CN117172398A - 一种基于数字孪生仿真平台的地图节点计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及节点计算技术领域，具体而言，涉及一种基于数字孪生仿真平台的地图节点计算方法，该方法的步骤包括：随机设定引导车的大小、数量及速度；选取并输入设定引导车的行进路径及行进开始时间，同时设定其路径节点数量为r，根据场景地图确定设定引导车的路径坐标，同时通过测量求得各节点的路径长度，构建节点邻接矩阵；以引导车数量及节点邻接矩阵作为两个维度，构建时间窗结构矩阵，基于起始节点的路径长度，通过时间窗结构矩阵遍历设定引导车的行进路径，同时判定行进路径长度是否达到预设值，若否，则判定设定引导车未运动，若是，则计算求得设定引导车时间窗的驶入时刻及驶出时刻。

Description

一种基于数字孪生仿真平台的地图节点计算方法

技术领域

本发明涉及节点计算技术领域，具体而言，涉及一种基于数字孪生仿真平台的地图节点计算方法。

背景技术

随着工业互联网的飞速发展，在仓储管理、物流调度、城市交通、生产制造等领域，通常会配置多个引导车，例如仓储机器人、物流机器人、自动导引运输车（AutomatedGuided Vehicle，简称为AGV）、无人驾驶车辆等，以通过调度各个引导车来完成相应的分配任务。就目前而言，在多引导车任务调度场景下，通常按照每个引导车所分配的任务，来规划对应的路径。但是，多个引导车按照所规划好的路径运动时，可能会发生碰撞冲突的情况，导致多引导车在调度过程中出现死锁现象，无法保证多引导车的任务成功执行。基于此，针对上述问题，我们设计了一种基于数字孪生仿真平台的地图节点计算方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于数字孪生仿真平台的地图节点计算方法，其能够在输入任意大小引导车、任意路径长度和路径间角度下灵活计算节点长度和时间窗，相比于固定节点大小的方法，能够对后续基于时间窗对多个引导车在复杂不规则场景地图中的行进路径进行冲突辨识提供了良好的实现基础，可提高冲突辨识的精确性。

本发明的实施例通过以下技术方案实现：

一种基于数字孪生仿真平台的地图节点计算方法，该方法的步骤包括：

设定引导车的大小、数量及速度；

选取并输入设定引导车的行进路径及行进开始时间，同时设定其路径节点数量为r，根据场景地图确定设定引导车的路径坐标，同时通过测量求得各节点的路径长度，构建节点邻接矩阵；

以引导车数量及节点邻接矩阵作为两个维度，构建时间窗结构矩阵，基于起始节点的路径长度，通过时间窗结构矩阵遍历设定引导车的行进路径，同时判定行进路径长度是否达到预设值，若否，则判定设定引导车未运动，若是，则计算求得设定引导车时间窗的驶入时刻及驶出时刻。

可选的，所述各节点的路径长度具体包括起始节点的路径长度与一般性节点的路径长度。

可选的，所述设定引导车行进路径的起始节点大小具体为以设定引导车的宽度为边长的正方形，求得起始节点的路径长度为。

可选的，所述一般性节点的路径长度具体以设定引导车的宽度与通过此节点的路径的最小夹角进行确定，设定B点为当前节点，A点为设定引导车行进路径上B节点的前一个节点，C点为B点的一阶邻域节点集合中除A点外的与A、B两点构成的夹角∠α的余弦值最大的点，若/>，则/>；若/>，则；若/>，则/>，其中，/>为引导车的宽度，map为仿真场景地图节点的邻接矩阵，/>、分别为A与B两点之间的距离以及C与B两点之间的距离；

若B点的一阶邻域节点集合仅存在A点，则节点的路径长度为。

可选的，所述余弦值的计算方法如下：

。

其中，（，/>，/>）为A点坐标，（/>，/>，/>）为B点坐标，（/>，/>，/>）为C点坐标，edge1为A点坐标与C点坐标之间的距离，edge2为A点坐标与B点坐标之间的距离，edge3为B点坐标与C点坐标之间的距离。

可选的，所述判定行进路径长度是否达到预设值，所述预设值具体为r=2，若r<2，则行进路径无节点或仅有一个节点，判定设定引导车未运动；若r≥2，则遍历行进路径的每一个节点并计算时间窗。

可选的，所述起始节点时间窗的驶入时刻和驶出时刻为：

其中，起始节点的路径长度为，L为引导车的长度，W为引导车的宽度，V为引导车的速度，inTime为时间窗的驶入时刻，outTime为时间窗的驶出时刻。

可选的，所述一般性节点时间窗的驶入时刻和驶出时刻计算方式依次为：

计算此一般性节点的路径长度；

计算此一般性节点时间窗的驶入时刻：

计算此一般性节点时间窗的驶出时刻：

若节点索引为，则/>；

若非，则。

本发明实施例的技术方案至少具有如下优点和有益效果：

本发明实施例能够在输入任意大小引导车、任意路径长度和路径间角度下灵活计算节点长度和时间窗，相比于固定节点大小的方法，能够对后续基于时间窗对多个引导车在复杂不规则场景地图中的行进路径进行冲突辨识提供了良好的实现基础，可提高冲突辨识的精确性。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种基于数字孪生仿真平台的地图节点计算方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的时间窗数据结构示意图；

图3为本发明实施例提供的时间窗计算的原理示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

如图1所示，本发明提供了其中一种实施例：一种基于数字孪生仿真平台的地图节点计算方法，该方法的步骤包括：

设定引导车的大小、数量及速度；

选取并输入设定引导车的行进路径及行进开始时间，同时设定其路径节点数量为r，根据场景地图确定设定引导车的路径坐标，同时通过测量求得各节点的路径长度，构建节点邻接矩阵；

以引导车数量及节点邻接矩阵作为两个维度，构建时间窗结构矩阵，基于起始节点的路径长度，通过时间窗结构矩阵遍历设定引导车的行进路径，同时判定行进路径长度是否达到预设值，若否，则判定设定引导车未运动，若是，则计算求得设定引导车时间窗的驶入时刻及驶出时刻。

为实现多引导车引导飞机进场过程的整体调度，本实施例基于场景地图信息和每个引导车的行驶状态，计算每个引导车在一段时间内的进出地图节点的时间窗数据，根据不同引导车在各个节点的时间窗可判断各个引导车之间的在每一时刻的冲突情况，可以理解的，本实施例除了实现引导车的地图节点计算外，还可以应用其他类似于本实施例的智能体进行地图节点计算，因此，本实施例以引导车或智能体进行阐述。

在上述实现过程中，本实施例首先输入引导车的数量m、长度L、宽度W、速度V。其次输入第i个引导车的行进路径route和行进开始时间startTime，路径节点数量为r。然后构建场景地图信息。根据实际场景地图，首先定路径节点坐标，然后测量节点间的路径长度，最后构建n×n（节点数）的邻接矩阵。最后创建3D时间窗数据结构即本实施例的时间窗结构矩阵，遍历行进路径，计算时间窗，其中，如图2所示为时间窗结构矩阵的示意图，以引导车数量和场景地图节点数量作为时间窗矩阵的两个维度，其中每个时间窗保存引导车进入节点和离开节点两个时刻的时间点。

具体的，时间窗是指引导车进入到离开该节点所占用的时间段，此时间段只能给该引导车使用，其它引导车在该引导车占用时间窗内不允许通过该节点。所以当多引导车规划路径后，每个节点在任务开始到任务结束的这段时间内，被多个不同时刻经过该节点的引导车划分成各自相应的被占用时间窗。每个节点被占用时间窗的中间间隔的空闲时间段则可用来规划其它的引导车，其它引导车可以在空闲时间段内经过该节点，时间窗矩阵具体为List<Pair<Double,Double>>[m][n]timeW。以引导车数量和场景地图节点数量作为时间窗矩阵的两个维度，m是引导车数量，n为地图节点数量，矩阵元素以List结构保存第i个引导车在第j个节点的所有时间窗信息，其中每个时间窗保存引导车进入节点和离开节点两个时刻的时间点。

在本实施例中，对于引导车行进路径的起始节点，节点大小为以引导车宽度为边长的正方形大小，即节点长度。

如图3所示，对于一般性节点，节点长度由引导车宽度和通过该节点的路径间的最小夹角决定。B点是当前节点，A点是引导车行进路径上的B节点的前一个节点，C点是B点的一阶邻域节点集合中除A点外的与A、B两点构成的夹角∠α的余弦值最大的点。

计算∠α的余弦值：

其中，（，/>，/>）为A点坐标，（/>，/>，/>）为B点坐标，（/>，/>，/>）为C点坐标，edge1为A点坐标与C点坐标之间的距离，edge2为A点坐标与B点坐标之间的距离，edge3为B点坐标与C点坐标之间的距离。

所述一般性节点的路径长度具体以设定引导车的宽度与通过此节点的路径的最小夹角进行确定，设定B点为当前节点，A点为设定引导车行进路径上B节点的前一个节点，C点为B点的一阶邻域节点集合中除A点外的与A、B两点构成的夹角∠α的余弦值最大的点，若/>，则/>；若/>，则/>；若/>，则/>，其中/>，/>为引导车的宽度，map为仿真场景地图节点的邻接矩阵，/>、/>分别为A与B两点之间的距离以及C与B两点之间的距离。本实施例基于代码鲁棒性进行考虑，理论上按照节点之间直线距离计算余弦值在-1到1之间，但是实际中若两点的距离不是直线距离，或者距离有误差，那就可能出现小于-1或大于1的情况发生，此时我们将小于-1或者大于1的情况出现时，就按照-1或1进行处理。

在本实施例中，所述判定行进路径长度是否达到预设值，所述预设值具体为r=2，若r<2，则行进路径无节点或仅有一个节点，判定设定引导车未运动；若r≥2，则遍历行进路径的每一个节点并计算时间窗。

如果行进路径长度r<2，即路径无节点或只有一个节点，引导车未运动，无需计算时间窗。如果路径长度r≥2，遍历行进路径的每一个节点计算时间窗：

起始节点的节点长度为nodeH=W，则其时间窗的驶入时刻和驶出时刻为：

其中，起始节点的路径长度为，L为引导车的长度，W为引导车的宽度，V为引导车的速度，inTime为时间窗的驶入时刻，outTime为时间窗的驶出时刻。

自第二个节点开始的时间窗计算方式如下：

①计算该节点的节点长度。

②计算时间窗的驶入时刻：

③计算时间窗的驶出时刻：

若节点索引为，则/>；

若非，则。

其中，D为节点间距离，即场景地图邻接矩阵的元素值map[startN][endN]，L和W分别为引导车的长和宽，V为引导车行进速度。为避免两引导车在节点处发生碰撞冲突，以路径交点为中心的一定矩形区域记为节点区域，在一引导车驶入到驶出节点的过程中不能有其他引导车经过该节点。

以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于数字孪生仿真平台的地图节点计算方法，其特征在于，该方法的步骤包括：

设定引导车的大小、数量及速度；

选取并输入设定引导车的行进路径及行进开始时间，同时设定其路径节点数量为r，根据场景地图确定设定引导车的路径坐标，同时通过测量求得各节点的路径长度，构建节点邻接矩阵；

以引导车数量及节点邻接矩阵作为两个维度，构建时间窗结构矩阵，基于起始节点的路径长度，通过时间窗结构矩阵遍历设定引导车的行进路径，同时判定行进路径长度是否达到预设值，若否，则判定设定引导车未运动，若是，则计算求得设定引导车时间窗的驶入时刻及驶出时刻。

2.根据权利要求1所述的基于数字孪生仿真平台的地图节点计算方法，其特征在于，所述各节点的路径长度具体包括起始节点的路径长度与一般性节点的路径长度。

3.根据权利要求2所述的基于数字孪生仿真平台的地图节点计算方法，其特征在于，所述设定引导车行进路径的起始节点大小具体为以设定引导车的宽度为边长的正方形，求得起始节点的路径长度为。

4.根据权利要求3所述的基于数字孪生仿真平台的地图节点计算方法，其特征在于，所述一般性节点的路径长度具体以设定引导车的宽度与通过此节点的路径的最小夹角进行确定，设定B点为当前节点，A点为设定引导车行进路径上B节点的前一个节点，C点为B点的一阶邻域节点集合中除A点外的与A、B两点构成的夹角∠α的余弦值最大的点，若，则/>；若/>，则/>；若，则/>，其中/>，/>为引导车的宽度，map为仿真场景地图节点的邻接矩阵，/>、/>分别为A与B两点之间的距离以及C与B两点之间的距离；

若B点的一阶邻域节点集合仅存在A点，则节点的路径长度为。

5.根据权利要求4所述的基于数字孪生仿真平台的地图节点计算方法，其特征在于，所述余弦值的计算方法如下：

其中，（，/>，/>）为A点坐标，（/>，/>，/>）为B点坐标，（/>，/>，/>）为C点坐标，edge1为A点坐标与C点坐标之间的距离，edge2为A点坐标与B点坐标之间的距离，edge3为B点坐标与C点坐标之间的距离。

6.根据权利要求1-5任一项所述的基于数字孪生仿真平台的地图节点计算方法，其特征在于，所述判定行进路径长度是否达到预设值，所述预设值具体为r=2，若r<2，则行进路径无节点或仅有一个节点，判定设定引导车未运动；若r≥2，则遍历行进路径的每一个节点并计算时间窗。

7.根据权利要求6所述的基于数字孪生仿真平台的地图节点计算方法，其特征在于，所述起始节点时间窗的驶入时刻和驶出时刻为：

其中，起始节点的路径长度为，L为引导车的长度，W为引导车的宽度，V为引导车的速度，inTime为时间窗的驶入时刻，outTime为时间窗的驶出时刻。

8.根据权利要求7所述的基于数字孪生仿真平台的地图节点计算方法，其特征在于，所述一般性节点时间窗的驶入时刻和驶出时刻计算方式依次为：

计算此一般性节点的路径长度；

计算此一般性节点时间窗的驶入时刻：

计算此一般性节点时间窗的驶出时刻：

若节点索引为，则/>；

若非，则。