一种基于激光制造技术

本发明专利技术涉及车载控制技术领域，具体公开一种基于激光

【技术实现步骤摘要】
一种基于激光SLAM导航的车载控制系统


[0001]本专利技术涉及车载控制
，具体而言，涉及一种基于激光
SLAM
导航的车载控制系统
。

技术介绍

[0002]智能技术的发展应用，给车载技术的升级更迭带来了许多的便捷性，车载控制涉及多种技术和系统，能够高效管理和控制车辆的各种功能和操作，目前的车载控制技术已经应用于多个领域，通过应用能够使车辆进行自主导航和自主运作，尤其是在
AGV
中搭建的车载控制技术，有效提高了
AGV
应运领域的生产运作自动化水平
。
[0003]现有技术如公告号为
CN110989526B
的专利技术专利申请公开的一种双
AGV
协同运载控制方法及系统，该方法主要针对大部件，特别是长度方向具备较大尺寸物件的输送需求，结合路径跟踪方法及领航跟随方法，以三层拓扑结构的协同规划模型，结合双
AGV
领航
‑
跟随策略下的队形偏差及路径跟踪下的路径偏差，获得一种基于领航跟随和路径跟踪的运动学控制模型，并采用基于时域滚动预测控制的离散控制模型对该运动学控制模型进行优化，实现双
AGV
系统稳定可靠的路径跟踪协同运载
。
[0004]基于上述方案可见，本专利技术认为在针对
AGV
的车载控制中，所涉及的车载控制层面并不够全面到位，
AGV
的运维涉及导航控制
、
运动控制等多个维度，仅针对路径方面的跟踪控制并不能够给
AGV
的稳态运行提供可靠支持，由此导致
AGV
在实际的运行过程中无法与具体环境状况相适应，控制的灵活度以及稳定度相对局限，进而间接增加了
AGV
的运行能耗，不利于实现
AGV
的高精度自主运行
。

技术实现思路

[0005]为了克服
技术介绍
中的缺点，本专利技术实施例提供了一种基于激光
SLAM
导航的车载控制系统，能够有效解决上述
技术介绍
中涉及的问题
。
[0006]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种基于激光
SLAM
导航的车载控制系统，包括：车载传动环境感知模块，用于对
AGV
的执行运作环境进行感知，并构建
AGV
执行运作环境的栅格地图和点云地图
。
[0007]车载运作感知分析模块，用于对
AGV
进行车载运作感知分析，包括导航感知分析单元
、
运动感知分析单元
、
安全感知分析单元以及电源感知分析单元
。
[0008]车载解析控制执行模块，用于对
AGV
的运作进行解析控制，包括导航控制执行单元
、
运动控制执行单元
、
安全控制执行单元以及电源管理控制执行单元
。
[0009]控制信息仓，用于存储各类型车载底盘的隶属运动控制算法，存储各运动控制算法所属各驱动轮的参照执行角速度以及参照执行线速度，存储
AGV
日均运行时长
、
日均运维里程
、
单位运行时长和单位运维里程的参照耗电量，并存储角速度控制界限稳态度
、
线速度控制界限稳态度
、
运行安全计量槛值以及蓄电执行触发特征值
。
[0010]作为一种优选技术方案，所述导航感知分析单元，用于对
AGV
进行导航感知分析，
具体包括：将
AGV
执行运作环境的栅格地图和点云地图依次标定为初始栅格地图和初始点云地图
。
[0011]利用融合定位算法在初始栅格地图中定位至
AGV
当前位姿点，并获取
AGV
的目标位姿点，由此提取
AGV
当前位姿点与目标位姿点之间的各导航通道，标记为各预执行导航通道
。
[0012]提取各预执行导航通道的执行距离，
i
为各预执行导航通道的编号，，
g
为预执行导航通道的数目
。
[0013]基于初始点云地图，从中统计各预执行导航通道的点云参数集，其中点云参数集包括：分支道路数目
、
平均宽度
、
地表累计缺损区域面积
、
最大曲率
、
最高坡度
、
上坡积聚里程以及下坡积聚里程
。
[0014]构建各预执行导航通道的第一序列值，计算表达式为：
。
[0015]式中，
e
为自然常数，
、、
和分别为设定的分支道路数目
、
平均宽度
、
地表累计缺损区域面积和最大曲率对应的影响权值
。
[0016]构建各预执行导航通道的第二序列值，计算表达式为：
。
[0017]式中，为设定的第二序列值对应的补偿因子，
、
分别为设定的参照执行界限坡度以及上下坡积聚里程占比的执行界限值
。
[0018]作为一种优选技术方案，所述运动感知分析单元，用于对
AGV
进行运动感知分析，具体包括：获取
AGV
的车载底盘类型，并与控制信息仓中的各类型车载底盘的隶属运动控制算法进行比对，得到
AGV
的隶属运动控制算法，同时从控制信息仓中匹配得到
AGV
的隶属运动控制算法所属各驱动轮的参照执行角速度以及参照执行线速度，
r
为各驱动轮的编号，，
u
为驱动轮的数目
。
[0019]获取
AGV
的载重以及各驱动轮半径，并感知提取
AGV
的各驱动轮在运作过程
中的执行角速度和执行线速度
。
[0020]计算
AGV
的各驱动轮所属执行角速度的控制稳态度，约束条件为：
。
[0021]式中，为设定的执行角速度对应的补偿因子，为设定的
AGV
所属单位驱动轮半径对应的许可偏离执行角速度
。
[0022]计算
AGV
的各驱动轮所属执行线速度的控制稳态度，约束条件为：
。
[0023]式中，为设定的
AGV
所属单位载重对应的许可偏离执行线速度，为设定的执行线速度对应的控制稳态修正因子
。
[0024]作为一种优选技术方案，所述安全感知分析单元，用于对
AGV
进行运作安全感知分析，具体包括：识别获取
PLC
控制器采集
AGV
的运送安全信息，包括激光束反射间歇时长
、
红外光信号反本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于激光
SLAM
导航的车载控制系统，其特征在于，包括：车载传动环境感知模块，用于对
AGV
的执行运作环境进行感知，并构建
AGV
执行运作环境的栅格地图和点云地图；车载运作感知分析模块，用于对
AGV
进行车载运作感知分析，包括导航感知分析单元
、
运动感知分析单元
、
安全感知分析单元以及电源感知分析单元；车载解析控制执行模块，用于对
AGV
的运作进行解析控制，包括导航控制执行单元
、
运动控制执行单元
、
安全控制执行单元以及电源管理控制执行单元；控制信息仓，用于存储各类型车载底盘的隶属运动控制算法，存储各运动控制算法所属各驱动轮的参照执行角速度以及参照执行线速度，存储
AGV
日均运行时长
、
日均运维里程
、
单位运行时长和单位运维里程的参照耗电量，并存储角速度控制界限稳态度
、
线速度控制界限稳态度
、
运行安全计量槛值以及蓄电执行触发特征值
。2.
根据权利要求1所述的一种基于激光
SLAM
导航的车载控制系统，其特征在于：所述导航感知分析单元，用于对
AGV
进行导航感知分析，具体包括：将
AGV
执行运作环境的栅格地图和点云地图依次标定为初始栅格地图和初始点云地图；利用融合定位算法在初始栅格地图中定位至
AGV
当前位姿点，并获取
AGV
的目标位姿点，由此提取
AGV
当前位姿点与目标位姿点之间的各导航通道，标记为各预执行导航通道；提取各预执行导航通道的执行距离，
i
为各预执行导航通道的编号，，
g
为预执行导航通道的数目；基于初始点云地图，从中统计各预执行导航通道的点云参数集，其中点云参数集包括：分支道路数目
、
平均宽度
、
地表累计缺损区域面积
、
最大曲率
、
最高坡度
、
上坡积聚里程以及下坡积聚里程；构建各预执行导航通道的第一序列值，计算表达式为：；式中，
e
为自然常数，
、、
和分别为设定的分支道路数目
、
平均宽度
、
地表累计缺损区域面积和最大曲率对应的影响权值；构建各预执行导航通道的第二序列值，计算表达式为：
；式中，为设定的第二序列值对应的补偿因子，
、
分别为设定的参照执行界限坡度以及上下坡积聚里程占比的执行界限值
。3.
根据权利要求1所述的一种基于激光
SLAM
导航的车载控制系统，其特征在于：所述运动感知分析单元，用于对
AGV
进行运动感知分析，具体包括：获取
AGV
的车载底盘类型，并与控制信息仓中的各类型车载底盘的隶属运动控制算法进行比对，得到
AGV
的隶属运动控制算法，同时从控制信息仓中匹配得到
AGV
的隶属运动控制算法所属各驱动轮的参照执行角速度以及参照执行线速度，
r
为各驱动轮的编号，，
u
为驱动轮的数目；获取
AGV
的载重以及各驱动轮半径，并感知提取
AGV
的各驱动轮在运作过程中的执行角速度和执行线速度；计算
AGV
的各驱动轮所属执行角速度的控制稳态度，约束条件为：；式中，为设定的执行角速度对应的补偿因子，为设定的
AGV
所属单位驱动轮半径对应的许可偏离执行角速度；计算
AGV
的各驱动轮所属执行线速度的控制稳态度，约束条件为：；式中，为设定的
AGV
所属单位载重对应的许可偏离执行线速度，为设定的执行线速度对应的控制稳态修正因子
。
4.
根据权利要求1所述的一种基于激光
SLAM
导航的车载控制系统，其特征在于：所述安全感知分析单元，用于对
AGV
进行运作安全感知分析，具体包括：识别获取
PLC
控制器采集
AGV
的运送安全信息，包括激光束反射间歇时长
、
红外光信号反射强度
、
超声波折返时长
、
通信信号释放强度以及数据传递速率；根据预设的
AGV
运送对应的激光束界定反射间歇时长
、
红外光信号界定反射强度以及超声波界定折返时长，分析
AGV
运送所...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶慧，方俊，李长好，祝焕，何霞，
申请(专利权)人：合肥焕智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：