CN109100744A - 用于agv的目标定位方法及*** - Google Patents

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Abstract

本发明提供了用于AGV的目标定位方法及***，该方法包括以下步骤：首先基于激光点云定位获取目标点在AGV自身坐标系下的坐标，并根据坐标移动至目标点，然后基于TOF测距定位获取AGV在世界坐标系下的Y轴向坐标，以使AGV在从目标点退入载货舱的过程中与载货舱的舱门保持距离，最后实时采集AGV后方的图像，并基于图像识别定位得到AGV与载货舱之间的相对坐标，以使AGV基于相对坐标退出载货舱。该方法及***使得AGV能够准确定位目标点的所在，并顺利移动到目标点处，进而在目标点处完成送货/取货或其他任务。

Description

用于AGV的目标定位方法及***
技术领域
本发明涉及AGV运送技术领域，特别涉及用于AGV的目标定位方法及***。
背景技术
AGV(Automated Guided Vehicle)，即自动导引运输车，也称为无人搬运车或搬运机器人，具有移载功能，能够将物品运输至指定地点，因此在物流运输业以及其他行业有着一定的应用。
AGV的移动方式主要有两种，一种是使AGV沿设置于地面的磁条等轨迹路线被引导行进，但此种方式需要预先在地面敷设磁条，并且在需要改变行进路线时需要重新敷设磁条，时间成本及人力成本等消耗较大。还一种是AGV自动化行进，无需在地面预先敷设轨迹线路，但AGV在自动向目标方向行进的过程中，其目标定位往往不准确，因此安全成本较大。
发明内容
(一)发明目的
为克服上述现有技术存在的至少一种缺陷，使得AGV能够准确定位到目标，并顺利完成移动到目标点进而完成送货/取货或其他任务，本发明提供了以下技术方案。
(二)技术方案
作为本发明的第一方面，本发明提供了一种用于AGV的目标定位方法，包括：
基于激光点云定位获取目标点在AGV自身坐标系下的坐标，并根据所述坐标移动至目标点；
基于TOF测距定位获取所述AGV在世界坐标系下的Y轴向坐标，以使AGV在从所述目标点退入载货舱的过程中与所述载货舱的舱门保持距离；
实时采集所述AGV后方的图像，并基于图像识别定位得到所述AGV与所述载货舱之间的相对坐标，以使所述AGV基于所述相对坐标退出所述载货舱。
作为上述技术方案的一个具体实施方式，所述AGV通过自身配备的激光雷达生成的点云，通过处理所述点云来获取目标点在AGV自身坐标系下的坐标。
作为上述技术方案的一个具体实施方式，所述通过处理所述点云来获取目标点在AGV自身坐标系下的坐标包括：
通过变化阈值聚类算法对所述点云进行分割，得到符合要求的点云；
通过RANSAC算法对所述符合要求的点云进行运算，得到所述目标点在AGV自身坐标系下的坐标。
作为上述技术方案的一个具体实施方式，所述通过RANSAC算法对所述符合要求的点云进行运算包括：
(1)在所述符合要求的点云中随机选取多个点；
(2)运算得到与所述多个点匹配的数学模型；
(3)将所述符合要求的点云中未被选取的点代入所述数学模型中，并从中选取符合所述数学模型的点；
(4)迭代执行第(3)步直至第一设定次数，得到并记录符合所述数学模型的点；
(5)迭代执行上述第(1)-(4)步直至第二设定次数，得到多次符合所述数学模型的点，从中选取符合所述数学模型的点的数量最多一次的点，进而得到所述目标点在AGV自身坐标系下的坐标。
作为上述技术方案的一个具体实施方式，所述根据所述坐标移动至目标点具体为：通过PID控制算法控制所述AGV移动至目标点。
作为上述技术方案的一个具体实施方式，所述AGV通过TOF传感器获取所述AGV在世界坐标系下的Y轴向坐标。
作为上述技术方案的一个具体实施方式，所述载货舱后方预设有视觉标记物，所述基于图像识别定位得到所述AGV与所述载货舱之间的相对坐标包括：
识别出所述图像中所述视觉标记物；
基于所述视觉标记物确定所述AGV与所述载货舱之间的相对坐标。
作为本发明的第二方面，本发明提供了一种用于AGV的目标定位***，包括：
第一定位模块，其包括设置于所述AGV前侧的激光雷达，所述第一定位模块通过所述激光雷达获取目标点在所述AGV自身坐标系下的坐标，以使所述AGV根据所述坐标移动至目标点；
第二定位模块，其包括设置于所述AGV侧面的TOF传感器，所述第二定位模块通过所述TOF传感器获取所述AGV在世界坐标系下的Y轴向坐标，以使AGV在从所述目标点退入载货舱的过程中与所述载货舱的舱门保持距离；
第三定位模块，其包括设置于所述AGV后侧的摄像头，所述第三定位模块通过所述摄像头实时采集所述AGV后方的图像；
第一坐标获取模块，用于基于图像识别定位得到所述AGV与所述载货舱之间的相对坐标，以使所述AGV基于所述相对坐标退出所述载货舱。
作为上述技术方案的一个具体实施方式，所述第一定位模块还包括：点云处理子模块，用于处理所述激光雷达获取的点云，进而得到所述目标点在AGV自身坐标系下的坐标。
作为上述技术方案的一个具体实施方式，所述点云处理子模块包括：
点云分割单元，用于通过聚类算法对所述点云进行分割，得到符合要求的点云；
第二坐标获取单元，用于通过RANSAC算法对所述符合要求的点云进行运算，得到所述目标点在AGV自身坐标系下的坐标。
作为上述技术方案的一个具体实施方式，所述第二坐标获取单元包括：
第一选取子单元，用于在所述符合要求的点云中随机选取多个点；
运算子单元，用于运算得到与所述多个点匹配的数学模型；
第二选取子单元，用于将所述符合要求的点云中未被选取的点代入所述数学模型中，并从中选取符合所述数学模型的点；
记录子单元，用于使所述第二选取子单元迭代选取设定次数，得到并记录符合所述数学模型的点；
坐标获取子单元，用于使上述四个子单元重复执行第二设定次数，得到多次符合所述数学模型的点，从中选取符合所述数学模型的点的数量最多一次的点，进而得到所述目标点在AGV自身坐标系下的坐标。
作为上述技术方案的一个具体实施方式，所述载货舱后方预设有视觉标记物，所述第一坐标获取模块识别出所述图像中所述视觉标记物，基于所述视觉标记物确定所述AGV与所述载货舱之间的相对坐标。
(三)有益效果
本发明提供的用于AGV的目标定位方法及***，使得AGV能够准确定位目标点的所在，并顺利移动到目标点处，进而在目标点处完成送货/取货或其他任务。
附图说明
以下参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释和说明本发明，而不能理解为对本发明的保护范围的限制。
图1是本发明的提供的用于AGV的目标定位方法的一种实施例的流程示意图。
图2是本发明的提供的用于AGV的目标定位***的一种实施例的结构框图。
具体实施方式
为使本发明实施的目的、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更加详细的描述。
需要说明的是：在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。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，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。
在本文中，“第一”、“第二”等仅用于彼此的区分，而非表示它们的重要程度及顺序等。
本文中的模块、单元或组件的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，在实际实现时可以有其他的划分方式，例如多个模块和/或单元可以结合或集成于另一个***中。作为分离部件说明的模块、单元、组件在物理上可以是分开的，也可以是不分开的。作为单元显示的部件可以是物理单元，也可以不是物理单元，即可以位于一个具体地方，也可以分布到网格单元中。因此可以根据实际需要选择其中的部分或全部的单元来实现实施例的方案。
下面参考图1详细描述本发明的提供的用于AGV的目标定位方法的第一实施例。本实施例主要应用于AGV，使得AGV能够准确定位目标点的所在，并顺利移动到目标点处，进而在目标点处完成送货/取货或其他任务。
本实施例提供的目标定位方法包括如下步骤：
步骤100，AGV基于激光点云定位获取目标点在AGV自身坐标系下的坐标，并根据坐标移动至目标点。
以AGV送货/取货为例，在AGV未确定目标点之前，AGV首先要获取目标点在AGV自身坐标系下的坐标，得到自身要达到目标点所需要的移动方向、移动距离等，然后根据目标点的坐标向目标点移动，直至到达目标点。
在一个实施方式中，AGV配备有激光雷达，激光雷达会生成点云数据，AGV通过处理激光雷达生成的点云数据来获取目标点在AGV自身坐标系下的坐标。
激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达***。其工作原理是向目标发射探测信号，然后将接收到的从目标反射回来的信号与发射信号进行比较，作适当处理后，就可获得目标的有关信息，如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数，从而对目标进行探测和识别。通过激光雷达对周围环境进行实时探测，并根据探测结果确定目标点的坐标。
可以理解的是，AGV可以是预先在某一设定的等待位置进行等待，同时在接收到任务信号后或者自动地自行利用激光雷达实时检测附近的目标点，并在检测到有效目标点之后，再向目标点所在坐标移动。也可以是AGV预先沿设定路线循环移动或往复移动，同时利用激光雷达实时检测环境中有无目标点，在检测到有效目标点之后，向目标点所在坐标移动。
点云数据，也称点云，是指扫描资料以点的形式记录，每一个点包含有三维坐标，有些可能含有颜色信息或反射强度信息。激光雷达通过生成点云数据作为探测目标点的中间量，能够使探测结果更加准确详实。
在一个实施方式中，通过处理激光雷达点云来获取目标点在AGV自身坐标系下的坐标包括以下步骤：
步骤110，通过变化阈值聚类算法对点云数据进行分割，得到符合要求的点云。首先使用聚类算法对点云数据进行分割，即对点云数据先进行预处理，提取点云中的不同物体，并根据目标的几何形状等属性，去除一些明显不合要求的点云数据，留下与目标相关的点云数据，以待进一步处理，此即为符合要求的点云数据。
步骤120，通过RANSAC算法对符合要求的点云进行运算，得到目标点在AGV自身坐标系下的坐标。对留下的符合要求的点云数据使用RANSAC算法进行运算，最终得到目标点在AGV自身坐标系下的坐标。RANSAC(Random Sample Consensus)，是根据一组包含异常数据的样本数据集，计算出数据的数学模型参数，得到有效样本数据的算法。
在一个实施方式中，步骤120的通过RANSAC算法对符合要求的点云进行运算，进而得到所述目标点在AGV自身坐标系下的坐标包括以下步骤：
步骤121，在符合要求的点云中随机选取多个点，将这多个点设定为内群。
步骤122，运算得到与上述多个点匹配的数学模型，即计算适合内群的数学模型。数学模型可以是线段、圆、长方形等多种简单几何形状或其组合。
步骤123，将符合要求的点云中未被选取的点代入数学模型中，即将内群以外的点代入建立的数学模型中。之后，从中选取符合数学模型的点。
步骤124，迭代执行步骤123，直至达到第一设定次数，每次迭代时都会将符合数学模型的点放入容器，并从上一次迭代时不符合数学模型的点中找出符合数学模型的点放入容器，直至迭代了第一设定次数，得到并记录符合数学模型的点。
步骤125，迭代执行步骤121-步骤124直至第二设定次数，即多次进行随机选点、计算模型、代入模型、记录点，最终得到第二设定次数个点集合，这些点集合均包括符合当次计算得到的数学模型的点，从这些点集合中选出符合数学模型的点的数量最多一次的点，视为RANSAC算法运算结果最理想的结果，通过该次得到的点，最终得到目标点在AGV自身坐标系下的坐标。
在一个实施方式中，在AGV向目标点移动的过程中，通过PID控制算法控制AGV移动至目标点。
步骤200，在AGV移动至目标点之后，AGV需要进入到载货舱中，已进行送货/取货，在AGV从载货舱的舱门进入到舱内的过程中，AGV基于TOF测距定位获取自身在世界坐标系下的Y轴向坐标，其中，Y轴为垂直于载货舱长度方向的轴线，AGV在Y轴的坐标能够反映AGV在后退过程中与舱门之间、以及进入载货舱后与舱壁之间的距离，通过控制AGV的Y轴向坐标，保证AGV在从目标点退入载货舱的过程中始终与载货舱的舱门保持距离，以与载货舱两侧舱门平行的姿态下退向载货舱，防止AGV与舱门相撞，也可以利用此方法保证AGV进入载货舱后与舱壁之间的始终保持一定距离，防止AGV与舱壁相撞。
在一个实施方式中，AGV通过TOF传感器获取AGV在世界坐标系下的Y轴向坐标。TOF(Time of flight)，即飞行时间测距法，是一种通过探测光脉冲的往返飞行时间来得到目标物距离的方法。TOF传感器则是能够实现上述测量方法的设备。
步骤300，AGV实时采集自身后方的图像，并基于图像识别定位得到自身与载货舱之间的相对坐标，以使AGV基于相对坐标退出载货舱。
在AGV在载货舱内完成送货/取货之后，AGV需要退出载货舱，在AGV后退至舱门时，由于没有两侧车厢壁，TOF传感器无法使用，此时AGV会在后退过程中实时采集AGV后方的图像，基于从图像中识别出的内容得到自身与载货舱之间的相对坐标，保证自身向正确的方向后退，直至完全退出载货舱并退至目标点。
在一个实施方式中，载货舱的后方预设有视觉标记物，视觉标记物可以是某特定形状、特定颜色的标识，其能够将自身与背景区分开来，步骤300的基于图像识别定位得到AGV与载货舱之间的相对坐标包括以下步骤：
步骤310，识别出图像中视觉标记物。
AGV采集到后方的图像后，从图像中识别出视觉标记物的所在。
步骤320，基于视觉标记物确定AGV与载货舱之间的相对坐标。
AGV基于识别到的视觉标记物来确定出自身与视觉标记物之间的相对坐标，使得AGV在后退过程中得到反馈，保证AGV最后后退至目标点。
下面参考图2详细描述本发明的提供的用于AGV的目标定位***的第二实施例。本实施例提供的目标定位***用于实施第一实施例中的目标定位方法。本实施例提供的目标定位***包括均与AGV电连接的第一定位模块、第二定位模块、第三定位模块和第一坐标获取模块。
第一定位模块包括设置于AGV前侧的激光雷达，通过激光雷达获取目标点在AGV自身坐标系下的坐标，以使AGV根据坐标移动至目标点。
第二定位模块包括设置于AGV侧面的TOF传感器，通过TOF传感器获取AGV在世界坐标系下的Y轴向坐标，以使AGV在从目标点退入载货舱的过程中与载货舱的舱门保持距离。
第三定位模块包括设置于AGV后侧的摄像头，通过摄像头实时采集AGV后方的图像。
第一坐标获取模块用于获取AGV后方的图像，并基于图像识别定位得到AGV与载货舱之间的相对坐标，以使AGV基于相对坐标退出载货舱。
在一个实施方式中，第一定位模块还包括与点云处理子模块，点云处理子模块用于处理激光雷达获取的点云数据，进而得到目标点在AGV自身坐标系下的坐标，AGV根据该坐标移动至目标点。
在一个实施方式中，点云处理子模块包括点云数据分割单元和第二坐标获取单元。
点云数据分割单元用于通过聚类算法对激光雷达获取的点云数据进行分割，得到符合要求的点云数据。
第二坐标获取单元用于通过RANSAC算法对点云数据分割单元得到的符合要求的点云数据进行运算，得到目标点在AGV自身坐标系下的坐标。
在一个实施方式中，第二坐标获取单元包括第一选取子单元、运算子单元、第二选取子单元、记录子单元和坐标获取子单元。
第一选取子单元用于在点云数据分割单元得到的符合要求的点云数据中随机选取多个点。
运算子单元与第一选取子单元电连接，用于通过运算得到与第一选取子单元选取的多个点相匹配的数学模型。
第二选取子单元与运算子单元电连接，用于将第一选取子单元选取的符合要求的点云数据中未被选取的点代入运算子单元建立的数学模型中，并从中选取符合数学模型的点。
记录子单元与第二选取子单元电连接，用于使所述第二选取子单元迭代选取设定次数，得到并记录符合所述数学模型的点；
坐标获取子单元与第一选取子单元以及记录子单元电连接，用于使上述四个子单元重复执行第二设定次数，得到多次符合数学模型的点，从中选取符合数学模型的点的数量最多一次的点，进而得到目标点在AGV自身坐标系下的坐标。
在一个实施方式中，载货舱后方预设有视觉标记物，第一坐标获取模块识别出图像中视觉标记物，基于视觉标记物确定AGV与载货舱之间的相对坐标。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明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发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种用于AGV的目标定位方法，其特征在于，包括：
基于激光点云定位获取目标点在AGV自身坐标系下的坐标，并根据所述坐标移动至目标点；
基于TOF测距定位获取所述AGV在世界坐标系下的Y轴向坐标，以使AGV在从所述目标点退入载货舱的过程中与所述载货舱的舱门保持距离；
实时采集所述AGV后方的图像，并基于图像识别定位得到所述AGV与所述载货舱之间的相对坐标，以使所述AGV基于所述相对坐标退出所述载货舱。
2.根据权利要求1所述的目标定位方法，其特征在于，所述AGV通过自身配备的激光雷达生成的点云，通过处理所述点云来获取目标点在AGV自身坐标系下的坐标。
3.根据权利要求2所述的目标定位方法，其特征在于，所述通过处理所述点云来获取目标点在AGV自身坐标系下的坐标包括：
通过聚类算法对所述点云进行分割，得到符合要求的点云；
通过RANSAC算法对所述符合要求的点云进行运算，得到所述目标点在AGV自身坐标系下的坐标。
4.根据权利要求3所述的目标定位方法，其特征在于，所述通过RANSAC算法对所述符合要求的点云进行运算，得到所述目标点在AGV自身坐标系下的坐标包括：
(1)在所述符合要求的点云中随机选取多个点；
(2)运算得到与所述多个点匹配的数学模型；
(3)将所述符合要求的点云中未被选取的点代入所述数学模型中，并从中选取符合所述数学模型的点；
(4)迭代执行第(3)步直至第一设定次数，得到并记录符合所述数学模型的点；
(5)迭代执行上述第(1)-(4)步直至第二设定次数，得到多次符合所述数学模型的点，从中选取符合所述数学模型的点的数量最多一次的点，进而得到所述目标点在AGV自身坐标系下的坐标。
5.根据权利要求1所述的目标定位方法，其特征在于，所述载货舱后方预设有视觉标记物，所述基于图像识别定位得到所述AGV与所述载货舱之间的相对坐标包括：
识别出所述图像中所述视觉标记物；
基于所述视觉标记物确定所述AGV与所述载货舱之间的相对坐标。
6.一种用于AGV的目标定位***，其特征在于，包括：
第一定位模块，其包括设置于所述AGV前侧的激光雷达，所述第一定位模块通过所述激光雷达获取目标点在所述AGV自身坐标系下的坐标，以使所述AGV根据所述坐标移动至目标点；
第二定位模块，其包括设置于所述AGV侧面的TOF传感器，所述第二定位模块通过所述TOF传感器获取所述AGV在世界坐标系下的Y轴向坐标，以使AGV在从所述目标点退入载货舱的过程中与所述载货舱的舱门保持距离；
第三定位模块，其包括设置于所述AGV后侧的摄像头，所述第三定位模块通过所述摄像头实时采集所述AGV后方的图像；
第一坐标获取模块，用于基于图像识别定位得到所述AGV与所述载货舱之间的相对坐标，以使所述AGV基于所述相对坐标退出所述载货舱。
7.根据权利要求6所述的目标定位***，其特征在于，所述第一定位模块还包括：点云处理子模块，用于处理所述激光雷达获取的点云，进而得到所述目标点在AGV自身坐标系下的坐标。
8.根据权利要求7所述的目标定位***，其特征在于，所述点云处理子模块包括：
点云分割单元，用于通过聚类算法对所述点云进行分割，得到符合要求的点云；
第二坐标获取单元，用于通过RANSAC算法对所述符合要求的点云进行运算，得到所述目标点在AGV自身坐标系下的坐标。
9.根据权利要求8所述的目标定位***，其特征在于，所述第二坐标获取单元包括：
第一选取子单元，用于在所述符合要求的点云中随机选取多个点；
运算子单元，用于运算得到与所述多个点匹配的数学模型；
第二选取子单元，用于将所述符合要求的点云中未被选取的点代入所述数学模型中，并从中选取符合所述数学模型的点；
记录子单元，用于使所述第二选取子单元迭代选取设定次数，得到并记录符合所述数学模型的点；
坐标获取子单元，用于使上述四个子单元重复执行第二设定次数，得到多次符合所述数学模型的点，从中选取符合所述数学模型的点的数量最多一次的点，进而得到所述目标点在AGV自身坐标系下的坐标。
10.根据权利要求6所述的目标定位***，其特征在于，所述载货舱后方预设有视觉标记物，所述第一坐标获取模块识别出所述图像中所述视觉标记物，基于所述视觉标记物确定所述AGV与所述载货舱之间的相对坐标。
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