在1°之内。
本实施例提供了一种测试ARM全向自导引智能车，在所述前防撞梁16处设有防撞感应装置，同时，在防撞感应装置前侧设置有报警装置，并且所述防撞感应装置以及报警装置均与所述控制面板13电性连接，包括：
感应模块，用于基于所述防撞感应装置实时检测感应车主体1前方的目标感应数据集；
感应数据处理模块，用于获取防撞感应装置的感应属性，并基于防撞感应装置的感应属性确定数据类别标签，同时，基于数据类别标签将目标感应数据集进行划分，获取多个子目标感应数据集；
数据封装模块，用于：
获取每个子目标感应数据集对应的数据量，同时，获取子目标感应数据集中的最大数据量，同时，选取每个子目标感应数据集中的最大数据量作为第一封装参数；
基于数据类别标签获得第二封装参数，同时，获取子目标感应数据集的目标个数，并基于第一封装参数构建目标个数的封装数据包，同时，基于第二封装参数为目标个数据封装包添加包标识，同时，基于包标识将多个子目标感应数据集添加至对应封装数据包；
数据传输模块，用于将添加后的封装数据包传输至控制面板13，并基于控制面板分别读取每个封装数据包，并计算每个封装数据包中对应子目标感应数据集的目标平均数值，同时，获取每个子目标感应数据集对应的目标数据阈值；
感应数据分析模块，用于：
构建子目标感应数据集的目标数据感应坐标，并将目标平均数值作为目标感应坐标的第一曲线，且将目标数据阈值作为目标感应坐标的第二曲线，同时，将子目标感应数据集的数值大小作为在目标感应坐标中的第三曲线；
基于第一曲线、第二曲线以及第三曲线的在目标感应坐标的位置，判断车主体1是否存在碰撞风险；
其中，当第一曲线与第二曲线重合，且第三曲线与第二曲线有交点时，则判定车主体1存在碰撞风险，或者，当第一曲线与第二曲线不重合，且第一曲线在第二曲线之上时，则判定车主体1存在碰撞风险；
当第一曲线与第二曲线重合，且第三曲线与第二曲线没有角点时，或者第一曲线与第二曲线不重合，且第一曲线在第二曲线之下时，则判定车主体1不存在碰撞风险；
报警模块，用于当车主体1存在碰撞风险时，在控制面板13中生成报警指令，并将报警指令传输至报警装置进行报警操作。
该实施例中，感应属性可以是表征防撞感应装置的感应类型，通过感应类型实现对数据类别标签的确定，其中，感应类型可以是包括：距离感应、障碍物高度感应、障碍物大小感应等。
该实施例中，选取每个子目标感应数据集中的最大数据量作为第一封装参数，是为了建立的封装数据包可以全部将对应的子目标感应数据集进行封装，保障了数据的完整性。
该实施例中，目标数据阈值可以是提前设定好的，用来作为衡量是否发生碰撞的参考数值，比如，当子目标感应数据集的类型为距离感应，则该数据集的数据阈值为9，当目标感应数据集的平均值大于9时，则车主体存在发生碰撞的风险，当目标感应数据集的平均值等于9时，则当目标感应数据集中存在感应数据等于或大于9时，则存在发生碰撞的风险，否则，则不存在发生碰撞的风险。
该实施例中，第一曲线与第二曲线互相平行，且均平行于横坐标轴。
该实施例中，报警操作可以是声音、灯光以及振动中的一种或多种。
上述技术方案的工作原理及有益效果是：通过将数据进行划分，确定多个子目标感应数据集，从而实现对每个子目标感应数据集进行封装，并传输到控制面板中，提高了控制面板对数据进行分析的便利性，通过确定第一曲线、第二曲线以及第三曲线的位置关系，从而有利于准确且直观的表述车主体是否存在发生碰撞的风险，通过报警，可以有效提醒监控者对智能车的掌握，提高了智能车的智能性与安全性。
本实施例提供了一种测试AMR全向自导引智能车，所述车主体1左侧设置有红外温度感应装置，且所述扇热罩后侧设置有驱动扇热装置，同时，红外温度感应装置与驱动散热装置分别与控制面板13电性连接，包括：
参数获取模块，用于获取车主体1中各部件的辐射系数，并确定红外温度感应装置的工作波长范围以及红外温度感应装置的光谱响应；
第一计算模块，用于基于车主体1中各部件的辐射系数计算车主体1的辐射功率；
其中，ζ表示车主体1的辐射功率；i表示车主体1内当前部件的序号值；n表示车主体1内的部件总数；μi表示车主体1内第i个部件的辐射系数；δ表示波尔兹曼常数；Ti绝对表示车主体1内第i个部件的绝对温度；
第二计算模块，用于基于车主体1的辐射功率、红外温度感应装置的工作波长范围以及红外温度感应装置的光谱响应，计算当前车主体1的内部温度；
其中，T表示当前车主体1的内部温度；π为3.14；ψ表示红外感应装置的瞬时场角；β1表示红外温度感应装置的工作波长范围的最小值；β2表示红外温度感应装置的工作波长范围的最大值；τ(β)表示车主体1内的大气透过率；R(β)表示红外温度感应装置的光谱响应；dβ表示对工作波长求微分；
判断模块，用于：
将当前车主体1的内部温度传输至控制面板13，并在控制面板13中将车主体1的内部温度与预设温度阈值进行比较，判断是否需要启动驱动散热装置；
当当前车主体1的内部温度小于或等于预设温度阈值时，则判定不需要启动驱动散热装置；
否则，则判定需要启动驱动散热装置；
散热模块，用于当需要启动驱动散热装置时，基于控制面板13生成控制指令，并将控制指令传输至驱动散热装置控制驱动散热装置对车主体1内进行散热操作，直至车主体1的内部温度低于预设温度阈值。
该实施例中，预设温度阈值可以是提前设定好的，用来作为是否需要启动驱动散热装置的衡量标准。
该实施例中，波尔兹曼常数的取值为5.66978*10-8。
上述技术方案的工作原理及有益效果是：通过确定车主体中各部件的辐射系数，从而有效计算算车主体的辐射功率，进而实现对车主体的内部温度的准确计算，从而有效衡量当前车主体的内部温度，实现对车主体温度的准确监控，通过驱动散热装置辅助将车主体内部温度的散热，提高了对车主体内部温度的有效降温，保障了车主体的安全性。
为了更好的展现测试AMR全向自导引智能车的实现流程，本实施例现提出一种测试AMR全向自导引智能车的实现方法，应用于上述的一种测试AMR全向自导引智能车中，包括如下步骤：
S1：采用轮式里程计、惯性测量单元、超宽带和激光雷达定位数据的多传感器融合定位方法，实时地采集智能车周围环境测试信息，根据采集的智能车周围环境测试信息，获取智能车周围环境特征数据；
S2：根据智能车全向自导引需求，从获取的智能车周围环境特征数据中完整地提取出符合智能车全向自导引需求的智能车周围环境特征数据，且对智能车周围环境特征数据进行检索、分组及计算，确定出智能车周围环境综合数据；
S3：参照存储的智能车全向导引信息，对智能车周围环境综合数据进行分析评估，确定出相对应地分析评估报告，根据分析评估报告，确定出相对应地智能车自动行驶策略，根据确定的智能车自动行驶策略及自动导航、无线遥控方法，智能车按照自动行驶策略进行全程自动行驶操作。
S2中，对智能车周围环境特征数据进行检索、分组及计算，执行以下操作：
获取符合智能车全向自导引需求的智能车周围环境特征数据；
采用顺序检索方式，过滤掉对智能车全向自导引无用的智能车周围环境特征数据，保留下对智能车全向自导引有用的智能车周围环境特征数据；
获取检索后的对智能车全向自导引有用的智能车周围环境特征数据；
基于关键词，对智能车周围环境特征数据进行有效地分组，使智能车周围环境特征数据划分为不同的组别，分别存储基于关键词划分的智能车周围环境特征数据；
获取分组后的对智能车全向自导引有用的智能车周围环境特征数据；
按照智能车全向自导引需求，对智能车周围环境特征数据进行算术及逻辑运算，确定出智能车周围环境综合数据。
S3中，根据分析评估报告，确定出相对应地智能车自动行驶策略，执行以下操作：
参照存储的智能车全向导引信息，对智能车周围环境综合数据进行分析评估；
针对智能车周围环境综合数据在智能车全向导引信息范围内的情形，则确定的分析评估报告为该智能车全向自导引行驶正常，且执行智能车自动行驶策略一；
针对智能车周围环境综合数据不在智能车全向导引信息范围内的情形，则确定的分析评估报告为该智能车全向自导引行驶异常，且执行智能车自动行驶策略二；
根据智能车自动行驶策略一及执行智能车自动行驶策略二自动调控智能车进行全程自动行驶操作。
综上，本发明的测试AMR全向自导引智能车及其实现方法，采用轮式里程计、惯性测量单元、超宽带和激光雷达定位数据的多传感器融合定位方法，实时地采集智能车周围环境测试信息，获取智能车周围环境特征数据，根据智能车全向自导引需求，完整地提取出智能车周围环境特征数据，且对智能车周围环境特征数据进行检索、分组及计算，确定出智能车周围环境综合数据，参照存储的智能车全向导引信息，对智能车周围环境综合数据进行分析评估，确定出相对应地分析评估报告，根据分析评估报告，确定出相对应地智能车自动行驶策略，根据确定的智能车自动行驶策略及自动导航、无线遥控方法，智能车按照自动行驶策略进行全程自动行驶操作。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (9)
1.一种测试AMR全向自导引智能车，包括车主体（1），其特征在于，所述车主体（1）上设置有麦克纳姆轮（11）和行走轮（12），所述麦克纳姆轮（11）位于行走轮（12）的外侧，所述车主体（1）的车头位置处设置有控制面板（13）和故障报警灯（14），所述故障报警灯（14）位于控制面板（13）的两侧，所述控制面板（13）上设置有电源旋钮开关（131），所述车主体（1）的车头位置处还设置有隐形吊环罩（15），所述隐形吊环罩（15）对称分布在车主体（1）的顶部，所述车主体（1）的前端设置有前防撞梁（16），所述车主体（1）的后端设置有后防撞梁（17），所述车主体（1）的后端还设置有急停按钮（18），所述车主体（1）的侧端面设置有运行指示灯（19）；
在所述前防撞梁（16）处设有防撞感应装置，同时，在防撞感应装置前侧设置有报警装置，并且所述防撞感应装置以及报警装置均与所述控制面板（13）电性连接，包括：
感应模块，用于基于所述防撞感应装置实时检测感应车主体（1）前方的目标感应数据集；
感应数据处理模块，用于获取防撞感应装置的感应属性，并基于防撞感应装置的感应属性确定数据类别标签，同时，基于数据类别标签将目标感应数据集进行划分，获取多个子目标感应数据集；
数据封装模块，用于：
获取每个子目标感应数据集对应的数据量，同时，获取子目标感应数据集中的最大数据量，同时，选取每个子目标感应数据集中的最大数据量作为第一封装参数；
基于数据类别标签获得第二封装参数，同时，获取子目标感应数据集的目标个数，并基于第一封装参数构建目标个数的封装数据包，同时，基于第二封装参数为目标个数据封装包添加包标识，同时，基于包标识将多个子目标感应数据集添加至对应封装数据包；
数据传输模块，用于将添加后的封装数据包传输至控制面板（13），并基于控制面板分别读取每个封装数据包，并计算每个封装数据包中对应子目标感应数据集的目标平均数值，同时，获取每个子目标感应数据集对应的目标数据阈值；
感应数据分析模块，用于：
构建子目标感应数据集的目标数据感应坐标，并将目标平均数值作为目标感应坐标的第一曲线，且将目标数据阈值作为目标感应坐标的第二曲线，同时，将子目标感应数据集的数值大小作为在目标感应坐标中的第三曲线；
基于第一曲线、第二曲线以及第三曲线的在目标感应坐标的位置，判断车主体（1）是否存在碰撞风险；
其中，当第一曲线与第二曲线重合，且第三曲线与第二曲线有交点时，则判定车主体（1）存在碰撞风险，或者，当第一曲线与第二曲线不重合，且第一曲线在第二曲线之上时，则判定车主体（1）存在碰撞风险；
当第一曲线与第二曲线重合，且第三曲线与第二曲线没有角点时，或者第一曲线与第二曲线不重合，且第一曲线在第二曲线之下时，则判定车主体（1）不存在碰撞风险；
报警模块，用于当车主体（1）存在碰撞风险时，在控制面板（13）中生成报警指令，并将报警指令传输至报警装置进行报警操作。
2.根据权利要求1所述的一种测试AMR全向自导引智能车，其特征在于：所述车主体（1）的左侧设置有电池更换门（110），所述电池更换门（110）上设置有电池更换门把手（111）和待机指示灯（112），所述待机指示灯（112）位于电池更换门把手（111）的上方，所述车主体（1）的右侧设置有散热罩（113），所述车主体（1）的顶部设置有升降杆安装槽（114）。
3.根据权利要求2所述的一种测试AMR全向自导引智能车，其特征在于：所述车主体（1）上还设置有更换电池对接口（115），所述更换电池对接口（115）用于更换磷酸铁锂电池（21），所述磷酸铁锂电池（21）放置在充电架电池底座（22）上，所述充电架电池底座（22）通过充电架连接挡板（23）连接在充电架（2）上，所述充电架（2）上设置有推拉移门（24），所述磷酸铁锂电池（21）的底部设置有直线导轨线性滑块（25），所述直线导轨线性滑块（25）活动连接在直线导轨线性滑轨（26）上，所述直线导轨线性滑轨（26）安装在充电架电池底座（22）上。
4.根据权利要求3所述的一种测试AMR全向自导引智能车，其特征在于：所述充电架电池底座（22）的底部设置有带有支脚型的脚轮（27），所述充电架电池底座（22）的顶部设置有电气柜（28），所述电气柜（28）上设置有塑料外壳式断路器（29）。
5.根据权利要求4所述的一种测试AMR全向自导引智能车，其特征在于：所述控制面板（13）内置有数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块及自动执行模块，其中
数据采集模块，用于实时地采集智能车周围环境测试信息，采用轮式里程计、惯性测量单元、超宽带和激光雷达定位数据的多传感器融合定位方法，实时地采集智能车周围环境测试信息，根据采集的智能车周围环境测试信息，获取智能车周围环境特征数据；
数据处理模块，用于对获取的智能车周围环境特征数据进行预处理，根据智能车全向自导引需求，从获取的智能车周围环境特征数据中完整地提取出符合智能车全向自导引需求的智能车周围环境特征数据，且对智能车周围环境特征数据进行检索、分组及计算，确定出智能车周围环境综合数据；
数据分析模块，用于对确定的智能车周围环境综合数据进行分析评估，参照存储的智能车全向导引信息，对智能车周围环境综合数据进行分析评估，确定出相对应地分析评估报告，根据分析评估报告，确定出相对应地智能车自动行驶策略；
自动行驶模块，用于对智能车进行自动行驶操作，根据确定的智能车自动行驶策略及自动导航、无线遥控方法，智能车按照自动行驶策略进行全程自动行驶操作。
6.根据权利要求5所述的一种测试AMR全向自导引智能车，其特征在于，所述车主体（1）左侧设置有红外温度感应装置，且所述散热罩（113）后侧设置有驱动扇热装置，同时，红外温度感应装置与驱动散热装置分别与控制面板（13）电性连接，包括：
参数获取模块，用于获取车主体（1）中各部件的辐射系数，并确定红外温度感应装置的工作波长范围以及红外温度感应装置的光谱响应；
第一计算模块，用于基于车主体（1）中各部件的辐射系数计算车主体（1）的辐射功率；
判断模块，用于：
将当前车主体（1）的内部温度传输至控制面板（13），并在控制面板（13）中将车主体（1）的内部温度与预设温度阈值进行比较，判断是否需要启动驱动散热装置；
当当前车主体（1）的内部温度小于或等于预设温度阈值时，则判定不需要启动驱动散热装置；
否则，则判定需要启动驱动散热装置；
散热模块，用于当需要启动驱动散热装置时，基于控制面板（13）生成控制指令，并将控制指令传输至驱动散热装置控制驱动散热装置对车主体（1）内进行散热操作，直至车主体（1）的内部温度低于预设温度阈值。
7.一种测试AMR全向自导引智能车的实现方法，应用于如权利要求6所述的测试AMR全向自导引智能车中，其特征在于，包括如下步骤：
S1：采用轮式里程计、惯性测量单元、超宽带和激光雷达定位数据的多传感器融合定位方法，实时地采集智能车周围环境测试信息，根据采集的智能车周围环境测试信息，获取智能车周围环境特征数据；
S2：根据智能车全向自导引需求，从获取的智能车周围环境特征数据中完整地提取出符合智能车全向自导引需求的智能车周围环境特征数据，且对智能车周围环境特征数据进行检索、分组及计算，确定出智能车周围环境综合数据；
S3：参照存储的智能车全向导引信息，对智能车周围环境综合数据进行分析评估，确定出相对应地分析评估报告，根据分析评估报告，确定出相对应地智能车自动行驶策略，根据确定的智能车自动行驶策略及自动导航、无线遥控方法，智能车按照自动行驶策略进行全程自动行驶操作。
8.根据权利要求7所述的一种测试AMR全向自导引智能车的实现方法，其特征在于：所述S2中，对智能车周围环境特征数据进行检索、分组及计算，执行以下操作：
获取符合智能车全向自导引需求的智能车周围环境特征数据；
采用顺序检索方式，过滤掉对智能车全向自导引无用的智能车周围环境特征数据，保留下对智能车全向自导引有用的智能车周围环境特征数据；
获取检索后的对智能车全向自导引有用的智能车周围环境特征数据；
基于关键词，对智能车周围环境特征数据进行有效地分组，使智能车周围环境特征数据划分为不同的组别，分别存储基于关键词划分的智能车周围环境特征数据；
获取分组后的对智能车全向自导引有用的智能车周围环境特征数据；
按照智能车全向自导引需求，对智能车周围环境特征数据进行算术及逻辑运算，确定出智能车周围环境综合数据。
9.根据权利要求8所述的一种测试AMR全向自导引智能车的实现方法，其特征在于：所述S3中，根据分析评估报告，确定出相对应地智能车自动行驶策略，执行以下操作：
参照存储的智能车全向导引信息，对智能车周围环境综合数据进行分析评估；
针对智能车周围环境综合数据在智能车全向导引信息范围内的情形，则确定的分析评估报告为该智能车全向自导引行驶正常，且执行智能车自动行驶策略一；
针对智能车周围环境综合数据不在智能车全向导引信息范围内的情形，则确定的分析评估报告为该智能车全向自导引行驶异常，且执行智能车自动行驶策略二；
根据智能车自动行驶策略一及执行智能车自动行驶策略二自动调控智能车进行全程自动行驶操作。
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