[发明专利]基于激光定位和立体视觉的无人转运叉车及导航方法

权利要求书

1.一种基于激光定位和立体视觉的无人转运叉车的导航方法，其特征在于，所述方法采用的无人转运叉车，包括：

叉车本体和设在叉车本体工作场境中若干个反射靶标和托盘靶标；

所述叉车本体包括设于其前部的控制机构和其后部的多插齿推出器；

所述控制机构包括工控机处理模块和电池，工控机处理模块分别连接无线通信模块、车体控制器、激光雷达、双目视觉组件和工业三色灯；其中，车体控制器分别连接行走控制伺服系统和转弯控制伺服系统，双目视觉组件包括双目相机和MEMS传感器；

通过激光雷达和双目视觉组件扫描反射靶标获取叉车本体与反射靶标的距离信号，并输出至工控机处理模块，工控机处理模块控制叉车本体行进、避障；通过激光雷达和双目视觉组件扫描托盘靶标获取叉车本体与托盘上货物的距离和位置信息，并输出至工控机处理模块，工控机处理模块控制叉车本体多插齿推出器作业；

所述激光雷达和双目视觉组件通过桅杆安装在叉车本体的顶部；

所述反射靶标的位置提前标定好，当激光雷达同时扫描到三个或以上的反射靶标，即可解算出叉车车体的位置及姿态角信息；

所述的导航方法，包括如下步骤：

步骤1，根据现场环境，在叉车本体工作场景中布置与激光雷达相对应的若干反射靶标；

步骤2，叉车本体通过无线通信模块接收控制中心系统发送的任务, 解析目标位置；

步骤3，在工控机处理模块中预先标定叉车本体的参数，双目视觉组件实时采集工作场景现场图像，工控机处理模块根据激光雷达扫描反射靶标获取的叉车本体与靶标的距离信号,与预先标定构建的3D地图参数对叉车本体的位置及姿态进行解算，进行数据融合处理，获得叉车本体当前的位置；

步骤4，叉车本体根据目标位置规划行进路线；

步骤5，叉车本体根据预先标定到下一个特征位置的距离及偏角，沿规划的行进路线向目标位置行进，并通过双目视觉组件进行实时障碍物检测，若叉车本体在行进中未遇到障碍物，执行步骤6；否则，通过分析障碍物的运动状态、尺寸大小、障碍物与叉车本体的距离信息，通过智能避障策略进行避障处理，如果可通过，叉车本体绕过障碍物；如果不能安全通过，叉车本体停止工作，工业三色灯发出报警信号,直至障碍物被移除；

步骤6，叉车本体行驶到目标位置后，如果需要插取货物，则通过双目视觉组件对托盘靶标进行识别和定位，工控机处理模块解算叉车本体与货物的距离和位置信息，并计算出叉车本体的控制量，通过车体控制器调整叉车本体姿态，引导叉车本体插取货物；如果是装车，执行步骤8；

步骤7，多插齿推出器插入货物托盘，举起货物，完成取货；

步骤8，利用装车的基准位置，工控机处理模块调整叉车本体装车姿态，叉车本体将货物推出，完成装车。

2.根据权利要求1所述的基于激光定位和立体视觉的无人转运叉车的导航方法，其特征在于，所述步骤3中，在工控机处理模块中预先标定叉车本体的参数，包括如下步骤：

31）在工控机处理模块中预设叉车本体行进路线；

32）控制中心通过工控机处理模块控制车体控制器控制叉车本体按指定的路线行进，工控机处理模块实时获取激光雷到达反射靶标的距离数据；同时双目视觉组件实时采集叉车本体行进中工作环境的图像信息，并通过双目立体视觉图像处理算法获得工作场景的三维点云数据信息；

33）工控机处理模块通过视觉SLAM算法，结合MEMS传感器解析出叉车本体的姿态信息，生成叉车工作环境的3D地图；

34）工控机处理模块通过激光雷达数据处理算法完成激光雷达定位算法的参数标定；

35）通过数据融合算法生成叉车本体组合定位导航的数据包；

36）对组合定位导航的数据包进行精度验证；如果满足要求，结束标定；如果不满足设计要求，重新标定，直到满足要求为止。

3.根据权利要求2所述的导航方法，其特征在于，所述步骤35）中，数据融合算法，包括下述步骤：

35-1）利用特征提取算法提取图像中的角点信息；

35-2）利用激光雷达数据进行相邻多帧图像进行立体匹配和加速匹配；

35-3）采用RANSAC算法结合最小二乘法求解匹配点集的最优运动；

35-4）进行多帧特征点跟踪，利用局部光束平差法优化，使误差最小；

35-5）利用激光雷达数据对视觉里程计数据进行补偿修正。