一种AGV识别货架的方法、系统、计算机设备和存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种AGV识别货架的方法、系统、计算机设备和存储介质，涉及智能移动机器人技术领域，包括：获取目标激光点云数据，二次定位模块从激光点云数据中寻找货架特征，计算货架中心位置；纠偏模块结合AGV当前位置和货架中心位置，计算出x和y方向的偏差；根据x和y方向的偏差规划出一条纠偏路径曲线，通过PID算法跟踪此条纠偏路径曲线，最终实现高精度定位。本发明专利技术提供的AGV识别货架的方法在原有激光导航AGV所现有的硬件基础上，不增加任何新的硬件，不需要额外的现场施工，只需要采用本发明专利技术技术方案即可提高末端激光导航精度，满足对接货架的精度要求，具有定位精确，操作方便，成本更低的优点。成本更低的优点。成本更低的优点。

【技术实现步骤摘要】
一种AGV识别货架的方法、系统、计算机设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及智能移动机器人
，具体为一种AGV识别货架的方法、系统、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]在工业应用场景中，有许多情况下需要AGV去搬运货架，而货架的取、放的空间有限，对AGV对接货架的能力有较高要求，特别是对AGV末端定位精度有较高要求；一般的激光导航精度受限于环境轮廓特征的变化和动态物体的干扰，在末端对接货架时无法满足精度的要求。
[0003]现有的做法往往是在货架前方地面上张贴若干二维码，用于对接货架之前的再次定位调整，这会增加额外的贴码施工工作量，并且增加额外的读码摄像头，增加了成本。
[0004]本专利技术所提供的技术可以在不增加硬件成本和施工工作量的情况下，提高末端定位精度，满足对接货架的精度要求。

技术实现思路

[0005]本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
[0006]鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。
[0007]因此，本专利技术解决的技术问题是：激光导航AGV受环境特征变化和动态物体的影响，末端定位精度不高，达不到实际使用的精度要求。
[0008]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种AGV识别货架的方法，包括：
[0009]获取目标激光点云数据，二次定位模块从激光点云数据中寻找货架特征，计算货架中心位置；
[0010]纠偏模块结合AGV当前位置和货架中心位置，计算出x和y方向的偏差；
[0011]根据x和y方向的偏差规划处一条纠偏路径曲线，通过PID算法跟踪此条纠偏路径曲线，最终实现高精度定位。
[0012]作为本专利技术所述的AGV识别货架的方法的一种优选方案，其中，所述寻找货架特征包括：扫描数据中包含货架的特征信息；
[0013]所述特征信息包括形状信息，尺寸信息；
[0014]所述形状信息包括先验的货架形状，货架为正方形，长和宽相等，且具有对称性；
[0015]所述尺寸信息包括货架边长属性，边长为固定尺寸。
[0016]作为本专利技术所述的AGV识别货架的方法的一种优选方案，其中，所述计算货架中心位置包括：根据特征信息按照顺序提取正方形货架的四角作为特征点，根据特征点计算货架的中心位置坐标。
[0017]作为本专利技术所述的AGV识别货架的方法的一种优选方案，其中，所述特征点坐标包
括：
[0018]在激光雷达坐标系下，货架特征的坐标分别为(d1*cosθ1，d1*sinθ1)，(d2*cosθ2，d2*sinθ2)，(d3*cosθ3，d3*sinθ3)，(d4*cosθ4，d4*sinθ4)；
[0019]其中，θ1、θ2、θ3、θ4为货架四个特征和激光雷达坐标系x轴夹角，d1、d2、d3、d4为货架四个特征和坐标系原点距离。
[0020]作为本专利技术所述的AGV识别货架的方法的一种优选方案，其中，所述计算货架的中心位置坐标包括：
[0021]货架中心的坐标为，X_center13＝(x1+x3)/2，X_center24＝(x2+x4)/2，Y_center13＝(y1+y3)/2，Y_center24＝(y2+y4)/2；
[0022]最终的货架中心x坐标为，X_center＝(X_center13+X_center24)/2；
[0023]最终的货架中心y坐标为，Y_center＝(Y_center13+Y_center24)/2。
[0024]作为本专利技术所述的AGV识别货架的方法的一种优选方案，其中，所述纠偏路径曲线，表示为：
[0025][0026]其中，Δd表示x方向偏差，Δs表示y方向偏差，t∈[0,1]。
[0027]作为本专利技术所述的AGV识别货架的方法的一种优选方案，其中，所述PID算法包括：
[0028]利用两轮差速运动模型计算出左右轮的速度，AGV跟随路径行驶，实时纠偏AGV与路径之间的偏差，最后准确到达指定位置；
[0029]所述PID算法，表示为，
[0030]u(k)＝Kp*e(k
‑
1)+Ki*e(k)+Kd*(e(k)
‑
2e(k
‑
1)+e(k
‑
2))+u(k
‑
1)
[0031]其中，u(k)表示本次实际输出量，u(k
‑
1)表示上次的输出量，Kp表示比例系数，Ki表示积分系数，Kd表示微分系数，e(k
‑
1)表示上一次的目标和实际的误差值，e(k)表示这次的目标和实际的误差值，e(k
‑
2)表示上上次目标和实际的误差值。
[0032]本专利技术解决的技术问题是：目前激光导航末端定位精度不高的问题。
[0033]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种AGV识别货架的系统，其特征在于，包括，
[0034]二次定位模块，纠偏模块；
[0035]作为本专利技术所述的AGV识别货架的系统的一种优选方案，其中，所述数据获取模块是获取点云数据的装置，用于从激光点云数据中，寻找货架特征，识别货架，并计算货架中心位置给到纠偏模块；
[0036]作为本专利技术所述的AGV识别货架的系统的一种优选方案，其中，所述数据预处理模块是对存在偏差进行处理的装置，用于从二次定位模块结合AGV当前位置计算出AGV和货架中心的偏差，针对偏差规划出一条纠偏路径，并通过PID算法实时跟踪路径，消除初始定位偏差，实现高精度定位。
[0037]一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述方法的步骤。
[0038]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述方法的步骤。
[0039]本专利技术的有益效果：本专利技术提供的AGV识别货架的方法在原有激光导航AGV所现有
的硬件基础上，不增任何新的硬件，不需要额外的现场施工，只需要采用本专利技术技术方案即可提高末端激光导航精度，满足对接货架的精度要求，具有定位精确，操作方便，成本更低的优点，本专利技术所提供的技术可以在不增加硬件成本和施工工作量的情况下，提高末端定位精度，满足对接货架的精度要求。
附图说明
[0040]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
[0041]图1为本专利技术一个实施例提供的一种AGV识别货架的方法的整体流程图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种AGV识别货架的方法，其特征在于，包括：获取目标激光点云数据，二次定位模块从激光点云数据中寻找货架特征，计算货架中心位置；纠偏模块结合AGV当前位置和货架中心位置，计算出x和y方向的偏差；根据x和y方向的偏差规划出一条纠偏路径曲线，通过PID算法跟踪此条纠偏路径曲线，最终实现高精度定位。2.如权利要求1所述的AGV识别货架的方法，其特征在于，所述寻找货架特征包括：扫描数据中包含货架的特征信息；所述特征信息包括形状信息，尺寸信息；所述形状信息包括先验的货架形状，货架为正方形，长和宽相等，且具有对称性；所述尺寸信息包括货架边长属性，边长为固定尺寸。3.如权利要求1或2所述的AGV识别货架的方法，其特征在于，所述计算货架中心位置包括：根据特征信息按照顺序提取正方形货架的四角作为特征点，根据特征点计算货架的中心位置坐标。4.如权利要求3所述的AGV识别货架的方法，其特征在于，所述特征点坐标包括：在激光雷达坐标系下，货架特征的坐标分别为(d1*cosθ1，d1*sinθ1)，(d2*cosθ2，d2*sinθ2)，(d3*cosθ3，d3*sinθ3)，(d4*cosθ4，d4*sinθ4)；其中，θ1、θ2、θ3、θ4为货架四个特征和激光雷达坐标系x轴夹角，d1、d2、d3、d4为货架四个特征和坐标系原点距离。5.如权利要求4所述的AGV识别货架的方法，其特征在于，所述计算货架的中心位置坐标包括：货架中心的坐标为，X_center13＝(x1+x3)/2，X_center24＝(x2+x4)/2，Y_center13＝(y1+y3)/2，Y_center24＝(y2+y4)/2；最终的货架中心x坐标为，X_center＝(X_center13+X_center24)/2；最终的货架中心y坐标为，Y_center＝(Y_center13+Y_center24)/2。6.如权利要求5所述的AGV识别货架的方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟火炎，
申请(专利权)人：苏州盈科电子有限公司，
类型：发明
国别省市：