[发明专利]一种基于2D激光传感器的AGV重定位系统及方法

权利要求书

1.一种基于2D激光传感器的AGV重定位系统，其特征在于：该系统包括车载设备、云端服务器、与实际场景吻合的全局地图和铺设于场景中环境容易变化区域的若干反光柱；

所述全局地图含有与环境相符的全局栅格地图、从全局栅格地图中提取出的障碍物轮廓集合以及事先布置在环境中的反光柱集合；

所述云端服务器为AGV调度服务器，用于向AGV发送任务及存储AGV定时上报的状态，当AGV需要重定位时，可提供AGV正常运行时的位姿，作为AGV重定位的模糊位姿；

所述车载设备包括2D激光传感器和控制单元；

所述控制单元包括2D激光数据处理模块、粗匹配模块、精匹配模块和移动控制模块；

所述2D激光数据处理模块根据2D激光传感器的原始数据构建包含反光柱信息、局部栅格地图以及障碍物轮廓信息的局部地图；

所述粗匹配模块根据局部地图中是否含有反光柱信息，选择不同的匹配方法，当局部地图中含有反光柱信息时，将局部地图中的反光柱信息与全局地图中的反光柱集合进行匹配，获得单个或多个模糊位姿；具体方法如下：

当局部地图中的反光柱个数只有1个时，首先计算出该反光柱距离AGV的距离L，在每个全局地图反光柱所在位置坐标处，画半径L的圆，在该圆上以精匹配搜索窗口ω的边长为间隔取坐标点，该组坐标点即为AGV模糊位姿ε的集合；

当局部地图中的反光柱个数大于等于2个时，使用RANSAC算法进行反光柱匹配，具体步骤如下：

S1：随机选择局部地图中的2个反光柱与全局地图中的反光柱构成点对，计算出旋转平移矩阵，记为模型M_k；

S2：检测局部地图中剩余的反光柱满足模型M_k的个数，计算满足度S，若迭代次数小于k，则返回S1；

其中，S为局部地图中的反光柱对模型满足度，v_s为局部地图中的反光柱满足模型的个数，v为局部地图中的反光柱总个数，U为全局地图中的反光柱的总个数，C为排列组合计算公式；

S3：选择局部地图中的反光柱对模型满足度最高的模型；

S4：通过模型计算得到单个或多个AGV模糊位姿ε；

当局部地图中不含反光柱信息时，将局部地图中的障碍物轮廓信息与全局地图中的障碍物轮廓集合进行匹配，获得单个或多个模糊位姿；具体方法如下：

首先给定匹配分辨率β，得到个初始朝向，在每个朝向上，使用Chamfer Matching算法进行匹配，得到单个或多个AGV模糊位姿ε；

所述精匹配模块根据预先给定的模糊位姿，在给定的搜索窗口ω范围内，将局部栅格地图与全局栅格地图进行匹配，获得带得分的精确位姿；

所述移动控制模块判断精匹配模块最终匹配得分是否满足给定阈值，若满足给定阈值，使用该位姿作为重定位结果，若不满足给定阈值，则控制AGV移动一段距离，结合2D激光数据处理模块扩大局部地图范围，重新进行重定位，从而实现准确可靠的重定位。

2.根据权利要求1所述的一种基于2D激光传感器的AGV重定位系统，其特征在于：所述AGV为具有差速驱动轮的AGV，所述2D激光传感器安装于车体对角线端点处。

3.根据权利要求1所述的一种基于2D激光传感器的AGV重定位系统，其特征在于：所述反光柱信息为反光柱所在地图坐标系统下的坐标，所述障碍物轮廓信息为从栅格地图中提取出的障碍物坐标。

4.根据权利要求1所述的一种基于2D激光传感器的AGV重定位系统，其特征在于：所述2D激光数据处理模块处理激光数据包括以下步骤：

S1：以启动位置为地图原点，根据2D激光传感器探测到的环境数据构建局部栅格地图；

S2：根据2D激光数据中的光强信息区分反光柱，提取反光柱信息；

S3：根据局部栅格地图，使用candy算法提取出障碍物轮廓信息；

S4：根据反光柱信息、局部栅格地图以及障碍物轮廓信息构建局部地图。