【技术实现步骤摘要】
一种无人车调度方法、装置及系统
[0001]本专利技术涉及无人车调度
,具体而言,涉及一种无人车调度方法、装置及系统。
技术介绍
[0002]工厂激光无人车在慢慢普及,激光SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,即时定位与地图构建)无人车相比磁导航或二维码导航无人车而言,具有路线灵活,数据信息处理丰富,维护方便等优点。
[0003]在工厂或车间可使用无人搬运车(Automated Guided Vehicle,AGV)来实现智能搬运,AGV可基于SLAM算法实现导航,企业在实施激光SLAM无人车搭配使用的无人搬运车调度方案时,在空间狭小、路线复杂的应用场景下,会遇到车辆行驶过程中运动干涉,无法确切保持车辆安全距离的问题,从而导致车辆相撞,引发安全问题。
技术实现思路
[0004]本专利技术实施例提供一种无人车调度方法、装置及系统,以至少解决现有技术中多辆无人车行驶时出现的运动干涉和碰撞的问题。
[0005]为解决上述技术问题,本专利技术实施例提供了一种无人车调度方法,包括:
[0006]实时根据目标无人车当前所在站点,确定所述目标无人车的安全距离内所包含的站点;
[0007]针对所述安全距离内所包含的每个站点,分别构建各站点对应的安全动作空间模型;
[0008]若有其他无人车的当前坐标处于所述安全动作空间模型内,则控制所述目标无人车停车。
[0009]可选的,实时根据目标无人车当前所在站点,确定所述目标 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种无人车调度方法,其特征在于,包括:实时根据目标无人车当前所在站点,确定所述目标无人车的安全距离内所包含的站点;针对所述安全距离内所包含的每个站点,分别构建各站点对应的安全动作空间模型;若有其他无人车的当前坐标处于所述安全动作空间模型内,则控制所述目标无人车停车。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,实时根据目标无人车当前所在站点,确定所述目标无人车的安全距离内所包含的站点,包括:实时确定所述目标无人车当前所在站点;根据所述当前所在站点的坐标、所述目标无人车的设定路径中按照前进方向在所述当前所在站点之后的站点的坐标、以及预设的无人车之间的安全距离,确定所述目标无人车的安全距离内所包含的站点。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,实时确定所述目标无人车当前所在站点,包括:实时获取所述目标无人车的当前坐标;分别计算所述当前坐标与所述目标无人车的设定路径中各站点的坐标之间的距离;选择最小距离对应的站点,作为所述目标无人车当前所在站点。4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据所述当前所在站点的坐标、所述目标无人车的设定路径中按照前进方向在所述当前所在站点之后的站点的坐标、以及预设的无人车之间的安全距离,确定所述目标无人车的安全距离内所包含的站点,包括:从所述当前所在站点开始,逐个站点进行距离平方的累加来计算L值:当找到满足L≥La2的最小L值时,停止累加,并将计算所述最小L值所使用的站点作为所述目标无人车的安全距离内所包含的站点;其中,La表示预设的无人车之间的安全距离;LMk表示所述目标无人车当前所在站点,(X
LMk
,Y
LMk
)表示所述目标无人车当前所在站点的坐标;(X
LMk+s
,Y
LMk+s
)表示所述目标无人车的设定路径中按照前进方向在所述当前所在站点之后的第s个站点的坐标;u的取值决定计算L值所使用的站点个数,每累加一个站点,u的取值加一,u为正整数,1≤u≤i
‑
k,i表示所述目标无人车的设定路径中包含的站点总数。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,针对所述安全距离内所包含的每个站点,分别构建各站点对应的安全动作空间模型,包括:针对所述安全距离内所包含的每个站点,根据该站点的车辆动作标记,确定模型参数;根据所述模型参数构建该站点对应的安全动作空间模型。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,针对所述安全距离内所包含的每个站点,根据该站点的车辆动作标记,确定模型参数,包括:若该站点的车辆动作标记为直行,确定所述模型参数为:以该站点坐标为中心的矩形,且该矩形在x轴方向上的边长为:x轴激光避障距离与x轴直行安全动作距离的和的2倍,该
矩形在y轴方向上的边长为:y轴激光避障距离与y轴直行安全动作距离的和的2倍;若该站点的车辆动作标记为旋转,确定所述模型参数为:以该站点坐标为中心...
【专利技术属性】
技术研发人员:彭丹,林仕杰,杨权帮,钟广炯,李航,闫世杰,
申请(专利权)人:珠海格力电器股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
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