一种AGV的运行控制方法、电子设备及介质与流程

一种agv的运行控制方法、电子设备及介质
技术领域
1.本发明涉及机器人技术领域，具体涉及一种agv的运行控制方法、电子设备及介质。


背景技术：

2.agv(automated guided vehicle，自动引导运输车)在运输物品时，需要保证agv的平稳运行，防止物品因agv倾斜、加减速过快等情况而掉落。
3.在不同的载荷惯性工况下，agv具有不同的运动参数，如何将这些运动参数与运输路径的实际情况结合，得出适合agv运行的控制方案，兼顾agv运输的效率和安全性，成为亟待解决的技术问题。


技术实现要素：

4.本发明目的在于提供一种agv的运行控制方法、电子设备及介质，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。
5.为了实现上述目的，本发明提供以下技术方案：
6.第一方面，本发明实施例提供了一种agv的运行控制方法，所述方法包括以下步骤：
7.获取agv运输物品的起点和终点、以及所述agv的最大速度阈值；
8.基于所述agv运输物品的起点和终点确定所述agv的规划路径，确定所述规划路径中每个离散点的曲率；
9.当所述agv从所述规划路径的起点运输物品时，确定所述agv背负的物品的重量，基于所述agv背负的物品的重量确定所述agv的最大加速度；
10.基于所述agv的最大加速度、所述规划路径中每个离散点的曲率以及所述agv的最大速度阈值，采用拟合函数对所述规划路径进行调整，得到所述agv的运输路径；
11.控制所述agv沿所述运输路径行驶，并获取agv的当前位姿和所述运输路径中的理论位姿；
12.确定所述当前位姿和理论位姿之差，作为所述agv的位姿误差，实时确定所述位姿误差对应的最优pid参数值，根据所述最优pid参数值控制所述agv调整到所述运输路径后继续行驶，直至到达运输物品的终点。
13.进一步，所述基于所述agv运输物品的起点和终点确定所述agv的规划路径，确定所述规划路径中每个离散点的曲率，包括：
14.获取agv运输物品的起点和终点；
15.采用全局路径规划算法确定从所述起点和终点距离最短的全局路径，所述全局路径由若干离散点组成；
16.确定所述全局路径中每个离散点的初始曲率，将大于曲率阈值的初始曲率对应的离散点作为无效点；其中，所述曲率阈值为允许所述agv行驶的最大曲率；
17.确定所述无效点两端的离散点，采用局部搜索算法重新确定所述无效点两端的离散点之间的离散点，将所述无效点替换为重新确定的全局路径中的离散点，从而更新所述全局路径中的无效点，得到所述agv运输物品的规划路径；其中，所述规划路径中的离散点的曲率均小于所述曲率阈值。
18.进一步，所述基于所述agv背负的物品的重量确定所述agv的最大加速度，包括：
19.获取agv背负的物品的物品参数以及所述agv的自身参数；其中，所述自身参数包括所述agv的质量，所述agv的悬挂的刚度和最大行程，所述agv的底盘宽度，以及所述agv的重心高度；所述物品参数包括agv背负的物品的重量和高度；
20.在避免所述agv背负物品时发生倾倒的前提下，基于所述物品参数以及自身参数确定所述agv的最大加速度。
21.进一步，所述实时确定所述位姿误差对应的最优pid参数值，根据所述最优pid参数值控制所述agv调整到所述运输路径后继续行驶，直至到达运输物品的终点，包括：
22.步骤s610，建立所述agv进行位姿补偿的pid控制模型；其中，所述pid控制模型的输入量为位姿误差，输出量为agv的速度和角速度；
23.步骤s620，确定所述pid控制模型中的各个pid参数值，得出所述位姿误差与pid参数值对应数据点集，作为pid参数表；
24.步骤s630，通过灰狼算法搜索所述位姿误差对应的最优pid参数值；
25.步骤s640，根据所述最优pid参数值控制所述agv运行设定时长或设定距离后，确定所述位姿误差是否小于设定的位姿误差阈值，若是，则确定所述agv调整到所述运输路径；若否，则执行步骤s620；
26.步骤s650，确定所述agv调整到所述运输路径，控制所述agv继续行驶，直至到达运输物品的终点。
27.第二方面，本发明实施例还提供了一种agv的运行控制装置，所述装置包括：
28.至少一个处理器；
29.至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
30.当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如第一方面所述的agv的运行控制方法。
31.第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有agv的运行控制程序，所述agv的运行控制程序被处理器执行时实现如第一方面所述的agv的运行控制方法的步骤。
32.本发明的有益效果是：本发明公开一种agv的运行控制方法、电子设备及介质，首先从agv运输的效率出发，初步确定所述agv的规划路径，然后基于所述agv背负的物品的重量确定所述agv的最大加速度，结合规划路径中每个离散点的曲率以及所述agv的最大速度阈值，采用拟合函数对所述规划路径进行调整，得到所述agv的运输路径，从而兼顾了agv运输的安全性；接着根据所述agv的位姿误差，实时确定对应的最优pid参数值，控制所述agv调整到所述运输路径后继续行驶，直至到达运输物品的终点。本发明提供的实施例能够兼顾agv运输的效率和安全性。
附图说明
33.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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发明的一些实施例，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他的附图。
34.图1是本发明实施例中agv的运行控制方法的流程示意图；
35.图2是本发明实施例中agv的运行控制装置的结构示意图。
具体实施方式
36.以下将结合实施例和附图对本技术的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本技术的目的、方案和效果。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
37.参阅图1，图1是本技术提供的一种agv的运行控制方法的流程示意图，所述方法包括以下步骤：
38.步骤s100，获取agv运输物品的起点和终点、以及所述agv的最大速度阈值；
39.步骤s200，基于所述agv运输物品的起点和终点确定所述agv的规划路径，确定所述规划路径中每个离散点的曲率；
40.步骤s300，当所述agv从所述规划路径的起点运输物品时，确定所述agv背负的物品的重量，基于所述agv背负的物品的重量确定所述agv的最大加速度；
41.步骤s400，基于所述agv的最大加速度、所述规划路径中每个离散点的曲率以及所述agv的最大速度阈值，采用拟合函数对所述规划路径进行调整，得到所述agv的运输路径；
42.需要说明的是，拟合函数可以为五次曲线函数，基于所述agv的最大加速度、所述规划路径中每个离散点的曲率以及所述agv的最大速度阈值建立3个方程式，从而求解得到相邻离散点之间各个点的位置、速度和加速度，目的是在满足的限制条件下，拟合出适合所述agv行驶的运输路径；
43.步骤s500，控制所述agv沿所述运输路径行驶，并获取agv的当前位姿和所述运输路径中的理论位姿；
44.步骤s600，确定所述当前位姿和理论位姿之差，作为所述agv的位姿误差，实时确定所述位姿误差对应的最优pid参数值，根据所述最优pid参数值控制所述agv调整到所述运输路径后继续行驶，直至到达运输物品的终点。
45.需要说明的是，控制最优pid参数值的绝对值不超过agv的最大速度阈值及最大曲率阈值。
46.本发明提供的实施例中，首先从agv运输的效率出发，初步确定所述agv的规划路径，然后基于所述agv背负的物品的重量确定所述agv的最大加速度，结合规划路径中每个离散点的曲率以及所述agv的最大速度阈值，采用拟合函数对所述规划路径进行调整，得到所述agv的运输路径，从而兼顾了agv运输的安全性；接着根据所述agv的位姿误差，实时确定对应的最优pid参数值，控制所述agv调整到所述运输路径后继续行驶，直至到达运输物品的终点，保证agv在运输时一直兼顾效率和安全性。
47.作为上述实施例的进一步改进，步骤s200中，所述基于所述agv运输物品的起点和
终点确定所述agv的规划路径，确定所述规划路径中每个离散点的曲率，包括：
48.步骤s210，获取agv运输物品的起点和终点；
49.步骤s220，采用全局路径规划算法确定从所述起点和终点距离最短的全局路径，所述全局路径由若干离散点组成；
50.步骤s230，确定所述全局路径中每个离散点的初始曲率，将大于曲率阈值的初始曲率对应的离散点作为无效点；其中，所述曲率阈值为允许所述agv行驶的最大曲率；
51.需要说明的是，agv运输物品时，为保证货物的安全运载，防止因转向角度过大而导致货物掉落，需要对agv设置最大的曲率，作为曲率阈值，通过曲率阈值对全局路径中每个离散点的初始曲率进行调整，从而对所述全局路径进行平滑处理，得到适合agv运输物品的路径。
52.步骤s240，确定所述无效点两端的离散点，采用局部搜索算法重新确定所述无效点两端的离散点之间的离散点，将所述无效点替换为重新确定的全局路径中的离散点，从而更新所述全局路径中的无效点，得到所述agv运输物品的规划路径；其中，所述规划路径中的离散点的曲率均小于所述曲率阈值。
53.需要说明的是，所述无效点可以是单独的一个离散点，也可以是连续的多个离散点；如果是连续多个离散点，则将连续多个离散点均作为无效点，对连续的无效点两端的离散点采用局部搜索算法重新确定离散点，并替换掉原有的无效点，得到所述agv运输物品的规划路径，以及所述规划路径中每个离散点的曲率。
54.作为上述实施例的进一步改进，步骤s300中，所述基于所述agv背负的物品的重量确定所述agv的最大加速度，包括：
55.步骤s310，获取agv背负的物品的物品参数以及所述agv的自身参数；其中，所述自身参数包括所述agv的质量，所述agv的悬挂的刚度和最大行程，所述agv的底盘宽度，以及所述agv的重心高度；所述物品参数包括agv背负的物品的重量和高度；
56.步骤s320，在避免所述agv背负物品时发生倾倒的前提下，基于所述物品参数以及自身参数确定所述agv的最大加速度。
57.在一些实施例中，所述agv的最大加速度计算公式为：
58.a＝min{p*(mg-kx)l/(mh)，q*vt2/(2*d)}；
59.其中，m为所述agv的质量和所述agv背负的物品的重量之和，g为重力加速度，k为悬挂的刚度，x为悬挂的最大行程，l为所述agv的底盘宽度，h为所述agv背负物品后的重心高度，vt为所述agv的最大速度阈值，d为相邻两个离散点之间的距离，p、q为比例因子，0＜p＜1，0＜q＜1。
60.需要说明的是，所述agv的悬挂视为线性弹簧，kx越大，即悬挂预紧力越大时，agv承受的加速度也越小，agv更容易摇摆；agv的底盘越宽，agv能够承受更大的加速度；当物品的高度增加时，即agv的重心升高时，agv能承受的加速度就减小，更容易倾倒。
61.作为上述实施例的进一步改进，步骤s600中，所述实时确定所述位姿误差对应的最优pid参数值，根据所述最优pid参数值控制所述agv调整到所述运输路径后继续行驶，直至到达运输物品的终点，包括：
62.步骤s610，建立所述agv进行位姿补偿的pid控制模型；其中，所述pid控制模型的输入量为位姿误差，输出量为agv的速度和角速度；
63.需要说明的是，pid控制模型是按agv在各个位姿与和理论位姿产生的误差的比例、积分和微分进行控制而设计的数学模型，通过调整agv的速度和角速度，实现agv在各个位姿下调整到理论位姿。
64.步骤s620，确定所述pid控制模型中的各个pid参数值，得出所述位姿误差与pid参数值对应数据点集，作为pid参数表；
65.步骤s630，通过灰狼算法搜索所述位姿误差对应的最优pid参数值；
66.步骤s640，根据所述最优pid参数值控制所述agv运行设定时长或设定距离后，确定所述位姿误差是否小于设定的位姿误差阈值，若是，则确定所述agv调整到所述运输路径；若否，则执行步骤s620；
67.步骤s650，确定所述agv调整到所述运输路径，控制所述agv继续行驶，直至到达运输物品的终点。
68.需要说明的是，设定时长或设定距离根据实际情况设定，时长过短或距离过短会增加计算资源，但设定时长或设定距离亦不宜过长，都需要保证agv的位姿误差在合理范围内；在间隔设定时长或设定距离后，使用agv运行位姿误差反馈，定时对pid参数表进行更新，直至位姿误差小于设定的位姿误差阈值后，确定所述agv调整到所述运输路径。
69.在一些实施例中，agv包括车架和设于车架底部的两个驱动单元，驱动单元包括主框架、两个主动轮和两个电机，电机由驱动器驱动，每个主动轮分别通过一个电机来驱动旋转，行驶时通过控制两个主动轮的速度差来实现agv的转向及直行，两个驱动单元分别与上位机通讯连接，上位机采用上述实施例提供的方法控制两个驱动单元驱动agv行驶。
70.与图1的方法相对应，参考图2，本技术的一个实施例还提供了一种电子设备10，所述电子设备10包括存储器11、处理器12及存储在存储器11上并可在处理器12上运行的计算机程序。
71.处理器12和存储器11可以通过总线或者其他方式连接。
72.实现上述实施例的agv的运行控制方法所需的非暂态软件程序以及指令存储在存储器11中，当被处理器12执行时，执行上述实施例中的agv的运行控制方法。
73.与图1的方法相对应，本技术的一个实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有agv的运行控制程序，所述agv的运行控制程序被处理器执行时实现如上述任意一实施例所述的agv的运行控制方法的步骤。
74.上述方法实施例中的内容均适用于本装置实施例中，本装置实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。
75.所述处理器可以是中央处理单元(central-processing-unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital-signal-processor，dsp)、专用集成电路(application-specific-integrated-circuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmable-gate-array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述agv的运行控制装置的控制中心，利用各种接口和线路连接整个agv的运行控制装置可运行装置的各个部分。
76.所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行
存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述agv的运行控制装置的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smart-media-card，smc)，安全数字(secure-digital，sd)卡，闪存卡(flash-card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
77.尽管本技术的描述已经相当详尽且特别对几个所述实施例进行了描述，但其并非旨在局限于任何这些细节或实施例或任何特殊实施例，而是应当将其视作是通过参考所附权利要求，考虑到现有技术为这些权利要求提供广义的可能性解释，从而有效地涵盖本技术的预定范围。此外，上文以发明人可预见的实施例对本技术进行描述，其目的是为了提供有用的描述，而那些目前尚未预见的对本技术的非实质性改动仍可代表本技术的等效改动。