[發明專利]一種多AGV協同動態追蹤方法及裝置

有效

• 申請號: 202010054356.9
• 申請日: 2020-01-17
• 公開（公告）號: CN111198567B
• 公開（公告）日: 2021-06-01
• 發明（設計）人: 張輝;楊澎濤;陳晨;程翔
• 申請（專利權）人: 北京大學
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 北京萬象新悅知識產權代理有限公司 11360
• 代理人: 黃鳳茹

1.一種多AGV協同動態追蹤方法，通過在自動引導運輸車AGV內部設置協同動態追蹤裝置，包括：慣導模塊、無線定位模塊和目標探測模塊，實現多AGV協同動態追蹤；包括如下步驟：

1)由無線定位模塊和慣導模塊分別獲取2組AGV自身的位置信息，并對每組位置信息進行濾波，得到2組AGV自身位置的估計值和方差；

2)對步驟1)得到的2組AGV自身位置的估計值和方差進行優化：

根據每組估計值的方差計算各參考位置的權重值，從而計算得到AGV優化后的位置估計值和優化后的方差；

3)獲取相鄰AGV的相對于該AGV的位置信息，并進行濾波，得到相鄰AGV的相對位置估計值及其方差；

根據相鄰AGV的相對位置估計值和該AGV自身位置估計值，得到相鄰AGV的位置信息；再將相對位置估計值的方差與自身位置估計值的方差相加，作為對相鄰AGV位置的測量估計值的方差；

4)進行周期性傳輸資訊封包；每個資訊封包包含得到的相鄰AGV對該AGV位置的測量估計值及其方差，相應AGV接收資訊封包；

5)對每個資訊封包提供的位置估計值進行時間延遲補償，得到當前時刻的相鄰AGV對該AGV的位置估計值；

6)通過多個相鄰AGV對該AGV位置的測量估計值及其方差，以及該AGV自身的位置估計值和方差，執行步驟2)中的優化方法對估計值和方差進行優化，得到該AGV的全局位置優化估計值；

通過上述步驟，即可實現多AGV協同動態追蹤。

2.如權利要求1所述的多AGV協同動態追蹤方法，其特征是，在自動引導運輸車AGV上安裝的無線定位模塊為藍牙、超帶寬、可見光無線定位模塊或WiFi無線定位模塊。

3.如權利要求1所述的多AGV協同動態追蹤方法，其特征是，在自動引導運輸車AGV上安裝的目標探測模塊包括雷達和/或攝像頭。

4.如權利要求1所述的多AGV協同動態追蹤方法，其特征是，步驟1)獲取2組AGV自身的位置信息，并對每組位置信息進行濾波，具體包括如下操作：

S11：通過無線定位模塊得出AGV與多個信號源的距離，每個信號源將其位置信息通過無線通信發送給AGV，從而得出AGV的位置信息；

S12：通過慣導模塊對加速度信息和陀螺信息進行運算，得到AGV的速度和位置信息；

S13：分別對無線定位數據和慣導定位數據進行濾波，得到兩組自身位置的估計值及其方差。

5.如權利要求4所述的多AGV協同動態追蹤方法，其特征是，S13所述濾波包括卡爾曼濾波、擴展卡爾曼濾波、粒子濾波。

6.如權利要求1所述的多AGV協同動態追蹤方法，其特征是，對AGV自身的兩組位置估計值進行優化，得到一組優化的位置估計值和方差P_s，包含以下流程：

S21：計算兩組AGV自身參考位置的權重：

同理，

其中，P_s1、P_s2分別是無線定位模塊、慣導模塊得到的自身位置估計值的方差；A_s1、A_s2分別是無線定位模塊、慣導模塊得到的自身位置估計值的權重；α為權重調整因子；

S22：計算優化后的自身位置估計值

分別是無線定位模塊、慣導模塊得到的自身位置估計值；

S23：計算優化后的自身位置估計值的方差：

其中，P_s為優化后的自身位置估計值的方差。

7.如權利要求6所述的多AGV協同動態追蹤方法，其特征是，權重調整因子α取值根據定位穩定性進行調整，為不小于1的值。