CN112859826B - 用于控制无人搬运车的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了用于控制无人搬运车的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取目标无人搬运车当前时刻在预设坐标系下的实际位置坐标和偏转角度；基于实际位置坐标和偏转角度，利用龙格库塔算法，预测目标无人搬运车在下一时刻的位置坐标作为预测位置坐标；获取预先规划出的目标无人搬运车在下一时刻的规划位置坐标，基于规划位置坐标和预测位置坐标，确定位置误差；基于位置误差和实际位置坐标，确定目标位置坐标；基于目标位置坐标，向目标无人搬运车发送控制信息。该实施方式提高了无人搬运车在行驶过程中的轨迹精度，降低了无人搬运车的脱轨概率。

Description

用于控制无人搬运车的方法和装置

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于控制无人搬运车的方法和装置。

背景技术

随着电子商务与新零售领域的快速发展，无人搬运车(Automated GuidedVehicle，AGV)得到了广泛的应用。无人搬运车在仓库中行驶时，由于仓库路面不平整等一些原因，可能会导致两轮行驶不同步，使得无人搬运车偏离预先规划的行驶路径。若不及时对无人搬运车的行驶路径进行纠偏，无人搬运车可能发生脱轨的情况。

发明内容

本申请实施例提出了用于控制无人搬运车的方法和装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于控制无人搬运车的方法，包括：获取目标无人搬运车当前时刻在预设坐标系下的实际位置坐标和偏转角度；基于实际位置坐标和偏转角度，利用龙格库塔算法，预测目标无人搬运车在下一时刻的位置坐标作为预测位置坐标；获取预先规划出的目标无人搬运车在下一时刻的规划位置坐标，基于规划位置坐标和预测位置坐标，确定位置误差；基于位置误差和实际位置坐标，确定目标位置坐标；基于目标位置坐标，向目标无人搬运车发送控制信息。

在一些实施例中，预设坐标系以目标无人搬运车的起始点为坐标原点、以目标无人搬运车的起始行驶方向为横坐标轴的正方向。

在一些实施例中，基于实际位置坐标和偏转角度，利用龙格库塔算法，预测目标无人搬运车在下一时刻的位置坐标作为预测位置坐标，包括：获取目标无人搬运车在目标周期内的自转角度和目标无人搬运车的行驶速度，其中，目标周期为与目标无人搬运车的通讯周期；确定目标无人搬运车在各个目标偏转角度下，以行驶速度行驶目标周期的行驶路径分别在坐标系的横坐标轴和纵坐标轴上的投影的投影长度，其中，目标偏转角度是基于偏转角度和自转角度所确定的；确定各个目标偏转角度对应的预设权重与对应的在横坐标轴上的投影的投影长度的加权平均值作为第一平均值，将实际位置坐标中的横坐标值与第一平均值之和确定为目标无人搬运车在下一时刻的横坐标值；确定各个目标偏转角度对应的权重与对应的在纵坐标轴上的投影的投影长度的加权平均值作为第二平均值，将实际位置坐标中的纵坐标值与第二平均值之和确定为目标无人搬运车在下一时刻的纵坐标值。

在一些实施例中，自转角度是基于目标无人搬运车的车轮直径、目标无人搬运车行驶目标周期时的车轮电机编码器的变化值、目标无人搬运车的车轮电机编码器的分辨率、目标无人搬运车的机械减速比和目标无人搬运车的两个车轮之间的间距所确定的。

在一些实施例中，获取目标无人搬运车当前时刻在预设坐标系下的实际位置坐标和偏转角度，包括：获取呈现有目标标识符的图像；从目标标识符中识别出目标无人搬运车在当前时刻的实际位置信息，从图像中确定出目标无人搬运车在当前时刻的行驶方向；基于实际位置信息，确定目标无人搬运车当前时刻在预设坐标系下的实际位置坐标；基于行驶方向，确定目标无人搬运车当前时刻在坐标系下的偏转角度。

第二方面，本申请实施例提供了一种用于控制无人搬运车的装置，包括：获取单元，被配置成获取目标无人搬运车当前时刻在预设坐标系下的实际位置坐标和偏转角度；预测单元，被配置成基于实际位置坐标和偏转角度，利用龙格库塔算法，预测目标无人搬运车在下一时刻的位置坐标作为预测位置坐标；第一确定单元，被配置成获取预先规划出的目标无人搬运车在下一时刻的规划位置坐标，基于规划位置坐标和预测位置坐标，确定位置误差；第二确定单元，被配置成基于位置误差和实际位置坐标，确定目标位置坐标；发送单元，被配置成基于目标位置坐标，向目标无人搬运车发送控制信息。

在一些实施例中，预设坐标系以目标无人搬运车的起始点为坐标原点、以目标无人搬运车的起始行驶方向为横坐标轴的正方向。

在一些实施例中，预测单元进一步被配置成按照如下方式基于实际位置坐标和偏转角度，利用龙格库塔算法，预测目标无人搬运车在下一时刻的位置坐标作为预测位置坐标：获取目标无人搬运车在目标周期内的自转角度和目标无人搬运车的行驶速度，其中，目标周期为与目标无人搬运车的通讯周期；确定目标无人搬运车在各个目标偏转角度下，以行驶速度行驶目标周期的行驶路径分别在坐标系的横坐标轴和纵坐标轴上的投影的投影长度，其中，目标偏转角度是基于偏转角度和自转角度所确定的；确定各个目标偏转角度对应的预设权重与对应的在横坐标轴上的投影的投影长度的加权平均值作为第一平均值，将实际位置坐标中的横坐标值与第一平均值之和确定为目标无人搬运车在下一时刻的横坐标值；确定各个目标偏转角度对应的权重与对应的在纵坐标轴上的投影的投影长度的加权平均值作为第二平均值，将实际位置坐标中的纵坐标值与第二平均值之和确定为目标无人搬运车在下一时刻的纵坐标值。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行时，使得上述一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

本申请的上述实施例提供的用于控制无人搬运车的方法和装置，通过首先获取目标无人搬运车当前时刻在预设坐标系下的实际位置坐标和偏转角度；之后，基于上述实际位置坐标和上述偏转角度，利用龙格库塔算法，预测上述目标无人搬运车在下一时刻的位置坐标作为预测位置坐标；而后，获取预先规划出的上述目标无人搬运车在下一时刻的规划位置坐标，基于上述规划位置坐标和上述预测位置坐标，确定位置误差；然后，基于上述位置误差和上述实际位置坐标，确定目标位置坐标；最后，基于上述目标位置坐标，向上述目标无人搬运车发送控制信息。通过这种方式预测出无人搬运车在下一时刻的位置坐标，结合预先规划的位置坐标推测出无人搬运车在下一时刻可能产生的位置误差，并在当前时刻予以纠正，从而提高了无人搬运车在行驶过程中的轨迹精度，降低了无人搬运车的脱轨概率。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本申请的各个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请的用于控制无人搬运车的方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请的用于控制无人搬运车的方法的一个应用场景的示意图；

图4是根据本申请的用于控制无人搬运车的方法中预测目标无人搬运车在下一时刻的位置坐标的流程图；

图5是根据本申请的用于控制无人搬运车的方法中的目标无人搬运车的行驶轨迹以及基于目标无人搬运车的行驶轨迹确定目标无人搬运车的自转角度的一个示意图；

图6是根据本申请的用于控制无人搬运车的装置的一个实施例的结构示意图；

图7是适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1示出了可以应用本申请的用于控制无人搬运车的方法的实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括无人搬运车101，网络102和对无人搬运车101提供支持的服务器103。无人搬运车101中可以设置有车载智能设备104和驱动器105。网络102用以在车载智能设备104和服务器103之间提供通信链路的介质。网络102可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路、全球定位系统或者光纤电缆等等。

车载智能设备104上安装有无人搬运车101的控制系统。控制系统可以向驱动器105发送控制信息以控制无人搬运车101行驶。车载智能设备104可以通过网络102与服务器103交互，以接收控制信息等信息。

无人搬运车101上还可以安装有各种传感器，例如障碍物传感器、摄像装置、陀螺仪、加速计等。需要说明的是，无人搬运车101还可以安装有除上述列举外的各种类型和功能的传感器，在此不再赘述。

车载智能设备104可以是硬件，也可以是软件。当车载智能设备104为硬件时，可以是支持信息交互的电子设备。当车载智能设备104为软件时，可以安装在上述电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

服务器103可以是提供各种服务的服务器，例如向无人搬运车101上安装的车载智能设备104发送控制信息的服务器。服务器103可以首先获取无人搬运车101当前时刻在预设坐标系下的实际位置坐标和偏转角度；之后，可以基于上述实际位置坐标和上述偏转角度，利用龙格库塔算法，预测无人搬运车101在下一时刻的位置坐标作为预测位置坐标；而后，可以获取预先规划出的无人搬运车101在下一时刻的规划位置坐标，基于上述规划位置坐标和上述预测位置坐标，确定位置误差；然后，可以基于上述位置误差和上述实际位置坐标，确定目标位置坐标；最后，可以基于上述目标位置坐标，向上述目标无人搬运车101的车载智能设备104发送控制信息，以使车载智能设备104利用上述控制信息对驱动器105进行驱动。

需要说明的是，服务器103可以是硬件，也可以是软件。当服务器103为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器103为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

需要说明的是，本申请实施例所提供的用于控制无人搬运车的方法通常由服务器103执行。

应该理解，图1中的无人搬运车、车载智能设备、驱动器、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的无人搬运车、车载智能设备、驱动器、网络和服务器。

继续参考图2，示出了根据本申请的用于控制无人搬运车的方法的一个实施例的流程200。该用于控制无人搬运车的方法，包括以下步骤：

步骤201，获取目标无人搬运车当前时刻在预设坐标系下的实际位置坐标和偏转角度。

在本实施例中，用于控制无人搬运车的方法的执行主体(例如图1所示的服务器103)可以获取目标无人搬运车当前时刻在预设坐标系下的实际位置坐标和偏转角度。无人搬运车也可以称为无人导引运输车，是指装备有电磁或光学等自动导引装置，能够沿规定的导引路径行驶，具有安全保护以及各种移载功能的运输车。上述目标无人搬运车可以是当前时刻正在仓库中行驶的无人搬运车。

在本实施例中，上述预设坐标系可以是横坐标轴和纵坐标轴分别与上述目标无人搬运车所在的仓库的相邻两条边相平行的二维坐标系。上述执行主体可以通过全球定位系统(Global Positioning System，GPS)获取上述目标无人搬运车当前时刻的实际位置坐标和偏转角度。需要说明的是，上述偏转角度通常是上述目标无人搬运车的朝向与上述目标无人搬运车的起始行驶方向之间的夹角。

步骤202，基于实际位置坐标和偏转角度，利用龙格库塔算法，预测目标无人搬运车在下一时刻的位置坐标作为预测位置坐标。

在本实施例中，上述执行主体可以基于在步骤201中获取到的实际位置坐标和偏转角度，利用龙格库塔(Runge-Kutta)算法，预测上述目标无人搬运车在下一时刻的位置坐标作为预测位置坐标。龙格库塔算法是一种在工程上应用广泛的高精度单步算法。采用龙格库塔算法可以对误差进行抑制。龙格库塔算法可以在已知方程导数和初始信息的情况下，利用计算机仿真应用，省去求解微分方程的复杂过程。最经典的龙格库塔算法是四阶的龙格库塔算法(RK4)。

在这里，初值信息可以表示为如下公式(1)：

y'＝f(t,y)，y(t_n)＝y_n (1)

则，对于预测目标无人搬运车在下一时刻的位置坐标的问题的RK4由如下公式(2)给出：

其中，公式(2)中的k₁、k₂、k₃和k₄可以分别由如下公式(3)、公式(4)、公式(5)和公式(6)确定：

k₁＝f(t_n,y_n) (3)

k₄＝f(t_n+t,y_n+tk₃) (6)

其中，y_n为当前时刻的实际位置坐标中的坐标值(横坐标值或纵坐标值)，y_n+1为下一时刻的预测位置坐标中的坐标值，t_n为当前时刻的时间，k₁为在一次通讯开始时的斜率，k₂为在一次通讯中点时的斜率，通过欧拉法采用斜率k₁来决定y在点处的值，k₃为在一次通讯中点时的斜率，采用斜率k₂来决定y在点处的值，k₄为在一次通讯终点时的斜率，采用斜率k₃来决定y在点x₀+t处的值，n为自然数。

这样，下一时刻的值y_n+1由当前时刻的值y_n加上时间间隔t与一个估算的斜率的乘积所决定。

需要说明的是，上述执行主体也可以求取预设时刻的斜率，例如，时间段开始时的斜率、时间段三分之一处的斜率、时间段三分之二处的斜率和时间段终端处的斜率，并确定上述预设时刻的斜率的加权平均值，从而预测上述目标无人搬运车在下一时刻的位置坐标。

步骤203，获取预先规划出的目标无人搬运车在下一时刻的规划位置坐标，基于规划位置坐标和预测位置坐标，确定位置误差。

在本实施例中，上述执行主体在获取到上述目标无人搬运车的起点位置和终点位置后，可以规划上述目标无人搬运车的行驶路线。之后，可以根据加速度和最大速度的设定，拟合出一条用于表征位置与时间的对应关系的曲线。将上述曲线按照通讯周期进行划分，当时间到达通讯时刻时，将规划好的位置坐标(规划位置坐标)发送给上述目标无人搬运车。在这里，上述执行主体通常是将规划好的位置坐标发送给上述目标无人搬运车的驱动器(伺服驱动器)。需要说明的是，下一时刻通常与当前时刻间隔上述通讯周期。

在本实施例中，上述执行主体可以利用上述用于表征位置与时间的对应关系的曲线，获取上述目标无人搬运车在下一时刻的规划位置坐标。之后，上述执行主体可以基于上述规划位置坐标和在步骤202中预测出的预测位置坐标，确定位置误差。具体地，上述执行主体可以将上述规划位置坐标中的横坐标值与上述预测位置坐标中的横坐标值之差确定为横坐标的位置误差。上述执行主体可以将上述规划位置坐标中的纵坐标值与上述预测位置坐标中的纵坐标值之差确定为纵坐标的位置误差。

在这里，上述执行主体可以通过如下公式(7)确定横坐标的位置误差，以及通过如下公式(8)确定纵坐标的位置误差：

e_x＝x′_i+1-x_i+1 (7)

e_y＝y′_i+1-y_i+1 (8)

其中，e_x为横坐标的位置误差，x′_i+1为规划位置坐标中的横坐标值，x_i+1为预测位置坐标中的横坐标值，e_y为纵坐标的位置误差，y′_i+1为规划位置坐标中的纵坐标值，y_i+1为预测位置坐标中的纵坐标值。

步骤204，基于位置误差和实际位置坐标，确定目标位置坐标。

在本实施例中，上述执行主体可以基于在步骤203中确定出的位置误差和上述实际位置坐标，确定目标位置坐标。具体地，上述执行主体可以将上述横坐标的位置误差与上述实际位置坐标中的横坐标值之和确定为目标位置坐标的横坐标值。上述执行主体可以将上述纵坐标的位置误差与上述实际位置坐标中的纵坐标值之和确定为目标位置坐标的纵坐标值。

在这里，上述执行主体可以通过如下公式(9)和公式(10)确定目标位置坐标：

x″_i+1＝x_i+e_x (9)

y″_i+1＝y_i+e_y (10)

其中，x″_i+1为目标位置坐标的横坐标值，x_i为实际位置坐标中的横坐标值，e_x为横坐标的位置误差，y″_i+1为目标位置坐标的纵坐标值，y_i为实际位置坐标中的纵坐标值，e_y为纵坐标的位置误差。

步骤205，基于目标位置坐标，向目标无人搬运车发送控制信息。

在本实施例中，上述执行主体可以基于在步骤204中确定出的目标位置坐标，向上述目标无人搬运车发送控制信息。上述目标无人搬运车接收到上述控制信息之后，可以利用上述控制信息驱动上述目标无人搬运车的驱动器，以使上述目标无人搬运车到达上述目标位置坐标，从而实现在当前时刻对目标无人搬运车的位置进行纠偏。具体地，上述执行主体可以将上述实际位置坐标作为起点，将上述目标位置坐标作为终点，规划上述目标无人搬运车的待行驶路径。上述执行主体可以按照上述待行驶路径，向上述目标无人搬运车发送控制信息。上述控制信息可以包括但不限于：行驶方向和行驶速度。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述目标无人搬运车所在的仓库的地面上可以粘贴有用于指示相应位置的位置信息的标识符，例如，二维码、QR码和棋盘格等等。目标标识符通常为上述用于指示相应位置的位置信息的标识符。上述目标标识符可以粘贴在仓库地面的指定位置上，指定位置之间可以间隔预设距离。上述执行主体可以通过如下方式获取上述目标无人搬运车当前时刻在预设坐标系下的实际位置坐标和偏转角度：上述目标无人搬运车上安装的摄像头在采集到包含上述目标标识符的图像之后，上述执行主体可以获取呈现有上述目标标识符的图像。之后，可以对上述目标标识符进行读取，由于上述目标标识符中存储有用于指示相应位置的位置信息，上述执行主体可以从上述目标标识符中识别出上述目标无人搬运车在当前时刻的实际位置信息。上述执行主体还可以从上述图像中确定出上述目标无人搬运车在当前时刻的行驶方向。上述执行主体可以通过上述图像中的目标标识符的旋转情况，融合电子罗盘数据，确定上述目标无人搬运车的行驶方向。

而后，上述执行主体可以基于上述实际位置信息，确定上述目标无人搬运车当前时刻在预设坐标系下的实际位置坐标。上述实际位置信息通常为上述目标无人搬运车在仓库中所在位置的位置信息。上述实际位置信息所指示的实际位置可以表征为坐标点。作为示例，若上述预设坐标系为仓库坐标系，例如，以仓库中的指定点为坐标原点，横坐标轴和纵坐标轴分别与上述目标无人搬运车所在的仓库的相邻两条边相平行，上述执行主体可以将表征上述实际位置信息所指示的实际位置的坐标点的坐标确定为上述目标无人搬运车当前时刻在上述坐标系下的实际位置坐标。若上述预设坐标系为以上述目标无人搬运车的起始点为坐标原点、以上述目标无人搬运车的起始行驶方向为横坐标轴的正方向的第一坐标系，上述执行主体可以确定上述实际位置信息所指示的实际位置的坐标点相对于上述目标无人搬运车在初始时刻的实际位置信息所指示实际位置的坐标点的相对位置，从而确定所述目标无人搬运车当前时刻在上述第一坐标系下的实际位置坐标。

最后，上述执行主体可以基于上述行驶方向，确定上述目标无人搬运车当前时刻在上述坐标系下的偏转角度。需要说明的是，偏转角度通常是与上述目标无人搬运车的行驶方向与基准方向的之间的夹角。作为示例，若基准方向为上述目标无人搬运车的起始行驶方向，上述执行主体可以将目标无人搬运车当前时刻的行驶方向与上述起始行驶方向之间的夹角确定为上述目标无人搬运车当前时刻在上述坐标系下的偏转角度。

继续参见图3，图3是根据本实施例的用于控制无人搬运车的方法的应用场景的一个示意图。在图3的应用场景中，服务器301首先可以获取无人搬运车302当前时刻在预设的仓库坐标系下的实际位置坐标303和偏转角度304。在这里，实际位置坐标303可以为(20，35)，偏转角度304可以为30度。需要说明的是，偏转角度304可以为与上述仓库坐标系的横坐标轴的正方向之间的夹角。之后，服务器301可以基于实际位置坐标303和偏转角度304，利用龙格库塔算法，预测无人搬运车302在下一时刻的位置坐标作为预测位置坐标305。在这里，利用龙格库塔算法，预测出的预测位置坐标305为(24，38)。而后，服务器301可以获取到预先规划出的无人搬运车302在下一时刻的规划位置坐标306为(23，40)，服务器301可以将规划位置坐标306中的横坐标值23与预测位置坐标305中的横坐标值24的差值-1确定为横坐标的位置误差307，服务器301可以将规划位置坐标306中的纵坐标值40与预测位置坐标305中的纵坐标值38的差值2确定为纵坐标的位置误差。然后，服务器301可以基于位置误差307和实际位置坐标303，确定目标位置坐标308。具体地，服务器301可以将横坐标的位置误差-1与实际位置坐标303中的横坐标值20之和19确定为目标位置坐标308的横坐标值，可以将纵坐标的位置误差2与实际位置坐标303中的纵坐标值35之和37确定为目标位置坐标308的纵坐标值，从而确定出目标位置坐标308为(19，37)。最后，服务器301可以基于目标位置坐标308，向无人搬运车302发送控制信息309。具体地，服务器301可以将实际位置坐标(20，35)作为起点，将目标位置坐标(19，37)作为终点，规划无人搬运车302的待行驶路径，可以按照上述待行驶路径，向无人搬运车302发送行驶方向和行驶速度等控制信息309。

本申请的上述实施例提供的方法通过预测无人搬运车在下一时刻的位置坐标，结合预先规划的位置坐标推测出无人搬运车在下一时刻可能产生的位置误差，并在当前时刻予以纠正，从而提高了无人搬运车在行驶过程中的轨迹精度，降低了无人搬运车的脱轨概率。

进一步参考图4，图4是根据本申请的用于控制无人搬运车的方法中预测目标无人搬运车在下一时刻的位置坐标的流程图400。如图4所示，本实施例中，预测目标无人搬运车在下一时刻的位置坐标的预测步骤包括：

步骤401，获取目标无人搬运车在目标周期内的自转角度和目标无人搬运车的行驶速度。

在本实施例中，用于控制无人搬运车的方法的执行主体(例如图1所示的服务器103)可以获取目标无人搬运车在目标周期内的自转角度和上述目标无人搬运车的行驶速度。上述目标无人搬运车可以是当前时刻在仓库中处于行驶状态的无人搬运车。上述目标周期可以为上述执行主体与上述目标无人搬运车之间的通讯周期。上述自转角度可以是上述目标无人搬运车由于两轮行驶不同步产生的自转的角速度与上述目标周期的乘积。

步骤402，确定目标无人搬运车在各个目标偏转角度下，以行驶速度行驶目标周期的行驶路径分别在坐标系的横坐标轴和纵坐标轴上的投影的投影长度。

在本实施例中，上述执行主体可以确定上述目标无人搬运车在各个目标偏转角度下，以上述行驶速度行驶上述目标周期的行驶路径分别在上述坐标系的横坐标轴和纵坐标轴上的投影的投影长度。

在这里，上述目标偏转角度可以是基于上述偏转角度和上述自转角度所确定的。上述目标偏转角度可以包括上述目标无人搬运车在一次通讯开始时的偏转角度(上述偏转角度)、上述目标无人搬运车在一次通讯中点时的偏转角度(上述自转角度的一半与上述偏转角度之和)和上述目标无人搬运车在一次通讯终点时的偏转角度(上述自转角度与上述偏转角度之和)。

在本实施例中，上述执行主体可以通过如下公式(11)、(12)、(13)和(14)分别确定上述目标无人搬运车在各个目标偏转角度下，以上述行驶速度行驶上述目标周期的行驶路径分别在上述坐标系的横坐标轴上的投影的投影长度：

其中，为上述目标无人搬运车以上述行驶速度行驶上述目标周期的行驶路径对应目标无人搬运车的偏转角度为θ时，在上述坐标系的横坐标轴上的投影的投影长度，为上述目标无人搬运车以上述行驶速度行驶上述目标周期的行驶路径对应目标无人搬运车的偏转角度为时，在上述坐标系的横坐标轴上的投影的投影长度，为上述目标无人搬运车以上述行驶速度行驶上述目标周期的行驶路径对应目标无人搬运车的偏转角度为时，在上述坐标系的横坐标轴上的投影的投影长度，为上述目标无人搬运车以上述行驶速度行驶上述目标周期的行驶路径对应目标无人搬运车的偏转角度为θ+V_ωt时，在上述坐标系的横坐标轴上的投影的投影长度，V_L为上述目标无人搬运车的行驶速度，θ为上述目标无人搬运车当前时刻在预设坐标系下的偏转角度，V_ω为上述目标无人搬运车由于两轮行驶不同步产生的自转的角速度，t为上述执行主体与上述目标无人搬运车之间的通讯周期。

在本实施例中，上述执行主体可以通过如下公式(15)、(16)、(17)和(18)分别确定上述目标无人搬运车在各个目标偏转角度下，以上述行驶速度行驶上述目标周期的行驶路径分别在上述坐标系的纵坐标轴上的投影的投影长度：

其中，为上述目标无人搬运车以上述行驶速度行驶上述目标周期的行驶路径对应目标无人搬运车的偏转角度为θ时，在上述坐标系的纵坐标轴上的投影的投影长度，为上述目标无人搬运车以上述行驶速度行驶上述目标周期的行驶路径对应目标无人搬运车的偏转角度为时，在上述坐标系的纵坐标轴上的投影的投影长度，为上述目标无人搬运车以上述行驶速度行驶上述目标周期的行驶路径对应目标无人搬运车的偏转角度为时，在上述坐标系的纵坐标轴上的投影的投影长度，为上述目标无人搬运车以上述行驶速度行驶上述目标周期的行驶路径对应目标无人搬运车的偏转角度为θ+V_ωt时，在上述坐标系的纵坐标轴上的投影的投影长度，V_L为上述目标无人搬运车的行驶速度，θ为上述目标无人搬运车当前时刻在预设坐标系下的偏转角度，V_ω为上述目标无人搬运车由于两轮行驶不同步产生的自转的角速度，t为上述执行主体与上述目标无人搬运车之间的通讯周期。

步骤403，确定各个目标偏转角度对应的预设权重与对应的在横坐标轴上的投影的投影长度的加权平均值作为第一平均值，将实际位置坐标中的横坐标值与第一平均值之和确定为目标无人搬运车在下一时刻的横坐标值。

在本实施例中，上述执行主体可以确定各个目标偏转角度对应的预设权重与对应的在横坐标轴上的投影的投影长度的加权平均值作为第一平均值，可以将上述实际位置坐标中的横坐标值与上述第一平均值之和确定为上述目标无人搬运车在下一时刻的横坐标值。上述执行主体需要预先获取各个目标偏转角度对应的预设权重。

在这里，上述执行主体可以通过如下公式(19)确定上述目标无人搬运车在下一时刻的横坐标值：

其中，x_i+1为上述目标无人搬运车在下一时刻的横坐标值，x_i为实际位置坐标中的横坐标值。

需要说明的是，公式(19)中的参数和的含义与公式(11)-公式(14)中的参数和的含义相同，在此不再赘述。

步骤404，确定各个目标偏转角度对应的权重与对应的在纵坐标轴上的投影的投影长度的加权平均值作为第二平均值，将实际位置坐标中的纵坐标值与第二平均值之和确定为目标无人搬运车在下一时刻的纵坐标值。

在本实施例中，上述执行主体可以确定各个目标偏转角度对应的上述权重与对应的在纵坐标轴上的投影的投影长度的加权平均值作为第二平均值，可以将上述实际位置坐标中的纵坐标值与上述第二平均值之和确定为上述目标无人搬运车在下一时刻的纵坐标值。

在这里，上述执行主体可以通过如下公式(20)确定上述目标无人搬运车在下一时刻的纵坐标值：

其中，y_i+1为上述目标无人搬运车在下一时刻的纵坐标值，y_i为实际位置坐标中的纵坐标值。

需要说明的是，公式(20)中的参数和的含义与公式(15)-公式(18)中的参数和的含义相同，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述预设坐标系可以以上述目标无人搬运车的起始点(本次运输的起始点)为坐标原点、以上述目标无人搬运车的起始行驶方向为横坐标轴的正方向。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述自转角度可以是上述执行主体基于上述目标无人搬运车的车轮直径、上述目标无人搬运车行驶上述目标周期时的车轮电机编码器的变化值、上述目标无人搬运车的车轮电机编码器的分辨率、上述目标无人搬运车的机械减速比和上述目标无人搬运车的两个车轮之间的间距所确定的。

具体地，上述执行主体可以通过如下方式确定上述目标无人搬运车的自转角度：

假设在一个通讯周期内两轮电机编码器的变化值为S₁和S₂，电机编码器分辨率(电机旋转一圈编码器变化值)为S，机械减速比为R，两轮间距为L，轮直径为D。其中，上述机械减速比可以是减速装置的传动比，指的是减速机构中瞬时输入速度与输出速度的比值。

如图5所示，图5为根据本申请的用于控制无人搬运车的方法中的目标无人搬运车的行驶轨迹以及基于目标无人搬运车的行驶轨迹确定目标无人搬运车的自转角度的一个示意图。

在图5中，弧I为目标无人搬运车一侧轮的行驶轨迹，弧P为目标无人搬运车另一侧轮的行驶轨迹，弧I与弧P平行。分别连接弧I与弧P的两个端点，做延长线，得到两弧对应的圆心，ω为目标无人搬运车的自转角度，r为延长线的长度(弧I的端点与圆心之间的距离)。

根据弧长公式可以得出如下公式(21)和公式(22)：

上述公式(21)和公式(22)是以r和ω为未知数的二元一次方程，对这两个方程进行求解，得出以下公式(23)：

由于得出以下公式(24)：

上述执行主体可以通过如下公式(25)确定无人搬运车的自转角度：

其中，h为上述目标无人搬运车在目标周期内的自转角度。

本申请的上述实施例提供的方法利用四阶龙格库塔算法，对目标无人搬运车在下一时刻的位置坐标进行预测，这种预测方法可以进一步提高无人搬运车在行驶过程中的轨迹精度，进一步降低无人搬运车的脱轨概率。

进一步参考图6，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种用于控制无人搬运车的装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图6所示，本实施例的用于控制无人搬运车的装置600包括：获取单元601、预测单元602、第一确定单元603、第二确定单元604和发送单元605。其中，获取单元601被配置成获取目标无人搬运车当前时刻在预设坐标系下的实际位置坐标和偏转角度；预测单元602被配置成基于实际位置坐标和偏转角度，利用龙格库塔算法，预测目标无人搬运车在下一时刻的位置坐标作为预测位置坐标；第一确定单元603被配置成获取预先规划出的目标无人搬运车在下一时刻的规划位置坐标，基于规划位置坐标和预测位置坐标，确定位置误差；第二确定单元604被配置成基于位置误差和实际位置坐标，确定目标位置坐标；发送单元605被配置成基于目标位置坐标，向目标无人搬运车发送控制信息。

在本实施例中，用于控制无人搬运车的装置600的获取单元601、预测单元602、第一确定单元603、第二确定单元604和发送单元605的具体处理可以参考图2对应实施例中的步骤201、步骤202、步骤203、步骤204和步骤205。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述预设坐标系可以以上述目标无人搬运车的起始点(本次运输的起始点)为坐标原点、以上述目标无人搬运车的起始行驶方向为横坐标轴的正方向。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述预测单元602可以通过如下方式基于上述实际位置坐标和上述偏转角度，利用龙格库塔算法，预测上述目标无人搬运车在下一时刻的位置坐标作为预测位置坐标：上述预测单元602可以获取上述目标无人搬运车在目标周期内的自转角度和上述目标无人搬运车的行驶速度，其中，上述目标周期为与上述目标无人搬运车的通讯周期；之后，上述预测单元602可以确定上述目标无人搬运车在各个目标偏转角度下，以上述行驶速度行驶上述目标周期的行驶路径分别在上述坐标系的横坐标轴和纵坐标轴上的投影的投影长度，其中，上述目标偏转角度是基于上述偏转角度和上述自转角度所确定的；而后，上述预测单元602可以确定各个目标偏转角度对应的预设权重与对应的在横坐标轴上的投影的投影长度的加权平均值作为第一平均值，将上述实际位置坐标中的横坐标值与上述第一平均值之和确定为上述目标无人搬运车在下一时刻的横坐标值；最后，上述预测单元602可以确定各个目标偏转角度对应的上述权重与对应的在纵坐标轴上的投影的投影长度的加权平均值作为第二平均值，将上述实际位置坐标中的纵坐标值与上述第二平均值之和确定为上述目标无人搬运车在下一时刻的纵坐标值。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述自转角度可以是上述执行主体基于上述目标无人搬运车的车轮直径、上述目标无人搬运车行驶上述目标周期时的车轮电机编码器的变化值、上述目标无人搬运车的车轮电机编码器的分辨率、上述目标无人搬运车的机械减速比和上述目标无人搬运车的两个车轮之间的间距所确定的。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述目标无人搬运车所在的仓库的地面上可以粘贴有用于指示相应位置的位置信息的标识符，例如，二维码、QR码和棋盘格等等。目标标识符通常为上述用于指示相应位置的位置信息的标识符。上述目标标识符可以粘贴在仓库地面的指定位置上，指定位置之间可以间隔预设距离。上述获取单元601可以通过如下方式获取上述目标无人搬运车当前时刻在预设坐标系下的实际位置坐标和偏转角度：上述目标无人搬运车上安装的摄像头在采集到包含上述目标标识符的图像之后，上述获取单元601可以获取呈现有上述目标标识符的图像。之后，可以对上述目标标识符进行读取，由于上述目标标识符中存储有用于指示相应位置的位置信息，上述获取单元601可以从上述目标标识符中识别出上述目标无人搬运车在当前时刻的实际位置信息。上述获取单元601还可以从上述图像中确定出上述目标无人搬运车在当前时刻的行驶方向。上述获取单元601可以通过上述图像中的目标标识符的旋转情况，融合电子罗盘数据，确定上述目标无人搬运车的行驶方向。

而后，上述获取单元601可以基于上述实际位置信息，确定上述目标无人搬运车当前时刻在预设坐标系下的实际位置坐标。上述实际位置信息通常为上述目标无人搬运车在仓库中所在位置的位置信息。上述实际位置信息所指示的实际位置可以表征为坐标点。作为示例，若上述预设坐标系为仓库坐标系，例如，以仓库中的指定点为坐标原点，横坐标轴和纵坐标轴分别与上述目标无人搬运车所在的仓库的相邻两条边相平行，上述获取单元601可以将表征上述实际位置信息所指示的实际位置的坐标点的坐标确定为上述目标无人搬运车当前时刻在上述坐标系下的实际位置坐标。若上述预设坐标系为以上述目标无人搬运车的起始点为坐标原点、以上述目标无人搬运车的起始行驶方向为横坐标轴的正方向的第一坐标系，上述获取单元601可以确定上述实际位置信息所指示的实际位置的坐标点相对于上述目标无人搬运车在初始时刻的实际位置信息所指示实际位置的坐标点的相对位置，从而确定所述目标无人搬运车当前时刻在上述第一坐标系下的实际位置坐标。

最后，上述获取单元601可以基于上述行驶方向，确定上述目标无人搬运车当前时刻在上述坐标系下的偏转角度。需要说明的是，偏转角度通常是与上述目标无人搬运车的行驶方向与基准方向的之间的夹角。作为示例，若基准方向为上述目标无人搬运车的起始行驶方向，上述执行主体可以将目标无人搬运车当前时刻的行驶方向与上述起始行驶方向之间的夹角确定为上述目标无人搬运车当前时刻在上述坐标系下的偏转角度。

下面参考图7，其示出了适于用来实现本公开的实施例的电子设备(例如图1中的服务器)700的结构示意图。图7示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图7所示，电子设备700可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)701，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的程序或者从存储装置708加载到随机访问存储器(RAM)703中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中，还存储有电子设备700操作所需的各种程序和数据。处理装置701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。

通常，以下装置可以连接至I/O接口705：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置706；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置707；以及通信装置709。通信装置709可以允许电子设备700与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图7示出了具有各种装置的电子设备700，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图7中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置709从网络上被下载和安装，或者从存储装置708被安装，或者从ROM 702被安装。在该计算机程序被处理装置701执行时，执行本公开的实施例的方法中限定的上述功能。需要说明的是，本公开的实施例所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取目标无人搬运车当前时刻在预设坐标系下的实际位置坐标和偏转角度；基于实际位置坐标和偏转角度，利用龙格库塔算法，预测目标无人搬运车在下一时刻的位置坐标作为预测位置坐标；获取预先规划出的目标无人搬运车在下一时刻的规划位置坐标，基于规划位置坐标和预测位置坐标，确定位置误差；基于位置误差和实际位置坐标，确定目标位置坐标；基于目标位置坐标，向目标无人搬运车发送控制信息。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的实施例的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开的实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、预测单元、第一确定单元、第二确定单元和发送单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，发送单元还可以被描述为“基于目标位置坐标，向目标无人搬运车发送控制信息的单元”。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (10)

1.一种用于控制无人搬运车的方法，包括：

获取目标无人搬运车当前时刻在预设坐标系下的实际位置坐标和偏转角度；

基于所述实际位置坐标和所述偏转角度，利用龙格库塔算法，预测所述目标无人搬运车在下一时刻的位置坐标作为预测位置坐标；

获取预先规划出的所述目标无人搬运车在下一时刻的规划位置坐标，基于所述规划位置坐标和所述预测位置坐标，确定位置误差；

基于所述位置误差和所述实际位置坐标，确定目标位置坐标，包括：将所述位置误差中的横坐标与所述实际位置坐标中的横坐标之和确定为所述目标位置坐标的横坐标值，将所述位置误差中的纵坐标与所述实际位置坐标中的纵坐标之和确定为所述目标位置坐标的纵坐标值；

基于所述目标位置坐标，向所述目标无人搬运车发送控制信息，利用所述控制信息驱动所述目标无人搬运车到达所述目标位置坐标。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预设坐标系以所述目标无人搬运车的起始点为坐标原点、以所述目标无人搬运车的起始行驶方向为横坐标轴的正方向。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述实际位置坐标和所述偏转角度，利用龙格库塔算法，预测所述目标无人搬运车在下一时刻的位置坐标作为预测位置坐标，包括：

获取所述目标无人搬运车在目标周期内的自转角度和所述目标无人搬运车的行驶速度，其中，所述目标周期为与所述目标无人搬运车的通讯周期；

确定所述目标无人搬运车在各个目标偏转角度下，以所述行驶速度行驶所述目标周期的行驶路径分别在所述坐标系的横坐标轴和纵坐标轴上的投影的投影长度，其中，所述目标偏转角度是基于所述偏转角度和所述自转角度所确定的；

确定各个目标偏转角度对应的预设权重与对应的在横坐标轴上的投影的投影长度的加权平均值作为第一平均值，将所述实际位置坐标中的横坐标值与所述第一平均值之和确定为所述目标无人搬运车在下一时刻的横坐标值；

确定各个目标偏转角度对应的所述权重与对应的在纵坐标轴上的投影的投影长度的加权平均值作为第二平均值，将所述实际位置坐标中的纵坐标值与所述第二平均值之和确定为所述目标无人搬运车在下一时刻的纵坐标值。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述自转角度是基于所述目标无人搬运车的车轮直径、所述目标无人搬运车行驶所述目标周期时的车轮电机编码器的变化值、所述目标无人搬运车的车轮电机编码器的分辨率、所述目标无人搬运车的机械减速比和所述目标无人搬运车的两个车轮之间的间距所确定的。

5.根据权利要求1-4之一所述的方法，其中，所述获取目标无人搬运车当前时刻在预设坐标系下的实际位置坐标和偏转角度，包括：

获取呈现有目标标识符的图像；

从所述目标标识符中识别出所述目标无人搬运车在当前时刻的实际位置信息，从所述图像中确定出所述目标无人搬运车在当前时刻的行驶方向；

基于所述实际位置信息，确定所述目标无人搬运车当前时刻在预设坐标系下的实际位置坐标；

基于所述行驶方向，确定所述目标无人搬运车当前时刻在所述坐标系下的偏转角度。

6.一种用于控制无人搬运车的装置，包括：

获取单元，被配置成获取目标无人搬运车当前时刻在预设坐标系下的实际位置坐标和偏转角度；

预测单元，被配置成基于所述实际位置坐标和所述偏转角度，利用龙格库塔算法，预测所述目标无人搬运车在下一时刻的位置坐标作为预测位置坐标；

第一确定单元，被配置成获取预先规划出的所述目标无人搬运车在下一时刻的规划位置坐标，基于所述规划位置坐标和所述预测位置坐标，确定位置误差；

第二确定单元，被配置成基于所述位置误差和所述实际位置坐标，确定目标位置坐标；

发送单元，被配置成基于所述目标位置坐标，向所述目标无人搬运车发送控制信息，利用所述控制信息驱动所述目标无人搬运车到达所述目标位置坐标；

其中，所述第二确定单元被进一步配置成：

将所述位置误差中的横坐标与所述实际位置坐标中的横坐标之和确定为所述目标位置坐标的横坐标值；

将所述位置误差中的纵坐标与所述实际位置坐标中的纵坐标之和确定为所述目标位置坐标的纵坐标值。

7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述预设坐标系以所述目标无人搬运车的起始点为坐标原点、以所述目标无人搬运车的起始行驶方向为横坐标轴的正方向。

8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述预测单元进一步被配置成按照如下方式基于所述实际位置坐标和所述偏转角度，利用龙格库塔算法，预测所述目标无人搬运车在下一时刻的位置坐标作为预测位置坐标：

获取所述目标无人搬运车在目标周期内的自转角度和所述目标无人搬运车的行驶速度，其中，所述目标周期为与所述目标无人搬运车的通讯周期；

确定所述目标无人搬运车在各个目标偏转角度下，以所述行驶速度行驶所述目标周期的行驶路径分别在所述坐标系的横坐标轴和纵坐标轴上的投影的投影长度，其中，所述目标偏转角度是基于所述偏转角度和所述自转角度所确定的；

确定各个目标偏转角度对应的预设权重与对应的在横坐标轴上的投影的投影长度的加权平均值作为第一平均值，将所述实际位置坐标中的横坐标值与所述第一平均值之和确定为所述目标无人搬运车在下一时刻的横坐标值；

确定各个目标偏转角度对应的所述权重与对应的在纵坐标轴上的投影的投影长度的加权平均值作为第二平均值，将所述实际位置坐标中的纵坐标值与所述第二平均值之和确定为所述目标无人搬运车在下一时刻的纵坐标值。

9.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的方法。

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的方法。