用于工业环境中移动体的导航的方法、用于实现该方法的布置、以及计算机程序与流程

本发明涉及一种用于工业环境中移动体（mobile）的导航的方法、一种用于实现该方法的布置，以及一种计算机程序。

背景技术：

1、在工业中的生产系统的情况下，经常使用载具，所述载具选择性地是自驾驶（selbstfahrend）的，或者经由中央（zentrale）被控制。在这两种情况下必要的是首先对用于导航的行驶路线进行学习，其中该学习过程通常由专家来执行。

2、出版物de 10 2016 216 206 a1公开一种制造装置，所述制造装置包括行驶道路（fahrbahn）、至少一个评估单元和至少一个机器人载具，其中该行驶道路包括多个模块化行驶道路元件，其中所述行驶道路元件中的至少两个行驶道路元件形成行驶道路的行驶道路区段，其中该行驶道路具有光学标记，其中光学标记包括位置信息，其中所述至少一个机器人载具以能够活动地运动的方式布置在该行驶道路上，其中机器人载具具有用于检测至少一个光学标记作为位置数据的光学传感器单元，其中所述至少一个评估单元被构造用于基于位置数据确定至少一个机器人载具在行驶道路上和/或在制造装置中的位置和/或姿态。

技术实现思路

1、本发明的主题是一种具有权利要求1的特征的用于移动体的导航的方法、一种具有权利要求11的特征的用于实现该方法的布置以及一种具有权利要求12的特征的计算机程序。本发明的优选或有利的实施方式由从属权利要求、后续描述以及所附图中得出。

2、本发明的主题是用于工业环境中移动体的导航的方法。移动体可以被理解为地面的（bodengebundene）载具，诸如非受行驶轨迹约束的（fahrspurungebundene）载具、特别是具有车轮、滚轮等的载具。然而，“移动体”也可以被理解为飞行或悬浮的移动体，所述飞行或悬浮移动体例如可以通过磁力、旋翼（例如无人机）等来飞行或悬浮。特别是，移动体被构造为无人运输系统（fts）或被构造为agv（automated guided vehicle（自动导引车））。特别是，移动体被构造为无人运输载具，该无人运输载具在工业和物流中被用于自动化物料运输。移动体可以通过磁条、激光、摄像机或gps技术或其他标记在工业环境中独立地定向和/或定位。

3、导航特别是包括规划和执行移动体的一个或多个运动路线。工业环境特别是可以通过生产系统或生产装置、可替代地也通过物流装置等来形成。工业环境具有站，其中所述站可以通过制造单元、仓储单元、停放位置（parkposition）等来形成。所述站特别是形成运动路线中的起点、终点或中间点。

4、运输任务可以通过起点、终点和/或中间点的定义被定义。可选地补充地，运输任务还包括移动体的类型或种类。运输任务可以通过在没有载重的情况下或在具有载重的情况下使移动体运动来被定义。

5、在规划步骤中，工业环境被转变成具有用于站的站节点和空闲场地的工业布局。在此，可以起先实现工业环境并且从中推导工业布局，或者首先形成工业布局并且根据该工业布局来实现工业环境。工业布局例如被构造为工业环境的2-d模型或2-d平面图。在工业布局中记入用于站的站节点。站节点特别是以点状的方式被构造。此外，记入空闲场地，所述空闲场地可以通过移动体针对运输任务来利用。在空闲场地中例如可以留出区域用于站的场地需求。

6、在生成步骤中，基于工业布局和运输任务，自动地、特别是受计算机辅助地生成具有路径点节点并且具有站节点与路径点节点之间的边的节点-边网络。在初始化中相当于生成工业布局的最初创建。在迭代中相当于生成经改善的或经匹配的工业布局的后续创建。

7、节点-边网络是由节点（点）和边（连接节点的线）组成的、特别是图形的表示。在移动体的导航的情况下，边相当于移动体的运动路径。节点-边网络特别是定义用于移动体的所有允许的运动线路或运动路径。

8、在使用步骤中，移动体在工业环境中对应地、特别是沿着节点边网络的边进行运动，特别是用于实现运输任务。特别是，边形成用于移动体的虚拟的运动路线和/或运动线路。可替代地或补充地，在使用步骤中，基于所生成的节点-边网络来产生对移动体的运动路径的控制指令。

9、在此，本发明的思考在于，不以手动的方式执行形成用于载具的导航的行驶路线的节点和边的布局特定的生成，因为为此需要专家知识和许多时间，这此外意味着高经济开销。

10、通过利用节点-边网络的自动生成，能够更简单、成本更低且与专家无关地创建该节点-边网络。

11、节点和边的自动和自适应的生成使得能够快速且灵活地使移动体的运动路线匹配于可变的（生产）布局。为此不需要专家知识，并且该匹配可以在运行时期间进行。使驶向临时站和制造小件数从运输技术角度来看在经济上可以实现。

12、尤其优选的是，优化地、特别是it优化地创建节点-边网络。优选地，在数字数据处理装置上运行至少一个优化例程和/或至少一个优化算法，以便优化地创建节点-边网络。尤其优选地，在生成步骤中关于对空闲场地的充分利用来优化节点-边网络。由此确保并且以有利方式充分利用：对于节点-边网络，以大面积的方式使用空闲场地，以便避免或至少减少移动体的碰撞和/或拥堵。

13、优选的是，受it辅助地和/或受计算机辅助地生成节点-边网络。在此，可以使用几何分析、随机分布、优化算法或人工智能方法及其可能组合的技术。节点-边网络的生成在图论中是普遍的问题，该问题有多种多样的解决方案。在最简单的情况下，可以通过随机分布使路径点节点分布，并且然后根据随机原理使所述路径点节点变化，其中通过评价函数来评价由此产生的节点-边网络的质量。

14、在一种可能的改进方案的情况下设置，所述边的至少一部分、优选地所有的边被构造为单向边，在所述边上使移动体仅朝一个预先给定的方向行驶（verfahren）。换句话说，节点-边网络至少仅部分地或完全地被构造为用于移动体的单行道网络。因此至少在单向边的情况下避免碰撞。可替代地，边至少部分地是双向的，并且因此能够更灵活地被用于移动体的导航。

15、在本发明的一种优选的改进方案的情况下，节点-边网络被交付到移动体的主导控制装置（leitsteuerung）。该移动体的主导控制装置被构造用于基于节点-边网络和相应的运输任务来创建个别的运动路径，并且将所述运动路径分派给移动体之一。在这种情况下，移动体特别是被构造为agv。替代于此，将节点-边网络交付给移动体，并且移动体自给自足地执行运动路径的规划和实现。在这种情况下，移动体特别是被构造为amr（autonomous mobile robot（自主移动机器人））。

16、尤其优选的是，在运行中在行驶期间执行用于匹配节点-边网络的匹配步骤。匹配步骤可以规律地或事件触发式地被执行。在下文中阐述针对事件触发式匹配的示例。

17、在手动设立的行驶路线的情况下，如在能够变换的（wandlungsfähig）生产中所需要的、对移动体的运动路线的快速匹配或者对高局部交通量和拥堵形成以及许多另外的动态事件或匹配的动态响应是不可能的或是开销大的。节点和边的静态网络在很大程度上限制无人运输载具的灵活性和高效导航。一方面，其用于在能够变换的（生产）布局中使用的潜力在极大程度上丢失，另一方面，暂时的交通状况可能没有被考虑到。虽然也存在能够自主地规划路线（route）并且绕开障碍物的自由进行导航的载具，但是这些载具由于显著更复杂的要求而是昂贵的，并且对于导航并非绝对必要使用节点和边网络。

18、节点-边网络的动态匹配并且特别是优化使得能够快速且灵活地根据可变条件来改变移动体的运动路径。为此不需要专家知识，并且匹配可以在运行时期间进行。节点-边网络可以在运行时期间基于交通数据、路线布局和/或运输任务被优化。为此例如可以将节点-边网络的负荷、移动体的可能等待时间、任务实施的持续时间以及还有未来的运输任务作为输入来用于优化。在运行时期间匹配节点和边使得能够在高度能够变换的（生产）布局中使用根据定义的虚拟行驶路线进行导航的移动体。可以在运行时期间添加或去除新的站，并且可以动态地考虑和绕开出现的障碍物。

19、在一种可能的设计方案的情况下，执行运输匹配步骤，其中在运行中关于经改变的运输任务对节点-边网络进行匹配。对于在运输任务中起点、中间点和/或终点发生变化的情况，可以对应于经改变的运输任务来优化节点-边网络。

20、可替代地或补充地，可以进行交通匹配步骤，其中在运行中关于移动体的交通数据对节点-边网络进行匹配。如果例如查明：特定的边过于频繁地被移动体经常使用，则可以通过匹配来例如创建并行边并且因此创建并行运动路径。

21、可替代地或补充地，可以执行布局匹配步骤，其中在运行中针对经改变的工业布局对节点-边网络进行匹配。特别是当站的位置被改变和/或当空闲场地的规模被改变时，工业布局可能发生变化。

22、可替代地或补充地，进行障碍物匹配步骤，其中在运行中根据障碍物对节点-边网络进行匹配。障碍物一方面可能由于外部因素出现，诸如干扰体（störkörper）被放到空闲场地上。然而也可能发生：移动体之一变得不能够运动而以这种方式表现为障碍物。障碍物特别是可以被构造为持久的或暂时的障碍物。在这两种情况下，可以在运行中根据障碍物对节点-边网络进行匹配，使得由于障碍物而受妨碍的边或点发生变化。

23、本发明的另一主题通过用于实现如先前所已描述的方法的布置来形成。该布置具有多个站以及多个移动体。此外，该布置包括控制单元，所述控制单元例如被实现为数字数据处理装置，其中控制单元被构造用于实现规划步骤和生成步骤。

24、本发明的另一主题通过计算机程序来形成，所述计算机程序被构造用于，当在根据权利要求11所述的布置上执行该计算机程序时执行如先前所已描述的方法。

25、可替代地或补充地，本发明涉及一种软件或一种方法，所述软件或方法动态地匹配和优化用于作为移动体的无人运输载具的导航的节点-边网络。该软件/方法包含用于节点-边网络的优化的调节回路（regelschleife），由此能够根据当前交通状况以及被预测的、未来的交通状况对节点-边网络快速且动态地进行匹配。节点-边网络的优化在运行时期间发生并且在改变之后与主导控制装置（只要存在）同步。通过该方法或软件能够以更高的灵活性和效率来运行作为移动体的（具有低传感器技术的）无人运输系统，以及有助于生产系统中的变换能力。优选地，用于移动体、特别是agv（automated guided vehicle（自动导引车））的导航的节点-边网络不再被视为静态构想（konstrukt），而是相反地被视为动态网络，所述动态网络持续地通过已经存在的（典型地由编队管理器（flottenmanager）收集的）数据被优化。在此，节点-边网络被视为调节回路的输出，所述输出通过所提及的调节参数被匹配。因此能够映射从初始生成节点-边网络直至在系统的运行时期间持续优化的完整过程。

26、向软件工具中的或在该方法的情况下的输入是由站组成的（生产）布局，其具有驶向轨迹（anfahrtstrajektorien）、可用的空闲场地、系统的运输任务以及当前交通状况。软件工具或方法根据输入参数来优化节点-边网络。为此，可以使用基于规则的方法、优化算法或人工智能方法。节点-边网络的优化在于，动态地使系统的冗余匹配于所需要的要求，以及动态地规定边的方向，以便使得能够实现高效的编队管理。此外存在可能性：优化节点的位置，以便将站更直接地相互连接。节点和边的优化可以以定义时间间隔进行，或者基于出现的事件进行。示例性地，在这里可以列举新运输任务的进入、也或者各个载具的故障。在优化之后，节点-边网络被传送到主导控制装置和/或移动体，因此能够对匹配作出反应。