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一種AGV智能車的軌跡信息處理控制方法與流程

文檔序號:12460532閱讀:1323來源:國知局
一種AGV智能車的軌跡信息處理控制方法與流程

本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種AGV智能車的軌跡信息處理控制方法。



背景技術(shù):

AGV(Automated Guided Vehicle)智能車,也稱為自動導向車,在工業(yè)生產(chǎn)車間中有較多應用,常用于車間內(nèi)貨物的自動搬運。AGV智能車裝備有電磁或光學等自動導引裝置,能夠沿規(guī)定的導引路徑行駛,具有安全保護以及各種移載功能的運輸車,工業(yè)應用中不需駕駛員的搬運車,以可充電之蓄電池為其動力來源。一般可透過電腦來控制其行進路線以及行為,或利用電磁軌道(electromagnetic path-following system)來設(shè)立其行進路線,電磁軌道黏貼於地板上,無人搬運車則依循電磁軌道所帶來的訊息進行移動與動作。

AGV循跡也是無人駕駛的前提條件,一般AGV智能車是基于車間定制的,其軌道信息處理方法往往基于預先布置好的特殊傳感器,成本高,效率低。



技術(shù)實現(xiàn)要素:

鑒于上述,本發(fā)明提供了一種AGV智能車的軌跡信息處理控制方法,只需用到視覺傳感器,在普通路面環(huán)境就能取得很好的效果。

一種AGV智能車的軌跡信息處理控制方法,包括如下步驟:

(1)獲取AGV智能車在圖像中的軌跡信息,對所述軌跡信息進行分段擬合,得到多組依次連接的線段;

(2)對于任一組線段,提取該線段的斜率slope以及線段上每個點相對圖像Y軸的偏移量,進而通過坐標變換計算每組線段的決策量;

(3)根據(jù)每組線段的決策量通過衰減求和計算得到整個軌跡的決策量,進而根據(jù)該決策量結(jié)合車輛方向盤角度與轉(zhuǎn)彎半徑關(guān)系,決策出AGV智能車的轉(zhuǎn)向角度和速度并發(fā)送給VCU(Vehicle Control Unit,車輛控制單元),由VCU對AGV智能車的行進執(zhí)行控制。

所述步驟(1)中對軌跡信息進行分段擬合的過程為:首先根據(jù)車輛長度、行進速度以及軌跡長度確定分段步長,依據(jù)分段步長對整個軌跡信息進行分段;然后利用最小二乘法將每段軌跡信息擬合成線段。

所述步驟(2)中通過坐標變換計算每組線段決策量的具體過程如下:

2.1對線段的斜率slope進行坐標變換:

若slope≥0,則坐標變換后線段的斜率slope'=1-2actan(slope)/π;

若slope<0,則坐標變換后線段的斜率slope'=-1-2actan(slope)/π;

2.2通過以下公式計算坐標變換后線段的偏移量X':

X'=2Xaverage/width-1

其中:actan()為反正切函數(shù),Xaverage為線段上所有點相對圖像Y軸的平均偏移量,width為圖像的寬度;

2.3根據(jù)斜率slope'以及偏移量X'通過加權(quán)求和得到線段的決策量。

所述步驟(3)中通過衰減求和計算整個軌跡決策量的具體過程如下:

首先,根據(jù)圖像中各線段與AGV智能車的遠近關(guān)系,對所有線段的決策量進行排序,由近及遠依次為A1,A2,A3,…,An;

然后,根據(jù)以下公式計算出整個軌跡的決策量A:

A=A1+αA22A3+…+αn-1An

其中,n為線段的數(shù)量,α為設(shè)定的衰減系數(shù)且0<α<1。

所述步驟(3)中當決策出AGV智能車的轉(zhuǎn)向角度和速度后通過約定好的通信協(xié)議以指令的形式發(fā)送到VCU,由VCU采用增量式PID控制算法對AGV智能車的行進執(zhí)行控制。

本發(fā)明方法將軌跡信息進行分段擬合,每一段擬合成直線處理,對于每一段直線,提取出偏移量和斜率,進行坐標變換使得其變化映射到一個線性空間,然后進行一系列權(quán)重運算得到?jīng)Q策量,最終將決策量結(jié)合車輛轉(zhuǎn)彎半徑計算得到合適的轉(zhuǎn)彎角度,并以指令的形式發(fā)送給VCU執(zhí)行。本發(fā)明方法只需用到視覺傳感器,在普通路面環(huán)境就能取得很好的效果。

附圖說明

圖1為本發(fā)明軌跡信息處理控制方法的流程示意圖。

圖2為轉(zhuǎn)彎半徑與轉(zhuǎn)向輪轉(zhuǎn)向角度和軸距的關(guān)系示意圖。

具體實施方式

為了更為具體地描述本發(fā)明,下面結(jié)合附圖及具體實施方式對本發(fā)明的技術(shù)方案進行詳細說明。

如圖1所示,本發(fā)明軌跡信息處理控制方法包括如下步驟:

(1)將軌跡信息進行分段擬合;

分段的步長step的確定主要參考車輛長度L、行進速度v以及軌跡在圖像中的長度h。

分段完畢后進行直線擬合,具體擬合算法為最小二乘算法。最小二乘法擬合直線的原則是以“殘差平方和最小”確定直線位置。

對于樣本回歸模型:

其中:ei是樣本(Xi,Yi)的誤差。

則平方損失函數(shù):

根據(jù)數(shù)學定理,Q的極值必然取在對參數(shù)的偏導數(shù)為零處:

可以求解得到:

(2)將擬合得到的直線斜率和Y軸偏移量進行坐標變換,計算得到?jīng)Q策量。

首先,將擬合完畢的分段直線提取斜率以及線上各點相對Y軸的偏移量,并進行坐標換算,使得斜率值的變化與角度成線性關(guān)系;具體的換算公式為:

如果斜率值slope大于等于0,則根據(jù)公式:

slope'=1-2actan(slope)/π進行變換;

如果斜率值slope小于0,則根據(jù)公式:

slope'=-1-2actan(slope)/π進行變換。

將計算得到的x坐標平均偏移量進行變換,具體為:

X'=2Xaverage/width-1

其中:Xaverage為線段上所有點相對圖像Y軸的平均偏移量,width為圖像的寬度。

然后,將變換之后的斜率slope'和Y軸偏移量X'通過加權(quán)求和計算出決策量。

(3)將上述決策量經(jīng)過權(quán)重算法進行決策權(quán)重的分配,得到軌跡的最終決策量A。

對于分段的直線,每多分一段,權(quán)重衰減一個百分比α%;對于分段的直線,距離車子越遠的直線,決策權(quán)重越?。痪唧w算法如下:

A=A1+αA22A3+…+αn-1An

其中,A1,A2,A3,…,An對應于由近及遠各直線段的決策量。

(4)將最終決策量A,參考車輛情況,以協(xié)議指令形式發(fā)送VCU處理。

根據(jù)最終決策量A并結(jié)合車輛方向盤角度與轉(zhuǎn)彎半徑關(guān)系,決策出車輛轉(zhuǎn)向角度和速度,根據(jù)約定好的通信協(xié)議以指令的形式發(fā)送到VCU執(zhí)行,VCU執(zhí)行的具體控制算法為增量式PID。

以下實施例的具體應用場景為浙江大學ESE工程中心自主研發(fā)的roboy智能車,通過攝像頭采集軌跡信息,圖像處理模塊采用NVIDIA的JETSON TK1,決策過程也在該處理器上完成,圖像處理和決策處理模塊之間采用進程間通信傳遞數(shù)據(jù)。決策產(chǎn)生的結(jié)果按照約定好的通信協(xié)議編碼成指令通過局域網(wǎng)發(fā)送給車載VCU,車載VCU執(zhí)行指令,控制EPS系統(tǒng)轉(zhuǎn)向,具體的控制算法采用經(jīng)典的增量式PID控制,在調(diào)參良好的情況下響應迅速且沒有明顯的抖動現(xiàn)象。此處采用的VCU控制器為Freescale的S12系列。

在分段擬合階段,分段的標準主要參考軌跡的長度h、車長L以及車速v,圖像信息壓縮成960*480,將軌跡從距離車子近的一端進行分段,以高40為一段,不足40像素部分舍去(除去只能分一段的情況,即圖像只采集到高不足40像素的軌跡,則不分段直接進行下一步處理)。

分段完畢后將每一段直線進行最小二乘擬合,擬合處理成直線,擬合算法代碼實現(xiàn)如下:

對于每一個分段直線,擬合完畢之后都提取起斜率和Y軸平均偏移量,然后通過坐標變換使得斜率的變換在[-1,1]區(qū)間內(nèi)隨著與X軸夾角的角度線性變化。具體轉(zhuǎn)換的計算方法如之前所述,然后計算該分段的決策量det=a*slope'+b*X',a和b為斜率和Y軸偏移量的決策權(quán)重。

將計算得到的det再次進行權(quán)重的計算,以使得距離車子越遠的直線決策權(quán)重越小,具體的做法是:

det*=y(tǒng)/height

其中:y為該分段直線的平均y軸坐標值,height為圖像高度,此處取480。

對于分段直線,按照距離車子由近到遠的順序排序,對于第一段直線,det值不進行衰減,往后每一段直線,越往后排一位,det值就多進行一次d%的衰減。

最終將決策量匯總的時候,考慮到本實施例情況下車輛車速較低,主要考慮第一段直線(即距離最近一段)的det0值,后面直線段的deti值如果與第一段符號相反,則匯入最終的決策量,否則不計入。

如圖2所示,在忽略車輪側(cè)偏角的情況下,車輛轉(zhuǎn)向半徑(即途中OD線段)長度R=L/cosβ,其中β為轉(zhuǎn)向輪轉(zhuǎn)向角度,在估算出轉(zhuǎn)彎半徑的情況下可以估算出車輪角度,可以估算得到EPS轉(zhuǎn)向角度,這是一個經(jīng)驗值,需要現(xiàn)場調(diào)試。

決策出期望EPS轉(zhuǎn)向的角度,以指令形式發(fā)送給VCU執(zhí)行底層控制,具體控制算法為增量式PID控制。

指令的格式如表1所示,指令長度共8字節(jié)。

表1

上述對實施例的描述是為便于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員能理解和應用本發(fā)明。熟悉本領(lǐng)域技術(shù)的人員顯然可以容易地對上述實施例做出各種修改,并把在此說明的一般原理應用到其他實施例中而不必經(jīng)過創(chuàng)造性的勞動。因此,本發(fā)明不限于上述實施例,本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù)本發(fā)明的揭示,對于本發(fā)明做出的改進和修改都應該在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。

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