本發(fā)明涉及物流，尤其涉及一種多相機單舵輪無人搬運車慣性導(dǎo)航與視覺融合導(dǎo)航方法。

背景技術(shù)：

1、物流倉儲是現(xiàn)代物流體系中的重要環(huán)節(jié)，通常采用搭載由視覺slam導(dǎo)航的無人搬運車進行貨物的插取，而在標(biāo)準(zhǔn)化的倉儲環(huán)境中，由于貨物的不斷進出變化，貨物本身如果成為視覺slam建圖的特征點對象，會出現(xiàn)貨物進出貨變化后對應(yīng)特征點的消失，從而影響視覺slam導(dǎo)航，但是單純的以清場狀態(tài)下的貨架為特征點建圖對象，則會出現(xiàn)因貨架幾乎完全相同而無法識別自身位置的情況。

2、綜上所述，現(xiàn)有的視覺slam導(dǎo)航存在對特征點過于依賴以及定位易丟失的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種多相機單舵輪無人搬運車慣性導(dǎo)航與視覺融合導(dǎo)航方法，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中現(xiàn)有的視覺slam導(dǎo)航存在對特征點過于依賴以及定位易丟失的問題的技術(shù)問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的一種多相機單舵輪無人搬運車慣性導(dǎo)航與視覺融合導(dǎo)航方法，

3、包括以下步驟：

4、步驟一、基于視覺slam導(dǎo)航，在倉庫處于清場狀態(tài)時進行掃描建圖，并在倉庫內(nèi)張貼二維碼標(biāo)簽；

5、步驟二、當(dāng)下發(fā)插取貨物指令后，無人搬運車根據(jù)獲取的目標(biāo)坐標(biāo)進行路線規(guī)劃，并通過視覺slam進行導(dǎo)航，朝目標(biāo)點行進，導(dǎo)航過程中slam導(dǎo)航會有一個無人搬運車的定位坐標(biāo)a，無人搬運車行進時imu慣性導(dǎo)航同時工作，會有一個慣性導(dǎo)航的定位坐標(biāo)b，此時會根據(jù)兩者的坐標(biāo)信息進行以slam為主的均值融合計算，以減小行駛誤差；

6、步驟三、當(dāng)無人搬運車進入貨架區(qū)域后，無人搬運車側(cè)面的識別模塊識別到張貼的二維碼標(biāo)簽，并對二維碼進行解析，從而獲取到無人搬運車相對于二維碼的定位坐標(biāo)c以及是否為目標(biāo)貨物的判斷；

7、步驟四、當(dāng)識別出為目標(biāo)貨物的二維碼時，無人搬運車根據(jù)目標(biāo)貨物二維碼給出的定位c進行對應(yīng)的無人搬運車姿態(tài)調(diào)整，此時無人搬運車導(dǎo)航數(shù)據(jù)由二維碼坐標(biāo)進行覆蓋，無人搬運車進行對應(yīng)的位姿調(diào)整，隨后進行插取貨物。

8、其中，在步驟一中，所張貼的二維碼標(biāo)簽張貼在場地內(nèi)貨架上，二維碼標(biāo)簽包括坐標(biāo)定位和貨物信息。

9、其中，在步驟二中，當(dāng)無人搬運車行駛過程中，slam導(dǎo)航丟失時，無人搬運車以慣性導(dǎo)航的定位坐標(biāo)b為定位數(shù)據(jù)繼續(xù)行駛，當(dāng)視覺slam重新找到特征點并定位繼續(xù)獲得當(dāng)前定位a后，再回復(fù)至兩種導(dǎo)航融合計算坐標(biāo)導(dǎo)航的狀態(tài)。

10、其中，在步驟三中，無人搬運車側(cè)面的識別模塊為二維碼相機。

11、其中，在步驟四中，在識別出為目標(biāo)貨物的二維碼時，判斷無人搬運車與貨物平行時：

12、相機根據(jù)二維碼掃描結(jié)果解算出二維碼中心到兩邊的像素個數(shù)相等，因而判定車體與貨架平行，此時無需調(diào)整車身位姿，通過計算出二維碼的中心點位即可判定目標(biāo)垂直線相對于相機(x,y)的距離d1，再根據(jù)車體設(shè)計參數(shù)：車體自旋點的定位即可獲得車體自旋中心點(x2,y2)至相機(x,y)之間的垂直距離d2，由此即可計算出車體旋轉(zhuǎn)后車身與目標(biāo)垂直線重合的點位距離：d1+d2；進而控制車體前行d1+d2段距離，并原地自旋90°，車體與貨架垂直，與目標(biāo)垂直線重合，最后前進插取貨物。

13、其中，在步驟四中，在識別出為目標(biāo)貨物的二維碼時，判斷無人搬運車與貨物未平行時：

14、此時相機根據(jù)所拍攝到二維碼的圖片進行解碼計算，根據(jù)圖片中二維碼的像素畸變判定出相機與二維碼垂直線的偏轉(zhuǎn)角度α，進而控制車身進行位姿調(diào)整，旋轉(zhuǎn)α并前行一小段距離，此時車身與貨架面平行，相機繼續(xù)進行拍攝解碼，隨后根據(jù)上述無人搬運車與貨架平行的貨物插取步驟進行插取貨物。

15、本發(fā)明的一種多相機單舵輪無人搬運車慣性導(dǎo)航與視覺融合導(dǎo)航方法，采用多種手段進行融合導(dǎo)航的技術(shù)方案，基于視覺slam為主，慣性導(dǎo)航，二維碼導(dǎo)航為輔助的一種融合導(dǎo)航方法，保障視覺導(dǎo)航定位丟失或?qū)Ш秸`差過大狀態(tài)下的修正，確保車體回歸正確的行進路線，同時減少慣性導(dǎo)航的累計誤差，通過二維碼的重新標(biāo)定，解決了慣性導(dǎo)航累積誤差的問題，通過慣性導(dǎo)航的定位數(shù)據(jù)重新標(biāo)定視覺slam導(dǎo)航中的定位位置，提高了slam的定位精度，提高插取貨物的效率，在導(dǎo)航精確的前提下可一步到位完成轉(zhuǎn)向后插取貨物的動作，無需因轉(zhuǎn)向后位置沒對準(zhǔn)而再次或多次進行車體姿態(tài)重新調(diào)整從而再插取貨物，進而提高效率，以此方式解決了現(xiàn)有技術(shù)中現(xiàn)有的視覺slam導(dǎo)航存在對特征點過于依賴以及定位易丟失的問題的技術(shù)問題。

技術(shù)特征：

1.一種多相機單舵輪無人搬運車慣性導(dǎo)航與視覺融合導(dǎo)航方法，其特征在于，

2.如權(quán)利要求1所述的多相機單舵輪無人搬運車慣性導(dǎo)航與視覺融合導(dǎo)航方法，其特征在于，

3.如權(quán)利要求2所述的多相機單舵輪無人搬運車慣性導(dǎo)航與視覺融合導(dǎo)航方法，其特征在于，

4.如權(quán)利要求3所述的多相機單舵輪無人搬運車慣性導(dǎo)航與視覺融合導(dǎo)航方法，其特征在于，

5.如權(quán)利要求4所述的多相機單舵輪無人搬運車慣性導(dǎo)航與視覺融合導(dǎo)航方法，其特征在于，

6.如權(quán)利要求5所述的多相機單舵輪無人搬運車慣性導(dǎo)航與視覺融合導(dǎo)航方法，其特征在于，

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及物流技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種多相機單舵輪無人搬運車慣性導(dǎo)航與視覺融合導(dǎo)航方法，采用多種手段進行融合導(dǎo)航的技術(shù)方案，基于視覺SLAM為主，慣性導(dǎo)航，二維碼導(dǎo)航為輔助的一種融合導(dǎo)航方法，保障視覺導(dǎo)航定位丟失或?qū)Ш秸`差過大狀態(tài)下的修正，確保車體回歸正確的行進路線，同時減少慣性導(dǎo)航的累計誤差，通過二維碼的重新標(biāo)定，解決了慣性導(dǎo)航累積誤差的問題，通過慣性導(dǎo)航的定位數(shù)據(jù)重新標(biāo)定視覺SLAM導(dǎo)航中的定位位置，提高了SLAM的定位精度，提高插取貨物的效率，以此方式解決了現(xiàn)有技術(shù)中現(xiàn)有的視覺SLAM導(dǎo)航存在對特征點過于依賴以及定位易丟失的問題的技術(shù)問題。

技術(shù)研發(fā)人員：楊欣涵,浦新紅,馮潔,袁婉清,丁亞萍,周雯迪,張芷瑜
受保護的技術(shù)使用者：無錫捷普迅智能科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9