[发明专利]搬运车行驶控制方法、装置及搬运车

说明书

本申请涉及一种搬运车行驶控制方法、装置及搬运车。本申请实施例提供的搬运车行驶控制方法包括：获取用于表征车体行驶场景的实时点云数据集；根据货架形态描述文件，从实时点云数据集的聚类集合中筛选出用于表征目标货架的目标聚类，并获取目标聚类的中心点位在车体坐标系中的中心点位姿；根据中心点位姿，计算第一对接点位在车体坐标系中的第一相对位姿，以及计算第二对接点位在车体坐标系中的第二相对位姿；基于车体坐标系的坐标原点、第一相对位姿和第二相对位姿，构建行驶导引路径，以控制搬运车按照行驶导引路径行驶。本申请实施例提供的搬运车行驶控制方法、装置及搬运车能够提高搬运车取放目标货物时的操作精准度。

技术领域

本申请涉及搬运车行驶控制技术领域，具体而言，涉及一种搬运车行驶控制方法、装置及搬运车。

背景技术

目前，自动引导类搬运车由于其存在自动化程度高和智能化水平高的特点，被广泛应用于物流传输行业。搬运车可以在没有人工引航的情况下沿预设导引路径自动驾驶至目标货架，并执行将目标货物放置到目标货位，或从目标货位上将目标货物取出的操作。但是，实践中发现，在搬运车的自动驾驶过程中，其实际行驶路径往往会与预设的行驶导引路径产生偏差(具体原因可能是搭载于搬运车的激光雷达采集的实时点云数据集与预先创建的行驶场景图匹配精度较低)，最终，导致搬运车行驶至目标货架并与目标货位对接时存在较大偏差，进而降低搬运车取放目标货物时的操作精准度。

发明内容

本申请实施例的目的在于，提供一种搬运车行驶控制方法、装置及搬运车，以解决上述问题。

第一方面，本申请实施例提供的搬运车行驶控制方法包括：

获取用于表征车体行驶场景的实时点云数据集，车体行驶场景中包括目标货架；

根据货架形态描述文件，从实时点云数据集的聚类集合中筛选出用于表征目标货架的目标聚类，并获取目标聚类的中心点位在车体坐标系中的中心点位姿；

根据中心点位姿，计算第一对接点位在车体坐标系中的第一相对位姿，以及计算第二对接点位在车体坐标系中的第二相对位姿，第一对接点位为搬运车行驶至目标货架时对应的初始对接点位，第二对接点位为搬运车行驶至目标货架中的目标货位时对应的取放对接点位；

基于车体坐标系的坐标原点、第一相对位姿和第二相对位姿，构建行驶导引路径，以控制搬运车按照行驶导引路径行驶。

结合第一方面，本申请实施例还提供了第一方面的第一种可选的实施方式，获取用于表征车体行驶场景的实时点云数据集之前，搬运车行驶控制方法还包括：

通过搭载于搬运车的激光雷达，采集用于表征车体行驶场景的整体点云数据集；

通过多个预设筛选条件，对整体点云数据集进行滤波处理，获得待转换点云数据集，多个预设筛选条件包括降采样系数、角度范围、距离范围和反射率范围中的至少一者；

将待转换点云数据集中包括的所有原始点云数据转换到车体坐标系中，以获得实时点云数据集。

结合第一方面的第一种可选的实施方式，本申请实施例还提供了第一方面的第二种可选的实施方式，将待转换点云数据集中包括的所有原始点云数据转换到车体坐标系中，以获得实时点云数据集，包括：

将待转换点云数据集中包括的所有原始点云数据从极坐标系中转换到笛卡尔坐标系中，获得中间点云数据集；

根据车体坐标系与雷达坐标系的第一坐标系转换关系，将中间点云数据集中包括的所有中间点云数据从雷达坐标系转换到车体坐标系中，以获得实时点云数据集。

结合第一方面，本申请实施例还提供了第一方面的第三种可选的实施方式，根据货架形态描述文件，从实时点云数据集的聚类集合中筛选出用于表征目标货架的目标聚类，并获取目标聚类的中心点位在车体坐标系中的中心点位姿，包括：