[发明专利]一种AGV自动装车方法

权利要求书

1.一种AGV自动装车方法，其特征在于，应用于包括控制计算设备、安装有扫描设备的AGV、视觉设备、堆垛型AGV的系统中，所述控制计算设备内集成有AGVS调度系统、三维场景重建模块、目标物体类型检测模块、任务管理系统WMS，所述AGV自动装车方法包括：

步骤1，通过所述AGVS调度系统调度所述安装有扫描设备的AGV环绕卡车车厢一周，下发指令给所述三维场景重建模块，触发所述三维场景重建模块重建出车厢的三维场景；

步骤2，当采集完三维场景图之后，通过所述AGVS调度系统向所述三维场景重建模块下发停止收集指令，通过所述三维场景重建模块将点云数据传送给所述目标物体类型检测模块；

步骤3，通过所述目标物体类型检测模块识别车厢中的货物种类，判断是否可以堆垛，并计算堆垛信息，所述堆垛信息至少包括计算出的货物坐标、车厢中可用的空余面积以及货物是否可堆垛信息，通过所述目标物体类型检测模块将所述堆垛信息打包发送给所述任务管理系统WMS；

步骤4，在所述任务管理系统WMS收到所述堆垛信息后，分配货物搬运或装卸任务给堆垛型AGV，指派堆垛型AGV完成相应的货物搬运或装卸任务。

2.根据权利要求1所述的AGV自动装车方法，其特征在于，所述扫描设备至少包括激光传感器或视觉传感器。

3.根据权利要求2所述的AGV自动装车方法，其特征在于，所述激光传感器包括单线激光雷达，所述单线激光雷达的安装方向为竖直方向；

所述步骤1包括：

通过所述AGVS调度系统调度所述安装有扫描设备的AGV控制所述单线激光雷达对车体空间的竖直面进行扫描，通过AGV环绕卡车车厢一周完成车厢全部环境的扫描；

结合AGV自身实时的位姿坐标和所述单线激光雷达相对于车体的安装位姿，将收集的车厢三维点云转换成世界坐标系的点云信息，重建出车厢三维场景。

4.根据权利要求3所述的AGV自动装车方法，其特征在于，视觉设备包括至少一个相机，所述相机固定安装在车厢外部，所述相机的水平视野范围和垂直视野范围根据车辆规格确定，所述相机的扫描范围完全覆盖整个车厢；

所述步骤3包括：

通过所述目标物体类型检测模块利用yolov3目标检测深度学习方法训练出所需要装卸的货物的训练模型；

对于训练好的模型，通过所述yolov3目标检测深度学习方法将相机扫描的图像分成S*S个格子，检测每个格子区域内的货物，确定货物的种类；

利用bounding box输出每个已识别货物的中心像素点与相机焦点的相对像素差；

利用已识别货物的长宽高信息计算出货物相对于相机中心点的实际相对坐标，根据相机在世界坐标系下的坐标计算出车厢中各个货物的世界坐标；

根据所述三维场景重建模块收集到的点云数据，基于点云分割-聚类-模型生长模型进行货物位置识别；

利用PCA主元分析法获得点云的三个主方向，获取货物的质心坐标和协方差，与计算出的货物的世界坐标对应，将所搬运货物的种类与坐标对应；

当识别出车厢中的货物种类后，将识别出的货物种类的信息从货物种类数据库中调取出来，判断是否可堆垛；所述货物种类数据库用于存储各种货物的体积、货物是否可堆垛信息；

根据货物坐标计算车厢中可用的空余面积，将坐标信息、空余面积信息、是否可堆垛信息统一打包发送给所述任务管理系统WMS。

5.根据权利要求4所述的AGV自动装车方法，其特征在于，所述通过所述目标物体类型检测模块利用yolov3目标检测深度学习方法训练出所需要装卸的货物的训练模型，包括：

当有新增的货物种类时，通过目标物体类型检测模块重新对新增的货物进行训练。

6.根据权利要求4所述的AGV自动装车方法，其特征在于，所述检测每个格子区域内的货物，包括：

将有货物中心位置的坐标落入格子区域内的格子确定为目标格，通过所述目标格检测对应的货物。

7.根据权利要求6所述的AGV自动装车方法，其特征在于，所述已识别货物的中心像素点是指目标格预测得到的物体的bounding box的中心位置的坐标。

8.根据权利要求4至7任一所述的AGV自动装车方法，其特征在于，所述步骤4包括：

在所述任务管理系统WMS收到所述目标物体类型检测模块发出的货物是否可堆垛信息、货物坐标以及车厢中可堆垛货物的位姿坐标后，根据相应车厢的库位信息将需要装卸货物的信息发送给AGVS调度系统；

在所述AGVS调度系统收到所述任务管理系统WMS发送的相应车厢的库位信息后，通过所述AGVS调度系统规划出相应路线并将任务发送给处于空闲中的堆垛型AGV，调配空闲的堆垛型AGV完成相应的自动装卸车任务。