导引车巡航智能控制方法
文献发布时间：2023-06-19 16:08:01
技术领域
本发明涉及一种自动导引车领域，尤其涉及一种导引车巡航智能控制方法。
背景技术
自动导引车(英文全称为Automated Guided Vehicle，缩写为AGV)为一种以蓄电池作为动力的辅助装载机构，用于将被移动目标载运至目标位置。
自动导引车在工作过程中需要对其行进路径进行规划，确保自动导引车能够稳定行进，现有技术中，对于自动导引车的路径规划都是基于其工作区域的障碍分布状态并采用比如Floyd等算法实现，这些方法虽然能够确定出自动导引车的路径，但是却存在以下问题：上述中的方式，均是考虑自动导引车在工作状态中自身荷电状态时处于良好的情况，但是，在自动导引车荷电状态不满足其在路径上完整行驶时，则会造成其任务执行中断，因为现有技术中采用的是电量自动监测并告警，当电量存在不足时，则中断当前导引车的任务，但是，如果导引车已经处于任务中，则需要人为干预才能保证任务完成，从而使得效率低下。
因此，为了解决上述技术问题，亟需提出一种新的技术手段。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是提供一种导引车巡航智能控制方法，在导引车执行任务中能够根据自身的载重、荷电信息确定出最佳的行驶路径，从而确保导引车能够持续稳定地完成任务，而其中无需人为进行干预，能够有效提升导引车任务执行效率以及降低人力成本。
本发明提供的一种导引车巡航智能控制方法，包括以下步骤：
S1.获取导引车工作区域的障碍分布信息，并规划出导引车在工作区域的可行路径；
S2.获取当前导引车自身信息和荷电信息，根据负载信息与荷电信息确定导引车的剩余续航里程；
S3.根据当前导引车的续航里程确定当前导引车最佳路径，并控制导引车按照最佳路径行驶。
进一步，导引车在工作区域的可行路径规划具体包括：
获取导引车工作区域中充电桩的分布位置、导引车的出发位置以及导引车的终点位置；
确定导引车出发位置与导引车终点位置之间的各可行路径的距离，并将可行路径的距离进行从小到大排序，形成可行路径集合；
计算导引车的出发位置和终点位置与充电桩的布置位置之间的距离，并将导引车的出发位置与充电桩布置位置之间的距离按照从小打到大进行排序形成条件集合。
进一步，步骤S2中，导引车的自身负载信息包括导引车的空载重量、导引车的实时负载重量以及导引车的传动效率；
所述导引车的荷电信息包括当前导引车的蓄电池剩余电量以及蓄电池的放电效率。
进一步，步骤S2中，根据如下方法按确定导引车的剩余续航里程：
其中，A为里程系数，B为传动效率常数，η
进一步，根据如下方法确定导引车的风阻：
进一步，根据如下方法确定导引车的滚动阻力：
F
进一步，根据当前导引车的续航里程确定当前导引车最佳路径具体包括：
S31.判断当前导引车的续航里程S是否小于可行路径集合中距离最短路径，如否，则以当前可行路径集合中距离最短的路径作为最优路径；如是，则进入步骤S32中；
S32.从条件集合中筛选出出发位置与充电桩位置的距离小于续航里程S的路径，并进入步骤S33中；
S33.判断筛选出的充电桩中是否正在充电，如否，则将当前导引车的出发位置与充电桩位置距离最短的路径作为最佳路径，如是，则进入步骤S34；
S34.计算筛选出的各充电桩的充电剩余时间Ti，计算当前导引车到当前各筛选出的充电桩的行驶时间Tsi，并计算判断时间T：T＝Ti-Tsi，并将T进行排序；筛选出判断时间最小的充电桩，并将当前出发位置-充电桩-终点位置作为最佳路径。
本发明的有益效果：通过本发明，在导引车执行任务中能够根据自身的载重、荷电信息确定出最佳的行驶路径，从而确保导引车能够持续稳定地完成任务，而其中无需人为进行干预，能够有效提升导引车任务执行效率以及降低人力成本。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述：
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
以下进一步对本发明进一步说明：
本发明提供的一种导引车巡航智能控制方法，包括以下步骤：
S1.获取导引车工作区域的障碍分布信息，并规划出导引车在工作区域的可行路径；
S2.获取当前导引车自身信息和荷电信息，根据负载信息与荷电信息确定导引车的剩余续航里程；
S3.根据当前导引车的续航里程确定当前导引车最佳路径，并控制导引车按照最佳路径行驶；在导引车执行任务中能够根据自身的载重、荷电信息确定出最佳的行驶路径，从而确保导引车能够持续稳定地完成任务，而其中无需人为进行干预，能够有效提升导引车任务执行效率以及降低人力成本。
本实施例中，导引车在工作区域的可行路径规划具体包括：
获取导引车工作区域中充电桩的分布位置、导引车的出发位置以及导引车的终点位置；
确定导引车出发位置与导引车终点位置之间的各可行路径的距离，并将可行路径的距离进行从小到大排序，形成可行路径集合；
计算导引车的出发位置和终点位置与充电桩的布置位置之间的距离，并将导引车的出发位置与充电桩布置位置之间的距离按照从小打到大进行排序形成条件集合。
本实施例中，步骤S2中，导引车的自身负载信息包括导引车的空载重量、导引车的实时负载重量以及导引车的传动效率；
所述导引车的荷电信息包括当前导引车的蓄电池剩余电量以及蓄电池的放电效率。
本实施例中，步骤S2中，根据如下方法按确定导引车的剩余续航里程：
其中，A为里程系数，B为传动效率常数，η
具体地：根据如下方法确定导引车的风阻：
根据如下方法确定导引车的滚动阻力：
F
本实施例中，根据当前导引车的续航里程确定当前导引车最佳路径具体包括：
S31.判断当前导引车的续航里程S是否小于可行路径集合中距离最短路径，如否，则以当前可行路径集合中距离最短的路径作为最优路径；如是，则进入步骤S32中；
S32.从条件集合中筛选出出发位置与充电桩位置的距离小于续航里程S的路径，并进入步骤S33中；
S33.判断筛选出的充电桩中是否正在充电，如否，则将当前导引车的出发位置与充电桩位置距离最短的路径作为最佳路径，如是，则进入步骤S34；
S34.计算筛选出的各充电桩的充电剩余时间Ti，计算当前导引车到当前各筛选出的充电桩的行驶时间Tsi，并计算判断时间T：T＝Ti-Tsi，并将T进行排序；筛选出判断时间最小的充电桩，并将当前出发位置-充电桩-终点位置作为最佳路径，其中，i表示筛选出的充电桩中的第i个充电桩，。
下面以一个具体实例进一步详细说明：
假定当前导引车为甲：
出发点为A，中点为D，在导引车的工作区域中具有5个充电桩，分别为H，I,J,K,L；
通过上述方法中，根据工作区域的障碍物确定出可行路径集合为(line1，line2，line3，…，lineN)共N个可行路径集合，且已经按照从小打到的顺序进行了排列；
而出发点A到各充电桩的距离排序为(AH，AJ，AI,AK,AL)；
那么，如果当前导引车的剩余续航里程S如果大于line1，那么，line1就作为最佳行驶路径，当然，大于可行路径集合中任一路径，均是以line1作为最佳行驶路径；
如果剩余续航里程S小于line1，那么此时，则要从条件集合中进行选择，如果剩余续航里程小于AK但大于AI，那么AH，AJ，AI则进一步备选；
如果当前充电桩H，J和I均没有导引车处于充电状态，那么此时则以AH作为最佳路径，即最佳路径确定为AHD，导引车行驶至充电桩H处进行充电，然后再由H达到D，如果此时，备选的充电桩中各个充电桩均由导引车处于充电状态，那么此时，则需要计算H，J和I充电桩的剩余充电时间Ti，i＝1,2,3,且i为1时，表示充电桩H，i为2是表示充电桩J，i为3时表示充电桩I；
然后再计算导引车到这3个充电桩的行驶时间Tsi，如果行驶时间与剩余充电时间进行比较，即进行求差计算得到判断时间T，如果T＝0，则表示当导引车行驶到该充电桩时，充电桩刚好完成上一辆导引车的充电，如果T＜0，则表示导引车行驶到充电桩的时间小于充电桩的剩余充电时间，反之，则导引车的行驶时间大于充电桩的剩余充电时间，此时，则将T值最小的充电桩作为路径，即出发点、T最小的充电桩以及终点的路径作为最佳路径。
当然，为了进一步准确，还可以进行下一步判断：
计算当前导引车的充电所需时间Tc；
计算导引车由T＝0以及T＜0的充电桩行驶到终点的行驶时间Tmi，并计算当前导引车到达T＜0的充电桩后的等待时间Td，并计算当前导引车由出发点、到充电桩然后达到终点的所需的总时间Tzi，比如：
A到H时，T<0，A到J时，T＝0，A到I则T＞0；那么此时只需要判断A-H-D和A-J-D所需的总时间，对于A-H-D:Tz1＝t1+Td+Tc+Tm1，对于A-J-D:Tz2＝t2+Tc+Tm2，如果Tz1＜Tz2，则以AHD作为最佳路径，如果Tz1＞Tz2，则以AJD作为最佳路径，如果相等，则任选其一均可。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。