CN116734872A - 一种基于多机协同技术的路径规划系统 - Google Patents

一种基于多机协同技术的路径规划系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及人工智能领域,且公开了一种基于多机协同技术的路径规划系统,本发明通过地形地图绘制模块与目标定位模块相连接,对采集的数据进行区域划分并对叉车的行驶目标进行定位;通过对数据进行预处理,由分析模块得出路径偏离指数、障碍物规避系数和叉车的行驶阻力系数,并计算路径偏离修正系数;通过路径调控模块对整体区域内的叉车在行驶中有发生路径偏离的情况进行调控;最终由人机交互模块发出调控指令至终端操作设备,避免多叉车在行驶时的路径偏离和相互碰撞,减少行驶时间,同时使叉车的路径规划有一个智能化、系统化的处理标准,让人员操作更简单易懂、方便快捷。

Description

一种基于多机协同技术的路径规划系统
技术领域
本发明涉及人工智能领域,更具体地涉及一种基于多机协同技术的路径规划系统。
背景技术
目前基于多机协同技术的路径规划已经被广泛应用,包括民用领域和军用领域,对于复杂任务的多叉车协同作业,为防止叉车之间发生碰撞,现有技术对叉车的路径做出规划,能够提高叉车的工作效率,利用区域划分的方法为每辆叉车分配子区域,将多叉车之间的复杂问题,转化为单辆叉车问题,能方便、快捷地解决叉车之间发生碰撞的问题;
然而上述方法仍然具备以下缺点:
其一、现有技术缺少在叉车所在子区域内,对叉车行驶过程的分析,无法规避行驶时间过长等情况;
其二、仅仅只在静态环境下,对多叉车的路径做出规划,无法在动态环境下对叉车的行驶过程中发生碰撞的情况进行规避,并对所在整体区域的多叉车的行驶路径进行调整;
其三、对多叉车按照所设定的行驶路径没有一个智能化,系统化的处理标准,当在行驶过程中遇到偏离路径的情况无法立即解决。
发明内容
为了克服现有技术的上述缺陷,本发明提供了一种基于多机协同技术的路径规划系统,以解决上述背景技术中存在的问题。
本发明提供如下技术方案:一种基于多机协同技术的路径规划系统,包括:
地形地图绘制模块:通过对当前多叉车的行驶区域的复杂情况进行勘测并绘制成地形全貌图,将该区域划分为若干个子区域,编号为1,2,3......n,并对各子区域的道路信息数据及叉车行驶的信息数据进行采集,进行分类存储,并将数据传输至目标定位模块;
目标定位模块:用于对子区域中叉车从最优路径的目标起点到预先指定的目标位置进行定位,并对预先指定目标位置进行标记;
各区域数据处理模块:用于对地形地图绘制模块各区域采集的道路信息数据及叉车行驶的信息数据进行预处理,并对数据进行筛选整合,得到数据子区域的二次特征数据,并传输至数据分析模块;
数据分析模块:用于对数据子区域的二次特征数据进行分析,得出路径偏离指数、障碍物规避系数和叉车的行驶阻力系数;
路径偏离修正模块:基于数据分析模块分析得到的路径偏离指数、障碍物规避系数和叉车的行驶阻力系数,计算得出路径偏离修正系数,并传输至路径调控模块;
路径调控模块:基于路径偏离修正系数,对子区域内叉车行驶路径偏离方向进行调控,使叉车快速准确到达预先指定的目标位置,再将各子区域相连接,进而调控当前所在整体区域内所有叉车的行驶路径;
人机交互模块:用于将路径调控模块所发出的调控指令信息,通过调度系统传送至人员操作的终端设备,进行人机交互。
优选的,所述地形地图绘制模块是通过对多叉车的行驶区域进行勘测,将勘测的内容绘制成地图,导入到地形地图绘制模块中,并对其按区域进行划分,并编号为1,2,3......n,同时对各子区域内的数据及叉车行驶的信息数据进行采集,所述叉车行驶的信息数据包括叉车在行驶过程中的速度、叉车在行驶过程中的角速度、叉车的行驶距离,再分类存储至数据库中,以便对数据进行提取。
优选的,所述目标定位模块是先通过选取子区域中到达目标位置的最优路径,再对子区域中叉车行驶达到最优路径预先指定的目标位置进行定位,并对预先指定的目标位置进行标记,使叉车能按照所指定得最优路径行驶。
优选的,所述数据子区域的二次特征数据,是指由各区域数据处理模块对各区域采集的数据进行筛选整合得到的数据,并对数据子区域的二次特征数据进行自动分类存储,方便后续进行数据分析。
优选的,所述数据分析模块,可对各区域数据处理模块得到的数据子区域的二次特征数据进行分析,得出路径偏离指数、障碍物规避系数和叉车的行驶阻力系数;
所述路径偏离指数,是指叉车在行驶过程中会发生偏离从目标起点到达最优路径预先指定的目标位置,对发生偏离预先最优路径的情况进行计算得出路径偏离指数,Vn为叉车在行驶过程中的速度,VR表示叉车在行驶过程中的角速度,L表示叉车的行驶距离;
所述障碍物规避系数,是指根据未来路径与障碍物的最小距离,计算出的障碍物规避系数,xn,yn为障碍物所处的位置坐标,x0,y0为叉车在行驶过程中所处的位置坐标,/>为障碍物与叉车之间的角度;
所述叉车的行驶阻力系数,代表在叉车行驶过程中,车轮与路面摩擦形成阻力的程度,计算公式为,W为叉车的重力,f为叉车行驶在路面的滚动阻力系数。
优选的,所述路径偏离修正系数,根据路径偏离指数、障碍物规避系数和叉车的行驶阻力系数进行计算得出,其计算公式为,Fp表示叉车的行驶阻力系数,/>表示路径偏离指数,/>表示障碍物规避系数,通过路径偏离修正系数能够及时对叉车在行驶过程中发生偏离最优路径的情况进行及时更正。
优选的,所述路径调控模块,可根据路径偏离修正系数,来判断各区域叉车从目标起点达到最优路径预先指定的目标位置的过程中是否发生偏离路径的情况,并对此做出及时调整,进而对当前所在整体区域内的叉车的行驶路径进行调整;当各子区域中有出现时,则叉车在行驶过程中有出现偏离路径的情况,调控当前所在区域出现路径偏离的叉车,当各子区域的/>,则各区域的叉车没有偏离路径的情况,不需要做任何调整。
优选的,所述人机交互模块是指对路径偏离修正系数所判断出的结果进行反馈并立即发出调控指令信息,将调控指令信息传送至人员操作的终端设备,进行人机交互。
本发明的技术效果和优点:
本发明通过地形地图绘制模块对多叉车的行驶区域的复杂情况进行勘测并绘制成地形全貌图,对该区域进行划分n个区域并编号,再由目标定位模块对子区域的叉车行驶目标进行定位,让各区域数据处理模块对采集的数据进行预处理,得到数据子区域的二次特征数据。通过数据分析模块分析得出路径偏离指数、障碍物规避系数和叉车的行驶阻力系数,并计算得出路径偏离修正系数。由路径调控模块基于路径偏离修正系数,对目标子区域的叉车在行驶过程中是否发生路径偏离进行判断,再延伸至整体区域的叉车在行驶中是否有发生路径偏离的情况,并对此做出整体调控,最终由人机交互模块发出的调控指令信息,通过调度系统传送至人员操作的终端设备,进行人机交互。避免了多叉车在行驶过程中,由于行驶路径偏航而导致时间过程长的情况,以及动态环境下多叉车形势发生碰撞的情况,并且能够快速对所在整体区域内的多叉车行驶路径进行调整,同时使叉车的路径规划有一个智能化、系统化的处理标准,让人员操作更简单易懂、方便快捷。
附图说明
图1为本发明的多机协同技术的路径规划结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明中的附图,对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述,另外,在以下的实施方式中记载的各形态组成及逻辑结构只不过是示例(没有实体结构,只有逻辑结构),本发明所涉及的一种基于多机协同技术的路径规划系统,并不限定于在以下的实施方式中记载的各结构,在本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施方式都属于本发明保护的范围。
本发明提供了一种基于多机协同技术的路径规划系统,
地形地图绘制模块:通过对当前多叉车的行驶区域的复杂情况进行勘测并绘制成地形全貌图,将该区域划分为若干个子区域,编号为1,2,3......n,并对各子区域的道路信息数据及叉车行驶的信息数据进行采集,进行分类存储,并将数据传输至目标定位模块。
本实施例中,所述地形地图绘制模块是通过对多叉车的行驶区域进行勘测,将勘测的内容绘制成地图,导入到地形地图绘制模块中,并对其按区域进行划分,并编号为1,2,3......n,同时对各子区域内的数据及叉车行驶的信息数据进行采集,所述叉车行驶的信息数据包括叉车在行驶过程中的速度、叉车在行驶过程中的角速度、叉车的行驶距离,再分类存储至数据库中,以便对数据进行提取。
需要具体说明的是,将当前区域进行勘测并绘制成地形全貌图,进行区域划分并编号,不但能方便对行驶区域的数据进行采集,还能方便后续对各区域叉车选取行驶路线的目标进行定位和对各区域的叉车的行驶状态进行分析和管控。
目标定位模块:用于对子区域中叉车从最优路径的目标起点到预先指定的目标位置进行定位,并对预先指定目标位置进行标记。
本实施例中,所述目标定位模块是先通过选取子区域中到达目标位置的最优路径,再对子区域中叉车行驶达到最优路径预先指定的目标位置进行定位,并对预先指定的目标位置进行标记,使叉车能按照所指定得最优路径行驶。
需要具体说明的是,通过对各区域内的叉车选取最优路径并进行目标位置定位,使叉车能按照指定的路线行驶,节省了行驶的时间,方便对路径偏离指数、障碍物规避系数和叉车的行驶阻力系数的分析计算,同时也避免了多叉车之间发生碰撞的情况,减少外界因素对多叉车行驶路径的干扰。
各区域数据处理模块:用于对地形地图绘制模块各区域采集的道路信息数据及叉车行驶的信息数据进行预处理,并对数据进行筛选整合,得到数据子区域的二次特征数据,并传输至数据分析模块。
本实施例中,所述数据子区域的二次特征数据,是指由各区域数据处理模块对各区域采集的数据进行筛选整合得到的数据,并对数据子区域的二次特征数据进行自动分类存储,方便后续进行数据分析。
需要具体说明的是,数据处理模块先是对数据进行预处理,将采集到的各区域大量数据进行筛选,除去重复和错误的数据,提高了数据的准确性和可靠性,节省了数据分析的时间,并得到处理后的数据子区域的二次特征数据。
数据分析模块:用于对数据子区域的二次特征数据进行分析,得出路径偏离指数、障碍物规避系数和叉车的行驶阻力系数。
本实施例中,所述数据分析模块,可对各区域数据处理模块得到的数据子区域的二次特征数据进行分析,得出路径偏离指数、障碍物规避系数和叉车的行驶阻力系数;
所述路径偏离指数,是指叉车在行驶过程中会发生偏离从目标起点到达最优路径预先指定的目标位置,对发生偏离预先最优路径的情况进行计算得出路径偏离指数,Vn为叉车在行驶过程中的速度,VR表示叉车在行驶过程中的角速度,L表示叉车的行驶距离;
所述障碍物规避系数,是指根据未来路径与障碍物的最小距离,计算出的障碍物规避系数,xn,yn为障碍物所处的位置坐标,x0,y0为叉车在行驶过程中所处的位置坐标,/>为障碍物与叉车之间的角度;
所述叉车的行驶阻力系数,代表在叉车行驶过程中,车轮与路面摩擦形成阻力的程度,计算公式为,W为叉车的重力,f为叉车行驶在路面的滚动阻力系数。
需要具体说明的是,通过对处理后的各区域数据进行分析,得出影响叉车行驶过程中偏离预先指定目标位置的影响因素,方便后续对叉车偏离行驶路径进行调控,提高了叉车的行驶效率。
路径偏离修正模块:基于数据分析模块分析得到的路径偏离指数、障碍物规避系数和叉车的行驶阻力系数,计算得出路径偏离修正系数,并传输至路径调控模块。
本实施例中,所述路径偏离修正系数,根据路径偏离指数、障碍物规避系数和叉车的行驶阻力系数进行计算得出,其计算公式为,Fp表示叉车的行驶阻力系数,/>表示路径偏离指数,/>表示障碍物规避系数,通过路径偏离修正系数能够及时对叉车在行驶过程中发生偏离最优路径的情况进行及时更正。
需要具体说明的是,路径偏离修正系数能够纠正各区域叉车在行驶时偏离路径的情况,通过路径偏离修正系数,直观地体现了叉车在行驶过程中是否有偏离路径的情况。
路径调控模块:基于路径偏离修正系数,对子区域内叉车行驶路径偏离方向进行调控,使叉车快速准确到达预先指定的目标位置,再将各子区域相连接,进而调控当前所在整体区域内所有叉车的行驶路径。
本实施例中,所述路径调控模块,可根据路径偏离修正系数,来判断各区域叉车从目标起点达到最优路径预先指定的目标位置的过程中是否发生偏离路径的情况,并对此做出及时调整,进而对当前所在整体区域内的叉车的行驶路径进行调整;当各子区域中有出现时,则叉车在行驶过程中有出现偏离路径的情况,调控当前所在区域出现路径偏离的叉车,当各子区域的/>,则各区域的叉车没有偏离路径的情况,不需要做任何调整。
需要具体说明的是,路径调控模块可对多叉车的行驶过程中出现偏离预先设定路径的情况进行实时管控,通过路径偏离修正系数,判断叉车在行驶过程是否发生偏离路径的情况,并对发生偏离路径的叉车进行调控,也可同时对整体区域的多叉车进行调控,避免了多叉车在行驶时发生偏离预先路径的情况,提高了整体区域内多叉车的行驶效率。
人机交互模块:用于将路径调控模块所发出的调控指令信息,通过调度系统传送至人员操作的终端设备,进行人机交互。
本实施例中,所述人机交互模块是指对路径偏离修正系数所判断出的结果进行反馈并立即发出调控指令信息,将调控指令信息传送至人员操作的终端设备,进行人机交互。
需要具体说明的是,人机交互模块让操作人员只需通过所发出的调控指令信息就能查看多叉车的行驶状态,使操作人员对多叉车的操控变得更加方便快捷,也可以减少操作人员,节省了人工成本。
最后:以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种基于多机协同技术的路径规划系统,其特征在于:包括:
地形地图绘制模块:通过对当前多叉车的行驶区域的复杂情况进行勘测并绘制成地形全貌图,将该区域划分为若干个子区域,编号为1,2,3......n,并对各子区域的道路信息数据及叉车行驶的信息数据进行采集,进行分类存储,并将数据传输至目标定位模块;
目标定位模块:用于对子区域中叉车从最优路径的目标起点到预先指定的目标位置进行定位,并对预先指定目标位置进行标记;
各区域数据处理模块:用于对地形地图绘制模块各区域采集的道路信息数据及叉车行驶的信息数据进行预处理,并对数据进行筛选整合,得到数据子区域的二次特征数据,并传输至数据分析模块;
数据分析模块:用于对数据子区域的二次特征数据进行分析,得出路径偏离指数、障碍物规避系数和叉车的行驶阻力系数;
路径偏离修正模块:基于数据分析模块分析得到的路径偏离指数、障碍物规避系数和叉车的行驶阻力系数,计算得出路径偏离修正系数,并传输至路径调控模块;
路径调控模块:基于路径偏离修正系数,对子区域内叉车行驶路径偏离方向进行调控,使叉车快速准确到达预先指定的目标位置,再将各子区域相连接,进而调控当前所在整体区域内所有叉车的行驶路径;
人机交互模块:用于将路径调控模块所发出的调控指令信息,通过调度系统传送至人员操作的终端设备,进行人机交互。
2.根据权利要求1所述的一种基于多机协同技术的路径规划系统,其特征在于:所述地形地图绘制模块是通过对多叉车的行驶区域进行勘测,将勘测的内容绘制成地图,导入到地形地图绘制模块中,并对其按区域进行划分,并编号为1,2,3......n,同时对各子区域内的数据及叉车行驶的信息数据进行采集,所述叉车行驶的信息数据包括叉车在行驶过程中的速度、叉车在行驶过程中的角速度、叉车的行驶距离,再分类存储至数据库中,以便对数据进行提取。
3.根据权利要求1所述的一种基于多机协同技术的路径规划系统,其特征在于:所述目标定位模块是先通过选取子区域中到达目标位置的最优路径,再对子区域中叉车行驶达到最优路径预先指定的目标位置进行定位,并对预先指定的目标位置进行标记,使叉车能按照所指定得最优路径行驶。
4.根据权利要求1所述的一种基于多机协同技术的路径规划系统,其特征在于:所述数据子区域的二次特征数据,是指由各区域数据处理模块对各区域采集的数据进行筛选整合得到的数据,并对数据子区域的二次特征数据进行自动分类存储,方便后续进行数据分析。
5.根据权利要求1所述的一种基于多机协同技术的路径规划系统,其特征在于:所述数据分析模块,可对各区域数据处理模块得到的数据子区域的二次特征数据进行分析,得出路径偏离指数、障碍物规避系数和叉车的行驶阻力系数;
所述路径偏离指数,是指叉车在行驶过程中会发生偏离从目标起点到达最优路径预先指定的目标位置,对发生偏离预先最优路径的情况进行计算得出路径偏离指数,Vn为叉车在行驶过程中的速度,VR表示叉车在行驶过程中的角速度,L表示叉车的行驶距离;
所述障碍物规避系数,是指根据未来路径与障碍物的最小距离,计算出的障碍物规避系数,xn,yn为障碍物所处的位置坐标,x0,y0为叉车在行驶过程中所处的位置坐标,/>为障碍物与叉车之间的角度;
所述叉车的行驶阻力系数,代表在叉车行驶过程中,车轮与路面摩擦形成阻力的程度,计算公式为,W为叉车的重力,f为叉车行驶在路面的滚动阻力系数。
6.根据权利要求1所述的一种基于多机协同技术的路径规划系统,其特征在于:所述路径偏离修正系数,根据路径偏离指数、障碍物规避系数和叉车的行驶阻力系数进行计算得出,其计算公式为,Fp表示叉车的行驶阻力系数,/>表示路径偏离指数,/>表示障碍物规避系数,通过路径偏离修正系数能够及时对叉车在行驶过程中发生偏离最优路径的情况进行及时更正。
7.根据权利要求1所述的一种基于多机协同技术的路径规划系统,其特征在于:所述路径调控模块,可根据路径偏离修正系数,来判断各区域叉车从目标起点达到最优路径预先指定的目标位置的过程中是否发生偏离路径的情况,并对此做出及时调整,进而对当前所在整体区域内的叉车的行驶路径进行调整;当各子区域中有出现时,则叉车在行驶过程中有出现偏离路径的情况,调控当前所在区域出现路径偏离的叉车,当各子区域的,则各区域的叉车没有偏离路径的情况,不需要做任何调整。
8.根据权利要求1所述的一种基于多机协同技术的路径规划系统,其特征在于:所述人机交互模块是指对路径偏离修正系数所判断出的结果进行反馈并立即发出调控指令信息,将调控指令信息传送至人员操作的终端设备,进行人机交互。
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Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004227122A (ja) * 2003-01-21 2004-08-12 Toyota Motor Corp 衝突判定装置
JP2006099409A (ja) * 2004-09-29 2006-04-13 Denso Corp 接触脱輪回避ナビゲーションシステム
US20070021915A1 (en) * 1997-10-22 2007-01-25 Intelligent Technologies International, Inc. Collision Avoidance Methods and Systems
CN106774313A (zh) * 2016-12-06 2017-05-31 广州大学 一种基于多传感器的室外自动避障agv导航方法
US20180022383A1 (en) * 2016-07-21 2018-01-25 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Driving support apparatus for vehicle
US20180308371A1 (en) * 2017-04-19 2018-10-25 Beihang University Joint search method for uav multiobjective path planning in urban low altitude environment
CN112362074A (zh) * 2020-10-30 2021-02-12 重庆邮电大学 一种结构化环境下的智能车辆局部路径规划方法
WO2022175034A1 (fr) * 2021-02-19 2022-08-25 Renault S.A.S Procédé d'activation d'un système d'évitement d'obstacle pour véhicule automobile
US20230236599A1 (en) * 2020-09-18 2023-07-27 Wuhan University Of Technology Coverage path planning method for multiple unmanned surface mapping vehicles

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070021915A1 (en) * 1997-10-22 2007-01-25 Intelligent Technologies International, Inc. Collision Avoidance Methods and Systems
JP2004227122A (ja) * 2003-01-21 2004-08-12 Toyota Motor Corp 衝突判定装置
JP2006099409A (ja) * 2004-09-29 2006-04-13 Denso Corp 接触脱輪回避ナビゲーションシステム
US20180022383A1 (en) * 2016-07-21 2018-01-25 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Driving support apparatus for vehicle
CN106774313A (zh) * 2016-12-06 2017-05-31 广州大学 一种基于多传感器的室外自动避障agv导航方法
US20180308371A1 (en) * 2017-04-19 2018-10-25 Beihang University Joint search method for uav multiobjective path planning in urban low altitude environment
US20230236599A1 (en) * 2020-09-18 2023-07-27 Wuhan University Of Technology Coverage path planning method for multiple unmanned surface mapping vehicles
CN112362074A (zh) * 2020-10-30 2021-02-12 重庆邮电大学 一种结构化环境下的智能车辆局部路径规划方法
WO2022175034A1 (fr) * 2021-02-19 2022-08-25 Renault S.A.S Procédé d'activation d'un système d'évitement d'obstacle pour véhicule automobile

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李长乐等: "面向自动协同驾驶的多车编队任务分配策略", 电子与信息学报, no. 01, pages 70 - 78 *

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