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CN113124896B - 一种agv里程计在线精确校准的控制方法 - Google Patents

一种agv里程计在线精确校准的控制方法 Download PDF

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CN113124896B
CN113124896B CN201911393231.2A CN201911393231A CN113124896B CN 113124896 B CN113124896 B CN 113124896B CN 201911393231 A CN201911393231 A CN 201911393231A CN 113124896 B CN113124896 B CN 113124896B
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Shanghai Zhiyuanhui Intelligent Technology Co ltd
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Abstract

本发明公开了一种AGV里程计在线精确校准的控制方法，包括以下步骤：获取当前二维码与上一次由二维码获取的定位数据进行比较，得到两距离差值：
Figure DDA0002345556980000011
其中(x0，y0)和(x1，y1)分别为上一个二维码和当前二维码的全局坐标；求得二维码与里程计给出的距离比：
Figure DDA0002345556980000012
定义：rqr，odo，0为上一次的距离比，rqr，odo，1为当前距离比；基于工况判断的模糊控制，更新里程计标定系数coff，本发明无需人工精确校准，可以在AGV正常工作下，在工况变化或AGV电机、车轮性能由于老化原因造成设计参数变化时，使用在线自学习功能，动态自主调整里程计标定参数，大大降低AGV出厂校准工作量，提升AGV自身的智能化。

Description

一种AGV里程计在线精确校准的控制方法
技术领域
本发明涉及AGV领域，具体为一种AGV里程计在线精确校准的控制方法。
背景技术
AGV精确定位是AGV所有功能的基础，一直是AGV研发和生产的核心关键技术之一。当前几乎所有的定位算法，均以里程计在线数据作为数据融合的基础，因此，里程计在线数据的精确度成为定位性能的关键因素。
从里程计的工作原理可知，里程计具有积分性质，在无绝对定位的情况下，累积误差无法消除，造成里程计数据的失真。累积误差的来源可能多种多样，一般采用里程计离线人工标定的方式进行校准。此种校准方式费时费力，校准条件以及人为因素都会影响校准结果。更严重的问题在于，上述离线人工标定的方式，在AGV工况多样、车轮老化特性不明确的情况下，无法消除由于工况变化或者设备老化造成的里程计失真。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的在于提供一种AGV里程计在线精确校准的控制方法，本发明无需人工精确校准，可以在AGV正常工作下，在工况变化或AGV电机、车轮性能由于老化原因造成设计参数变化时，使用在线自学习功能，动态自主调整里程计标定参数，大大降低AGV出厂校准工作量，提升AGV自身的智能化。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种AGV里程计在线精确校准的控制方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取当前二维码与上一次由二维码获取的定位数据进行比较，得到两距离差值：
Figure BDA0002345556960000022
其中(x0，y0)和(x1，y1)分别为上一个二维码和当前二维码的全局坐标；
步骤S2：求得二维码与里程计给出的距离比：
Figure BDA0002345556960000021
定义：rqr，odo，C为上一次的距离比，rqr，odo，1为当前距离比；
步骤S3：基于工况判断的模糊控制，更新里程计标定系数coff。
优选的，所述二维码的定位具体包括：地面按照规则布置二维码，当AGV行动到二维码之上，即二维码相机的视野范围内存在二维码时，二维码相机提供绝对定位信息(x，y，θ)；根据以上描述，里程计信息为实时连续信息，二维码信息为间断信息；中央控制器得到两种传感器定位，一种是根据里程计位姿增量，进行积分，称为里程计定位，另一种为当某二维码处于二维码相机的可视范围时，得到的绝对定位，称为二维码定位。
优选的，所述步骤S3中，工况判定发生在新发现二维码的时刻，定义：condcurr为当前工况，condprev为上一次判断的工况，那么模糊控制规则定义为：当工况未发生切换，则coff＝rqr，odo，1，当工况从空载→轻载、空载→重载、轻载→重载，若rqr，odo，1＞rqr，odo，0，则coff＝rqr，odo，1+0.02*rqr，odo，0，若rqr，odo，1＜rqr，odo，0，则coff＝rqr，odo，0；当工况从轻载→空载、重载→轻载、重载→空载，若rqr，odo，1＞rqr，odo，0，则coff＝rqr，odo，0，若rqr，odo，1＜rqr，odo，0，则coff＝rqr，odo，1+0.05*rqr，odo，0。
优选的，还包括所述步骤S4：里程计标定系数kodo限幅，一般的，里程计标定误差上限为出厂标定的5％以内。因此本发明规定里程计标定系数的浮动不可超过出厂标定系数的5％，如果里程计标定系数超过5％，那么此次标定系数调整限制于5％。
优选的，AGV出厂时，对里程计定位进行校准，AGV行驶时，实时位姿表达为：(xcurr，ycurr，θcurr)T＝(xprev，yprev，θprev)T+kodo(Δx，Δy，Δθ)T，公式(1)，其中(xcurr，ycurr，θcurr)T为估计位姿，(xprev，yprev，θprev)T为上一时刻位姿，(Δx，Δy，Δθ)T为里程计位姿增量，kodo为里程计标定系数。
优选的，工况判断判断的过程包括：负载比计算，根据AGV特性，进行载荷估算，定义AGV负载比RLoad，表征当前AGV的载重情况：
Figure BDA0002345556960000031
其中，IM为当前行走电机电流，IR为行走电机额定电流，负载比与载重情况成正比。
优选的，工况判断判断的过程还包括：负载比在线滤波，在AGV匀速行驶的过程中，直接反应AGV的负载情况；为了避免奇异值突变，在AGV匀速行驶时对负载比进行在线滤波：
Figure BDA0002345556960000032
其中a+b＝1，表征滤波参数，取a＝0.9，b＝0.1；
Figure BDA0002345556960000033
为当前滤波后的负载比；
Figure BDA0002345556960000034
为上一拍滤波后的负载比；RLoad为本次电机采样所得的负载比。
优选的，将AGV负载情况分成三种工况：如果
Figure BDA0002345556960000035
那么AGV处于空载行驶工况；如果
Figure BDA0002345556960000036
那么AGV处于轻载行驶工况；如果
Figure BDA0002345556960000037
那么AGV处于重载行驶工况。
与现有技术相比，本发明的有益效果如下：本发明无需人工精确校准，可以在AGV正常工作下，在工况变化或AGV电机、车轮性能由于老化原因造成设计参数变化时，使用在线自学习功能，动态自主调整里程计标定参数，大大降低AGV出厂校准工作量，提升AGV自身的智能化。
附图说明
图1是本发明提供的判断AGV负载情况的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”、“内”、“外”“前端”、“后端”、“两端”、“一端”、“另一端”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“设置有”、“连接”等，应做广义理解，例如“连接”，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
请参阅图1所示，一种AGV里程计在线精确校准的控制方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取当前二维码与上一次由二维码获取的定位数据进行比较，得到两距离差值：
Figure BDA0002345556960000041
其中(x0，y0)和(x1，y1)分别为上一个二维码和当前二维码的全局坐标；其中二维码的定位具体包括：地面按照规则布置二维码，当AGV行动到二维码之上，即二维码相机的视野范围内存在二维码时，二维码相机提供绝对定位信息(x，y，θ)；根据以上描述，里程计信息为实时连续信息，二维码信息为间断信息；中央控制器得到两种传感器定位，一种是根据里程计位姿增量，进行积分，称为里程计定位，另一种为当某二维码处于二维码相机的可视范围时，得到的绝对定位，称为二维码定位。
步骤S2：求得二维码与里程计给出的距离比：
Figure BDA0002345556960000051
定义：rqr，odo，0为上一次的距离比，rqr，odo，1为当前距离比；
步骤S3：基于工况判断的模糊控制，更新里程计标定系数coff，工况判定发生在新发现二维码的时刻，定义：condcurr为当前工况，condprev为上一次判断的工况，那么模糊控制规则定义为：当工况未发生切换，则coff＝rqr，odo，1，当工况从空载→轻载、空载→重载、轻载→重载，若rqr，odo，1＞rqr，odo，0，则coff＝rqr，odo，1+0.02*rqr，odo，0，若rqr，odo，1＜rqr，odo，0，则coff＝rqr，odo，0；当工况从轻载→空载、重载→轻载、重载→空载，若rqr，odo，1＞rqr，odo，0，则coff＝rqr，odo，0，若rqr，odo，1＜rqr，odo，0，则coff＝rqr，odo，1+0.05*rqr，odo，0。
步骤S4：里程计标定系数kodo限幅。
在本发明中，AGV出厂时，对里程计定位进行校准，AGV行驶时，实时位姿表达为：(xcurr，ycurr，θcurr)T＝(xprev，yprev，θprev)T+kodo(Δx，Δy，Δθ)T，公式(1)，其中(xcurr，ycurr，θcurr)T为估计位姿，(xprev，yprev，θprev)T为上一时刻位姿，(Δx，Δy，Δθ)T为里程计位姿增量，kodo为里程计标定系数。工况判断判断的过程包括：负载比计算，根据AGV特性，进行载荷估算，定义AGV负载比RLoad，表征当前AGV的载重情况：
Figure BDA0002345556960000052
其中，IM为当前行走电机电流，IR为行走电机额定电流，负载比与载重情况成正比。负载比在线滤波，在AGV匀速行驶的过程中，直接反应AGV的负载情况；为了避免奇异值突变，在AGV匀速行驶时对负载比进行在线滤波：
Figure BDA0002345556960000061
其中a+b＝1，表征滤波参数，取a＝0.9，b＝0.1；
Figure BDA0002345556960000062
为当前滤波后的负载比；
Figure BDA0002345556960000063
为上一拍滤波后的负载比；RLoad为本次电机采样所得的负载比。
在本发明中，将AGV负载情况分成三种工况：如果
Figure BDA0002345556960000064
那么AGV处于空载行驶工况；如果
Figure BDA0002345556960000065
那么AGV处于轻载行驶工况；如果
Figure BDA0002345556960000066
那么AGV处于重载行驶工况。
以下提供本发明一具体的实施例
实施例1
本发明提供一种AGV里程计在线精确校准的控制方法，其中AGV配备行走伺服电机及伺服驱动器，中央控制器控制行走伺服电机，使得AGV按照规定目标运动。伺服驱动器将电机的转速信息实时发送给中央控制器，中央控制器根据电机转速在线计算里程计信息。具体的，里程计信息表述为AGV的位姿增量(Δx，Δy，Δθ)T。另外，AGV配备至少一种外部传感器(本实施例以二维码传感器为例)，地面按照一定规则布置二维码。当AGV行动到二维码之上，即二维码相机的视野范围内存在二维码时，二维码相机提供绝对定位信息(x，y，θ)。根据以上描述，里程计信息为实时连续信息，二维码信息为间断信息。中央控制器可得到两种传感器定位，一种是根据里程计位姿增量，进行积分，称为里程计定位，另一种为当某二维码处于二维码相机的可视范围时，得到的绝对定位，称为二维码定位。一般的，二维码定位提供的定位信息较为准确，无累积误差。
AGV出厂时，对里程计定位进行校准，AGV行驶时，实时位姿表达为：
(xcurr，ycurr，θcurr)T＝(xprev，yprev，θprev)T+kodo(Δx，Δy，Δθ)T 公式(1)
其中(xcurr，ycurr，θcurr)T为估计位姿，(xprev，yprev，θprev)T为上一时刻位姿，(Δx，Δy，Δθ)T为里程计位姿增量，kodo为里程计标定系数。本发明提供一种对kodo进行在线学习调整的方法。
具体的过程为：
基于工况的离线标定；
AGV出厂时，对AGV的三种工况分别进行标定，标定结果如下表1所示：
表1出厂标定预存表
Figure BDA0002345556960000071
工况判断，工况切换只发生在发现新的二维码之时，计算发生在AGV行驶在两个二维码之间的时间段内。
第一步，负载比计算
首先，根据AGV特性，进行载荷估算，定义AGV负载比RLoad，表征当前AGV的载重情况：
Figure BDA0002345556960000072
其中，IM为当前行走电机电流，IR为行走电机额定电流。负载比与载重情况成正比。
第二步，负载比在线滤波，在AGV匀速行驶的过程中，直接反应AGV的负载情况。为了避免奇异值突变，在AGV匀速行驶时对负载比进行在线滤波：
Figure BDA0002345556960000073
其中a+b＝1，表征滤波参数，一般取a＝0.9，b＝0.1；
Figure BDA0002345556960000081
为当前滤波后的负载比；
Figure BDA0002345556960000082
为上一拍滤波后的负载比；
RLoad为本次电机采样所得的负载比。
第三步，工况判断
将AGV负载情况分成三种工况：
如果
Figure BDA0002345556960000083
那么AGV处于空载行驶工况；
如果
Figure BDA0002345556960000084
那么AGV处于轻载行驶工况；
如果
Figure BDA0002345556960000085
那么AGV处于重载行驶工况；
其中判断AGV负载情况的流程如图1所示：
在本实施例中，程计在线标定初值选取的过程为：
根据获取的工况判断，以及根据表1的数据，获得里程计在线标定的初值。
Figure BDA0002345556960000086
在本实施例中，里程计在线标定算法具体过程为：
选取标定初值后，将kodo，0作为里程计在线标定算法的初值，开始在线标定。标定结果为：kodo＝coff*kodo，0。kodo带入公式(1)为AGV提供在线里程计定位。
本算法基于模糊控制，保证每次经过二维码时，在线标定系数对里程计数据进行在线调整，另一方面，为了保证标定的鲁棒性，进行在线平滑以去除奇异值或噪点。AGV行走的两个二维码之间为直线运动。
第一步，获取当前二维码与上一次由二维码获取的定位数据进行比较，得到两距离差值：
Figure BDA0002345556960000091
其中(x0，y0)和(x1，y1)分别为上一个二维码和当前二维码的全局坐标。
同时，根据公式(1)，获得里程计在同样时间段，运动的距离为dodo。
第二步，求得二维码与里程计给出的距离比：
Figure BDA0002345556960000092
定义：rqr，odo，0为上一次的距离比，rqr，odo，1为当前距离比；
第三步，基于工况判断的模糊控制，更新里程计标定系数coff。如4.2中提到的，工况判定发生在新发现二维码的时刻，定义：condcurr为当前工况，condprev为上一次判断的工况，那么模糊控制规则定义为如表2所示：
表2
Figure BDA0002345556960000093
在表2中，里程计标定误差上限为出厂标定的2％以内，其中备注中(1)和(2)的调整系数0.02和0.05可根据不同类型的AGV进行调整，一般的，此参数与AGV重载与空载的重量比直接相关；备注中(2)的调整系数(0.02)大于(1)中的调整系数(0.02)，主要原因在于，当AGV降低载荷时，一般其命令行驶速度加大，里程计的积累误差对AGV定位影响较大，需要迅速进行调整。
第四步，里程计标定系数kodo限幅。一般的，里程计标定误差上限为出厂标定的5％以内。因此本发明规定里程计标定系数的浮动不可超过出厂标定系数的5％，对应的工况见表1。如果里程计标定系数超过5％，那么此次标定系数调整限制于5％。本发明无需人工精确校准，可以在AGV正常工作下，在工况变化或AGV电机、车轮性能由于老化原因造成设计参数变化时，使用在线自学习功能，动态自主调整里程计标定参数，大大降低AGV出厂校准工作量，提升AGV自身的智能化。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

Claims (5)

1.一种AGV里程计在线精确校准的控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤S1：获取当前二维码与上一次由二维码获取的定位数据进行比较，得到两距离差值：
Figure FDA0003872034670000011
其中(x0，y0)和(x1，y1)分别为上一个二维码和当前二维码的全局坐标；
步骤S2：求得二维码与里程计给出的距离比：
Figure FDA0003872034670000012
定义：rqr，odo，0为上一次的距离比，rqr，odo，1为当前距离比；
步骤S3：基于工况判断的模糊控制，更新里程计标定系数coff，所述步骤S3中，工况判定发生在新发现二维码的时刻，定义：condcurr为当前工况，condprev为上一次判断的工况，那么模糊控制规则定义为：当工况未发生切换，则coff＝rqr，odo，1，当工况从空载→轻载、空载→重载、轻载→重载，若rqr，odo，1＞rqr，odo，0，则coff＝rqr，odo，1+0.02*rqr，odo，0，若rqr，odo，1＜rqr，odo，0，则coff＝rqr，odo，0；当工况从轻载→空载、重载→轻载、重载→空载，若rqr，odo，1＞rqr，odo，0，则coff＝rqr，odo，0，若rqr，odo，1＜rqr，odo，0，则coff＝rqr，odo，1+0.05*rqr，odo，0，AGV出厂时，对里程计定位进行校准，AGV行驶时，实时位姿表达为：(xcurr，ycurr，θcurr)T＝(xprev，yprev，θprev)T+kodo(Δx，Δy，Δθ)T，公式(1)，其中(xcurr，ycurr，θcurr)T为估计位姿，(xprev，yprev，θprev)T为上一时刻位姿，(Δx，Δy，Δθ)T为里程计位姿增量，kodo为里程计标定系数，根据获取的工况判断，获得里程计在线标定的初值，当kodo，0＝kodo，N，时空载工况，当kodo，0＝kodo，L，时轻载工况，kodo，0＝kodo，H，时重载工况，里程计在线标定算法具体过程为：
选取标定初值后，将kodo，0作为里程计在线标定算法的初值，开始在线标定，标定结果为：kodo＝coff*kodo，0，kodo带入公式(1)为AGV提供在线里程计定位。
2.根据权利要求1所述的一种AGV里程计在线精确校准的控制方法，其特征在于：所述二维码的定位具体包括：地面按照规则布置二维码，当AGV行动到二维码之上，即二维码相机的视野范围内存在二维码时，二维码相机提供绝对定位信息(x，y，θ)；根据以上描述，里程计信息为实时连续信息，二维码信息为间断信息；中央控制器得到两种传感器定位，一种是根据里程计位姿增量，进行积分，称为里程计定位，另一种为当某二维码处于二维码相机的可视范围时，得到的绝对定位，称为二维码定位。
3.根据权利要求2所述的一种AGV里程计在线精确校准的控制方法，其特征在于：工况判断判断的过程包括：负载比计算，根据AGV特性，进行载荷估算，定义AGV负载比RLoad，表征当前AGV的载重情况：
Figure FDA0003872034670000021
其中，IM为当前行走电机电流，IR为行走电机额定电流，负载比与载重情况成正比。
4.根据权利要求3所述的一种AGV里程计在线精确校准的控制方法，其特征在于：工况判断判断的过程还包括：负载比在线滤波，在AGV匀速行驶的过程中，直接反应AGV的负载情况；为了避免奇异值突变，在AGV匀速行驶时对负载比进行在线滤波：
Figure FDA0003872034670000022
其中a+b＝1，表征滤波参数，取a＝0.9，b＝0.1；
Figure FDA0003872034670000023
为当前滤波后的负载比；
Figure FDA0003872034670000024
为上一拍滤波后的负载比；RLoad为本次电机采样所得的负载比。
5.根据权利要求4所述的一种AGV里程计在线精确校准的控制方法，其特征在于：将AGV负载情况分成三种工况：如果
Figure FDA0003872034670000025
那么AGV处于空载行驶工况；如果
Figure FDA0003872034670000026
那么AGV处于轻载行驶工况；如果
Figure FDA0003872034670000027
那么AGV处于重载行驶工况。
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