CN116540746B - 一种新能源清扫控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种新能源清扫控制方法，包括：设置新能源清扫车的工作区域，并在工作区域上建立新能源清扫车的工作坐标系；根据历史的清扫任务获取每个清扫任务的耗电量d和行驶路程l 2；向新能源清扫车下发清扫任务，根据清扫任务制定移动轨迹，计算剩余电量是否能执行本次下发的清扫任务，若是，则直接执行清扫任务，否则，先执行充电任务，再执行清扫任务。本方案基于历史清扫任务来制定新清扫任务的轨迹，通过建立历史清扫任务大数据库，能有效提升轨迹规划的精度，在长时间的使用过程中可以达到直接调取历史清扫任务中的轨迹即可，无需再执行复杂的、长距离的轨迹算法和蔽障算法，一样能达到高精度的清扫。

Description

一种新能源清扫控制方法
技术领域
本发明涉及新能源清扫车技术领域，具体涉及一种新能源清扫控制方法。
背景技术
随着新能源汽车技术的迅速发展，将新能源以及自动驾驶技术应用到清扫车上能有效节省环卫工人的劳动强度，节省企业、工厂的成本。新能源清扫车要实现自动化的清扫任务，除了需要复杂的蔽障算法，同时还需要精确的轨迹规划算法，一般情况在一个新能源清扫车均是服务于同一片区域，在长时间执行清扫任务的过程中，累积了大量、重复的任务轨迹，但是，现有的新能源清扫车在进行自动化清扫过程中，均是基于及时的蔽障算法去规避障碍，以及基于临时的清扫任务制定轨迹，无法参考历史任务轨迹，清扫过程的误差大，出现故障的概率高。
发明内容
针对现有技术的上述不足，本发明提供了一种能有效提升控制精度的新能源清扫控制方法。
为达到上述发明目的，本发明所采用的技术方案为：
提供一种新能源清扫控制方法，其包括以下步骤：
S1：设置新能源清扫车的工作区域，并在工作区域上建立新能源清扫车的工作坐标系；
S2：根据历史的清扫任务获取每个清扫任务的耗电量d和行驶路程l 2；
S3：计算历史清扫任务中的单位行驶路程的最大单位耗电量；
S4：向新能源清扫车下发清扫任务，根据清扫任务制定移动轨迹，并结合最大单位耗电量，计算剩余电量是否能执行本次下发的清扫任务；若是，则执行步骤S5，否则；先执行充电任务，再进入步骤S5；
S5：根据下发的清扫任务获取需要清扫区域，并调取历史清扫任务中的清扫轨迹，并将清扫任务中的清扫区域与历史清扫任务中的清扫轨迹进行匹配，利用轨迹规划与历史清扫轨迹相结合，执行清扫任务。
进一步地，步骤S5包括：
S51：根据下发的清扫任务获取需要清扫区域，找到需要清扫区域的起点(x 2,y 2)和终点(x 3,y 3)，遍历历史清扫任务中的轨迹，找到所有同时经过起点和终点的轨迹，建立起点和终点连线在工作坐标系中的函数图形，函数图形的方程为：
；
其中，x为起点和终点连线上点的横坐标，y为起点和终点连线上点的纵坐标，m为函数图形方程的斜率，b为函数图形方程的截距；
S52：在历史清扫任务的轨迹中均匀选择v个参考点(x 4,y 4)，计算每个参考点距离函数图形的距离：
；
S53：设置参考点距离函数图形之间的距离阈值，将距离/>与距离阈值进行比较，筛选出所有满足/>≤/>条件的参考点，并统计满足/>≤/>条件的参考点数量u：
；
S54：重复步骤S52-S53，直到计算出所有历史清扫任务中的轨迹对应的参考点数量u，并将参考点数量的最大值u max对应的轨迹作为本次清扫任务的轨迹；
S55：计算坐标(x 1,y 1)与起点(x 2,y 2)之间的直线距离：
；
S56：将直线距离与新能源清扫车能直接自主驾驶达到的极限距离D 阈值进行比较，执行下发的清扫任务。
进一步地，步骤S56包括：
判断距离是否在新能源清扫车能直接自主驾驶达到的极限距离D 阈值内：
若≤D 阈值，则新能源清扫车启动自动驾驶功能，通过自动驾驶到达起点(x 2,y 2)，之后，调取本次清扫任务的轨迹，并打开新能源清扫车的清扫装置，沿着本次清扫任务的轨迹执行清扫任务，当到达终点(x 3,y 3)后停止；
若，则新能源清扫车无法自动驾驶到达起始目标坐标，遍历所有历史清扫任务的清扫轨迹，将同时经过坐标(x 1,y 1)和起点(x 2,y 2)的清扫轨迹输入新能源清扫车，新能源清扫车根据轨迹到达起点(x 2,y 2)，之后，调取本次清扫任务的轨迹，并打开新能源清扫车的清扫装置，沿着本次清扫任务的轨迹执行清扫任务，当到达终点(x 3,y 3)后停止。
进一步地，步骤S4包括：
S41：向新能源清扫车下发清扫任务，根据清扫任务制定移动轨迹，并计算移动轨迹的清扫路程l x ，利用清扫路程l x 计算新能源清扫车的执行最低电量；
S42：获取新能源清扫车此时剩余的电量，计算电量差值/>，将电量差值/>与电量的波动阈值进行比较：
若，则此时新能源清扫车剩余的电量/>无法完成下发的清扫任务，执行充电任务；
其中，为第i个清扫任务的耗电量，i为历史清扫任务的编号，/>为历史清扫任务中耗电量的平均值，n为历史清扫任务的总量；
否则，此时新能源清扫车剩余的电量能完成下发的清扫任务，进入步骤S5。
进一步地，步骤S42中执行充电任务的方法为：
S421：生成充电任务，获取此时新能源清扫车在工作坐标系中的坐标(x 1,y 1)并遍历历史所有充电任务的起始坐标(x e ,y e )，计算坐标(x 1,y 1)与每个历史充电任务中的起始坐标(x e ,y e )之间的直线距离D：
；
其中，e为历史充电任务的编号；
S422：筛选出直线距离D中的最小值D min对应的历史任务编号e，并将编号e对应的历史充电任务的起始坐标(x e ,y e )作为本次充电任务的起始目标坐标；
S423：判断最小值D min是否在新能源清扫车能直接自主驾驶达到的极限距离D 阈值内：
若D min≤D 阈值，则新能源清扫车启动自动驾驶功能，通过自动驾驶到达起始目标坐标，之后，调取编号e对应的历史充电任务的轨迹，根据该轨迹的路径到达充电位置，并记录从坐标(x 1,y 1)到达充电位置的轨迹，生成新的充电任务；
若D min＞D 阈值，则新能源清扫车无法自动驾驶到达起始目标坐标，遍历所有历史清扫任务的清扫轨迹，将同时经过坐标(x 1,y 1)和起始坐标(x e ,y e )的清扫轨迹输入新能源清扫车，新能源清扫车根据轨迹到达起始目标坐标，之后，调取编号e对应的历史充电任务的轨迹，根据该轨迹的路径到达充电位置；并记录从坐标(x 1,y 1)到达充电位置的轨迹，生成新的充电任务；
S424：新能源清扫车在充电位置充电，使剩余电量达到执行最低电量后，调用新的充电任务，根据新的充电任务内的轨迹反向行驶到坐标(x 1,y 1)位置后，进入步骤S5。
进一步地，步骤S3包括：筛选出清扫任务中的最大耗电量d max和最小行驶路程l min，计算最小行驶路程相对于最大耗电量的平均耗电量，作为最大单位耗电量。
本发明的有益效果为：本方案基于历史清扫任务来制定新清扫任务的轨迹，通过建立历史清扫任务大数据库，能有效提升轨迹规划的精度，同时提升轨迹算法的计算速度，新能源清扫车的轨迹由新轨迹和旧轨迹共同组成，缩短了新轨迹规划的距离，随着历史清扫任务的增加，在新轨迹规划时有更多的轨迹可以选择，在长时间的使用过程中可以达到直接调取历史清扫任务中的轨迹即可，无需再执行复杂的、长距离的轨迹算法和蔽障算法，一样能达到高精度的清扫。
同时本发明中，在下发清扫任务时，建立了新能源清扫车电量是否满足清扫任务要求的算法过程，确保每次执行清扫任务时均能完成，降低故障率，提升工作效率。
附图说明
图1为新能源清扫控制方法的流程图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1所示，本方案的新能源清扫控制方法包括以下步骤：
S1：设置新能源清扫车的工作区域，并在工作区域上建立新能源清扫车的工作坐标系；
S2：根据历史的清扫任务获取每个清扫任务的耗电量d和行驶路程l 2；
S3：计算历史清扫任务中的单位行驶路程的最大单位耗电量；
步骤S3具体包括：筛选出清扫任务中的最大耗电量d max和最小行驶路程l min，计算最小行驶路程相对于最大耗电量的平均耗电量，作为最大单位耗电量。
S4：向新能源清扫车下发清扫任务，根据清扫任务制定移动轨迹，并结合最大单位耗电量，计算剩余电量是否能执行本次下发的清扫任务；若是，则执行步骤S5，否则；先执行充电任务，再进入步骤S5；
步骤S4包括：
S41：向新能源清扫车下发清扫任务，根据清扫任务制定移动轨迹，并计算移动轨迹的清扫路程l x ，利用清扫路程l x 计算新能源清扫车的执行最低电量；
S42：获取新能源清扫车此时剩余的电量，计算电量差值/>，将电量差值/>与电量的波动阈值进行比较：
若，则此时新能源清扫车剩余的电量/>无法完成下发的清扫任务，执行充电任务；
其中，为第i个清扫任务的耗电量，i为历史清扫任务的编号，/>为历史清扫任务中耗电量的平均值，n为历史清扫任务的总量；
否则，此时新能源清扫车剩余的电量能完成下发的清扫任务，进入步骤S5。
步骤S42中执行充电任务的方法为：
S421：生成充电任务，获取此时新能源清扫车在工作坐标系中的坐标(x 1,y 1)并遍历历史所有充电任务的起始坐标(x e ,y e )，计算坐标(x 1,y 1)与每个历史充电任务中的起始坐标(x e ,y e )之间的直线距离D：
；
其中，e为历史充电任务的编号；
S422：筛选出直线距离D中的最小值D min对应的历史任务编号e，并将编号e对应的历史充电任务的起始坐标(x e ,y e )作为本次充电任务的起始目标坐标；
S423：判断最小值D min是否在新能源清扫车能直接自主驾驶达到的极限距离D 阈值内：
若D min≤D 阈值，则新能源清扫车启动自动驾驶功能，通过自动驾驶到达起始目标坐标，之后，调取编号e对应的历史充电任务的轨迹，根据该轨迹的路径到达充电位置，并记录从坐标(x 1,y 1)到达充电位置的轨迹，生成新的充电任务；
若D min＞D 阈值，则新能源清扫车无法自动驾驶到达起始目标坐标，遍历所有历史清扫任务的清扫轨迹，将同时经过坐标(x 1,y 1)和起始坐标(x e ,y e )的清扫轨迹输入新能源清扫车，新能源清扫车根据轨迹到达起始目标坐标，之后，调取编号e对应的历史充电任务的轨迹，根据该轨迹的路径到达充电位置；并记录从坐标(x 1,y 1)到达充电位置的轨迹，生成新的充电任务；
S424：新能源清扫车在充电位置充电，使剩余电量达到执行最低电量后，调用新的充电任务，根据新的充电任务内的轨迹反向行驶到坐标(x 1,y 1)位置后，进入步骤S5。
S5：根据下发的清扫任务获取需要清扫区域，并调取历史清扫任务中的清扫轨迹，并将清扫任务中的清扫区域与历史清扫任务中的清扫轨迹进行匹配，利用轨迹规划与历史清扫轨迹相结合，执行清扫任务。
步骤S5包括：
S51：根据下发的清扫任务获取需要清扫区域，找到需要清扫区域的起点(x 2,y 2)和终点(x 3,y 3)，遍历历史清扫任务中的轨迹，找到所有同时经过起点和终点的轨迹，建立起点和终点连线在工作坐标系中的函数图形，函数图形的方程为：
；
其中，x为起点和终点连线上点的横坐标，y为起点和终点连线上点的纵坐标，m为函数图形方程的斜率，b为函数图形方程的截距；
S52：在历史清扫任务的轨迹中均匀选择v个参考点(x 4,y 4)，计算每个参考点距离函数图形的距离：
；
S53：设置参考点距离函数图形之间的距离阈值，将距离/>与距离阈值进行比较，筛选出所有满足/>≤/>条件的参考点，并统计满足/>≤/>条件的参考点数量u：
；
S54：重复步骤S52-S53，直到计算出所有历史清扫任务中的轨迹对应的参考点数量u，并将参考点数量的最大值u max对应的轨迹作为本次清扫任务的轨迹；
S55：计算坐标(x 1,y 1)与起点(x 2,y 2)之间的直线距离：
；
S56：将直线距离与新能源清扫车能直接自主驾驶达到的极限距离D 阈值进行比较，执行下发的清扫任务。
步骤S56包括：
判断距离是否在新能源清扫车能直接自主驾驶达到的极限距离D 阈值内：
若≤D 阈值，则新能源清扫车启动自动驾驶功能，通过自动驾驶到达起点(x 2,y 2)，之后，调取本次清扫任务的轨迹，并打开新能源清扫车的清扫装置，沿着本次清扫任务的轨迹执行清扫任务，当到达终点(x 3,y 3)后停止；
若＞D 阈值，则新能源清扫车无法自动驾驶到达起始目标坐标，遍历所有历史清扫任务的清扫轨迹，将同时经过坐标(x 1,y 1)和起点(x 2,y 2)的清扫轨迹输入新能源清扫车，新能源清扫车根据轨迹到达起点(x 2,y 2)，之后，调取本次清扫任务的轨迹，并打开新能源清扫车的清扫装置，沿着本次清扫任务的轨迹执行清扫任务，当到达终点(x 3,y 3)后停止。
本发明基于历史清扫任务来制定新清扫任务的轨迹，通过建立历史清扫任务大数据库，能有效提升轨迹规划的精度，同时提升轨迹算法的计算速度，新能源清扫车的轨迹由新轨迹和旧轨迹共同组成，缩短了新轨迹规划的距离，随着历史清扫任务的增加，在新轨迹规划时有更多的轨迹可以选择，在长时间的使用过程中可以达到直接调取历史清扫任务中的轨迹即可，无需再执行复杂的、长距离的轨迹算法和蔽障算法，一样能达到高精度的清扫。
同时本发明中，在下发清扫任务时，建立了新能源清扫车电量是否满足清扫任务要求的算法过程，确保每次执行清扫任务时均能完成，降低故障率，提升工作效率。

Claims (5)

1.一种新能源清扫控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：设置新能源清扫车的工作区域，并在工作区域上建立新能源清扫车的工作坐标系；
S2：根据历史的清扫任务获取每个清扫任务的耗电量d和行驶路程l2；
S3：计算历史清扫任务中的单位行驶路程的最大单位耗电量d；
S4：向新能源清扫车下发清扫任务，根据清扫任务制定移动轨迹，并结合最大单位耗电量，计算剩余电量是否能执行本次下发的清扫任务；若是，则执行步骤S5，否则；先执行充电任务，再进入步骤S5；
S5：根据下发的清扫任务获取需要清扫区域，并调取历史清扫任务中的清扫轨迹，并将清扫任务中的清扫区域与历史清扫任务中的清扫轨迹进行匹配，利用轨迹规划与历史清扫轨迹相结合，执行清扫任务；
所述步骤S5包括：
S51：根据下发的清扫任务获取需要清扫区域，找到需要清扫区域的起点(x2,y2)和终点(x3,y3)，遍历历史清扫任务中的轨迹，找到所有同时经过起点和终点的轨迹，建立起点和终点连线在工作坐标系中的函数图形，函数图形的方程为：
其中，x为起点和终点连线上点的横坐标，y为起点和终点连线上点的纵坐标，m为函数图形方程的斜率，b为函数图形方程的截距；
S52：在历史清扫任务的轨迹中均匀选择v个参考点(x4,y4)，计算每个参考点距离函数图形的距离D′：
S53：设置参考点距离函数图形之间的距离阈值D′阈值，将距离D′与距离阈值D′阈值进行比较，筛选出所有满足D′≤D′阈值条件的参考点，并统计满足D′≤D′阈值条件的参考点数量u：
S54：重复步骤S52-S53，直到计算出所有历史清扫任务中的轨迹对应的参考点数量u，并将参考点数量的最大值umax对应的轨迹作为本次清扫任务的轨迹；
S55：计算坐标(x1,y1)与起点(x2,y2)之间的直线距离D″：
S56：将直线距离D″与新能源清扫车能直接自主驾驶达到的极限距离D阈值进行比较，执行下发的清扫任务。
2.根据权利要求1所述的新能源清扫控制方法，其特征在于，所述步骤S56包括：
判断距离D″是否在新能源清扫车能直接自主驾驶达到的极限距离D阈值内：
若D″≤D阈值，则新能源清扫车启动自动驾驶功能，通过自动驾驶到达起点(x2,y2)，之后，调取本次清扫任务的轨迹，并打开新能源清扫车的清扫装置，沿着本次清扫任务的轨迹执行清扫任务，当到达终点(x3,y3)后停止；
若D″＞D阈值，则新能源清扫车无法自动驾驶到达起始目标坐标，遍历所有历史清扫任务的清扫轨迹，将同时经过坐标(x1,y1)和起点(x2,y2)的清扫轨迹输入新能源清扫车，新能源清扫车根据轨迹到达起点(x2,y2)，之后，调取本次清扫任务的轨迹，并打开新能源清扫车的清扫装置，沿着本次清扫任务的轨迹执行清扫任务，当到达终点(x3,y3)后停止。
3.根据权利要求1所述的新能源清扫控制方法，其特征在于，所述步骤S4包括：
S41：向新能源清扫车下发清扫任务，根据清扫任务制定移动轨迹，并计算移动轨迹的清扫路程lx，利用清扫路程lx计算新能源清扫车的执行最低电量
S42：获取新能源清扫车此时剩余的电量d剩余，计算电量差值Δd＝d剩余-dx，将电量差值Δd与电量的波动阈值进行比较：
若则此时新能源清扫车剩余的电量d剩余无法完成下发的清扫任务，执行充电任务；
其中，di为第i个清扫任务的耗电量，i为历史清扫任务的编号，d平均为历史清扫任务中耗电量的平均值，n为历史清扫任务的总量；
否则，此时新能源清扫车剩余的电量d剩余能完成下发的清扫任务，进入步骤S5。
4.根据权利要求3所述的新能源清扫控制方法，其特征在于，所述步骤S42中执行充电任务的方法为：
S421：生成充电任务，获取此时新能源清扫车在工作坐标系中的坐标(x1,y1)并遍历历史所有充电任务的起始坐标(xe,ye)，计算坐标(x1,y1)与每个历史充电任务中的起始坐标(xe,ye)之间的直线距离D：
其中，e为历史充电任务的编号；
S422：筛选出直线距离D中的最小值Dmin对应的历史任务编号e，并将编号e对应的历史充电任务的起始坐标(xe,ye)作为本次充电任务的起始目标坐标；
S423：判断最小值Dmin是否在新能源清扫车能直接自主驾驶达到的极限距离D阈值内：
若Dmin≤D阈值，则新能源清扫车启动自动驾驶功能，通过自动驾驶到达起始目标坐标，之后，调取编号e对应的历史充电任务的轨迹，根据该轨迹的路径到达充电位置，并记录从坐标(x1,y1)到达充电位置的轨迹，生成新的充电任务；
若Dmin＞D阈值，则新能源清扫车无法自动驾驶到达起始目标坐标，遍历所有历史清扫任务的清扫轨迹，将同时经过坐标(x1,y1)和起始坐标(xe,ye)的清扫轨迹输入新能源清扫车，新能源清扫车根据轨迹到达起始目标坐标，之后，调取编号e对应的历史充电任务的轨迹，根据该轨迹的路径到达充电位置；并记录从坐标(x1,y1)到达充电位置的轨迹，生成新的充电任务；
S424：新能源清扫车在充电位置充电，使剩余电量达到执行最低电量dx后，调用新的充电任务，根据新的充电任务内的轨迹反向行驶到坐标(x1,y1)位置后，进入步骤S5。
5.根据权利要求1所述的新能源清扫控制方法，其特征在于，所述步骤S3包括：筛选出清扫任务中的最大耗电量dmax和最小行驶路程lmin，计算最小行驶路程相对于最大耗电量的平均耗电量，作为最大单位耗电量
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