端到端包裹递送的自主车辆和基础设施辅助机器人系统技术方案

本公开提供了“端到端包裹递送的自主车辆和基础设施辅助机器人系统”。一种用于控制递送环境中的机器人车辆的方法包括使机器人车辆在递送环境中的第一自主车辆(AV)位置处从AV部署。所述方法还包括：经由机器人车辆控制器使用机器人车辆感知系统来定位全局参考地图内的初始位置；从AV接收3维(3D)增强地图；并且基于3D增强地图和全局参考地图来定位递送环境中的更新位置。机器人车辆感知系统感测障碍物特性，并且用机器人感测到的障碍物特性生成统一3D增强地图。所述方法还包括：使用统一3D增强地图生成到包裹递送目的地的动态路径规划，并且根据动态路径规划致动机器人车辆使其到达包裹递送目的地。其到达包裹递送目的地。其到达包裹递送目的地。

【技术实现步骤摘要】
端到端包裹递送的自主车辆和基础设施辅助机器人系统


[0001]本公开涉及一种用于递送机器人的系统，所述递送机器人可以与自主车辆和基础设施一体化以执行包裹递送的最后一英里部分。

技术介绍

[0002]机器人导航在许多环境中是具有挑战性的问题，因为它涉及若干不同的子问题的汇合，诸如映射、定位、路径规划，以及动态和静态避障和控制。此外，高分辨率地图可能并不总是可用的，或者可用的地图可能分辨率低到其仅部分可用的程度。自主车辆(AV)能够到达消费者停车场，但可能不具备从AV取走包裹并且将其递送到客户家门口的能力。由于机器人必须处理的变化的环境以及手头的有限感测和计算，移动机器人的最后100米递送的任务变得特别具有挑战性。
[0003]关于这些和其他考虑因素，提出了本文的公开内容。

技术实现思路

[0004]本公开的实施例描述了包括最后一英里递送机器人的系统，所述最后一英里递送机器人可以与自主车辆(AV)和基础设施一体化以执行包裹递送的最后一英里部分。本公开的各方面包括用于自主递送机器人的扩展感测。例如，当AV到达递送位置时，AV可以代表递送机器人感测递送环境的关键特征，诸如例如静态特征和障碍物(诸如门、人行道、楼梯等)和动态变化的障碍物(诸如动物、行人、门等)。当机器人无法识别关键特征时，AV可以(例如，沿着街道)移动到其原始停车位置附近的位置以改善其对关键特征的优势点。然后，AV可以将从每个优势点收集的一些或全部数据统一为单个统一地图格式，并且与递送机器人共享统一地图。当机器人操作时，AV可以继续监测关键特征和机器人两者。AV可以再次移动以保持清晰的优势点，并且将更新的信息中继到机器人。
[0005]本公开的其他方面可以包括基础设施感测。例如，基于基础设施的传感器(诸如相机、激光雷达、超宽带(UWB)传感器或其他设备)可以安装在包裹递送操作的区域内，诸如设置到递送环境中的建筑物外表面的智能相机。当递送机器人沿着递送路线移动时，它从基础设施传感器接收关于关键特征(障碍物和路径)的信息。基础设施传感器还可以平移、倾斜和放大特定视图以辅助机器人沿着其路径移动。
[0006]一体化结构的另一个特征可以包括地图融合。例如，AV可以利用3D地图来导航到递送位置。当AV到达递送环境附近时，AV可以传递来自一个或多个全局地图图块的信息来为机器人创建包含递送环境中的特征或障碍物的局部地图。AV可以将3D地图层发送到递送机器人，递送机器人继而可以利用车载传感系统(例如，被配置为扫描和映射环境的3D地图硬件)以及配置有匹配算法的机器人控制器以在由AV发送的地图的局部参考系中进行自我定位。当机器人操作时，它可以使用其车载传感系统发现递送环境中的新特征，并且将新特征添加到机器人以创建统一3D增强地图。AV还可以用机器人的添加项来更新其自己的全局地图图块。
[0007]一体化结构的另一个特征可以包括在AV与机器人递送车辆之间的新型信息的数据传送。例如，AV可以向递送机器人发送地图，并且机器人可以定位到其位置。AV还可以向机器人提供起始定位信息，因为机器人最初是在AV内行进的。AV还可以为机器人提供导航路线，并且可以使用其传感器来为机器人提供障碍物检测和分类。
[0008]本公开的实施例可以提供用于在城市和复杂环境中改善自主车辆包裹递送的稳健系统和方法。
附图说明
[0009]参考附图阐述具体实施方式。使用相同的附图标记可以指示类似或相同的项。各种实施例可以利用除了附图中示出的那些之外的元件和/或部件，并且一些元件和/或部件可能不存在于各种实施例中。附图中的元件和/或部件不一定按比例绘制。在整个本公开中，根据上下文，单数和复数术语能够可互换地使用。
[0010]图1描绘了根据本公开的用于自主车辆(AV)和机器人递送车辆的示例性计算环境。
[0011]图2描绘了根据本公开的用于图1的机器人递送车辆与AV之间的交互的示例性系统架构。
[0012]图3示出了其中递送机器人具有行人的有限视野的示例性递送环境。
[0013]图4描绘了根据本公开的用于自主车辆的示例性控制系统的框图。
[0014]图5是根据本公开的用于控制机器人递送系统的示例性方法的流程图。
具体实施方式
[0015]下文将参考附图更全面地描述本公开，附图中示出了本公开的示例性实施例，并且示例性实施例不旨为限制性的。
[0016]图1描绘了可以包括自主车辆105和递送机器人106的示例性递送和计算环境100。
[0017]自动驾驶递送平台可以抑制货物的最后一英里和最后100米递送的高成本。所公开的实施例描述了动态变化的城市或其他环境中的机器人导航和包裹递送。递送机器人106可以被设置成与AV 105以及经由网络125连接的其他装置进行通信。关于图2、图3和图4更详细描述的递送机器人106可以包括被配置和/或编程为利于自主操作的红外(IR)相机、激光雷达和超声波传感器的组合。递送机器人106可以利用对IR图像流的语义分割来将来自红绿蓝(RGB)彩色图像的语义映射到从AV 105上的IR传感器获得的热特征图像。递送机器人106可被配置以包括任何机器人底盘，诸如双足机器人、四腿机器人、轮式机器人(图1中所示)等。递送机器人106还可以包括用于装载、卸载和执行其他递送任务的机器人臂。
[0018]自主车辆105可以包括汽车计算机145和车辆控制单元(VCU)165，所述车辆控制单元可以包括被设置成与汽车计算机145进行通信的多个电子控制单元(ECU)117。自主车辆105可以使用有线和/或无线通信协议和收发器与汽车计算机145连接。一个或多个网络125可经由一个或多个无线连接130进行通信，和/或可以使用近场通信(NFC)协议、协议、Wi
‑
Fi、超宽带(UWB)以及其他可能的数据连接和共享技术与自主车辆105直接连接。
[0019]自主车辆105还可以接收全球定位系统(GPS)175和/或与其进行通信。GPS 175可
以是卫星系统(如图1所描绘)，诸如全球导航卫星系统(GLNSS)、伽利略、或导航或其他类似系统。在其他方面，GPS 175可以是基于陆地的导航网络。在一些实施例中，自主车辆105可以响应于确定未识别阈值数量的卫星而利用GPS和航迹推算的组合。
[0020]汽车计算机145可以是或包括具有一个或多个处理器150和存储器155的电子车辆控制器。在一些示例性实施例中，汽车计算机145可以设置成与一个或多个服务器170进行通信。服务器170可为基于云的计算基础设施的一部分，并且可与远程信息处理服务递送网络(SDN)相关联和/或包括所述SDN，所述SDN向自主车辆105和可能是车队的一部分的其他车辆(图1中未示出)提供数字数据服务。
[0021]尽管被示出为运动型多用途车，但自主车辆105可以采取另一种乘用或商用汽车的形式，诸如，例如汽车、卡车、跨界车辆、厢式货车、小型货车、出租车、公交车等，并且可被配置和/或编程为包括各种类型的汽本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于控制递送环境中的机器人车辆的方法，其包括：使所述机器人车辆在所述递送环境中的第一自主车辆(AV)位置处从AV部署；经由机器人车辆控制器使用机器人车辆感知系统来定位全局参考地图内的初始位置；从所述AV接收3维(3D)增强地图；基于所述3D增强地图和所述全局参考地图来定位所述递送环境中的更新位置；使用机器人车辆感知系统来感测障碍物特性，并且用机器人感测到的障碍物特性生成统一3D增强地图；使用所述统一3D增强地图生成到包裹递送目的地的动态路径规划；并且经由所述机器人车辆控制器根据所述动态路径规划致动所述机器人车辆使其到达所述包裹递送目的地。2.根据权利要求1所述的方法，其还包括：经由所述机器人车辆感知系统检测邻近所述机器人车辆的障碍物；基于检测到的所述障碍物来生成机器人感测到的障碍物特性信息；通过用所述机器人感测到的障碍物特性更新所述3D增强地图来生成所述统一3D增强地图；使得将所述统一3D增强地图传输到所述AV；以及使用所述统一3D增强地图生成所述动态路径规划。3.根据权利要求2所述的方法，其还包括：经由所述机器人车辆控制器接收包括所述机器人感测到的障碍物特性和所述AV感测到的障碍物特性的第二统一3D增强地图；以及使用所述第二统一3D增强地图生成或更新到所述包裹递送目的地的所述动态路径规划。4.根据权利要求3所述的方法，其中所述机器人感测到的障碍物特性和所述AV感测到的障碍物特性中的所述一者或多者包括障碍物定位和障碍物类别。5.根据权利要求4所述的方法，其中所述障碍物类别包括静态障碍物和动态障碍物中的一者。6.根据权利要求1所述的方法，其还包括：从所述AV接收指示所述递送环境中与所述第一AV位置不同的第二AV位置的第二AV位置；用所述第二AV位置生成更新的全局参考地图；经由所述机器人车辆控制器根据所述动态路径规划致动所述机器人车辆使其到达所述包裹递送目的地，并且在所述包裹递送目的地递送包裹；以及基于所述更新的全局参考地图来致动所述机器人车辆使其行进到所述第二AV位置。7.根据权利要求1所述的方法，其还包括：经由所述机器人车辆控制器接收包括基础设施感测到的障碍物特性的基础设施传感器数据馈送；以及部分地基于所述基础设施感测到的障碍物特性来生成所述统一3D增强地图。8.根据权利要求7所述的方法，其中所述机器人感测到的障碍物特性和所述AV感测到的障碍物特性中的所述一者或多者包括障碍物定位和障碍物类别。
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【专利技术属性】
技术研发人员：高拉夫，
申请(专利权)人：福特全球技术公司，
类型：发明
国别省市：