【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能驾驶运动规划，尤其涉及一种用于车辆搬运机器人的车辆间协同搬运方法及装置。
技术介绍
1、随着城市交通问题的不断增加，车库管理成为了一个日益重要的挑战。车库通常是城市中车辆存放的重要设施，尤其在繁忙的商业区和居住区。车辆搬运机器人是一种创新技术，旨在自动化车辆在车库内的停车和检索过程。车库内的车辆间协同搬运方法涉及如何使多辆搬运机器人协同工作，以有效地将车辆从停车位移动到存放区域，或者反之，以确保车库的停车流程高效、安全、并减少车辆之间的碰撞风险。
2、现有实现技术中，车库内的车辆间协同搬运方法通常依赖于自主机器人技术、自动导航、传感技术和通信技术的综合应用。每辆搬运机器人通常配备激光雷达或摄像头等传感器，用于感知车辆和环境。自动导航系统允许机器人在车库内规划路径，避开障碍物，定位车辆，并将其安全搬移到目标停车位。通信技术用于机器人之间的协同操作，使它们可以共享信息、协调行动，以确保车库操作的高效性。车库内的车辆间协同搬运方法还可以结合车库管理系统，以实现车位管理、计费和车库操作的综合管理。
3、例如公开号为：cn116382295a的专利技术专利公开的一种基于多agv的协同搬运方法及系统，包括：获取搬运任务对应的搬运对象的规格数据；根据规格数据确定用于该搬运任务的agv的数量及协同搬运策略；根据协同搬运策略控制多个agv对搬运对象进行搬运作业。本专利技术的方案无需按照最高搬运能力来配备搬运场景中的agv，而是可以根据不同的使用场景而配备统一规格的agv，在agv的搬运性能无法应对搬运对象
4、例如公开号为：cn114967666a的专利技术专利公开的一种泊车机器人的协同规划方法，包括：s1、根据搬运任务要求与停车场的关键路径节点拓扑地图，制订全局规划路径；s2、根据全局规划路径，获得四个泊车机器人各自的参考路径；s3、各泊车机器人依照参考路径，到达各搬运点，实施车辆的搬运工作；s4、各泊车机器人返回起始点。
5、但本申请在实现本申请实施例中专利技术技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：
6、现有技术中，由于协同路径规划需考虑多个因素，包括机器人位置、目标位置、速度、障碍物等，易出现路径冲突和拥堵，导致机器人相互干扰并降低效率，综上所述，现有技术中存在机器人协同路径易出现冲突的问题。
技术实现思路
1、本申请实施例通过提供一种用于车辆搬运机器人的车辆间协同搬运方法及装置，解决了现有技术中存在机器人协同路径易出现冲突的问题，实现了降低协同路径冲突出现率。
2、本申请实施例提供了一种用于车辆搬运机器人的车辆间协同搬运方法，包括以下步骤：agv车辆搬运机器人接收由中央控制系统为其分配的目标待搬运车辆和目标停车位；agv车辆搬运机器人根据车库的路线节点拓扑图，计算出路径初始化指数，根据路径初始化指数分析出其从当前位置到泊车房位置的第一事件路径；agv车辆搬运机器人根据目标待搬运车辆和目标停车位，计算出搬运路径规划指数，根据搬运路径规划指数分析出从泊车房到目标停车位的第二事件路径；agv车辆搬运机器人获取车库内其他agv车辆搬运机器人的定位数据和任务数据，计算出路径情况指数和协同决策指数；agv车辆搬运机器人根据路径情况指数确定第一事件路径和第二事件路径，在agv车辆搬运机器人行驶过程中，根据协同决策指数实时修正第一事件路径和第二事件路径。
3、进一步的，所述目标待搬运车辆和目标停车位的具体分配方法指：当泊车房中有新的待搬运车辆时，中央控制系统选择距离该泊车房欧氏距离最短的agv车辆搬运机器人，将该待搬运车辆设置为该agv车辆搬运机器人的目标待搬运车辆；中央控制系统根据当前泊车房内的车辆数据和车库内停车位数据计算出泊车分配指数，并根据泊车分配指数为目标待搬运车辆分配目标停车位。
4、进一步的，所述泊车分配指数的具体计算方法为：从当前泊车房内的车辆数据中提取出车辆类型属性数据，从车库内停车位数据中提取出车位可承载车辆类型属性数据、车位周围空位数、空闲车位位置数据；将车库内的停车位和车辆类型属性分别进行编号，将提取的数据进行预处理和归一化处理；构建泊车分配指数公式模型，具体的泊车分配指数模型为：式中，pasik为车库中第k个停车位的泊车分配指数，e为自然常数，k为车库内停车位的编号，k＝1,2,...,k，k为停车位总数，为第k个停车位当前为空闲状态，为车库内第k个停车位为空闲状态的对应编号，为空闲停车位总数，k和的值一一映射，ε1为第k个停车位当前为空闲状态时在泊车分配指数中的权重占比，为第k个停车位支持的第n个车辆类型属性，n为车辆类型属性编号，n＝1,2,...,n，n为车辆类型属性编号总数，ε2为第k个停车位支持的车辆类型属性总数在泊车分配指数中的权重占比，为第k个停车位周围邻近位置的空闲车位数量，m为停车位周围邻近位置的空闲车位总数，ε3为第k个停车位周围邻近位置的空闲车位数量在泊车分配指数中的权重占比，ldk为第k个停车位到泊车房的欧式距离，ε4为第k个停车位到泊车房的欧式距离在泊车分配指数中的权重占比，ζ为泊车分配指数的修正系数。
5、进一步的，所述路径初始化指数的具体分析方法为：根据车库的路线节点拓扑图找出当前agv车辆搬运机器人能够成功行驶到泊车房的初始路径；构建路径初始化指数模型公式，计算初始路径的路径初始化指数；具体的路径初始化指数模型公式为：式中，csd为第d条初始路径对应的路径初始化指数，d为初始路径的编号，d＝1,2,...,d0，d0为初始路径的总数，为路径上允许行驶最大时长，xy为预计行驶时长，α1为预计行驶时长在路径初始化指数中的权重因子，jdd为第d条初始路径对应的节点总数，jd0为路径允许的最少节点总数，α2为节点总数在路径初始化指数中的权重因子，ξ为第d条初始路径对应的路径初始化指数的修正系数。
6、进一步的，所述搬运路径规划指数的具体分析方法为：获取目标待搬运车辆和目标停车位的位置数据，结合车库的路线节点拓扑图，分析出搬运路径；获取车库内已占用停车位位置数据并编号；构建搬运路径规划指数模型公式，计算搬运路径的搬运路径规划指数；具体的搬运路径规划指数模型公式为：式中，ghb为第b条搬运路径对应的搬运路径规划指数，b为搬运路径的编号，b＝1,2,...,b0，b0为搬运路径的总数，表示第b条搬运路径上第k个停车位当前为已占用状态；为车库内第k个停车位为已占用状态的对应编号，为已占用停车位总数，k和的值一一映射，当时，反之同理；ω为搬运路径规划指数的修正系数。
7、进一步的，所述路径情况指数的具体分析方法为：获取其他agv车辆搬运机器人的当前位置及其当前正在行驶的路径，据其分析出当前agv车辆搬运机器人正在行驶的路径对应的路径情况指数；构建路径情况指数模型公式，计算路径情况指数；具体的路径情况指数模型公式为：式中，roe为第一事件路径和第二事件路径集合中的路径对应的路径情况指本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于车辆搬运机器人的车辆间协同搬运方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述用于车辆搬运机器人的车辆间协同搬运方法，其特征在于，所述目标待搬运车辆和目标停车位的具体分配方法指：
3.如权利要求2所述用于车辆搬运机器人的车辆间协同搬运方法，其特征在于，所述泊车分配指数的具体计算方法为：
4.如权利要求3所述用于车辆搬运机器人的车辆间协同搬运方法，其特征在于，所述路径初始化指数的具体分析方法为：
5.如权利要求3所述用于车辆搬运机器人的车辆间协同搬运方法，其特征在于，所述搬运路径规划指数的具体分析方法为：
6.如权利要求3所述用于车辆搬运机器人的车辆间协同搬运方法，其特征在于，所述路径情况指数的具体分析方法为：
7.如权利要求3所述用于车辆搬运机器人的车辆间协同搬运方法，其特征在于，所述协同决策指数的具体计算公式为：
8.如权利要求7所述用于车辆搬运机器人的车辆间协同搬运方法，其特征在于，所述冲突避让指数的具体分析方法为：
9.如权利要求7所述用于车辆搬运机器人的车辆间
10.一种用于车辆搬运机器人的车辆间协同搬运装置，其特征在于，包括目标分配模块、路径初始化计算模块、搬运路径规划模块、路径情况和协同决策计算模块和路径修正模块：
...【技术特征摘要】
1.一种用于车辆搬运机器人的车辆间协同搬运方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述用于车辆搬运机器人的车辆间协同搬运方法，其特征在于，所述目标待搬运车辆和目标停车位的具体分配方法指：
3.如权利要求2所述用于车辆搬运机器人的车辆间协同搬运方法，其特征在于，所述泊车分配指数的具体计算方法为：
4.如权利要求3所述用于车辆搬运机器人的车辆间协同搬运方法，其特征在于，所述路径初始化指数的具体分析方法为：
5.如权利要求3所述用于车辆搬运机器人的车辆间协同搬运方法，其特征在于，所述搬运路径规划指数的具体分析方法为：
6.如权利要求3所述用于...
【专利技术属性】
技术研发人员：闻震宇，丁松，朱涛，
申请(专利权)人：上海智远慧智能技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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