一种轨道式小车定位解决方案的制作方法

1.本发明涉及列车停靠定位技术领域，尤其涉及一种轨道式小车定位解决方案。


背景技术：

2.目前，物流自动化行业中轨道式机器人的应用比较成熟，定位方式多种多样，基本满足了现有应用场景。但在使用过程中位置已经确定不在改变，只需解决单一位置的精确定位即可。
3.本发明是针对动车组一级修检测机器人的应用为使用场景，在轨道式机器人作业时需在动车组列车相应位置进行停车检测，目前动车组列车入库时为人工驶入，停靠位置受人为因素影响，每次停车位置无法确定，这就需要解决因每次停车位置不同带来的定位精度问题。
4.针对上述问题，许多文献已经引述了通过安装在运转轮轴上的光电编码器的脉冲输出数来计算行走距离并确定车辆位置的技术方法，但在动车组车底故障检修机器人的应用环境下还需要特别考虑和解决的是因动车组停车位置不一致导致的位置偏差问题。
5.为此，现有技术提出：
6.方案一：采用轮式里程计以及捷联惯导系统计算车底故障检测机器人移动的距离，并手动创建每次停车位置数据；
7.方案二：采用高精度的激光测距仪直接进行距离的测算并通过光电来检测需要停靠的列车位置，两种解决方案。
8.上述两种解决方案在随在一定程度上解决了问题，但两种解决方案在实际应用中存在以下问题：
9.方案一：轮式里程计以及捷联惯导系统可以在短距离的测算达到一个较为精准的数值，但采用该方法会存在累计误差，该误差会随着移动距离的增大而逐渐增大，最终使得结果不可信。手动创建数据工程量较大；
10.方案二：高精度的激光测距仪可以直接进行距离的测量但列车位置检测对光电要求很高，对精度要求高的场景很难满足需求；
11.为此针对动车组停车位置不一致导致的位置偏差问题急需一种可靠的解决方案。


技术实现要素：

12.为此，本发明提供一种轨道式小车定位解决方案，以激光雷达为主，激光测距为辅进行故障检测机器人的高精度自动定位，来解决每次因动车组列车停靠位置不同导致的机器人停靠的位置发生变化问题。
13.一种轨道式小车定位解决方案，包括以下步骤：
14.步骤一：设备安装，采用激光雷达，将激光雷达通过连接部件垂直安装在 rgv小车车头顶部；
15.步骤二：建立测量模型，通过步骤一中rgv小车与相应软件建立动车组车头模板与
列车车底模板；
16.步骤三：检测机器人实时定位，其包括以下步骤：
17.1)按照动车组列车车头模板的获取方式获得此时动车组列车车头的数据y1，则本次动车组停车的实际位置为s＝l x1(l为机器人车体长度)；
18.2)在本次动车组列车的车头数据的基础上与模板相对坐标数据表进行加法运算，得出机器人需停靠检测的粗略绝对位置坐标数据；
19.3)开启激光雷达及激光测距仪，启动机器人，使机器人以速度v在列车车底匀速运动，在运动的过程中激光雷达获取此时的列车车底地图，因列车长度l 固定，当激光测距仪检测到机器人已经运行到设定长度(设定长度s》＝l x1 l)后开始停车；
20.4)机器人控制系统将本次采集到的2d模型与模板2d模型进行匹配，通过标定位置的相同特征在本次2d模型上找到对应的位置；
21.5)通过本次寻找到的位置坐标与模板的标定坐标进行x轴坐标计算，计算本次采集到的车底底图与模板底图相同位置的位置差，并自动更新机器人需定位的绝对位置数据表，机器人根据位置数据表中的位置数据进行定位。
22.进一步地，步骤二中所述动车组车头模板建立包括以下步骤：
23.1)构建列车车头点云模型：待动车列车停稳后，将所述rgv小车停在起始位置，通过激光雷达获取列车车头点云信息，并通过获取的动车组列车车头的点云信息构建列车车头点云模型；
24.2)勾勒列车车头2d模型建立列车车头模板：
25.①
通过软件中调用graphics.drawline函数将1)中点云数据模型勾勒出车头2d模型，且所述2d模型与车头近似；
26.调用函数如下：
27.graphics.drawline(new pen(color.black),new point(x1,y1),new point(x2,y2))；
28.graphics.drawline(new pen(color.black),new point(x2,y2),new point(x3,y3))；
29.……
30.graphics.drawline(new pen(color.black),new point(x
n-1
,y
n-1
),new point(x
n-1
,y
n-1
))；
31.②
在勾勒出的2d模型中使用函数min(x1，x2，x3...)找出x坐标中的最小点，记当前点坐标为y1，取下侧尖点y2；
32.③
测量y1、y2间x坐标差值，
△
x应与实际距离近似相等，即|
△
x|≤m(m 为误差范围)，若|
△
x|》m则需重复上述步骤；
33.④
测将y1点的x坐标记录到相对位置数据表中作为车头数据；
34.⑤
将此时得到的动车组列车车头2d模型作为测量模板存入模板数据库。
35.进一步地，步骤二中所述动车组列车车底模板建立包括以下步骤：
36.1)构建列车车底点云模型：启动rgv小车上的激光雷达同时启动所述rgv 小车匀速在列车车底运动，使所述激光雷达获取完整列车车厢底部的点云信息，并以此信息构建动车组列车车底2d模型；
37.2)建立检测位置构建列车车底模板：通过控制程序在1)中得到的车组列车车底2d模型上标定机器人停车检测点，标定完成后将标定坐标数据调用循环函数存入相对位置数据表，把此时构建的车底2d模型作为测量模板存入模板数据库完成列车车底模板的构建。
38.与现有技术相比，本发明以激光雷达为主，激光测距为辅进行故障检测机器人的高精度自动定位，通过软件构建测量模板与采集信息进行比对补差，减小误差的存在，使其定位更加精确。
附图说明
39.图1为本发明的动车组列车车头点云图；
40.图2为图1graphics.drawline函数后勾勒出的2d模型图；
41.图3为本发明步骤三中检测机器人作业图；
42.图4为实施例中车底底图与模板底图位置偏差对比图。
具体实施方式
43.为了使本发明的目的和优点更加清楚明白，下面结合实施例对本发明作进一步描述；应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
44.下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护范围。
45.需要说明的是，在本发明的描述中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
46.此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
47.结合以下实施例对本发明作进一步描述。
48.参考图1至图3所示，一种轨道式小车定位解决方案包括以下步骤：
49.步骤一：设备安装，采用激光雷达，将激光雷达通过连接部件垂直安装在 rgv小车车头顶部；
50.步骤二：建立测量模型，通过步骤一中rgv小车与相应软件建立动车组车头模板与列车车底模板，
51.其中，图2中a为机器人固定起始位置，b点为机器人实时作业位置。
52.所述动车组车头模板建立包括以下步骤：
53.1)构建列车车头点云模型：待动车列车停稳后，将所述rgv小车停在起始位置，通过激光雷达获取列车车头点云信息，并通过获取的动车组列车车头的点云信息构建列车车头点云模型；
54.2)勾勒列车车头2d模型建立列车车头模板：
55.①
通过软件中调用graphics.drawline函数将1)中点云数据模型勾勒出车头2d模型，且所述2d模型与车头近似；
56.调用函数如下：
57.graphics.drawline(new pen(color.black),new point(x1,y1),new point(x2,y2))；
58.graphics.drawline(new pen(color.black),new point(x2,y2),new point(x3,y3))；
59.……
60.graphics.drawline(new pen(color.black),new point(x
n-1
,y
n-1
),new point(x
n-1
,y
n-1
))；
61.②
在勾勒出的2d模型中使用函数min(x1，x2，x3...)找出x坐标中的最小点，记当前点坐标为y1，取下侧尖点y2；
62.③
测量y1、y2间x坐标差值，
△
x应与实际距离近似相等，即|
△
x|≤m(m 为误差范围)，若|
△
x|》m则需重复上述步骤；
63.④
测将y1点的x坐标记录到相对位置数据表中作为车头数据；
64.⑤
将此时得到的动车组列车车头2d模型作为测量模板存入模板数据库；
65.所述动车组列车车底模板建立包括以下步骤：
66.1)构建列车车底点云模型：启动rgv小车上的激光雷达同时启动所述rgv 小车匀速在列车车底运动，使所述激光雷达获取完整列车车厢底部的点云信息，并以此信息构建动车组列车车底2d模型；
67.2)建立检测位置构建列车车底模板：通过控制程序在1)中得到的车组列车车底2d模型上标定机器人停车检测点，标定完成后将标定坐标数据调用循环函数存入相对位置数据表，把此时构建的车底2d模型作为测量模板存入模板数据库完成列车车底模板的构建。
68.步骤三：检测机器人实时定位，其包括以下步骤：
69.1)按照动车组列车车头模板的获取方式获得此时动车组列车车头的数据y1，则本次动车组停车的实际位置为s＝l x1(l为机器人车体长度)；
70.2)在本次动车组列车的车头数据的基础上与模板相对坐标数据表进行加法运算，得出机器人需停靠检测的粗略绝对位置坐标数据；
71.3)开启激光雷达及激光测距仪，启动机器人，使机器人以速度v在列车车底匀速运动，在运动的过程中激光雷达获取此时的列车车底地图，因列车长度l 固定，当激光测距仪检测到机器人已经运行到设定长度(设定长度s》＝l x1 l)后开始停车；
72.4)机器人控制系统将本次采集到的2d模型与模板2d模型进行匹配，通过标定位置的相同特征在本次2d模型上找到对应的位置；
73.5)通过本次寻找到的位置坐标与模板的标定坐标进行x轴坐标计算，计算本次采集到的车底底图与模板底图相同位置的位置差，并自动更新机器人需定位的绝对位置数据表，机器人根据位置数据表中的位置数据进行定位。
74.在本实施例中如图4中所示，
△
l1为第一个位置的位置偏差，需要在原有数据基础上增加
△
l1，
△
l2为第二个位置的位置偏差，需要在原有数据基础上减少
△
l2，其他数据类比以上数据即可。
75.至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
76.以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明；对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。