CN113885532B - 一种智能避障的无人搬运小车控制*** - Google Patents
一种智能避障的无人搬运小车控制*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN113885532B CN113885532B CN202111331482.5A CN202111331482A CN113885532B CN 113885532 B CN113885532 B CN 113885532B CN 202111331482 A CN202111331482 A CN 202111331482A CN 113885532 B CN113885532 B CN 113885532B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- obstacle
- unmanned
- unit
- ultrasonic
- 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
Links
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 title claims description 21
- 230000006698 induction Effects 0.000 claims abstract description 96
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 39
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 7
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 14
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 12
- 238000004806 packaging method and process Methods 0.000 claims description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 5
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 claims description 4
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 4
- 238000013459 approach Methods 0.000 claims description 3
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 10
- 230000004044 response Effects 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
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
- G05D1/0255—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using acoustic signals, e.g. ultra-sonic singals
-
- 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)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
本发明提供了一种智能避障的无人搬运小车控制***,其***包括:小车感应模块,用于基于预设超声波感应装置采集无人搬运小车在行驶过程中的感应数据,并将所述感应数据上传至分析模块;分析模块,用于接收所述感应数据,并对所述感应数据进行分析,并将分析结果传输至控制模块;控制模块,用于对所述分析结果进行读取,并生成目标控制指令,同时,基于所述目标控制指令控制所述无人搬运小车正常行驶。实现对无人搬运小车行驶路径上的障碍物位置进行判定,准确实现对无人搬运小车行驶路径的规划,提高了无人搬运小车自动避障的准确性,同时也提高了无人搬运小车的行驶安全性。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域,特别涉及一种智能避障的无人搬运小车控制***。
背景技术
目前,在生产车间需要大量的货物进行来回搬运,传统的搬运方式大都采用员工与机械相结合的方式,工作效率较低,且由于是人工操作,难免出现撞车事故,导致工作效率低下,且安全性不高;
因此,本发明提供了一种智能避障的无人搬运小车控制***,实现对无人搬运小车行驶路径上的障碍物位置进行判定,准确实现对无人搬运小车行驶路径的规划,提高了无人搬运小车自动避障的准确性,同时也提高了无人搬运小车的行驶安全性。
发明内容
本发明提供一种智能避障的无人搬运小车控制***,用以实现对无人搬运小车行驶路径上的障碍物位置进行判定,准确实现对无人搬运小车行驶路径的规划,提高了无人搬运小车自动避障的准确性,同时也提高了无人搬运小车的行驶安全性。
本发明提供了一种智能避障的无人搬运小车控制***,包括:
小车感应模块,用于基于预设超声波感应装置采集无人搬运小车在行驶过程中的感应数据,并将所述感应数据上传至分析模块;
所述分析模块,用于接收所述感应数据,并对所述感应数据进行分析,并将分析结果传输至控制模块;
控制模块,用于对所述分析结果进行读取,并生成目标控制指令,同时,基于所述目标控制指令控制所述无人搬运小车正常行驶。
优选的,一种智能避障的无人搬运小车控制***,所述小车感应模块中,所述感应数据包括:所述感应数据为所述障碍物的体积数据、所述障碍物相对所述无人搬运小车的方向数据以及所述障碍物与所述无人搬运小车的距离数据。
优选的,一种智能避障的无人搬运小车控制***,分析模块,包括:
小车行驶判断单元,用于基于障碍物与所述无人搬运小车的位置关系,确定所述无人搬运小车的行驶状况;
其中,所述行驶状况包括,当所述障碍物与所述无人搬运小车有交集时,所述无人搬运小车无法正常行驶;
当所述障碍物与所述无人搬运小车无交集时,所述无人搬运小车可以正常行驶。
优选的,一种智能避障的无人搬运小车控制***,所述小车感应模块,包括:
感应信号发送单元,用于基于所述无人搬运小车的预设感应信号发送装置向行进方向发送超声波感应信号;
障碍物判定单元,用于判断是否能够接收到所述超声波感应信号在接触到所述障碍物时返回的超声反馈信号;
若能接收到,判定所述无人搬运小车行进方向有障碍物;
否则,判定所述无人搬运小车行进方向没有障碍物;
反馈信号识别单元,用于当所述无人搬运小车行进方向有障碍物时,接收所述超声波感应信号在接触到所述障碍物时返回的超声反馈信号,并对所述超声反馈信号进行识别,并基于识别结果,确定所述无人搬运小车在行驶过程中的感应数据。
优选的,一种智能避障的无人搬运小车控制***,所述小车感应模块,包括:
数据获取单元,用于获取所述感应数据,同时,确定所述感应数据的数据属性,并基于所述数据属性获取所述感应数据的N个数据标识;
数据分类单元,用于基于所述N个数据标识,将所述感应数据一一进行分类,并获取分类结果;
数据打包单元,用于基于所述分类结果对所述感应数据进行数据打包,获取N个感应数据包;
标签建立单元,用于基于所述N个数据标识分别对所述N个感应数据包建立信息标签;
上传单元,用于读取所述N个信息标签,并基于读取结果生成数据上传指令,同时,基于所述数据上传指令将所述感应数据包上传至所述分析模块。
优选的,一种智能避障的无人搬运小车控制***,分析模块,包括:
信号分析单元,用于获取所述感应数据,其中,所述感应数据包括所述预设超声波感应装置发射的超声波感应信号在接触到障碍物时返回超声反馈信号的时间段;
距离确认单元,用于基于所述预设超声波感应装置发射的超声波感应信号在接触到障碍物时返回超声反馈信号的时间段确定所述障碍物与所述无人搬运小车的目标距离;
距离比较单元,用于将所述目标距离与预设距离进行比较;
其中,若所述目标距离大于所述预设距离,判定所述无人搬运小车距离所述障碍物过远;
否则,判定所述无人搬运小车即将靠近所述障碍物,同时,接收管理终端发送的障碍物位置信息确定指令;
图像采集单元,用于基于所述障碍物位置信息确定指令确定所述无人搬运小车在行进方向上的目标感应范围,并基于预设摄像头采集所述目标感应范围内的图像信息,获取目标图像;
图像处理单元,用于在所述目标图像中对所述无人搬运小车与所述障碍物进行标记,并将所述无人搬运小车作为坐标点中心,建立坐标轴,同时,将所述坐标轴按照预设网格大小进行网格化,获取网格坐标轴;
坐标读取单元,用于对所述网格坐标轴进行读取,获取所述障碍物所在象限,以及所述障碍物的坐标点,根据所述障碍物所在象限以及所述障碍物的坐标点确定所述障碍物在所述无人搬运小车的位置数据。
优选的,一种智能避障的无人搬运小车控制***,图像采集单元,包括:
图像比例确定单元,用于获取得到的目标图像,其中,所述目标图像中包括目标参考物;
所述图像比例确定单元,用于基于所述目标图像确定所述目标参考物在所述目标图像中的图像尺寸,并将所述图像尺寸与所述目标参考物的实际尺寸进行计算,确定所述目标图像中目标参考物的图像尺寸与实际尺寸之间的目标比例;
障碍物尺寸确定单元,用于获取所述障碍物在所述目标图像中的第一尺寸,并基于所述目标比例计算所述障碍物的第二尺寸,得到所述障碍物的实际尺寸大小。
优选的,一种智能避障的无人搬运小车控制***,所述分析模块,包括:
指令获取单元,用于读取所述上传指令,获取所述上传指令的指令内容,并基于所述指令内容提取指令关键词,同时,基于所述指令关键词确定所述上传指令的指令对象;
所述指令获取单元,还用于根据所述上传指令的指令对象以及所述分析模块的接收标准建立数据接收协议,并基于所述数据接收协议生成数据接收指令;
接收单元,用于读取所述数据接收指令,确定所述数据接收指令的指令逻辑,并根据所述指令逻辑接收所述感应数据;
数据处理单元,用于将所述感应数据进行去噪处理,并将去噪处理后的所述感应数据输入至失真检测模型中进行失真检测,并基于输出结果判断所述感应数据中是否存在失真数据;
其中,当所述输出结果为0时,则判定所述感应数据中不存在失真数据;
当所述输出结果为1时,则判定所述感应数据中存在失真数据,同时,基于所述失真检测模型对所述感应数据中存在的失真数据进行标记;
第一数据删除单元,用于标记好的所述失真数据进行删除,获取无失真感应数据;
所述数据处理单元,还用将属于同一数据属性的所述无失真感应数据在预设坐标轴中进行表示,确定同一数据属性的所述无失真感应数据在所述预设坐标轴中的离散点,同时,确定所述离散点的分布特征;
所述数据处理单元,还用于基于所述分布特征在所述预设坐标轴中对属于同一数据属性的所述无失真感应数据进行筛查,确定不符合所述分布特征的无失真感应数据,并将不符合所述分布特征的无失真感应数据定义为错误数据;
第二数据删除单元,用于将所述错误数据进行删除,并生成纯净感应数据。
优选的,一种智能避障的无人搬运小车控制***,所述控制模块,包括:
第一目标控制指令生成单元,用于读取所述分析结果,并当所述无人搬运小车可以通过障碍物正常行驶时,生成第一目标控制指令;
路况图片获取单元,用于当所述无人搬运小车无法通过障碍物而中断行驶时,基于预设摄像头采集无人搬运小车的路况图片;
路况图片读取单元,用于读取所述路况图片,确定所述无人搬运小车与所述障碍物的位置关系以及所述当前的道路状况;
第二目标控制指令生成单元,用于基于所述无人搬运小车与所述障碍物的位置关系确定所述无人搬运小车的偏转角度,同时,基于当前的道路状况,确定所述无人搬运小车的行驶路线,同时,基于所述无人搬运小车的偏转角度以及所述无人搬运小车的行驶路线,生成第二目标控制指令;
运行控制单元,用于基于所述第一目标控制指令或所述第二目标控制指令控制所述无人搬运小车正常行驶。
优选的,一种智能避障的无人搬运小车控制***,运行控制单元,包括:
检测单元,用于对所述无人搬运小车进行行驶检测,确定所述无人搬运小车的行驶速度,并将所述无人搬运小车的行驶速度与基准行驶速度进行比较,判断所述无人搬运小车是否成功躲避障碍物;
第一提醒单元,用于当所述无人搬运小车的行驶速度等于或大于所述基准运行速度时,则判定所述无人搬运小车成功躲避障碍物,同时,进行第一提醒;
第二提醒单元,用于当所述无人搬运小车的行驶速度小于所述基准运行速度时,则判定所述无人搬运小车没有成功躲避障碍物,并进行第二提醒;
第三目标控制指令生成单元,用于基于所述第二提醒生成第三目标控制指令,并基于所述第三目标控制指令控制所述无人搬运小车正常行驶。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1为本发明实施例中一种智能避障的无人搬运小车控制***结构图;
图2为本发明实施例中一种智能避障的无人搬运小车控制***中小车感应模块结构图;
图3为为本发明实施例中一种智能避障的无人搬运小车控制***中图像采集单元结构图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
实施例1:
本实施例提供了一种智能避障的无人搬运小车控制***,如图1所示,包括:
小车感应模块,用于基于预设超声波感应装置采集无人搬运小车在行驶过程中的感应数据,并将所述感应数据上传至分析模块;
所述分析模块,用于接收所述感应数据,并对所述感应数据进行分析,并将分析结果传输至控制模块;
控制模块,用于对所述分析结果进行读取,并生成目标控制指令,同时,基于所述目标控制指令控制所述无人搬运小车正常行驶。
该实施例中,预设超声波感应装置是提前设定好的,用于向无人搬运小车行驶方向发送超声波,通过超声波检测无人搬运小车行驶路径上是否存在障碍物。
该实施例中,感应数据包括:感应数据为障碍物的体积数据、障碍物相对所述无人搬运小车的方向数据以及障碍物与无人搬运小车的距离数据。
该实施例中,目标控制指令是用来控制无人搬运小车进行自动避障,确保无人搬运小车顺利到达终点。
上述技术方案的有益效果是:实现对无人搬运小车行驶路径上的障碍物位置进行判定,准确实现对无人搬运小车行驶路径的规划,提高了无人搬运小车自动避障的准确性,同时也提高了无人搬运小车的行驶安全性。
实施例2:
在实施例1的基础上,本实施例提供了一种智能避障的无人搬运小车控制***,分析模块,包括:
小车行驶判断单元,用于基于障碍物与所述无人搬运小车的位置关系,确定所述无人搬运小车的行驶状况;
其中,所述行驶状况包括,当所述障碍物与所述无人搬运小车有交集时,所述无人搬运小车无法正常行驶;
当所述障碍物与所述无人搬运小车无交集时,所述无人搬运小车可以正常行驶。
该实施例中,所述障碍物与所述无人搬运小车有交集指的是障碍物部分或全部阻挡在无人搬运小车的行驶路径上,导致无人搬运小车无法通过当前障碍物所在位置。
该实施例中,所述障碍物与所述无人搬运小车无交集指的虽然检测到障碍物,但是障碍物不影响无人搬运小车的正常行驶,例如障碍物恰好在无人搬运小车行驶路径的旁边等。
上述技术方案的有益效果是:通过对无人搬运小车的行驶路径情况进行分析,便于对无人搬运小车的行驶路径进行准确规划,确保无人搬运小车的行驶安全,也提高了避障效率。
实施例3:
在实施例1的基础上,本实施例提供了一种智能避障的无人搬运小车控制***,如图2所示,所述小车感应模块,包括:
感应信号发送单元,用于基于所述无人搬运小车的预设感应信号发送装置向行进方向发送超声波感应信号;
障碍物判定单元,用于判断是否能够接收到所述超声波感应信号在接触到所述障碍物时返回的超声反馈信号;
若能接收到,判定所述无人搬运小车行进方向有障碍物;
否则,判定所述无人搬运小车行进方向没有障碍物;
反馈信号识别单元,用于当所述无人搬运小车行进方向有障碍物时,接收所述超声波感应信号在接触到所述障碍物时返回的超声反馈信号,并对所述超声反馈信号进行识别,并基于识别结果,确定所述无人搬运小车在行驶过程中的感应数据。
该实施例中,预设感应信号发送装置是提前设定好的,用于感应无人搬运小车行驶方向上存在的障碍物数据。
该实施例中,超声反馈信号可以是超声波感应信号在接触到障碍物时,返回至信号接收装置的一种信号,其波长与超声波感应信号波长不同。
该实施例中,感应数据可以是障碍物相对无人搬运小车的方向、距离无人搬运小车的距离等。
上述技术方案的有益效果是:通过超声波感应信号对无人搬运小车行驶方向进行检测,提高了障碍物检测的准确率,同时也便于根据接收到的感应数据快速对障碍物的基本信息进行判断,提高了无人搬运小车的行驶安全性,同时也便于路径规划。
实施例4:
在实施例1的基础上,本实施例提供了一种智能避障的无人搬运小车控制***,所述小车感应模块,包括:
数据获取单元,用于获取所述感应数据,同时,确定所述感应数据的数据属性,并基于所述数据属性获取所述感应数据的N个数据标识;
数据分类单元,用于基于所述N个数据标识,将所述感应数据一一进行分类,并获取分类结果;
数据打包单元,用于基于所述分类结果对所述感应数据进行数据打包,获取N个感应数据包;
标签建立单元,用于基于所述N个数据标识分别对所述N个感应数据包建立信息标签;
上传单元,用于读取所述N个信息标签,并基于读取结果生成数据上传指令,同时,基于所述数据上传指令将所述感应数据包上传至所述分析模块。
该实施例中,数据属性可以是感应数据的种类、数量等。
该实施例中,数据标识是用来区分不同感应数据的一种标签,通过该标签可快速准确的确定感应数据的种类等。
该实施例中,感应数据包可以是将同类的感应数据进行压缩后得到一个数据包。
该实施例中,信息标签是用来标记不同数据包的。
上述技术方案的有益效果是:通过对感应数据进行处理,将同类别的感应数据进行归类,确保了对感应数据进行准确的分析,从而提高了无人搬运小车行驶路径的规划效率,也提高了无人搬运小车的避障准确率。
实施例5:
在实施例1的基础上,本实施例提供了一种智能避障的无人搬运小车控制***,分析模块,包括:
信号分析单元,用于获取所述感应数据,其中,所述感应数据包括所述预设超声波感应装置发射的超声波感应信号在接触到障碍物时返回超声反馈信号的时间段;
距离确认单元,用于基于所述预设超声波感应装置发射的超声波感应信号在接触到障碍物时返回超声反馈信号的时间段确定所述障碍物与所述无人搬运小车的目标距离;
距离比较单元,用于将所述目标距离与预设距离进行比较;
其中,若所述目标距离大于所述预设距离,判定所述无人搬运小车距离所述障碍物过远;
否则,判定所述无人搬运小车即将靠近所述障碍物,同时,接收管理终端发送的障碍物位置信息确定指令;
图像采集单元,用于基于所述障碍物位置信息确定指令确定所述无人搬运小车在行进方向上的目标感应范围,并基于预设摄像头采集所述目标感应范围内的图像信息,获取目标图像;
图像处理单元,用于在所述目标图像中对所述无人搬运小车与所述障碍物进行标记,并将所述无人搬运小车作为坐标点中心,建立坐标轴,同时,将所述坐标轴按照预设网格大小进行网格化,获取网格坐标轴;
坐标读取单元,用于对所述网格坐标轴进行读取,获取所述障碍物所在象限,以及所述障碍物的坐标点,根据所述障碍物所在象限以及所述障碍物的坐标点确定所述障碍物在所述无人搬运小车的位置数据。
该实施例中,基于所述超声波反馈信号的信号波长确定所述障碍物与所述无人搬运小车的目标距离可以是通过超声波传播的速度以及传播的时间长度值计算无人搬运小车与障碍物之间的目标距离。
该实施例中,预设距离是提前设定好的,用于衡量无人搬运小车距离障碍物的距离是否达到立即避障的要求。
该实施例中,障碍物位置信息确定指令是由管理端发送的,用于控制摄像头采集图像,实现对障碍物的位置进行准确分析。
该实施例中,目标感应范围指的是摄像头能够拍摄到的无人搬运小车行驶方向上一定范围,例如该目标感应范围可以是150度等。
该实施例中,预设摄像头是提前设定好的。
该实施例中,预设网格大小是提前设定好的,例如可以是8*8。
该实施例中,目标图像可以是无人搬运小车行驶方向上,预设摄像头能够拍摄到的最大范围角度内的各物体的图像。
上述技术方案的有益效果是:通过对障碍物距离无人搬运小车的距离进行确定,且在距离达到一定程度时,对障碍物的具***置进行确定,提高了对障碍物位置确定的准确率,同时提高了在对无人搬运小车行驶路径进行规划时的合理性,提高了无人搬运小车的避障准确性,提高了行驶安全系数。
实施例6:
在实施例5的基础上,本实施例提供了一种智能避障的无人搬运小车控制***,如图3所示,图像采集单元,包括:
图像比例确定单元,用于获取得到的目标图像,其中,所述目标图像中包括目标参考物;
所述图像比例确定单元,用于基于所述目标图像确定所述目标参考物在所述目标图像中的图像尺寸,并将所述图像尺寸与所述目标参考物的实际尺寸进行计算,确定所述目标图像中目标参考物的图像尺寸与实际尺寸之间的目标比例;
障碍物尺寸确定单元,用于获取所述障碍物在所述目标图像中的第一尺寸,并基于所述目标比例计算所述障碍物的第二尺寸,得到所述障碍物的实际尺寸大小。
该实施例中,目标参考物是提前设定好的,用于确定图像中物体与实际物体尺寸之间的比例关系。
该实施例中,目标比例可以是图像尺寸与实际尺寸之间的换算关系,例如可以是1:10。
该实施例中,第一尺寸可以是障碍物在目标图像中的尺寸。
该实施例中,第二尺寸可以是障碍物的实际尺寸。
上述技术方案的有益效果是:通过确定目标参考物在图像中的尺寸与实际尺寸之间的比例关系,实现对目标图像中各物体尺寸与实际尺寸之间的比例关系进行准确的确定,便于对障碍物的实际尺寸进行准确把握,提高了判断障碍物是否影响无人搬运小车行驶的准确性,提高了路径规划效率以及避障准确性。
实施例7:
在实施例1的基础上,本实施例提供了一种智能避障的无人搬运小车控制***,所述分析模块,包括:
指令获取单元,用于读取所述上传指令,获取所述上传指令的指令内容,并基于所述指令内容提取指令关键词,同时,基于所述指令关键词确定所述上传指令的指令对象;
所述指令获取单元,还用于根据所述上传指令的指令对象以及所述分析模块的接收标准建立数据接收协议,并基于所述数据接收协议生成数据接收指令;
接收单元,用于读取所述数据接收指令,确定所述数据接收指令的指令逻辑,并根据所述指令逻辑接收所述感应数据;
数据处理单元,用于将所述感应数据进行去噪处理,并将去噪处理后的所述感应数据输入至失真检测模型中进行失真检测,并基于输出结果判断所述感应数据中是否存在失真数据;
其中,当所述输出结果为0时,则判定所述感应数据中不存在失真数据;
当所述输出结果为1时,则判定所述感应数据中存在失真数据,同时,基于所述失真检测模型对所述感应数据中存在的失真数据进行标记;
第一数据删除单元,用于标记好的所述失真数据进行删除,获取无失真感应数据;
所述数据处理单元,还用将属于同一数据属性的所述无失真感应数据在预设坐标轴中进行表示,确定同一数据属性的所述无失真感应数据在所述预设坐标轴中的离散点,同时,确定所述离散点的分布特征;
所述数据处理单元,还用于基于所述分布特征在所述预设坐标轴中对属于同一数据属性的所述无失真感应数据进行筛查,确定不符合所述分布特征的无失真感应数据,并将不符合所述分布特征的无失真感应数据定义为错误数据;
第二数据删除单元,用于将所述错误数据进行删除,并生成纯净感应数据。
该实施例中,指令关键词可以是指令内容中具体表明数据上传的速度或种类等某一数据段或词。
该实施例中,指令对象可以是指令对应的上传数据,此指令对象指的是感应数据。
该实施例中,接收标准可以是分析模块接收数据的数据量以及接收数据的速度标准等。
该实施例中,数据接收协议是用来衡量上传数据装置与接收数据装置之间的数据传输规则。
该实施例中,指令逻辑可以是先上传第一类,再上传第二类等,用于表征数据上传的先后顺序等。
该实施例中,失真检测模型是提前设定好的,用于检测感应数据中是否存在失真数据。
该实施例中,同一数据属性可以是同一类别的感应数据,例如都是用来表示障碍物距离无人搬运小车之间距离的数据。
该实施例中,预设坐标轴是提前设定好的,用于将无失真的数据在坐标轴中进行表示,对无失真数据进行进一步筛选。
该实施例中,离散点的分布特征可以是无失真数据在预设坐标轴中的分布情况。
上述技术方案的有益效果是:通过对感应数据进行上传并分析,剔除感应数据中的失真数据以及无失真数据中不满足分布特征的感应数据,提高了感应数据的准确性,从而提高了在根据感应数据对障碍物的位置、距离进行分析的准确率,提供了对无人搬运小车行驶路径的规划效率,同时也便于无人搬运小车进行准确的避障,提高了无人搬运小车的行驶安全性。
实施例8:
在实施例1的基础上,本实施例提供了一种智能避障的无人搬运小车控制***,所述控制模块,包括:
第一目标控制指令生成单元,用于读取所述分析结果,并当所述无人搬运小车可以通过障碍物正常行驶时,生成第一目标控制指令;
路况图片获取单元,用于当所述无人搬运小车无法通过障碍物而中断行驶时,基于预设摄像头采集无人搬运小车的路况图片;
路况图片读取单元,用于读取所述路况图片,确定所述无人搬运小车与所述障碍物的位置关系以及所述当前的道路状况;
第二目标控制指令生成单元,用于基于所述无人搬运小车与所述障碍物的位置关系确定所述无人搬运小车的偏转角度,同时,基于当前的道路状况,确定所述无人搬运小车的行驶路线,同时,基于所述无人搬运小车的偏转角度以及所述无人搬运小车的行驶路线,生成第二目标控制指令;
运行控制单元,用于基于所述第一目标控制指令或所述第二目标控制指令控制所述无人搬运小车正常行驶。
该实施例中,第一目标控制指令用于控制无人搬运小车在遇到障碍物时,按原有计划进行正常行驶。
该实施例中,预设摄像头是提前设定好,用于采集路况图片。
该实施例中,偏转角度可以是无人搬运小车在遇到障碍物时需要做出的拐弯角度。
该实施例中,第二目标控制指令可以是控制无人搬运小车进行方向改变以及路线改变。
上述技术方案的有益效果是:通过对无人搬运小车在遇到障碍物时的行驶情况进行分类套路,且在遇到障碍物无法正常行驶时,自动控制无人搬运小车进行避障,提高了无人搬运小车的避障准确率,提升了无人搬运小车的行驶安全系数。
实施例9:
在实施例8的基础上,本实施例提供了一种智能避障的无人搬运小车控制***,运行控制单元,包括:
检测单元,用于对所述无人搬运小车进行行驶检测,确定所述无人搬运小车的行驶速度,并将所述无人搬运小车的行驶速度与基准行驶速度进行比较,判断所述无人搬运小车是否成功躲避障碍物;
第一提醒单元,用于当所述无人搬运小车的行驶速度等于或大于所述基准运行速度时,则判定所述无人搬运小车成功躲避障碍物,同时,进行第一提醒;
第二提醒单元,用于当所述无人搬运小车的行驶速度小于所述基准运行速度时,则判定所述无人搬运小车没有成功躲避障碍物,并进行第二提醒;
第三目标控制指令生成单元,用于基于所述第二提醒生成第三目标控制指令,并基于所述第三目标控制指令控制所述无人搬运小车正常行驶。
该实施例中,基准行驶速度是提前设定好的,用于衡量无人搬运小车是否成功避障。
该实施例中,第三目标控制指令可以是控制无人搬运小车进行自主避障,确保顺利通过当前障碍物。
上述技术方案的有益效果是:通过对无人搬运小车的行驶速度进行分析,通过速度可以准确确定无人搬运小车当前的行驶状态,确保无人搬运小车顺利通过当前障碍物,提高了无人搬运小车避障的高效性。
实施例10:
在实施例5的基础上,所述距离确认单元,包括:
系数获取单元,用于获取所述预设超声波感应装置发射所述超声波感应信在空气中的衰减系数;
第一计算单元,用于基于所述超声波信号在空气中的衰减系数计算所述超声波信号在空气中的传播速度;
其中,v表示所述超声波信号在空气中的传播速度;f表示所述超声波信号的信号频率;η动力粘滞系数;δ表示所述超声波信号在空气中的衰减系数;ρ表示所述超声波信号在空气中的传播介质密度;
所述系数获取单元,还用于获取所述预设超声波感应装置发射所述超声波信号的第一时刻值以及所述预设超声波感应装置接收到所述超声反馈信号的第二时刻值;
第二计算单元,用于基于所述预设超声波感应装置发射所述超声波信号的第一时刻值、所述预设超声波感应装置接收到所述超声反馈信号的第二时刻值以及所述超声波信号在空气中的传播速度,计算所述障碍物与所述无人搬运小车的目标距离;
其中,L表示所述障碍物与所述无人搬运小车的目标距离;τ表示所述超声波感应装置的灵敏度系数,一般取值为0.85;t2表示所述预设超声波感应装置接收到所述超声反馈信号的第二时刻值;t1表示所述预设超声波感应装置发射所述超声波信号的第一时刻值;
基于计算结果,完成对所述障碍物与所述无人搬运小车的目标距离。
该实施例中,对于公式中,当π=3.14,f=200,η=40,ρ=2,δ=2.0458;则v的值为341m/s;
该实施例中,对于公式中,当τ=0.85,/>,t2=0.05s,t1=0.02s,则L的值为5.51m。
上述技术方案的有益效果是:通过确定超声波信号在空气中的衰减系数可以有效且准确计算超声波信号在空气中的传播速度,进而通过超声波信号在空气中的传播速度计算得到最终的障碍物与所述无人搬运小车的目标距离从而大大提高了计算准确度,从而间接提高了无人搬运小车自动避障的准确性。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (9)
1.一种智能避障的无人搬运小车控制***,其特征在于,包括:
小车感应模块,用于基于预设超声波感应装置采集无人搬运小车在行驶过程中的感应数据,并将所述感应数据上传至分析模块;
所述分析模块,用于接收所述感应数据,并对所述感应数据进行分析,并将分析结果传输至控制模块;
控制模块,用于对所述分析结果进行读取,并生成目标控制指令,同时,基于所述目标控制指令控制所述无人搬运小车正常行驶;
其中,分析模块,包括:
信号分析单元,用于获取所述感应数据,其中,所述感应数据包括所述预设超声波感应装置发射的超声波感应信号在接触到障碍物时返回超声反馈信号的时间段;
距离确认单元,用于基于所述预设超声波感应装置发射的超声波感应信号在接触到障碍物时返回超声反馈信号的时间段确定所述障碍物与所述无人搬运小车的目标距离;
距离比较单元,用于将所述目标距离与预设距离进行比较;
其中,若所述目标距离大于所述预设距离,判定所述无人搬运小车距离所述障碍物过远;
否则,判定所述无人搬运小车即将靠近所述障碍物,同时,接收管理终端发送的障碍物位置信息确定指令;
图像采集单元,用于基于所述障碍物位置信息确定指令确定所述无人搬运小车在行进方向上的目标感应范围,并基于预设摄像头采集所述目标感应范围内的图像信息,获取目标图像;
图像处理单元,用于在所述目标图像中对所述无人搬运小车与所述障碍物进行标记,并将所述无人搬运小车作为坐标点中心,建立坐标轴,同时,将所述坐标轴按照预设网格大小进行网格化,获取网格坐标轴;
坐标读取单元,用于对所述网格坐标轴进行读取,获取所述障碍物所在象限,以及所述障碍物的坐标点,根据所述障碍物所在象限以及所述障碍物的坐标点确定所述障碍物在所述无人搬运小车的位置数据;
其中,系数获取单元,用于获取所述预设超声波感应装置发射所述超声波感应信在空气中的衰减系数;
第一计算单元,用于基于所述超声波信号在空气中的衰减系数计算所述超声波信号在空气中的传播速度;
其中,v表示所述超声波信号在空气中的传播速度;f表示所述超声波信号的信号频率;η动力粘滞系数;δ表示所述超声波信号在空气中的衰减系数;ρ表示所述超声波信号在空气中的传播介质密度;
所述系数获取单元,还用于获取所述预设超声波感应装置发射所述超声波信号的第一时刻值以及所述预设超声波感应装置接收到所述超声反馈信号的第二时刻值;
第二计算单元,用于基于所述预设超声波感应装置发射所述超声波信号的第一时刻值、所述预设超声波感应装置接收到所述超声反馈信号的第二时刻值以及所述超声波信号在空气中的传播速度,计算所述障碍物与所述无人搬运小车的目标距离;
其中,L表示所述障碍物与所述无人搬运小车的目标距离;τ表示所述超声波感应装置的灵敏度系数,一般取值为0.85;t2表示所述预设超声波感应装置接收到所述超声反馈信号的第二时刻值;t1表示所述预设超声波感应装置发射所述超声波信号的第一时刻值;
基于计算结果,完成对所述障碍物与所述无人搬运小车的目标距离。
2.根据权利要求1所述的一种智能避障的无人搬运小车控制***,其特征在于,所述感应数据为所述障碍物的体积数据、所述障碍物相对所述无人搬运小车的方向数据以及所述障碍物与所述无人搬运小车的距离数据。
3.根据权利要求1所述的一种智能避障的无人搬运小车控制***,其特征在于,分析模块,包括:
小车行驶判断单元,用于基于障碍物与所述无人搬运小车的位置关系,确定所述无人搬运小车的行驶状况;
其中,所述行驶状况包括,当所述障碍物与所述无人搬运小车有交集时,所述无人搬运小车无法正常行驶;
当所述障碍物与所述无人搬运小车无交集时,所述无人搬运小车可以正常行驶。
4.根据权利要求1所述的一种智能避障的无人搬运小车控制***,其特征在于,所述小车感应模块,包括:
感应信号发送单元,用于基于所述无人搬运小车的预设感应信号发送装置向行进方向发送超声波感应信号;
障碍物判定单元,用于判断是否能够接收到所述超声波感应信号在接触到所述障碍物时返回的超声反馈信号;
若能接收到,判定所述无人搬运小车行进方向有障碍物;
否则,判定所述无人搬运小车行进方向没有障碍物;
反馈信号识别单元,用于当所述无人搬运小车行进方向有障碍物时,接收所述超声波感应信号在接触到所述障碍物时返回的超声反馈信号,并对所述超声反馈信号进行识别,并基于识别结果,确定所述无人搬运小车在行驶过程中的感应数据。
5.根据权利要求1所述的一种智能避障的无人搬运小车控制***,其特征在于,所述小车感应模块,包括:
数据获取单元,用于获取所述感应数据,同时,确定所述感应数据的数据属性,并基于所述数据属性获取所述感应数据的N个数据标识;
数据分类单元,用于基于所述N个数据标识,将所述感应数据一一进行分类,并获取分类结果;
数据打包单元,用于基于所述分类结果对所述感应数据进行数据打包,获取N个感应数据包;
标签建立单元,用于基于所述N个数据标识分别对所述N个感应数据包建立信息标签;
上传单元,用于读取所述N个信息标签,并基于读取结果生成数据上传指令,同时,基于所述数据上传指令将所述感应数据包上传至所述分析模块。
6.根据权利要求1所述的一种智能避障的无人搬运小车控制***,其特征在于,图像采集单元,包括:
图像比例确定单元,用于获取得到的目标图像,其中,所述目标图像中包括目标参考物;
所述图像比例确定单元,用于基于所述目标图像确定所述目标参考物在所述目标图像中的图像尺寸,并将所述图像尺寸与所述目标参考物的实际尺寸进行计算,确定所述目标图像中目标参考物的图像尺寸与实际尺寸之间的目标比例;
障碍物尺寸确定单元,用于获取所述障碍物在所述目标图像中的第一尺寸,并基于所述目标比例计算所述障碍物的第二尺寸,得到所述障碍物的实际尺寸大小。
7.根据权利要求1所述的一种智能避障的无人搬运小车控制***,其特征在于,所述分析模块,包括:
指令获取单元,用于读取上传指令,获取所述上传指令的指令内容,并基于所述指令内容提取指令关键词,同时,基于所述指令关键词确定所述上传指令的指令对象;
所述指令获取单元,还用于根据所述上传指令的指令对象以及所述分析模块的接收标准建立数据接收协议,并基于所述数据接收协议生成数据接收指令;
接收单元,用于读取所述数据接收指令,确定所述数据接收指令的指令逻辑,并根据所述指令逻辑接收所述感应数据;
数据处理单元,用于将所述感应数据进行去噪处理,并将去噪处理后的所述感应数据输入至失真检测模型中进行失真检测,并基于输出结果判断所述感应数据中是否存在失真数据;
其中,当所述输出结果为0时,则判定所述感应数据中不存在失真数据;
当所述输出结果为1时,则判定所述感应数据中存在失真数据,同时,基于所述失真检测模型对所述感应数据中存在的失真数据进行标记;
第一数据删除单元,用于标记好的所述失真数据进行删除,获取无失真感应数据;
所述数据处理单元,还用将属于同一数据属性的所述无失真感应数据在预设坐标轴中进行表示,确定同一数据属性的所述无失真感应数据在所述预设坐标轴中的离散点,同时,确定所述离散点的分布特征;
所述数据处理单元,还用于基于所述分布特征在所述预设坐标轴中对属于同一数据属性的所述无失真感应数据进行筛查,确定不符合所述分布特征的无失真感应数据,并将不符合所述分布特征的无失真感应数据定义为错误数据;
第二数据删除单元,用于将所述错误数据进行删除,并生成纯净感应数据。
8.根据权利要求1所述的一种智能避障的无人搬运小车控制***,其特征在于,所述控制模块,包括:
第一目标控制指令生成单元,用于读取所述分析结果,并当所述无人搬运小车可以通过障碍物正常行驶时,生成第一目标控制指令;
路况图片获取单元,用于当所述无人搬运小车无法通过障碍物而中断行驶时,基于预设摄像头采集无人搬运小车的路况图片;
路况图片读取单元,用于读取所述路况图片,确定所述无人搬运小车与所述障碍物的位置关系以及当前的道路状况;
第二目标控制指令生成单元,用于基于所述无人搬运小车与所述障碍物的位置关系确定所述无人搬运小车的偏转角度,同时,基于当前的道路状况,确定所述无人搬运小车的行驶路线,同时,基于所述无人搬运小车的偏转角度以及所述无人搬运小车的行驶路线,生成第二目标控制指令;
运行控制单元,用于基于所述第一目标控制指令或所述第二目标控制指令控制所述无人搬运小车正常行驶。
9.根据权利要求8所述的一种智能避障的无人搬运小车控制***,其特征在于,运行控制单元,包括:
检测单元,用于对所述无人搬运小车进行行驶检测,确定所述无人搬运小车的行驶速度,并将所述无人搬运小车的行驶速度与基准行驶速度进行比较,判断所述无人搬运小车是否成功躲避障碍物;
第一提醒单元,用于当所述无人搬运小车的行驶速度等于或大于所述基准运行速度时,则判定所述无人搬运小车成功躲避障碍物,同时,进行第一提醒;
第二提醒单元,用于当所述无人搬运小车的行驶速度小于所述基准运行速度时,则判定所述无人搬运小车没有成功躲避障碍物,并进行第二提醒;
第三目标控制指令生成单元,用于基于所述第二提醒生成第三目标控制指令,并基于所述第三目标控制指令控制所述无人搬运小车正常行驶。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111331482.5A CN113885532B (zh) | 2021-11-11 | 2021-11-11 | 一种智能避障的无人搬运小车控制*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111331482.5A CN113885532B (zh) | 2021-11-11 | 2021-11-11 | 一种智能避障的无人搬运小车控制*** |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113885532A CN113885532A (zh) | 2022-01-04 |
CN113885532B true CN113885532B (zh) | 2023-07-25 |
Family
ID=79017204
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111331482.5A Active CN113885532B (zh) | 2021-11-11 | 2021-11-11 | 一种智能避障的无人搬运小车控制*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113885532B (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114363812B (zh) * | 2022-01-20 | 2024-07-16 | 南京恒星自动化设备有限公司 | 一种用于隧道作业的智能救援及应急运输*** |
CN115202350B (zh) * | 2022-07-15 | 2023-06-09 | 盐城工学院 | 一种agv小车的自动运输*** |
CN115320555B (zh) * | 2022-10-14 | 2023-04-07 | 江苏淮电电动平车有限公司 | 一种蓄电池搬运车辆及其制动*** |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0587911A (ja) * | 1991-09-26 | 1993-04-09 | Fuji Electric Co Ltd | 超音波センサ |
JP2010014497A (ja) * | 2008-07-02 | 2010-01-21 | Nippon Soken Inc | 障害物検知装置 |
CN102385056A (zh) * | 2011-08-11 | 2012-03-21 | 西北工业大学 | 一种基于多超声波传感器的导盲避碰装置及其控制算法 |
DE102018107819A1 (de) * | 2018-04-03 | 2019-10-10 | Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh | Verfahren zum Betreiben eines Ultraschallsensors eines Kraftfahrzeugs mit Bestimmung einer Ausbreitungsgeschwindigkeit des Ultraschallsignals anhand von Abstandsdaten eines Referenzsystems sowie Vorrichtung |
CN113552576A (zh) * | 2021-07-20 | 2021-10-26 | 中交信捷科技有限公司 | 一种基于超声波测距的车辆避障方法及装置 |
Family Cites Families (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR0137952Y1 (ko) * | 1994-03-14 | 1999-04-01 | 이희종 | 3차원 시각장치 |
EP2088786A1 (en) * | 2008-02-06 | 2009-08-12 | Sony Corporation | Method and receiver for demodulation |
KR101902943B1 (ko) * | 2016-05-23 | 2018-10-02 | 주식회사 케이엠더블유 | 디지털 전치왜곡 장치를 위한 샘플 유효성 판별 방법 및 장치 |
CN107176567B (zh) * | 2016-12-19 | 2019-06-04 | 林德(中国)叉车有限公司 | 一种叉车门架防撞方法及装置 |
CN109962789B (zh) * | 2017-12-14 | 2022-03-08 | 中国电信股份有限公司 | 基于网络数据构建物联网应用标签体系的方法和装置 |
CN208126197U (zh) * | 2018-02-28 | 2018-11-20 | 周凯 | 一种无人小车控制***及无人小车 |
CN109435942B (zh) * | 2018-10-31 | 2024-04-09 | 合肥工业大学 | 一种基于信息融合的车位线车位识别方法及装置 |
CN111340042B (zh) * | 2018-12-19 | 2023-09-22 | ***通信集团四川有限公司 | 物体轮廓识别方法、装置、设备及存储介质 |
CN110784672B (zh) * | 2019-10-11 | 2021-05-14 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种视频数据传输方法、装置、设备及存储介质 |
CN113156414A (zh) * | 2020-12-16 | 2021-07-23 | 中国人民解放军陆军工程大学 | 基于mimo毫米波雷达的智能感知与路径规划运输*** |
CN113071520B (zh) * | 2021-04-16 | 2024-01-16 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 车辆行驶控制方法及装置 |
CN113190005B (zh) * | 2021-05-07 | 2022-07-08 | 江苏戎晟安防科技有限公司 | 一种模块化小型侦察机器人 |
CN113155173B (zh) * | 2021-06-02 | 2022-08-30 | 福瑞泰克智能***有限公司 | 感知性能评测方法、装置、电子装置和存储介质 |
-
2021
- 2021-11-11 CN CN202111331482.5A patent/CN113885532B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0587911A (ja) * | 1991-09-26 | 1993-04-09 | Fuji Electric Co Ltd | 超音波センサ |
JP2010014497A (ja) * | 2008-07-02 | 2010-01-21 | Nippon Soken Inc | 障害物検知装置 |
CN102385056A (zh) * | 2011-08-11 | 2012-03-21 | 西北工业大学 | 一种基于多超声波传感器的导盲避碰装置及其控制算法 |
DE102018107819A1 (de) * | 2018-04-03 | 2019-10-10 | Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh | Verfahren zum Betreiben eines Ultraschallsensors eines Kraftfahrzeugs mit Bestimmung einer Ausbreitungsgeschwindigkeit des Ultraschallsignals anhand von Abstandsdaten eines Referenzsystems sowie Vorrichtung |
CN113552576A (zh) * | 2021-07-20 | 2021-10-26 | 中交信捷科技有限公司 | 一种基于超声波测距的车辆避障方法及装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113885532A (zh) | 2022-01-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN113885532B (zh) | 一种智能避障的无人搬运小车控制*** | |
CN109800658B (zh) | 基于神经网络的泊车位类型在线识别与定位***及方法 | |
WO2022083402A1 (zh) | 障碍物检测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
KR101446546B1 (ko) | 위치기반 실시간 차량정보 표시시스템 | |
WO2020052540A1 (zh) | 对象标注方法、移动控制方法、装置、设备及存储介质 | |
CN206772594U (zh) | 自动驾驶车辆避让动态障碍物能力的测试场 | |
CN103150786B (zh) | 一种非接触式无人驾驶车辆行驶状态测量***及测量方法 | |
CN106706341B (zh) | 自动驾驶车辆换道能力的测试方法及测试场 | |
CN112693466A (zh) | 一种车辆环境感知传感器性能测评***及方法 | |
CN106485949A (zh) | 针对车辆的摄像机和v2v数据的传感器融合 | |
US20220375208A1 (en) | Annotation cross-labeling for autonomous control systems | |
KR102151814B1 (ko) | 레이더 센서 및 카메라를 이용한 객체 인식 방법 및 그를 위한 장치 | |
CN113781808A (zh) | 网联式自动驾驶车辆在红绿灯路口的通行方法及*** | |
WO2019061311A1 (zh) | 自动驾驶车辆的控制方法、控制终端及机器可读存储介质 | |
CN112419773A (zh) | 一种基于云控平台的车路协同无人驾驶控制*** | |
CN110211420A (zh) | 判断当前场景是否为停车场的方法、***及计算机可读存储介质 | |
US20220215197A1 (en) | Data processing method and apparatus, chip system, and medium | |
WO2018006997A1 (en) | Traffic density detection system and method, vehicle | |
CN110136186A (zh) | 一种用于移动机器人目标测距的检测目标匹配方法 | |
CN115257784A (zh) | 基于4d毫米波雷达的车路协同*** | |
CN111796287A (zh) | 一种自动驾驶汽车道路数据采集分析装置 | |
WO2023070954A1 (zh) | 一种基于机器视觉的集卡引导和单双箱识别方法和装置 | |
CN114067140A (zh) | 一种用于粮食扦样机的自动控制*** | |
KR20180066668A (ko) | 무인 이동체의 주행 환경 제작 기술을 위한 장치 및 방법 | |
CN115880673A (zh) | 一种基于计算机视觉的避障方法及*** |
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 |