[发明专利]用于促进用于工业车辆导航的地图数据处理的方法和装置

说明书

技术领域

本发明的实施例一般涉及用于工业车辆的基于环境的导航系统，更具体地，涉及促进用于工业车辆导航的地图数据处理的方法和装置。

背景技术

实体有规律地操作许多设施以便满足供应和/或需求目标。例如，小到大公司、政府机构等采用各种物流管理和库存管理范式来将物体（例如，原料、商品、机器等）移动到各种物理环境（例如，仓库、冷藏间、工厂、车间、库房等）中。跨国公司可以在一个国家建造仓库来储藏用于制造成商品的原料，商品则放在另一个国家的仓库中以便分配到当地零售市场。仓库必须组织有序以便维持和/或改善生产和销售。如果原料未以最佳速率运输至车间，则制造出较少商品。因此，不产生收益，因为未制造商品来抵销原料的成本。

遗憾地是，诸如仓库的物理环境具有数个局限性，这些局限性妨碍及时完成不同任务。例如，仓库和其它共享使用空间必须对人类劳动力是安全的。一些雇员操作重型机械和诸如叉车的工业车辆，其有可能造成严重或致命伤害。尽管如此，人仍需要使用工业车辆来完成任务，这些任务包括物体操纵任务，诸如在仓库内将商品托盘移动至不同地点。多数仓库雇用大量的叉车驾驶员和叉车来移动物体。为了提高生产率，这些仓库简单地增加更多的叉车和叉车驾驶员。

一些仓库利用装备使这些任务自动化。作为一个实例，这些仓库可以采用诸如叉车的自动工业车辆，来按路径运载物体并且随后将这些物体卸载至指定地点上。当对工业车辆进行导航时，有必要有效和迅速地处理地图数据以便规划这些路径。如果工业车辆必须将传感器测量和与每个地标相关的特征信息进行比较以便计算车辆位置，则执行计算所需的时间需要工业车辆缓慢和非常低效地移动。扩展卡尔曼滤波器（EKF）方法的缺点是动态增加的地标给定位和映射强加了巨大的计算成本。为了实时提供精确的定位信息，正在被EKF管理的若干个动态地标在任何时间都要被最小化。

因此，在本领域存在对促进用于工业车辆导航的地图数据处理的方法和装置的需要，其通过减少用于执行车辆定位的若干个要处理和/或储存的特征来实现。

发明内容

本发明的不同实施例一般包括促进用于工业车辆导航的地图数据处理的方法和装置。在一个实施例中，用于工业车辆导航的对地图数据进行划分的方法包括将与物理环境相关的地图数据分段成多个子区域地图，识别与当前车辆地点相对应的子区域地图，并且使用已识别的子区域地图对工业车辆进行导航。

附图说明

为了能够详细理解上文叙述本发明特征的方式，通过参考实施例可以得出上文简要概述的本发明的更具体地说明，其中一些实施例在附图中示出。然而，应当注意的是，附图示出的只是本发明的典型实施例，并且因此不要被理解为限制本发明的范围，因为本发明可以准许其它同样有效的实施例。

图1示出包含本公开不同实施例的物理环境的透视图；

图2示出根据一个或多个实施例用于对物理环境进行导航以便执行不同任务的叉车的透视图；

图3是根据一个或多个实施例用于为工业车辆提供精确定位的系统的结构框图；

图4是根据一个或多个实施例用于为工业车辆提供精确定位的系统的功能框图；

图5是根据一个或多个实施例的交互图，示出对工业车辆的定位和映射过程；

图6是根据一个或多个实施例用于为工业车辆估计位置的地图的示意性例示；

图7是根据一个或多个实施例的功能框图，示出用于对工业车辆进行导航的定位和映射过程。

图8是根据一个或多个实施例用于将地图数据划分成子区域地图的一种方法的流程图；和

图9是根据一个或多个实施例用于促进地图数据处理的一种方法的流程图。

具体实施方式

图1示出包含本发明一个或多个实施例的物理环境100的示意性透视图。

在一些实施例中，物理环境100包括耦接至移动计算机104的车辆102、中央计算机106以及传感器阵列108。传感器阵列108包括多个设备，用于分析物理环境100内的不同物体并且将数据（例如，图像数据、视频数据、地图数据、三维图形数据等）传输至移动计算机104和/或中央计算机106，如下文进一步解释的那样。传感器阵列108包括不同类型的传感器，诸如编码器、超声波测距仪、激光测距仪、压力传感器等。