CN111061260B - 基于自动驾驶粗对准及二维图像精对准的货箱自动转移控制方法 - Google Patents

基于自动驾驶粗对准及二维图像精对准的货箱自动转移控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111061260B
CN111061260B CN201811208408.2A CN201811208408A CN111061260B CN 111061260 B CN111061260 B CN 111061260B CN 201811208408 A CN201811208408 A CN 201811208408A CN 111061260 B CN111061260 B CN 111061260B
Authority
CN
China
Prior art keywords
container
alignment
automatic
fine alignment
platform
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201811208408.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111061260A (zh
Inventor
李睿
安向京
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Changsha Xingshen Intelligent Technology Co Ltd
Original Assignee
Changsha Xingshen Intelligent Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Changsha Xingshen Intelligent Technology Co Ltd filed Critical Changsha Xingshen Intelligent Technology Co Ltd
Priority to CN201811208408.2A priority Critical patent/CN111061260B/zh
Publication of CN111061260A publication Critical patent/CN111061260A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111061260B publication Critical patent/CN111061260B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0221—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving a learning process
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0225—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving docking at a fixed facility, e.g. base station or loading bay
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于自动驾驶粗对准及二维图像精对准的货箱自动转移控制方法，在进入对准作业时，先获取货箱的位置信息，利用自动驾驶方式行走至货箱区域完成粗对准；然后，采用图像识别对准的方式，进行精对准，直至完成无人设备与货柜之间的对接。本发明具有原理简单、适用范围广、可实现精确对接等优点。

Description

基于自动驾驶粗对准及二维图像精对准的货箱自动转移控制 方法
技术领域
本发明主要涉及到物流、快递及仓储领域，特指一种适用于无人设备用的基于自动驾驶粗对准及二维图像精对准的货箱自动转移控制方法。
背景技术
随着物流和快递的迅猛发展，给人类生活的方式带来的新的变化。随着人类对物流和快递的依赖越来越严重，对物流和快递行业的效率和成本提出了更多的要求。在当前，物流成本占国民生产总值的比例高于发达国家的水平。如果需要降低物流的配送的成本，那么就需要减少整个物流环节中人和车的数量，车的数量暂时没有合适的方式减少，那么可以考虑的就是减少人的数量。最理想的状态是，整个物流过程均有机器、尤其是无人化的智能设备来取代。
在物流和快递行业，为了提高配送的效率，通常会设置多个层级的仓库，物流包裹在各个仓库之间进行转运，直到用户的手中。转运车辆与仓库之间的交互均由人来手工完成，运用人力将物流包裹一件件地从仓库搬到转运车辆上，或者从转运车辆上卸到仓库里。
众多人力参与到转运车辆与仓库之间的交互过程中，导致物流成本的居高不下，尤其是人工环节存在较大的错误率和一定的损坏率，也不能够保证货品在整个物流环节的“可控”、“可观”，实现真正意义上全流程化的实时管理和监控。为了提升物流效率，降低成本，很多物流公司已经开始尝试在仓库里采用机械臂进行自动分拣，减少人力，同时降低物流成本。
另外，有一些物流公司尝试利用配送机器人实现转运和终端配送，此举可以减少终端物流配送的人员数量；也有物流公司尝试仓库之间的转运采用无人驾驶车辆进行运输，从而减少转运过程中对司机的需求。综上，为了减少物流过程中人的数量，降低物流成本，现有技术已经在物流的很多流程和环节进行了无人化改造，但是无人车搭载的货物在仓库上下的过程依然由人力完成。
但是，在整个物流环节当中，对于设备之间、尤其是无人智能化设备之间的对接、货物的转运等方面都没有较佳的解决方式，未能实现真正的全流程无人化管理。
货箱在转运过程中，需要完成无人设备与货箱的对接，而在整个过程中传统方式一般仅靠无人设备自身的行走能力配合货箱的位置信息来进行对准，但这种仅靠二者位置信息的对准方式，在很多场合下，会造成行走所达到的位置与实际对准需求产生误差，即对准精度往往不够，从而无法保证货箱的可靠转运。
发明内容
本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种原理简单、适用范围广、可实现精确对接的基于自动驾驶粗对准及二维图像精对准的货箱自动转移控制方法。
为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：
一种基于自动驾驶粗对准及二维图像精对准的货箱自动转移控制方法，在进入对准作业时，先获取货箱的位置信息，利用自动驾驶方式行走至货箱区域完成粗对准；然后，采用图像识别对准的方式，进行精对准，直至完成无人设备与货柜之间的对接。
作为本发明的进一步改进：流程为：
步骤S1：进入对准区域，获取货箱目标参数；
步骤S2：设置粗对准和精对准的可容忍误差参数；
步骤S3：利用自动驾驶***进行粗对准；
步骤S4：运动到位后，若误差在粗对准可容忍误差范围内，则转下一步；否则，重复上一步；
步骤S5：利用图像精对准***进行精对准；
步骤S6：运动到位后，若误差在精对准可容忍误差范围内，则转下一步，否则，重复上一步；
步骤S7：货箱自动运行到待对接平台上。
作为本发明的进一步改进：所述货箱目标参数是指货箱准备好对准时的坐标以及姿态的参数。
作为本发明的进一步改进：所述利用自动驾驶***进行粗对准，即利用自动驾驶***的定位***确定无人车载货箱的位置，通过环境感知***获取周围的障碍信息，然后通过规划决策***规划路线，将路径指令发送给控制***，最终将货箱运送至目标地址。
作为本发明的进一步改进：所述图像精对准***采用单目相机检测目标或多目相机检测目标，获取位姿信息。
作为本发明的进一步改进：于待对接对象的已知位置上设置已知形状的图案，通过图像采集装置识别已知形状的图案，并利用图案上的特征点来确定参考坐标系中的坐标，以此作为对准的参考坐标。
作为本发明的进一步改进：利用六自由度平台将货箱与车身固连，六自由度平台的上平面为与货箱导轨固连；货箱通过运动轮与导轨连接；货箱、货箱导轨与车身无连接；所述六自由度平台的运动通过货箱导轨最终传递给货箱，在货箱自身不主动运动的时候，六自由度平台与货箱固连，六自由度平台的姿态与货箱姿态一致。
作为本发明的进一步改进：利用球铰配合多个电动缸组成姿态稳定机构，将货箱与货箱导轨连接，货箱导轨与平台固连，平台通过球铰和球铰的电动缸与车身连接；所述电动缸的驱动器与车辆控制器连接，平台上有货箱姿态测量设备。
与现有技术相比，本发明的优点在于：本发明的基于自动驾驶粗对准及二维图像精对准的货箱自动转移控制方法，原理简单、适用范围广，采用两级对准的方式，能够大大提高无人设备的容错率，提高对准的精度，从而保证对接过程中以及货柜转接过程中的稳定性和可靠性，最终能够实现整个物流环节当中真正的全流程无人化管理。
附图说明
图1是本发明方法的流程示意图。
图2是本发明在具体应用实例中采用六自由度调整功能货箱的示意图。
图3是本发明在具体应用实例中货箱目标位置坐标系示意图。
图4是本发明在具体应用实例中货箱坐标系与相机坐标系关系的示意图。
图5是本发明在具体应用实例中无人车进入对准区域的示意图。
图6是本发明在具体应用实例中无人车与平台粗对准的示意图。
图7是本发明在具体应用实例中无人车精对准的示意图。
图8是本发明在具体应用实例中货箱自动转移的示意图。
图9是本发明在另一个具体应用实例中货箱采用姿态稳定机构的示意图。
具体实施方式
以下将结合说明书附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。
如图1所示，本发明的基于自动驾驶粗对准及二维图像精对准的货箱自动转移控制方法，适用于各类智能化的物流设备，尤其是对于自主行走类的无人物流设备。以下以无人物流车为例，采用本发明的控制方法后，在进入对准作业时，其步骤为：
步骤S1：进入对准区域，获取货箱目标参数；
步骤S2：设置粗对准和精对准的可容忍误差参数；
步骤S3：利用自动驾驶***进行粗对准；
步骤S4：运动到位后，若误差在粗对准可容忍误差范围内，则转下一步；否则，重复上一步；
步骤S5：利用图像精对准***进行精对准；
步骤S6：运动到位后，若误差在精对准可容忍误差范围内，则转下一步，否则，重复上一步；
步骤S7：货箱自动运行到待对接平台上。
在上述过程中，货箱目标参数，指的是理想情况下，货箱准备好对准时的坐标(某一确定坐标系下)以及姿态等可以描述货箱目标位姿的参数
在上述过程中，利用自动驾驶***进行粗对准，其核心在于利用自动驾驶***的定位***确定无人车载货箱的位置，通过环境感知***获取周围的障碍信息，然后通过规划决策***规划路线，将路径指令发送给控制***，最终将货箱运送至目标地址。
在上述过程中，粗对准完成后，要保证图像精对准***可以正常检测，这个约束可以通过合理配置粗对准参数来完成。
在上述过程中，所述步骤S5中，利用图像精对准***进行精对准，其核心算法为利用单目相机检测目标，从而获取位姿信息，可以理解，采用双目或者其他的图像采集方式来进行也是可以的，也应在本发明的保护范围之内。本实例中采用单目相机检测目标，其原理和过程如下：
假设相机安装在货箱上，因相机与货箱固连，因此相机坐标系(OcXcYcZc)到货箱坐标系(OhXhYhZh)的转换关系可以通过测量得知。
假设相机在使用之前已经进行过标定，即相机的内参数矩阵A已知。若待对接平台的已知位置上有已知形状的图案(加入棋盘格)。那么图案上的特征点在参考坐标系(OwXwYwZw)下的坐标已知。参考坐标系可以以世界坐标系为例。
那么相机坐标系与参考坐标系可以如下表示：
根据相机标定原理，可得：
因为相机的内参数矩阵A已知，有至少5特征点就可以解R3×3和T3×1，每个特征点可以得到3个方程式。
得到R3×3和T3×1，又已知Rch和Tch。因此，结合(式1)和(式2),下式中Rwh和Twh得解。
通过Rwh，可以求得货箱相对于参考坐标系的三个姿态角(θ，γ，ψ)：
Twh是货箱相对于参考坐标系的三个偏移量(x,y,z)。
如果参考坐标系为目标货箱位置的货箱坐标系，那么上面求出的三个姿态角为货箱当前姿态与目标姿态的差值；上面求出的三个偏移量即为货箱当前位置与目前位置的位移差。
在具体应用时，根据实际需要，图像精对准***可以包括检测子***和运动子***。检测子***可以布置在货箱上，检测待对准平台上的特殊图案；也可以布置在待对准平台上，检测货箱上的特殊图案。运动子***可以布置在车上，也可以不在车上。如果检测和运动子***不是同时在货箱上或者带对准平台上，则需要无线通信手段将检测子***与运动子***连接。
在一个具体应用实例中，如图2所示，货箱可以六自由度调整功能的货箱。六自由度平台与车身固连，六自由度平台的上平面为与货箱导轨固连。货箱通过运动轮与导轨连接。货箱、货箱导轨与车身无连接。因此，六自由度平台的运动可以通过货箱导轨最终传递给货箱。因此，在货箱自身不主动运动的时候，六自由度平台与货箱固连，六自由度平台的姿态与货箱姿态一致。货箱具有角度测量设备，可以实时测量货箱的角度。参见图5—图8，分别为无人车进入对准区域、无人车与平台粗对准、无人车与平台精对准、货箱自动转移的状态示意图。
该无人车自动驾驶的定位精度为0.1m，六自由度运动平台x,y,z,θ,γ,ψ的运动范围分别为±0.06m,±0.06m,±0.06m,±5°,±5°,±5°。
步骤S1：首先让无人车自动驾驶到对准区域，获得货箱目标位置的坐标(0，0，0)，目标姿态(0，0，0)；货箱目标位置坐标系原点Oe在货箱与带对准平台接触的侧面左下角处，Xe与车辆前进方向一致；Ze竖直向上，Ye、Xe、Ze符合右手法则。参见图3，为货箱目标位置坐标系的示意图。
步骤S2：设置粗对准可容忍误差δxc＝0.1m，δyc＝0.1m，δzc＝0.1m，不考虑角度误差；设置精对准可容忍误差δxc＝0.05m，δyc＝0.05m，δzc＝0.05m，δθc＝1°，δγc＝1°，δψc＝1°。
步骤S3：无人车利用自动驾驶***往目标位置(0，0，0)前进；
步骤S4：粗运动到位后，定位***显示货箱在货箱目标坐标系中的位置为(0.09，0.05，0.02)，满足粗对准要求。
步骤S5：通过安装于货箱坐标系原点处的相机，检测位于带对准平台上的棋盘格。参见图4，货箱坐标系与相机坐标系关系如下：
可以计算得到相机坐标系到货箱坐标系的转移矩阵：
因此，
棋盘格边长5厘米，棋盘格的角点在货箱目标坐标系中的坐标完全已知。假设共有四个格子，2个白格子，2个黑格子，则共有9个已知点。
本实施例中，9个已知点在货箱目标坐标系中的坐标分别为(0.05，-0.05，-0.05)、(0.1，-0.05，-0.05)、(0.15，-0.05，-0.05)、(0.05，-0.05，-0.1)、(0.1，-0.05，-0.1)、(0.15，-0.05，-0.1)、(0.05，-0.05，-0.15)、(0.1，-0.05，-0.15)、(0.15，-0.05，-0.15)。
获取这9个点在图像坐标系中的坐标后，结合相机的内参数矩阵A以及相机坐标系到货箱坐标系的转移矩阵，可以最终计算出货箱坐标系原点在货箱目标坐标系中的坐标(0.06，0.03，0.01)，以及货箱的姿态角度θ，γ，ψ分别为3°，-2°，1°。
由此，与目标位置与姿态进行比较，可以得到六自由度机构的控制指令，绕货箱坐标系Yh轴逆时针转动2°，绕Xh轴顺时针转动3°，绕Zh轴顺时针转动1°。往货箱坐标系Xh轴负方向运动0.06m，往Yh轴负方向运动0.03m，往Zh轴负方向运动0.01m。可以理解，该指令不限定，根据不同的六自由***来定，这只是一种实施方法，其他方式也是可以的。
步骤S6：六自由度平台运动到位后，利用单目***再次检测货箱坐标系原点在货箱目标坐标系中的坐标为(0.01，0.00，0.00)，货箱的姿态角度为(-0.1°，0.2°，0.1°)。满足精对准的标准δxc＝0.05m，δyc＝0.05m，δzc＝0.05m，δθc＝1°，δγc＝1°，δψc＝1°。
步骤S7：货箱自动行走到待对准平台上。
在其他的实施例中，参见图9，上述六自由度调节机构也可以用球铰配合四个电动缸的姿态稳定机构方式来取代，货箱与货箱导轨连接，货箱导轨与平台固连，平台通过一个大球铰和四个带双头球铰的电动缸与车身连接。四个电动缸的驱动器与车辆控制器连接，平台上有货箱姿态测量设备。
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于自动驾驶粗对准及二维图像精对准的货箱自动转移控制方法，其特征在于，在进入对准作业时，先获取货箱的位置信息，利用自动驾驶方式行走至货箱区域完成粗对准；然后，采用图像识别对准的方式，进行精对准，直至完成无人设备与货柜之间的对接；具体流程为：
步骤S1：进入对准区域，获取货箱目标参数；所述货箱目标参数是指货箱准备好对准时的坐标以及姿态的参数；
步骤S2：设置粗对准和精对准的可容忍误差参数；
步骤S3：利用自动驾驶***进行粗对准；
步骤S4：运动到位后，若误差在粗对准可容忍误差范围内，则转下一步；否则，重复上一步；
步骤S5：利用图像精对准***进行精对准；
步骤S6：运动到位后，若误差在精对准可容忍误差范围内，则转下一步，否则，重复上一步；
步骤S7：货箱自动运行到待对接平台上。
2.根据权利要求1所述的基于自动驾驶粗对准及二维图像精对准的货箱自动转移控制方法，其特征在于，所述利用自动驾驶***进行粗对准，即利用自动驾驶***的定位***确定无人车载货箱的位置，通过环境感知***获取周围的障碍信息，然后通过规划决策***规划路线，将路径指令发送给控制***，最终将货箱运送至目标地址。
3.根据权利要求1或2所述的基于自动驾驶粗对准及二维图像精对准的货箱自动转移控制方法，其特征在于，所述图像精对准***采用单目相机检测目标或多目相机检测目标，获取位姿信息。
4.根据权利要求3所述的基于自动驾驶粗对准及二维图像精对准的货箱自动转移控制方法，其特征在于，于待对接对象的已知位置上设置已知形状的图案，通过图像采集装置识别已知形状的图案，并利用图案上的特征点来确定参考坐标系中的坐标，以此作为对准的参考坐标。
5.根据权利要求1或2所述的基于自动驾驶粗对准及二维图像精对准的货箱自动转移控制方法，其特征在于，利用六自由度平台将货箱与车身固连，六自由度平台的上平面为与货箱导轨固连；货箱通过运动轮与导轨连接；货箱、货箱导轨与车身无连接；所述六自由度平台的运动通过货箱导轨最终传递给货箱，在货箱自身不主动运动的时候，六自由度平台与货箱固连，六自由度平台的姿态与货箱姿态一致。
6.根据权利要求1或2所述的基于自动驾驶粗对准及二维图像精对准的货箱自动转移控制方法，其特征在于，利用球铰配合多个电动缸组成姿态稳定机构，将货箱与货箱导轨连接，货箱导轨与平台固连，平台通过球铰和球铰的电动缸与车身连接；所述电动缸的驱动器与车辆控制器连接，平台上有货箱姿态测量设备。
CN201811208408.2A 2018-10-17 2018-10-17 基于自动驾驶粗对准及二维图像精对准的货箱自动转移控制方法 Active CN111061260B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811208408.2A CN111061260B (zh) 2018-10-17 2018-10-17 基于自动驾驶粗对准及二维图像精对准的货箱自动转移控制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811208408.2A CN111061260B (zh) 2018-10-17 2018-10-17 基于自动驾驶粗对准及二维图像精对准的货箱自动转移控制方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111061260A CN111061260A (zh) 2020-04-24
CN111061260B true CN111061260B (zh) 2023-07-21

Family

ID=70296884

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811208408.2A Active CN111061260B (zh) 2018-10-17 2018-10-17 基于自动驾驶粗对准及二维图像精对准的货箱自动转移控制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111061260B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111258260B (zh) * 2020-04-26 2020-08-04 北京主线科技有限公司 车辆信息交互***及其控制方法
CN111605943A (zh) * 2020-05-27 2020-09-01 新石器慧通（北京）科技有限公司 一种物流设备
CN111856538B (zh) * 2020-06-18 2023-07-18 北京九曜智能科技有限公司 一种用于自动驾驶的实时动态自适应路径规划方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN100504616C (zh) * 2007-06-05 2009-06-24 上海微电子装备有限公司 掩模版装载工艺
CN103486969B (zh) * 2013-09-30 2016-02-24 上海大学 机器视觉对准方法及其装置
CN105775548A (zh) * 2014-12-23 2016-07-20 天津强敏机械有限公司 立体仓库库位自动识别感知***定位装置
WO2017090108A1 (ja) * 2015-11-25 2017-06-01 株式会社日立製作所 棚配置システム、搬送ロボット及び棚配置方法
CN106347919A (zh) * 2016-11-10 2017-01-25 杭州南江机器人股份有限公司 一种自动仓储***

Also Published As

Publication number Publication date
CN111061260A (zh) 2020-04-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109160452B (zh) 基于激光定位和立体视觉的无人转运叉车及导航方法
US10754350B2 (en) Sensor trajectory planning for a vehicle
AU2015346577B2 (en) Position-controlled robotic fleet with visual handshakes
CN111061260B (zh) 基于自动驾驶粗对准及二维图像精对准的货箱自动转移控制方法
US10488523B2 (en) Using laser sensors to augment stereo sensor readings for robotic devices
US20180021954A1 (en) Reorienting a Distance Sensor using an Adjustable Leveler
JP4735476B2 (ja) 自律移動装置
KR101644270B1 (ko) 자동 측위 및 경로보정을 이용한 무인 화물이송 시스템
CN109071114B (zh) 一种自动装卸货的方法、设备及具有存储功能的装置
EP4111285B1 (en) Method for controlling an automatic guided vehicle and control system adapted to execute the method
JP6849959B2 (ja) コンテナターミナルシステムとその制御方法
CN111061228B (zh) 基于目标追踪的货箱自动转运控制方法
US20180253678A1 (en) Inventory item management system, transporting device and the method for docking with inventory holder
CN112113594B (zh) 用于校准传感器的方法、控制装置和无人机
JP7216582B2 (ja) 車両の走行制御システム
CN114265374B (zh) 一种agv对厢式卡车货物存取的***和方法
CN111056197B (zh) 基于局部定位***的货箱自动转移方法
CN111056196A (zh) 基于图像标志的货箱自动转移控制方法
JP2002132344A (ja) 移動体の誘導方法
US11194339B2 (en) Smart fixturing system and method
JP6729865B2 (ja) コンテナヤードおよびその制御方法
US20230173694A1 (en) Autonomous modular robots and methods of use
CN114265375B (zh) 一种agv对平板卡车货物存取的***和方法
CN111056195B (zh) 一种用于无人设备用的自动上下货柜的对接控制方法
US20230226697A1 (en) Material transport hand, material transport device, and material transport method

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant