[发明专利]基于卷积神经网络的自动导航小车系统及小车定位方法

权利要求书

1.基于卷积神经网络的自动导航小车系统的小车定位方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一、构建自动导航小车系统；所述自动导航小车系统包括AGV小车和引导机构；所述AGV小车上设有摄像头与摄像头连接的带卷积神经网络的控制芯片；所述引导机构包括由设置在路面上由若干条横线和纵线形成的矩形网格，矩形网格的每个交叉点处设有不重复的路标；

步骤二、远程服务器将矩形网格的结构、矩形网格线中路标位置保存并以无线通讯方式传输至AGV小车；

步骤三、远程服务器接收到AGV小车路径规划请求，将包括多个路标位置的路径信息发送至AGV小车，AGV小车根据路径信息开始行驶；

步骤四、AGV小车在行驶过程中通过摄像头采集前方视频图像，通过带卷积神经网络的控制芯片进行视频图像的分析并识别路标，控制芯片统计由卷积神经网络分析出的行驶过的路标数量，和矩形网格比对获得AGV小车的大概位置；再通过卷积神经网络计算前方最近路标距离本小车的距离，从而获得AGV小车的精确位置。

2.根据权利要求1中所述的基于卷积神经网络的自动导航小车系统的小车定位方法，其特征在于：

所述步骤二中，矩形网格中的路标位置即路标的坐标信息，每个路标的坐标信息均不相同，远程服务器将矩形网络中所有路标的坐标信息集传输至AGV小车；

所述步骤三中，路径信息为多个路标位置的坐标信息集。

3.根据权利要求1中所述的基于卷积神经网络的自动导航小车系统的小车定位方法，其特征在于：

所述步骤一中，矩形网格中的路标为矩形标贴；每个所述路标的中心点与矩形网络中的交叉点重合，路标左右侧和前后侧的对称线与交叉点处的横线和纵线重合。

4.根据权利要求1中所述的基于卷积神经网络的自动导航小车系统的小车定位方法，其特征在于：

所述步骤一中，矩形网格中的路标为矩形标贴；每个所述路标上都设有不重复的数字标记，远程服务器将每个路标上的数字标记以数字标记集方式保存并传输至AGV小车。

5.根据权利要求4中所述的基于卷积神经网络的自动导航小车系统的小车定位方法，其特征在于：

所述步骤四中，当AGV小车在行驶过程中产生故障停止时，控制芯片通过摄像头将前方最近路标上的数字标记识别后与控制芯片内保存的所有路标的数字标记集对比后得出AGV小车当前位置，再计算前方最近路标距离AGV小车的距离即可得到AGV小车具体定位。

6.根据权利要求4中所述的基于卷积神经网络的自动导航小车系统的小车定位方法，其特征在于：

所述步骤四中，当AGV小车接近抵达目标点时，控制芯片通过摄像头将前方最近路标上的数字标记识别后与控制芯片内保存的所有路标的数字标记集对比后得出AGV小车当前位置，再计算前方最近路标距离AGV小车的距离即可得到AGV小车具体定位。

7.根据权利要求4中所述的基于卷积神经网络的自动导航小车系统的小车定位方法，其特征在于：

所述步骤一中，每个路标上的数字标记为不重复的三位数字。

8.根据权利要求1中所述的基于卷积神经网络的自动导航小车系统的小车定位方法，其特征在于：

所述步骤一中，路标颜色选择与路面主色反差较大的颜色。