CN113156414A - 基于mimo毫米波雷达的智能感知与路径规划运输*** - Google Patents
基于mimo毫米波雷达的智能感知与路径规划运输*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN113156414A CN113156414A CN202011532170.6A CN202011532170A CN113156414A CN 113156414 A CN113156414 A CN 113156414A CN 202011532170 A CN202011532170 A CN 202011532170A CN 113156414 A CN113156414 A CN 113156414A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- module
- path planning
- intelligent
- obstacle avoidance
- path
- 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.)
- Pending
Links
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 34
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims abstract description 24
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract description 16
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 30
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 13
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 9
- 230000008447 perception Effects 0.000 claims description 6
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 abstract description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 7
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 7
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 5
- 241000282472 Canis lupus familiaris Species 0.000 description 3
- 241000282326 Felis catus Species 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 206010012186 Delayed delivery Diseases 0.000 description 1
- 206010039203 Road traffic accident Diseases 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 1
- 230000033772 system development Effects 0.000 description 1
- 230000026676 system process Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
- G01S13/06—Systems determining position data of a target
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
- G01S13/50—Systems of measurement based on relative movement of target
- G01S13/58—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
- G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
- G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明涉及基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划运输***,属于多传感融合、雷达成像、多天线传输及动态路径规划技术领域。包括远程控制***、电源模块、传感器模块、通讯模块、核心控制模块、目标识别模块、智能避障与路径规划模块、用户界面模块、车辆行驶模块及负载模块。使用者输入目的地信息和货物信息,负载模块收纳货物,生成控制命令进行运输***周围环境探测,目标识别模块生成障碍物目标图像,智能避障与路径规划模块进行地图构建,再进行路径规划和智能避障,数据传输到核心控制模块输出行驶、报警及用户界面信息。所述***能实时动态路径规划及避障,可识别地面坑洞障碍;解决了多无人运输***交通拥堵问题,提高***效率。
Description
技术领域
本发明涉及基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划运输***,属于多传感融合、雷达成像、多天线信息传输及动态路径规划技术领域。
背景技术
随着科技的进步和人民生活水平的提高,智能设备的发展已经逐渐改变和丰富了人们的工作和生活。人们希望能灵活而高效地处理和应对时间与空间的“手忙脚乱”,借助智能设备使自己能“细致而周到”地把手头事情做圆满。比如:
(1)马上要上课了,某学委却刚刚收齐作业,他面临两方面抉择:a)去教室上课作业迟交;b)抽身去交快到截止时间的作业,导致接下来的课程迟到。此时,若能借助无人运输***帮助他运送作业到指定地点,该生就能摆脱“手忙脚乱”的现状。
(2)考试即将开始,某监考老师正要发放试卷,发现答题纸遗落在相隔200米的另外一座教学楼中,时间紧迫,他如果亲自去取回答题纸会导致无人监考出现教学事故;而临时寻求其他教师帮助又“不可能”;此时,若能借助无人运输***帮助该教师将另一座教学楼的答题纸运送到监考教室,使得该教师能够顺利完成“紧迫”的监考任务。
上述两种情况体现了“精准物流”以及“智能取件”的应用需求。
现有无人运输***有如下几类:
a)基于超声波传感器进行车辆避障的无人运输***,此类无人运输***成本低,无人运输实现方法简单且技术成熟;
b)基于红外传感器避障的无人运输***,***发展较为成熟,避障精度高且实现成本低,对障碍物具有良好的识别能力及在慢速时能识别阶梯状障碍物;
c)基于激光雷达应用启发式搜索避障的无人运输***,该无人运输***通过激光雷达SLAM构建全局的二维地图,通过二维地图定位自己的位置,预设终点,执行路径规划给出车辆移动中的最优路线,能够快速而高效的完成运输任务,减少作业时间;
d)基于视觉识别避障的无人运输***,该类避障***体积小、功耗低,可以获得车辆行驶前方场景比较高分辨率的深度图,在避障功能基础上,还能进行路径规划。
然而,目前无人运输***的输送效率以及精准度有待进一步提高,正是由于输送效率及精准度不高,日益成为制约该类车辆使用及推广的瓶颈。在实时动态、突发干扰及地面坑洞的复杂路况情况下,对隐蔽静止以及动态高速物体或生物的实时自主规避一直是无人运输***的技术发展难点,也是无人运输***能否普及应用的关键问题之一。
本发明的目的在于针对现有无人运输***存在的环境适应性差,尤其出现坑洞情况、突发运动目标如小孩、猫、狗,无人车会出现坑洞识别障碍以及躲避不及时导致翻车或者碾压情况,从而造成经济或人员受伤的现状;此外运输***工作环境变化迅速,进行路径规划可能会导致多辆运输***交通堵塞问题,甚至产生死锁现象,导致***崩溃。
本申请致力于提出基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划无人运输***。该车具有高精度、无盲区探测、适用范围广泛、智能的路径规划、高效避障的优势,有效避免单一传感器对路况感知的局限性,适用于环境地图未知和环境快速变化的情况。
发明内容
本发明的目的是针对现有运输***缺乏智能感知路况、配送效率低以及适应环境速度慢的技术缺陷,提出了基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划运输***。
本发明的核心思想是:使用者通过用户界面模块输入目的地信息和货物信息,由负载模块收纳货物,核心控制模块中控制命令生成单元B生成控制命令使传感器模块进行运输***周围环境探测,由目标识别模块进行数据处理生成障碍物目标图像,继而智能避障与路径规划模块通过北斗辅助定位单元与传感器目标图像的解读进行地图构建,随后开始路径规划和智能避障,数据传输到核心控制模块,核心控制模块控制运输***的行驶、报警以及用户界面的信息输出。同时核心控制模块能够根据运输***自身的状态判断是否需要启动紧急模式。
为实现上述目的,采用如下技术方案。
所述智能感知与路径规划运输***,包括:远程控制***、电源模块、传感器模块、通讯模块、核心控制模块、目标识别模块、智能避障与路径规划模块、用户界面模块、车辆行驶模块及负载模块。
其中,电源模块包括蓄电池以及备用电源;核心控制模块包括信息收发单元、指令发送单元、控制指令生成单元A、控制指令生成单元B;传感器模块包括毫米波MIMO雷达、红外传感器以及可见光传感器;目标识别模块包括传感器数据处理子模块、多光谱图像融合子模块,其中多光谱图像融合子模块包括图像特征判断单元以及目标图像生成单元;智能避障与路径规划模块包括目标图像解读单元、路径智能构建与避障单元以及北斗辅助定位单元;用户界面模块包括控制命令输入单元、路径及地图显示单元、目标属性输出单元以及报警子模块,其中报警子模块包括蜂鸣器、警示灯及语音播报单元;车辆行驶模块包括驱动子模块与制动子模块;
所述智能感知与路径规划无人运输***中各模块与单元的连接关系如下:
电源模块与传感器模块、通讯模块、核心控制模块、目标识别模块、智能避障与路径规划模块、用户界面模块、负载模块、车辆行驶模块相连;核心控制模块与通讯模块、传感器模块、目标识别模块、用户界面模块、智能避障与路径规划模块、车辆行驶模块以及负载模块相连;通讯模块与远程控制***、目标识别模块中的传感器数据处理子模块相连;传感器模块与目标识别模块相连;目标识别模块与智能避障与路径规划模块以及用户界面模块相连;智能避障与路径规划模块与用户界面模块相连;核心控制模块中指令发送单元和传感器模块、目标识别模块、智能避障与路径规划模块、报警子模块、车辆行驶模块中的驱动子模块及制动子模块、用户界面模块中的目标属性输出单元及路径及地图显示单元相连;用户界面模块中目标属性输出单元与目标识别模块相连,路径及地图显示单元与智能避障与路径规划模块相连,控制命令输入单元与核心控制模块中信息收发单元相连。
所述智能感知与路径规划无人运输***中各模块的功能如下:
用户界面模块中的控制命令输入单元接收命令,核心控制模块的信息收发单元接收命令,并将命令由指令发送单元对其他模块进行调控;用户界面模块中的路径及地图显示单元和目标属性输出单元根据智能避障与路径规划模块和目标识别模块的信息数据输出SLAM地图及智能行进路径、障碍的物目标属性,并进行实时更新;传感器模块获取运输***周围环境信息;其中,红外传感器获取红外图像;毫米波MIMO雷达测量周围的障碍物位置、速度、距离,感知车辆周边状态;可见光传感器获得彩色图像,传感器模块采集的周围环境信息经传感器数据处理子模块处理后,保存到该子模块的自带存储器中,便于动态环境信息的调用与回放,该目标识别模块中的传感器数据处理子模块分为两部分,一部分接收传感器模块中毫米波MIMO雷达接收的数据并进行雷达成像处理;另一部分接收红外传感器和可见光传感器的数据,进行传感器成像处理,随后多光谱图像融合子模块中图像特征判断单元进行图像特征判断,目标图像生成单元将可见光图像与红外图像、毫米波MIMO雷达成像进行多光谱融合,得到目标图像;目标识别模块将图像信息传递到智能避障与路径规划模块,进行目标图像解读、智能构建路径及避障;目标识别模块得到目标图像后,该模块将图像信息传递到用户界面模块,核心控制模块控制用户界面模块输出障碍物目标属性;
在智能避障与路径规划模块中基于多光谱融合图像进行目标图像属性解析并结合北斗定位***进行SLAM地图构建,根据此地图构建智能路径,并将最优路径和避障策略传输到核心控制模块,由核心控制模块控制运输***的车辆行驶、警示信息播报以及用户界面的信息输出;
所述运输***的智能避障与路径规划模块适用于复杂路况的运输任务,在获得全局最优路径的基础上再对行驶路径上每个障碍物节点进一步优化以获取最优路径,节省运行时间,从而做到全局导航,局部避障,此运输使用智能路径规划,将实时路况信息考虑进路径规划内,在遇见新的障碍物之后,根据不同的障碍物类型实行不同的避障策略,实时计算得到新的规划路径。
车辆行驶模块接收核心控制模块指令,实现行进、转向、减速以及刹车操作;负载模块根据用户输入的指令由核心控制模块控制进行货物的收纳和递出;通讯模块负责将运输***车辆信息传输到远程控制***,让控制者实时获得车辆的所在位置,周围环境,也能在遇到紧急事故的第一时间得到消息,该运输***总控制***工作人员据此对具体运输***进行维修以及收回操作;核心控制模块针对检测到的紧急情况给出行动指令。
报警子模块接收核心控制模块的指令,进行如下操作:1)接收到语音播报指令后,按指令播报对应信息;2)接收到蜂鸣器警示指令后,蜂鸣器鸣响;3)接收到警示灯闪烁指令后,警示灯按指令闪烁;
所述智能感知与路径规划运输***的工作模式,包括送货模式、取件模式及紧急模式;其中,送货模式和取件模式为正常工作模式;
送货模式,具体为:
运输***启动,核心控制模块将车辆自检,若无异常情况,使用者在车辆的用户界面输入目的地信息和货物信息,车辆正常工作;若出现异常情况,则通过通讯模块将车辆自检异常情况传输至远程控制***,关闭运输***,退出送货模式;
若车辆自检为车辆正常,则运货模式下的正常工作过程如下:
运输***启动后定时器开启;核心控制模块获取传感器模块、目标识别模块、用户界面模块、智能避障与路径规划模块、车辆行驶模块、负载模块的运行信息,运输***工作过程中每隔设定时间,判断当前定时器时间,每隔设定时间核心控制模块根据实时路况信息判断是否为正常行驶,若否,即判断车辆是否出现故障以及是否符合紧急模式,若车辆故障,则报警子模块提醒使用者出现异常情况,则关闭运输***,退出送货模式;
若紧急模式,即核心控制模块判断该车辆存在紧急情况,核心控制模块针对检测到的紧急信息进行处理;根据紧急情况的类别进行决策,下达进一步行动指令,使报警子模块的警示灯闪烁,语音播报提醒周围行人;通讯模块将运输***车辆信息和传感器数据处理子模块处理后的图像信息传输至远程控制***,紧急情况具体包括如下两种:
紧急A:车辆摔倒、发生交通事故的非正常情况,核心控制模块中控制命令生成单元A生成控制命令,控制通讯模块将对应紧急情况和实时的图像信息、位置信息汇报给远程控制***;车辆行驶模块驱动子模块停止工作,制动子模块启动以减速直至停止;同时启动报警子模块工作。
紧急B:该运输***电量不足或蓄电池模块故障,核心控制模块中控制命令生成单元A生成控制命令,控制启动电源模块中的备用电源,通过通讯模块将故障信息或电量信息传输至远程控制***,通知相关工作人员前来排除故障或更换电源。车辆行驶模块驱动子模块停止工作,制动子模块启动以减速直至停止;同时启动报警子模块工作;
非故障且紧急情况下,各模块工作过程如下:
核心控制模块获取传感器模块、目标识别模块、用户界面模块、智能避障与路径规划模块、车辆行驶模块、负载模块的运行信息,运输***工作过程中每隔设定时间,判断当前定时器时间,每隔设定时间核心控制模块根据实时路况信息判断是否为正常行驶;控制命令输入单元接收用户输入的命令,由控制命令生成单元B生成相应的小车控制命令,该命令传输给指令发送单元;
指令发送单元控制传感器模块进行运输***周围环境探测,探测信息传输到目标识别模块中进行数据处理生成障碍物目标图像,继而智能避障与路径规划模块通过北斗辅助定位单元与传感器目标图像的解读进行地图构建,随后智能避障与路径规划模块进行路径规划和智能避障,所述运输***在避障时设定运输***的优先级,满载运输***优先级高于空载运输***,输出最优路径;该最优路径传输到核心控制模块,车辆行驶模块受核心控制模块的命令控制运输***的行驶,报警子模块受核心控制模块的命令进行相应的警示信息播报,用户界面模块受核心控制模块的命令在用户界面输出相应的信息;
当运输***完成运输任务后即返航,用户界面模块将出发地设置为目的地,执行送货模式的返航操作。
取件模式的工作过程与送货模式相同,区别在于:所述运输***在避障时设定运输***优先级时,送货模式的去程优先级高,回程优先级低;取件模式的去程优先级低,回程优先级高。
有益效果
本发明提出了基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划运输***,与市面上现有的避障车及避障设备相比,具有如下有益效果:
1.所述运输***使用毫米波MIMO雷达感知周围环境,测量障碍物位置、速度信息,毫米波雷达较激光雷达更能适应雨、雾及霾为主的特殊天气,可以确保全天时、全天候的实时感知并进行动态路径规划及避障,提高了运输***的适用范围,适用于复杂、特殊天气的运输任务;
2.所述运输***采用毫米波MIMO雷达代替激光雷达,大幅降低运输成本;利用可见光传感器和红外传感器辅助毫米波MIMO雷达,使用基于毫米波MIMO雷达与多光谱融合的SLAM,可实现无盲区探测,识别地面坑洞障碍,同时与单传感器检测相比大幅提高了障碍物识别精度;
3.所述运输***在获得全局最优路径的基础上再对每个障碍物节点进一步优化以获取最优路径,节省运行时间,从而做到全局导航,局部避障,使用智能路径规划,将路况信息考虑进路径规划内,在遇见新的障碍物之后,根据不同的障碍物类型实行不同的避障策略,通过实时计算得到新的规划路径,因此本运输***适用于复杂路况的运输任务;
4.所述运输***在避障时设定运输***的优先级,满载运输***优先级高于空载运输***,优先级高的运输***将优先通行,这样能够解决多无人运输***交通拥堵问题,提高***效率;
5.所述运输***所具备的通讯模块能够让远程控制***实时获得车辆的所在位置,周围环境,同时也能在遇到紧急事故的第一时间得到消息,相较市面上现有的避障设备,该模块的设计能让该无人车真正达到独立行动的目的,解决了“最后一公里”问题。
附图说明
图1是本发明基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划无人运输***的组成及连接示意图;
图2是本发明基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划无人运输***的送货模式的工作流程图;
图3是本发明基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划无人运输***中车辆行驶模块与核心控制模块的连接示意图;
图4是本发明基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划无人运输***中紧急模式下核心控制模块与电源模块、车辆行驶模块、传感器模块的连接示意图;
图5是本发明基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划无人运输***中用户界面模块与核心控制模块、目标识别模块、智能避障与路径规划模块的连接示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例和附图,对本发明基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划无人运输***进行详细阐述。
实施例1
本实施例描述了应用本发明所述基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划无人运输***为某小区内无人快递送货车,并配合小区住户手机上的APP协同工作的具体实施。如图1,为该小区内无人快递送货车的***组成,从图中能够看出,该运输***包括远程控制***、远程终端APP、电源模块、传感器模块、通讯模块、核心控制模块、目标识别模块、智能避障与路径规划模块、用户界面模块、车辆行驶模块及负载模块。
其中,电源模块包括蓄电池以及备用电源;核心控制模块包括信息收发单元、指令发送单元、控制指令生成单元A、控制指令生成单元B;传感器模块包括毫米波MIMO雷达、红外传感器以及可见光传感器;目标识别模块包括传感器数据处理子模块、多光谱图像融合子模块,其中多光谱图像融合子模块包括图像特征判断单元以及目标图像生成单元;智能避障与路径规划模块包括目标图像解读单元、路径智能构建与避障单元以及北斗辅助定位单元;用户界面模块包括控制命令输入单元、路径及地图显示单元、目标属性输出单元、报警子模块,其中报警子模块包括蜂鸣器、警示灯及语音播报单元;车辆行驶模块包括驱动子模块与制动子模块;具体实施时,通过用户界面模块发送指令,确定目的地从而获得路线并进行实时避障。使用者可以实时获取运输***的位置信息与周边的环境图像信息。
所述基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划的小区内无人快递送货车车中各模块与单元的连接关系如下:
电源模块与传感器模块、通讯模块、核心控制模块、目标识别模块、智能避障与路径规划模块、用户界面模块、负载模块、车辆行驶模块相连;核心控制模块与通讯模块、传感器模块、目标识别模块、用户界面模块、智能避障与路径规划模块、车辆行驶模块、负载模块相连;通讯模块与目标识别模块中的传感器数据处理子模块、远程控制***、远程终端APP相连;传感器模块与目标识别模块相连;目标识别模块与智能避障与路径规划模块、用户界面模块相连;智能避障与路径规划模块与用户界面模块相连;核心控制模块中指令发送单元和传感器模块、目标识别模块、智能避障与路径规划模块、报警子模块、车辆行驶模块中的驱动子模块及制动子模块、用户界面模块中的目标属性输出单元及路径及地图显示单元相连;用户界面模块中目标属性输出单元与目标识别模块相连,路径及地图显示单元与智能避障与路径规划模块相连,控制命令输入单元与核心控制模块中信息收发单元相连。
图2是本发明基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划无人运输***的送货模式的工作流程图;从图2可以看出,具体实施时,快递小哥通过用户界面模块输入快递收取者楼栋位置信息并在负载模块放入快递货物。运输***使用毫米波MIMO雷达感知周围环境、测量障碍物位置及速度信息,用户界面模块中的控制命令输入单元接收命令后由核心控制模块根据命令对其他模块进行调控;用户界面模块根据其他模块的信息数据输出目标属性和地图及智能路径,并进行更新;传感器模块获取送货车周围环境信息,其中红外传感器获取红外图像;毫米波MIMO雷达经过测量周围的障碍物位置、距离、速度,包括地面坑洞情况,感知车辆周边状态,毫米波MIMO雷达代替激光雷达,大幅降低运输成本;且与激光雷达相比,更能适应雨、雾、霾等特殊天气,可以确保全天时、全天候的实时感知并进行动态路径规划及避障,使该送货车工作时间长,适用于复杂、特殊天气,可以帮助小区居民在恶劣天气下不用出楼即可接收快递;可见光传感器获得彩色可见光图像,传感器模块采集的周围环境信息经传感器数据处理子模块处理后,保存到该子模块的自带存储器中,便于动态环境信息的调用与回放,该目标识别模块中的传感器数据处理子模块分为两部分,一部分接收传感器模块中毫米波MIMO雷达接收的数据并进行雷达成像处理;另一部分接收红外传感器和可见光传感器的数据,辅助毫米波MIMO雷达,进行传感器成像处理,随后多光谱图像融合子模块中图像特征判断单元进行图像特征判断,目标图像生成单元将可见光图像与红外图像、毫米波MIMO雷达成像进行多光谱融合,实现同时定位与地图构建(SLAM),得到目标图像,实现低成本高精度二维成像的同时,实现无盲区探测,识别地面坑洞障碍,同时与单传感器检测相比大幅提高了障碍物识别精度。
目标识别模块将图像信息传递到智能避障与路径规划模块,进行目标图像解读、智能构建路径及避障;目标识别模块得到目标图像后,该模块将图像信息传递到用户界面模块,核心控制模块控制用户界面模块输出障碍物目标属性;
在智能避障与路径规划模块中基于多光谱融合图像进行目标图像属性解析并结合北斗定位***进行SLAM地图构建,进行地图构建时,地面坑洞作为一种障碍物被识别并避障,根据此地图构建智能路径,并将最优路径和避障策略传输到核心控制模块,由核心控制模块控制运输***的车辆行驶、警示信息播报、以及用户界面的信息输出,获得全局最优路径后,再对每个障碍物节点进一步优化以获取最优路径,从而做到全局导航,局部避障,使用智能路径规划,将路况信息考虑进路径规划内,在遇见新的障碍物之后,根据不同的障碍物类型实行不同的避障策略,通过实时计算得到新的规划路径,因此本运输***适用于复杂路况的运输任务。
图5是本发明基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划无人运输***中用户界面模块与核心控制模块、目标识别模块、智能避障与路径规划模块的连接示意图。从图5可以看出,用户界面输入的控制命令传输到核心控制模块的信息收发单元,随后控制命令生成单元B生成控制命令,由指令发送单元控制传感器模块、目标识别模块、智能避障与路径规划模块的运行,由指令发送单元控制目标识别模块将数据传输到目标属性输出单元、智能避障与路径规划模块将数据传输到路径及地图显示单元,并控制目标属性输出单元输出障碍物目标属性、控制路径及地图显示单元输出SLAM地图及车辆行进路径。
图3是本发明基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划无人运输***中车辆行驶模块与核心控制模块的连接示意图,从图3可以看出,核心控制模块中控制命令生成单元B生成控制命令,由指令发送单元控制车辆行驶模块运行,车辆行驶模块接受核心控制模块指令,根据指令进行行进、转向、减速、刹车操作。负载模块根据用户输入的指令由核心控制模块操作进行货物的收纳和递出。
通讯模块负责将送货车车辆信息传输到远程控制***,该送货车总控制***工作人员据此对具体送货车进行维修,收回等操作;此外通讯模块将车辆行驶位置信息和快递信息传输至远程终端APP。
当该无人送货车到达快递收取者楼下时,利用远程终端手机APP通知住户,住户可以在该APP上选择下楼取件或者稍后取件,当住户超过5分钟未响应时,该无人运输***将继续向下一位目标进行运送。
当该无人送货车在完成最后一位用户的快递运输任务后即开始返航。
图4是本发明基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划无人运输***中紧急模式下核心控制模块与电源模块、车辆行驶模块、传感器模块的连接示意图。从图4可以看出,当出现紧急情况时,紧急信息传输到核心控制模块的信息收发单元,核心控制模块识别紧急信息并根据紧急信息的不同由控制命令生成单元A生成相关报警行动指令并下达通讯模块和报警子模块,通讯模块将运输***车辆信息和传感器数据处理子模块处理后的图像信息上传到送货车总控制***并触发警告,同时启动报警子模块工作。
实施例2
本实施例描述了应用本发明所述基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划无人运输***在面对突发运动目标如小孩、猫、狗等避障的具体实施。
如图1,为该无人运输***的***组成。从图中可以看出,该运输***包括远程控制***、电源模块、传感器模块、通讯模块、核心控制模块、目标识别模块、智能避障与路径规划模块、用户界面模块、车辆行驶模块及负载模块。
其中,电源模块包括蓄电池以及备用电源;核心控制模块包括信息收发单元、指令发送单元、控制指令生成单元A、控制指令生成单元B;传感器模块包括毫米波MIMO雷达、红外传感器以及可见光传感器;目标识别模块包括传感器数据处理子模块、多光谱图像融合子模块,其中多光谱图像融合子模块包括图像特征判断单元以及目标图像生成单元;智能避障与路径规划模块包括目标图像解读单元、路径智能构建与避障单元以及北斗辅助定位单元;用户界面模块包括控制命令输入单元、路径及地图显示单元、目标属性输出单元、报警子模块,其中报警子模块包括蜂鸣器、警示灯及语音播报单元;车辆行驶模块包括驱动子模块与制动子模块。具体实施时,通过用户界面模块发送指令,确定目的地从而获得路线并进行实时避障。使用者可以实时获取运输***的位置信息与周边的环境图像信息。
所述基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划无人运输***中各模块与单元的连接关系如下:
电源模块与传感器模块、通讯模块、核心控制模块、目标识别模块、智能避障与路径规划模块、用户界面模块、负载模块、车辆行驶模块相连;核心控制模块与通讯模块、传感器模块、目标识别模块、用户界面模块、智能避障与路径规划模块、车辆行驶模块、负载模块相连;通讯模块与远程控制***、目标识别模块中的传感器数据处理子模块相连;传感器模块与目标识别模块相连;目标识别模块与智能避障与路径规划模块、用户界面模块相连;智能避障与路径规划模块与用户界面模块相连;核心控制模块中指令发送单元和传感器模块、目标识别模块、智能避障与路径规划模块、报警子模块、车辆行驶模块中的驱动子模块及制动子模块、用户界面模块中的目标属性输出单元及路径及地图显示单元相连;用户界面模块中目标属性输出单元与目标识别模块相连,路径及地图显示单元与智能避障与路径规划模块相连,控制命令输入单元与核心控制模块中信息收发单元相连。
图3是本发明基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划无人运输***的送货模式的工作流程图;
从图3可以看出,具体实施时,用户界面模块中的控制命令输入单元接受命令,负载模块进行货物的收纳和递出。随后由核心控制模块根据命令对其他模块进行调控;用户界面模块根据其他模块的信息数据输出SLAM地图及智能行进路径、障碍的物目标属性,并进行实时更新;
传感器模块获取运输***周围环境信息,其中红外传感器获取红外图像;毫米波MIMO雷达经过测量周围的障碍物位置、距离、速度,感知车辆周边状态,毫米波雷达较激光雷达更能适应雨、雾、霾等特殊天气,可以确保全天时、全天候的实时感知并进行动态路径规划及避障,使该送货车适用于复杂、特殊天气;可见光传感器获得彩色可见光图像,传感器模块采集的周围环境信息经传感器数据处理子模块处理后,保存到该子模块的自带存储器中,便于动态环境信息的调用与回放,该目标识别模块中的传感器数据处理子模块分为两部分,一部分接收传感器模块中毫米波MIMO雷达接收的数据并进行雷达成像处理;另一部分接收红外传感器和可见光传感器的数据,进行传感器成像处理,随后多光谱图像融合子模块中图像特征判断单元进行图像特征判断,目标图像生成单元将可见光图像与红外图像、毫米波MIMO雷达成像进行多光谱融合,得到目标图像,实现低成本高精度二维成像,多传感器融合成像大幅提高了障碍物识别精度;
目标识别模块将图像信息传递到智能避障与路径规划模块,进行目标图像解读、智能构建路径及避障;目标识别模块得到目标图像后,该模块将图像信息传递到用户界面模块,核心控制模块控制用户界面模块输出障碍物目标属性;
在智能避障与路径规划模块中基于多光谱融合图像进行目标图像属性解析并结合北斗定位***进行SLAM地图构建,根据此地图构建智能路径,并将信息数据传输到核心控制模块,由核心控制模块控制运输***的车辆行驶、警示信息播报、以及用户界面的信息输出;
具体实施中,当障碍物目标识别到静态障碍物或者距离较远的动态障碍物时,该无人运输***通过实时路径规划得到最优路径进行避障,在面对突发运动目标如小孩、猫、狗等,无人运输***由核心控制模块对突发目标进行信息处理,得到相应的碰撞可能性、碰撞可准许性。本运输***分为两个状态,满载状态和空载状态,路径智能规划与避障模块可以感知车辆状态,核心控制模块可以获得这一区域其他运输***的状态和位置。设定满载状态优先级高于空载状态,避障时满载状态重新规划路径以避免一切碰撞发生,空载状态可继续允许部分碰撞发生。
针对环境中不同动态障碍物的体积和速度,无人运输***中路径智能构建与避障单元实现等待、正碰或追尾避障,具体为:
当动态障碍物的运行轨迹和运输***的运行轨迹只有一个交点时,运输***等待;当动态障碍物的运行轨迹和运输***的运行轨迹有重叠部分,即可能发生正碰或追尾情况时,根据该动态障碍物的运行方向,运输***在碰撞发生前重新规划可避开该动态障碍物的路线;此无人运输***能够在碰撞发生前采取减速停车或绕行的方式避免冲突或准许碰撞发生,从而实现全局导航,局部避障,适用于复杂路况的运输任务。
图5是本发明基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划无人运输***中用户界面模块与核心控制模块、目标识别模块、智能避障与路径规划模块的连接示意图;从图5可以看出,用户界面输入的控制命令传输到核心控制模块的信息收发单元,随后控制命令生成单元B生成控制命令,由指令发送单元控制传感器模块、目标识别模块、智能避障与路径规划模块的运行,由指令发送单元控制目标识别模块将数据传输到目标属性输出单元、智能避障与路径规划模块将数据传输到路径及地图显示单元,并控制目标属性输出单元输出障碍物目标属性、控制路径及地图显示单元输出SLAM地图及车辆行进路径。
负载模块根据用户输入的指令由核心控制模块操作进行货物的收纳和递出。
通讯模块负责将运输***车辆信息传输到远程控制***,该运输***总控制***工作人员据此对具体运输***进行维修,收回操作。
图4是本发明基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划无人运输***中紧急模式下核心控制模块与电源模块、车辆行驶模块、传感器模块的连接示意图。
从图4可以看出,当出现紧急情况时,紧急信息传输到核心控制模块的信息收发单元,核心控制模块识别紧急信息并根据紧急信息的不同有控制命令生成单元A生成相关报警行动指令并下达通讯模块和报警子模块,通讯模块将运输***车辆信息和传感器数据处理子模块处理后的图像信息上传到送货车总控制***并触发警告,同时启动报警子模块工作。
实施例3
本实施例描述了应用本发明所述基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划无人运输***的***内多运输***动态路径规划的具体实施。
本运输***分为两个状态,满载状态和空载状态,核心控制模块可以通过负载模块感知车辆状态并通过通讯模块获得这一区域其他运输***的状态和位置,并且将这些信息发送给智能避障与路径规划模块。设定满载状态优先级高于空载状态,避障时满载状态重新规划路径以避免一切碰撞发生,空载状态可继续允许部分碰撞发生。
在此运输***总控***中,每辆车都有其编号,当两辆运输***即将碰撞时,智能避障与若优先级相同,则根据运输***的编号,编号小的运输***进行等待;若有优先级不同,则优先级低的执行等待;此无人运输***在碰撞发生前采取减速停车或绕行的方式避免冲突或准许碰撞发生,从而实现全局导航,局部避障,能够避免多运输***出现交通拥堵的情况,适用于多无人运输***共同作业的运输任务。
实施例4
本实施例描述了应用本发明所述基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划无人运输***受到突发撞击或人为阻拦时紧急应对的具体实施。
当该无人运输***遭遇碰撞或人为阻拦等紧急状态后,核心控制模块检测到紧急情况,控制命令生成单元A生成控制命令,由指令发送单元下达指令,下述模块根据指令做出相应动作:
1)报警子模块控制语音播报单元的警示灯闪烁,蜂鸣器鸣响,播报求助信息向周围进行求助:
2)通讯模块将运输***车辆信息和传感器数据处理子模块处理后的图像信息上传到运输***总控制***并触发警示;
3)车辆行驶模块驱动子模块停止工作,制动子模块启动以减速直至停止。
通讯模块能够让远程控制***在运输***遇到紧急事故的第一时间得到消息,实时获得车辆的所在位置,周围环境,帮助运输***求救,相较市面上现有的避障设备,该模块的设计能让该运输***真正达到独立行动的目的,
上所述为本发明的较佳实施例而已,本发明不应该局限于该实施例和附图所公开的内容。凡是不脱离本发明所公开的精神下完成的等效或修改,都落入本发明保护的范围。
Claims (7)
1.基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划运输***,其特征在于:包括:远程控制***、电源模块、传感器模块、通讯模块、核心控制模块、目标识别模块、智能避障与路径规划模块、用户界面模块、车辆行驶模块及负载模块;
其中,电源模块包括蓄电池以及备用电源;核心控制模块包括信息收发单元、指令发送单元、控制指令生成单元A、控制指令生成单元B;传感器模块包括毫米波MIMO雷达、红外传感器以及可见光传感器;目标识别模块包括传感器数据处理子模块、多光谱图像融合子模块,其中多光谱图像融合子模块包括图像特征判断单元以及目标图像生成单元;智能避障与路径规划模块包括目标图像解读单元、路径智能构建与避障单元以及北斗辅助定位单元;用户界面模块包括控制命令输入单元、路径及地图显示单元、目标属性输出单元以及报警子模块,其中报警子模块包括蜂鸣器、警示灯及语音播报单元;车辆行驶模块包括驱动子模块与制动子模块;
所述智能感知与路径规划无人运输***中各模块与单元的连接关系如下:
电源模块与传感器模块、通讯模块、核心控制模块、目标识别模块、智能避障与路径规划模块、用户界面模块、负载模块、车辆行驶模块相连;核心控制模块与通讯模块、传感器模块、目标识别模块、用户界面模块、智能避障与路径规划模块、车辆行驶模块以及负载模块相连;通讯模块与远程控制***、目标识别模块中的传感器数据处理子模块相连;传感器模块与目标识别模块相连;目标识别模块与智能避障与路径规划模块以及用户界面模块相连;智能避障与路径规划模块与用户界面模块相连;核心控制模块中指令发送单元和传感器模块、目标识别模块、智能避障与路径规划模块、报警子模块、车辆行驶模块中的驱动子模块及制动子模块、用户界面模块中的目标属性输出单元及路径及地图显示单元相连;用户界面模块中目标属性输出单元与目标识别模块相连,路径及地图显示单元与智能避障与路径规划模块相连,控制命令输入单元与核心控制模块中信息收发单元相连。
2.根据权利要求1所述的基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划运输***,其特征在于:用户界面模块中的控制命令输入单元接收命令,核心控制模块的信息收发单元接收命令,并将命令由指令发送单元对其他模块进行调控;用户界面模块中的路径及地图显示单元和目标属性输出单元根据智能避障与路径规划模块和目标识别模块的信息数据输出SLAM地图及智能行进路径、障碍的物目标属性,并进行实时更新;传感器模块获取运输***周围环境信息。
3.根据权利要求2所述的基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划运输***,其特征在于:红外传感器获取红外图像;毫米波MIMO雷达测量周围的障碍物位置、速度、距离,感知车辆周边状态;可见光传感器获得彩色图像,传感器模块采集的周围环境信息经传感器数据处理子模块处理后,保存到该子模块的自带存储器中,便于动态环境信息的调用与回放。
4.根据权利要求3所述的基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划运输***,其特征在于:目标识别模块中的传感器数据处理子模块分为两部分,一部分接收传感器模块中毫米波MIMO雷达接收的数据并进行雷达成像处理;另一部分接收红外传感器和可见光传感器的数据,进行传感器成像处理,随后多光谱图像融合子模块中图像特征判断单元进行图像特征判断,目标图像生成单元将可见光图像与红外图像、毫米波MIMO雷达成像进行多光谱融合,得到目标图像;目标识别模块将图像信息传递到智能避障与路径规划模块,进行目标图像解读、智能构建路径及避障;目标识别模块得到目标图像后,该模块将图像信息传递到用户界面模块,核心控制模块控制用户界面模块输出障碍物目标属性。
5.根据权利要求4所述的基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划运输***,其特征在于:在智能避障与路径规划模块中基于多光谱融合图像进行目标图像属性解析并结合北斗定位***进行SLAM地图构建,根据此地图构建智能路径,并将最优路径和避障策略传输到核心控制模块,由核心控制模块控制运输***的车辆行驶、警示信息播报以及用户界面的信息输出。
6.根据权利要求5所述的基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划运输***,其特征在于:所述运输***的智能避障与路径规划模块在获得全局最优路径的基础上再对行驶路径上每个障碍物节点进一步优化以获取最优路径,节省运行时间,从而做到全局导航,局部避障,此运输使用智能路径规划,将实时路况信息考虑进路径规划内,在遇见新的障碍物之后,根据不同的障碍物类型实行不同的避障策略,计算得到新的规划路径,此本运输***适用于复杂路况的运输任务。
7.根据权利要求6所述的基于MIMO毫米波雷达的智能感知与路径规划运输***,其特征在于:车辆行驶模块接收核心控制模块指令,实现行进、转向、减速以及刹车操作;负载模块根据用户输入的指令由核心控制模块控制进行货物的收纳和递出;通讯模块负责将运输***车辆信息传输到远程控制***,让控制者实时获得车辆的所在位置,周围环境,也能在遇到紧急事故的第一时间得到消息,该运输***总控制***工作人员据此对具体运输***进行维修以及收回操作;核心控制模块针对检测到的紧急情况给出行动指令。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2020114885218 | 2020-12-16 | ||
CN202011488521 | 2020-12-16 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113156414A true CN113156414A (zh) | 2021-07-23 |
Family
ID=76882652
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011532170.6A Pending CN113156414A (zh) | 2020-12-16 | 2020-12-22 | 基于mimo毫米波雷达的智能感知与路径规划运输*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113156414A (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113701715A (zh) * | 2021-09-25 | 2021-11-26 | 山东科技大学 | 一种全自动深基坑测斜车 |
CN113885532A (zh) * | 2021-11-11 | 2022-01-04 | 江苏昱博自动化设备有限公司 | 一种智能避障的无人搬运小车控制*** |
CN114442101A (zh) * | 2022-01-28 | 2022-05-06 | 南京慧尔视智能科技有限公司 | 基于成像毫米波雷达的车辆导航方法、装置、设备及介质 |
CN117093009A (zh) * | 2023-10-19 | 2023-11-21 | 湖南睿图智能科技有限公司 | 一种基于机器视觉的物流agv小车导航控制方法及*** |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104943684A (zh) * | 2014-03-31 | 2015-09-30 | 比亚迪股份有限公司 | 无人驾驶汽车控制***和具有其的汽车 |
CN108445885A (zh) * | 2018-04-20 | 2018-08-24 | 鹤山东风新能源科技有限公司 | 一种基于纯电动物流车的自动驾驶***及其控制方法 |
US10074279B1 (en) * | 2017-03-07 | 2018-09-11 | Denso International America, Inc. | Inference-aware motion planning |
CN109828587A (zh) * | 2019-03-08 | 2019-05-31 | 南京康尼智控技术有限公司 | 一种避障***及避障方法 |
CN109975798A (zh) * | 2019-03-26 | 2019-07-05 | 武汉理工大学 | 一种基于毫米波雷达与摄像头的目标检测方法 |
CN110026978A (zh) * | 2019-02-28 | 2019-07-19 | 上海宇航***工程研究所 | 一种电力巡检机器人的控制***及工作方法 |
CN110456343A (zh) * | 2019-07-22 | 2019-11-15 | 深圳普捷利科技有限公司 | 一种基于fmcw毫米波雷达的即时定位方法及*** |
CN110874945A (zh) * | 2018-08-31 | 2020-03-10 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 基于车路协同的路侧感知***及其车辆控制方法 |
CN111508256A (zh) * | 2020-03-17 | 2020-08-07 | 重庆大学 | 一种基于区域时空域的交通信息重构方法及智能交通*** |
CN214311436U (zh) * | 2020-12-16 | 2021-09-28 | 北京理工大学 | 基于mimo毫米波雷达的智能感知与路径规划运输车 |
-
2020
- 2020-12-22 CN CN202011532170.6A patent/CN113156414A/zh active Pending
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104943684A (zh) * | 2014-03-31 | 2015-09-30 | 比亚迪股份有限公司 | 无人驾驶汽车控制***和具有其的汽车 |
US10074279B1 (en) * | 2017-03-07 | 2018-09-11 | Denso International America, Inc. | Inference-aware motion planning |
CN108445885A (zh) * | 2018-04-20 | 2018-08-24 | 鹤山东风新能源科技有限公司 | 一种基于纯电动物流车的自动驾驶***及其控制方法 |
CN110874945A (zh) * | 2018-08-31 | 2020-03-10 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 基于车路协同的路侧感知***及其车辆控制方法 |
CN110026978A (zh) * | 2019-02-28 | 2019-07-19 | 上海宇航***工程研究所 | 一种电力巡检机器人的控制***及工作方法 |
CN109828587A (zh) * | 2019-03-08 | 2019-05-31 | 南京康尼智控技术有限公司 | 一种避障***及避障方法 |
CN109975798A (zh) * | 2019-03-26 | 2019-07-05 | 武汉理工大学 | 一种基于毫米波雷达与摄像头的目标检测方法 |
CN110456343A (zh) * | 2019-07-22 | 2019-11-15 | 深圳普捷利科技有限公司 | 一种基于fmcw毫米波雷达的即时定位方法及*** |
CN111508256A (zh) * | 2020-03-17 | 2020-08-07 | 重庆大学 | 一种基于区域时空域的交通信息重构方法及智能交通*** |
CN214311436U (zh) * | 2020-12-16 | 2021-09-28 | 北京理工大学 | 基于mimo毫米波雷达的智能感知与路径规划运输车 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
高德芝;段建民;郑榜贵;田炳香;: "智能车辆环境感知传感器的应用现状", 现代电子技术, no. 19, 1 October 2008 (2008-10-01) * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113701715A (zh) * | 2021-09-25 | 2021-11-26 | 山东科技大学 | 一种全自动深基坑测斜车 |
CN113885532A (zh) * | 2021-11-11 | 2022-01-04 | 江苏昱博自动化设备有限公司 | 一种智能避障的无人搬运小车控制*** |
CN114442101A (zh) * | 2022-01-28 | 2022-05-06 | 南京慧尔视智能科技有限公司 | 基于成像毫米波雷达的车辆导航方法、装置、设备及介质 |
CN114442101B (zh) * | 2022-01-28 | 2023-11-14 | 南京慧尔视智能科技有限公司 | 基于成像毫米波雷达的车辆导航方法、装置、设备及介质 |
CN117093009A (zh) * | 2023-10-19 | 2023-11-21 | 湖南睿图智能科技有限公司 | 一种基于机器视觉的物流agv小车导航控制方法及*** |
CN117093009B (zh) * | 2023-10-19 | 2024-02-09 | 湖南睿图智能科技有限公司 | 一种基于机器视觉的物流agv小车导航控制方法及*** |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN113156414A (zh) | 基于mimo毫米波雷达的智能感知与路径规划运输*** | |
CN109164809B (zh) | 一种车辆编队自主跟随控制***及方法 | |
CN113129622B (zh) | 合作式交叉路口通行控制方法、装置及设备 | |
CN113320532B (zh) | 合作式变道控制方法、装置及设备 | |
CN111696373B (zh) | 车队协同感知方法、车队协同控制方法和*** | |
WO2020147311A1 (zh) | 车辆行驶保障方法、装置、设备及可读存储介质 | |
WO2023173678A1 (zh) | 基于车联网的园区自动驾驶车辆的车位分配及停车*** | |
WO2018215833A1 (en) | Traffic monitoring and management systems and methods | |
CN108445885A (zh) | 一种基于纯电动物流车的自动驾驶***及其控制方法 | |
CN207115198U (zh) | 自动驾驶运货车 | |
CN214311436U (zh) | 基于mimo毫米波雷达的智能感知与路径规划运输车 | |
JP2023508083A (ja) | 自動化車両を制御するための方法および装置 | |
CN208149310U (zh) | 一种用于自动驾驶车辆的环境感知*** | |
CN113359752A (zh) | 一种井工煤矿料车自动驾驶方法 | |
CN112419773A (zh) | 一种基于云控平台的车路协同无人驾驶控制*** | |
CN113791619B (zh) | 一种机场自动驾驶牵引车调度导航***及方法 | |
CN111459172A (zh) | 围界安防无人巡逻车自主导航*** | |
WO2020068636A1 (en) | Reducing inconvenience to surrounding road users caused by stopped autonomous vehicles | |
CN112684791A (zh) | 一种基于5g的无人驾驶物流车 | |
WO2021036680A1 (zh) | 列车调度控制方法、平台及***、智能车厢和介质 | |
CN112947475A (zh) | 一种激光导航叉车式agv车载***及方法 | |
CN111806466A (zh) | 一种智能驾驶***及其工作流程 | |
CN115129050A (zh) | 一种港口牵引车无人运输短倒***及方法 | |
CN109656242A (zh) | 一种自动驾驶行车路径规划*** | |
Pandey et al. | Radar transmogrification technology: Support for unmanned system |
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 |