一种物流牵引车及其自动驾驶方法

技术领域

本发明涉及物料运输领域，尤其涉及一种物流牵引车及其自动驾驶方法。

背景技术

随着“工业4.0”时代的飞速发展，货物搬运经历了人工搬运、工具搬运、动力搬运、智能搬运四大搬运时代。工业4.0的核心主题是智能生产、智能物流、智能仓储，核心是提高效率。而大部分企商聚力于智能生产，而忽略了智能物流这一重要环节。因此，本专利提出一种基于自动驾驶功能的牵引车，解决物流智能搬运这一重要环节的缺口。智能搬运系统与其他人工物流系统相比，具有环境适应性强、自动化程度高、工作时长不受限等优点，对企业提高生产效率、降低生产成本有着重要意义。

公开号为CN 114153208 A的专利文献公开了椅子无人驾驶物流运输系统、方法、设备及可读存储介质，其无人驾驶的方式为，路侧摄像头用于采集实时图像信息，并将实时图像信息发送至控制中心；控制中心用于接收实时图像信息，根据实时图像信息确定无人驾驶物流车的当前位置信息，并根据无人驾驶物流车的目标运输路线和当前位置信息，确定无人驾驶物流车的预行驶方向，基于预行驶方向控制无人驾驶物流车行驶。

现有技术是通过无人驾驶技术实现物流运输，但是其运输方式无法实现自主避障，其行驶路线完全依赖控制中心的指令，虽然能够降低企业的用人成本，当时对于货品在工厂内的流转效率提升有限。

发明内容

为了解决现有技术中为工厂内货物在仓库和车间之间流转效率低、成本高的的问题，本发明的目的在于提供一种物流牵引车及其自动驾驶方法，使得货物能够在仓库和使用者之间快速流转，降低企业的生产成本。

为了实现上述的目的，本发明采用了以下的技术方案：一种物流牵引车的自动驾驶方法，具体步骤如下：使用者通过客户端将所需物料信息同步至云端，云端将物料信息同步至仓库；云端检索处于待命状态下的牵引车，并将物料信息仓库坐标发送至牵引车车端的主技术平台；主技术平台根据云端信息，基于当前位置、仓库位置以及目的地位置规划出全局最短路径；主技术平台控制牵引车沿全局最短路径行驶，并实时扫描并监控行驶路径的环境信息和车辆信息；主技术平台根据其监控信息判断障碍物类别，以及判断障碍物和牵引车能否发生碰撞；若障碍物类别为非行人，则牵引车正常行驶；若障碍物是行人，则牵引车降速行驶；若障碍物类别为非行人并且牵引车和障碍物有碰撞风险，则主技术平台基于车辆当前位置和障碍物信息规划一绕开障碍物的局部路径，牵引车沿局部路径行驶，在避开障碍物后回到全局最短路径上。

作为优选，主技术平台包括用于感知车身周围的障碍物信息的感知模块、用于规划牵引车的行驶路径的路径规划模块、用于控制车辆的行驶的控制模块、以及用于获取牵引车位置信息和姿态信息的定位模块。

作为优选，感知模块感知车身周围的障碍物信息的方式为：收集安装在牵引车上的雷达所扫描的初始点云，过滤掉初始点云中的无效点云，对剩余的点云进行融合，并根据融合后的点云判断障碍物的类别，并预测障碍物下一帧出现的位置。

作为优选，路径规划模块规划路径的方式为：根据建图在UI交互界面规划路径所记录的所有道路、节点、站点信息，采用A*算法计算从起点到终点的全局最短路径；若在牵引车在从起点到终点的行驶过程中需要添加进入站点或离开站点，则在最短路径的基础上规划局部路径，使牵引车在沿局部路径行驶并经过站点后回到全局最短路径上。

作为优选，控制模块通过当前位置和目的地位置，对牵引车行程速度和角度进行控制。

作为优选，定位模块获取牵引车位置信息和姿态信息的方式为：获取牵引车上搭载的雷达的点云以及IMU和轮速计传感器数据，从雷达点云中获取关键帧，并将关键帧与场景地图信息进行匹配，从而获取并输出牵引车的当前的位置和当前姿态信息。

作为优选，还包括用于监控牵引车的异常情况的安全模块。

作为优选，车端还包括为主计算平台构成安全冗余机制的从计算平台，当从计算平台出现监控到主计算平台出现异常时，从计算平台接管车辆的控制权，紧急制动车辆，同时将异常信息通过通信模块发送到云端，提醒工人进行处理。

作为优选，云端包括调度服务器、数据服务器以及调度服务器监控系统；其中，调度服务器负责从客户端接收任务，根据任务类型，调度当前可用的车辆，执行客户端申请的任务；数据服务器用于存储使用者、牵引车辆以及仓库等信息。

一种物流牵引车，应用上述一种物流牵引车的自动驾驶方法。

本发明的技术方案的有益效果为：上述方案将人、车以及货品通过车端、云端和客户端行程一闭环，使用者通过其手持客户端，将所需物料信息通过网络传递至云端，云端有将物料信息发送至仓库的客户端并通知待命的牵引车相仓库进发，在这个过程中仓库的工人可以根据物料信息提前备货，待牵引车行至仓库时可以快速的将车间所需物料送至牵引车上；而后，牵引车可以以最快的速度将物料送至使用者手中，通过上述方案，能够极大的提高厂区内货物的流转效率，经多次试验厂区内货物的搬运效率提高了11％，并且，通过上述方案能够极大的减少货物流转所需人数，降低企业的用工成本。

附图说明

图1为本发明中物流牵引车的结构示意图；

图2为车端、云端、客户端通信原理示意图；

图3为车端、云端、客户端控制原理图。

附图标记：1、固态激光雷达；2、机械旋转式十六线激光雷达；3、IMU；4、主计算平台；5、从计算平台；6、通信模块；7、触摸屏。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“顺时针”、“逆时针”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或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确的限定。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，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，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外的特征接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正下方和斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

实施例1

如图1-3所展示的一种物流牵引车的自动驾驶方法，具体步骤如下：

使用者通过客户端将所需物料信息同步至云端，云端将物料信息同步至仓库；云端检索处于待命状态下的牵引车，并将物料信息仓库坐标发送至牵引车车端的主技术平台；主技术平台根据云端信息，基于当前位置、仓库位置以及目的地位置规划出全局最短路径；主技术平台控制牵引车沿全局最短路径行驶，并实时扫描并监控行驶路径的环境信息和牵引车信息；主技术平台根据其监控信息判断障碍物类别，以及判断障碍物和牵引车能否发生碰撞；若障碍物类别为非行人，则牵引车正常行驶；若障碍物是行人，则牵引车降速行驶；若障碍物类别为非行人并且牵引车和障碍物有碰撞风险，则主技术平台基于牵引车当前位置和障碍物信息规划一绕开障碍物的局部路径，牵引车沿局部路径行驶，在避开障碍物后回到全局最短路径上。

本发明的技术方案，将在车间和仓库之间通过车端、云端和客户端行程一闭环，车间的使用者通过其手持客户端例如平板，将所需物料信息通过网络传递至云端，云端有将物料信息发送至仓库的客户端并通知待命的牵引车相仓库进发，在这个过程中仓库的工人可以根据物料信息提前备货，待牵引车行至仓库时可以快速的将车间所需物料送至牵引车上；而后，牵引车可以以最快的速度将物料送至使用者手中，通过上述方案，能够极大的提高厂区内货物的流转效率，经多次试验厂区内货物的搬运效率提高了11％，并且，通过上述方案能够极大的减少货物流转所需人数，降低企业的用工成本。

本实施例中，车端包含机械旋转式十六线激光雷达2，IMU3、固态激光雷达1、触摸屏7、主计算平台4、从计算平台5、通信模块6；云端包含调度服务器和数据服务器；客户端包含平板或呼叫盒等设备。

其中，安装在牵引车上的雷达包括机械旋转式十六线激光雷达2和固态激光雷达1，其中机械旋转式十六线激光雷达2，它的水平角分辨率0.2°垂直角分辨率2°，以方式水平安装在牵引车顶部的中轴线上，这样，机械旋转式十六线激光雷达2能够360°扫描周围场景，输出的点云，并且机械旋转式十六线激光雷达2可以感知远距离障碍物及实时定位牵引车当前位置；固态激光雷达1安装在牵引车顶部的中轴线上，其中，固态激光雷达1位于括机械旋转式十六线激光雷达2的下方，固态激光雷达1的水平角角分辨率和垂直角分辨率均为0.22°，固态激光雷达1的向下倾斜20°，这样，检测牵引车前方近处的障碍物，解决1机械旋转式十六线激光雷达2盲区问题，实现牵引车正前方无盲区。其中，IMU3安装在牵引车顶部的中轴线上，输出当前牵引车的姿态，作为定位模块的输入，用于实时定位牵引车的当前位置。其中，触摸屏7安装牵引车车体的侧面，触摸屏7能够实时显示牵引车的信息，例如当前的任务执行情况、牵引车当前的问题、牵引车周围的障碍物信息。其中，通信模块6，安装在牵引车车体的内部，与主计算平台4和从计算平台5连接，通过5G或wifi与云端进行通信，负责车端与云端网络通信。从云端获取牵引车需要到达的目的地及需要执行的任务，同时牵引车的状态通过通信模块6发送到云端。

本实施例中，所述主计算平台4包括环境感知模块、定位模块、路径规划模块、控制模块和安全模块。环境感知模块负责感知车身周围的障碍物信息，它的输入为机械旋转式十六线激光雷达2和固态激光雷达1的点云，输出为车身周围的障碍物信息，包含障碍物的位置、轮廓、类别、速度信息；定位模块负责获取牵引车当前的实时位置信息，输入信息为IMU3、轮速计、机械旋转式激光雷达的点云，输出为牵引车当前的位置，包含牵引车位置(x,y)、航向(yaw)信息；路径规划模块负责规划牵引车的形式路径，输入信息有牵引车当前位置信息、牵引车周围目标物信息、牵引车所有到达目的地位置信息，输出信息为牵引车从当前位置到目的地位置所行走的路径信息以及牵引车需要避开前方障碍物的路径信息；控制模块功能为控制牵引车的行驶，输入信息为牵引车的当前速度信息、牵引车周围障碍物信息、牵引车当前的位置信息、牵引车的路径信息，输出信息为牵引车的速度和角速度信息；安全模块负责监控牵引车的异常情况，包含监控机械师旋转式机械雷达、固态激光雷达1、IMU3自动驾驶传感器的原始数据心跳、监控感知模块、定位模块、规划模块、控制模块输出信息的心跳信息，当检测到心跳异常时，紧急制动牵引车，同时将异常信息通过通信模块6发送到云端。

本实施例中，感知模块的作用为感知牵引车周围的障碍物信息，包含时钟同步、获取传感器原始数据、点云过滤、点云聚类、基于深度学习的目标检测、目标融合、目标跟踪、目标预测模块，牵引车启动时感知模块感知牵引车周围的障碍物信息的步骤为：

1)时钟同步：由于机械旋转式十六线激光雷达2和固态激光雷达1的扫描周期均为100ms，但它们的起始扫描时刻不同，这样使两个雷达的信息无法同步，因此需要让两个雷达对齐到用一个时钟源，使两个雷达的起始扫描时刻相同，本发明的技术方案是基于网络同步时钟协议PTP(Precision Time Protocol)，对机械旋转式十六线激光雷达2和固态激光雷达1进行时钟同步，使两个雷达扫描起始时刻的时间一样。

2)获取传感器原始数据：从机械旋转式十六线激光雷达2和固态激光雷达1的驱动中获取机械旋转式十六线激光雷达2和固态激光的经时钟同步后的原始点云。

3)点云过滤：点云过滤为过滤掉车身周围的无效点云；其中，无效点云过滤包含自车过滤、边界过滤、地面过滤三个操作，自车过滤为在牵引车身上的点云；地面过滤为打在地面上的点云；边界过滤为打在牵引车路行驶的网以外点云。经点云过滤后，剩余的点云为牵引车路网内的障碍物点云，这部分点云一分为二分别进行点云聚类和基于深度学习的目标检测。

4)点云聚类：基于障碍物的点云集合计算障碍物的轮廓凸包，用于后续的目标融合。

5)基于深度学习的目标检测：基于深度学习检测的障碍物含有障碍物类别信息，牵引车在行驶过程中，如果前方遇到行人时，需要提前减速行驶，通过声光提示行人避让牵引车。

6)目标融合：对经过点云聚类和基于深度学习的目标检测的障碍物点云进行融合，使融合后的障碍物含有类别、轮廓信息，用于后续的目标跟踪；其中，由于点云聚类可保证当前的障碍物不会漏检，可能会产生误检，但是基于深度学习的目标检测不会产生误检，可能会产生漏检。因此，需要对二个步骤中输入的障碍物信息进行融合，能够极大的提高感知的准确性。

7)目标跟踪：如果当前帧的目标凸包与上一帧目标的预测凸包有交集，则认为目标跟踪上，而后更新凸包信息，并基于扩展卡尔曼滤波模型，对目标凸包的速度、位置进行滤波。如果没有跟踪上，将该目标加入到跟踪列表；其中，跟踪列表信息包含目标的速度、位置、轮廓、类别历史信息。如此能够提升输出目标的速度、位置稳定性、降低目标的误检率。

8)目标预测：基于目标跟踪所输出的当前帧目标信息，预测目标在下一帧出现的位置，用于目标跟踪模块中的和当前帧目标信息匹配阶段。

本实施例中，定位模块的作用为获取牵引车当前的实时位置和姿态信息，包含获取传感器原始数据、提起关键帧、特征匹配、输出定位信息四个步骤；定位模块的具体指向步骤如下：

1)获取传感器原始数据：定位模块的输入为机械旋转式十六线激光雷达2的点云、IMU3、轮速计数据。

2)提取特征：获取机械旋转式十六线激光雷达2的点云后，提取当前环境中的平面特征和直线特征，而后将平面特征和直线特征组成关键帧；其中，平面特征打在地面上的点云拟合出来的平面信息，直线特征为打在物体边缘处的点云拟合出来的直线特征。

3)特征匹配：基于提取关键帧提取到的平面特征和直线特征与场景地图信息进行匹配，获取牵引车的位置信息(x,y,z)和姿态信息(roll、pitch、yaw)。优选的，为提升特征匹配的效率，基于IMU3、轮速计、牵引车当前的位置和姿态信息预测牵引车下一帧可能出现的位置和姿态和姿态。下一帧在和姿态附近匹配当前帧的平面特征和直线特征，以获取当前帧的坐标和位姿信息。

4)输出定位信息：将当前的位置信息(x,y,z)和姿态信息(roll、pitch、yaw)输出，供感知模块、路径规划模块、控制模块使用。

本实施例中，路径规划模块包含行为规划、全局路径规划、局部路径规划三个功能。其中，行为规划：根据任务的起点、终点、任务目标，决策在调用全局路径规划是否需要添加进入站点或离开站点的路径，输入信息有从人机交互页面根据用户输入的的任务链获取任务的起点、目的地以及任务目标，输出信息为任务话题包含任务的起点、目的地、任务目标等信息；全局路径规划：根据建图后在UI交互界面规划路径所记录的所有道路、节点、站点信息，采用A*算法计算从起点到终点的最短路径；如果有进入或离开站点的任务行为，在全局路径规划基础上增加进入站点或离开站点的局部路径，整合作为最终的全局路径，输入信息为路径的起点、终点、是否进入或离开站点、记录所有道路节点及道路属性、道路限速等信息数据库，输出信息为以服务话题输出从路径起点到路径终点的所经过的最短路径的路线集合；局部路径规划：根据当前线路的起点和终点以、速度要求及通过获取障碍栅格地图里障碍物信息，判断与障碍物的距离；实时规划下发指令速度、角度及停车等信息，输入信息当前线路的起点、终点、速度要求以及障碍物地图信息，输出信息下发电机的指令速度和角度。

本实施例中，控制模块：包含横向控制、纵向控制、辅助控制功能。其中，牵引车横向控制：通过输入的参考点坐标和当前定位坐标，计算得到当前牵引车与参考点的误差值，基于当前车速，通过standy控制算法，计算出使该误差值收敛的牵引车更新的速度及角度，作为指令下发给电机；输入信息由牵引车速度、参考点坐标、当前定位坐标，输出信息由下发指令速度与角度信息。牵引车纵向控制：根据剩余距离，在速度规划的基础上，实时更新牵引车速度，作为指令下发为电机；输入信息由车速、当前路线剩余距离，输出为车速。辅助控制模块，在牵引车转弯、前进、后退、避障等情况下输出相应语音及灯光信号。

本实施例中，安全模块以保证牵引车运行过程的安全，当有异常情况出行时，需要紧急制动停车。包含心跳监控、异常处理两个模块。其中，心跳监控模块：监控原始传感器数据和各模块的输出数据的心跳，如果连续500ms接收不到任一数据，则认为心跳超时。监控的原始数据有：十六线激光雷达点云、固态激光雷达1点云、IMU3数据、轮速计数据。模块数据有：感知模块输出的障碍物数据、定位模块输出定位数据、路径规划模块输出的路径数据、控制模块输出的控制数据；异常处理模块：异常处理为当检测系统出行异常情况时，紧急制动牵引车，牵引车不会与障碍物发生碰撞，以保障安全，异常情况包含数据心跳超时、系统卡顿、网络阻塞。

本实施例中，从计算平台5为安全冗余计算平台，它的计算能力非常弱。从计算平台5为主从计算平台5构成安全冗余机制，当从计算平台5出现监控到主计算平台4出现异常时，从计算平台5接管牵引车的控制权，紧急制动牵引车，同时将异常信息通过通信模块6发送到云端，提醒人工进行处理。

从计算平台5包括PTP Server模块、心跳监控模块、异常处理模块。其中，PTPServer：是一种高精度时间同步协议,可以到达亚微秒级精度作，对从主服务进行授时，使主计算台与从计算平台5的时间差在亚微米级；其中，心跳监控模块：监控主计算平台4的心跳，主计算平台4的心跳发送周期为100ms，同时心跳信息中含有主计算平台4当前的时间信息，当从计算平台5监控到主计算平台4的心跳间隔大于100ms小于150ms时，说明网络传输存在延时，从计算平台5通知主计算平台4进行降速行驶，如果心跳间隔大于150ms时，说明网络存在卡顿或住计算平台出现处理超时，从计算平台5立刻接管牵引车，紧急制动停车，当心跳周期恢复正常时，将牵引车的控制权交换给主计算平台4；其中，异常处理模块，主要是监控到主计算平台4出现心跳超时，立刻接管牵引车，紧急制动停车。

本实施例中，云端有调度服务器和数据服务器及调度服务器监控系统，调度服务器负责从客户端接收任务，根据任务类型，调度当前可用的牵引车，执行客户端申请的任务，同时调度服务器采用哨兵模式的冗余机制，当一个调度服务器出现异常时，能够及时切换到另外一个调度服务器，以保证本专利的可用性。数据服务器负责存储本专利涉及到一些信息，例如客户端任务申请时所包含的使用者ID、所在货物数量、获取起点和终点等信息、以及仓库中转站当前的空间使用情况等信息。

本实施例中，客户端包含呼叫器或平板，与云端通过网络进行通信，使用者通过客户端向云端申请任务。经过车端、云端和客户端的协同工作，完成物流的智能搬运，提供搬运的效率。

以下为将货物从仓库送至车间为例，解释上述自动驾驶方法的过程：

当车间需要某种原料时，使用者使用客户端的平板选取需要的物料类别和数量，然后点击平台上的“任务申请按钮”，将信息通过网络传输到云端；

云端通过5G或Wifi与车端进行通信，检索处于待命状态的牵引车，同时将物料信息通过网络传递到仓库的客户端，仓库开始备货；

当云端检索到可用的牵引时，云端通过5G或Wifi与牵引车的通信模块6通信，将仓库的坐标信息传递到牵引车的主计算平台4中；

牵引车的主技术平台接收到任务信息后，主技术平台的路径规划模块基于牵引车的当前的位置及仓库的位置规划出从当前位置到仓库的最短全局路径，同时将最短全局路径发送给主技术平台的控制模块；

控制模块收到最短全局路径后，从定位模块获取牵引车当前的坐标信息，控制牵引车的运行，将牵引车行驶的速度信息和横摆角信息通过CAN网络传递到牵引车控制器，控制牵引车的行驶；

牵引车在行驶过程中，控制模块实时从感知模块获取牵引车周围的感知信息；如果车身周围没有障碍物信息时，牵引车沿着最短全局路径行驶；如果牵引车前方有障碍物时，由路径规划模块预测牵引车是否有与障碍物发生碰撞的风险，如果没有碰撞风险，且障碍物类别为非行人，牵引车正常行驶，如果障碍物是行人，则降速行驶；如果有碰撞风险，局部路径规划模块基于牵引车当前位置规划出绕开障碍的局部路径，并将局部路径发送给控制模块，控制模块指定规划得局部路径，控制牵引车的运行，牵引车在降速行驶和绕障的过程中，由控制模块发出灯光和语音控制信号，信号通过CAN网络，控制车端的扬声器和警示灯工作，以提醒和警示的作用。当牵引车沿局部路径经过行人或绕过障碍物回到最短全局路径上时，取消灯光和声音，牵引车恢复正常行驶。

当牵引车到达仓库后，牵引车通过车端通信模块6，将已到达仓库信息传递到云端，然后云端通知仓库管理员牵引车已到达仓库；其中，当多台牵引车同时到达仓库时，控制模块通过感知模块的障碍物信息，控制牵引车与前方牵引车的停靠距离，本发明中的安全停靠距离为2米，即前后两台牵引车的间距为2米；

为避免仓库管理员无法区分牵引车所要取走的物料，由云端的调度服务器监控系统控制每台牵引车的灯光颜色，并将颜色与所要取走的物料形成对应关系，管理员通过灯光颜色将对应的物料拖挂车链接到牵引车上，同时在牵引车车端的触摸屏7上选择拖挂车的数量和尺寸信息，然后点击车端的触摸屏7上的“返回按钮”；

云端调度服务器从仓库收到牵引车的返回信息后，云端调度服务器基于当前牵引车的ID号从数据库服务器中检索它的任务申请者所在位置坐标信息，将需要前往的目的地通过通信模块6发送到车端；

车端的主计算平台4收到目的地坐标信息后，路径规划模块基于牵引车的当前的位置及目的地的位置规划出从当前位置到目的地的最短全局路径，同时将最短全局路径发送给主计算平台4的控制模块；

控制模块收到最短全局路径后，从定位模块获取当前的坐标信息，控制牵引车的运行，将牵引车行驶的速度信息和横摆角信息通过CAN网络传递到牵引车控制器，控制牵引车的行驶；

牵引车在行驶过程中，控制模块实时从感知模块获取牵引车周围的感知信息；如果车身周围没有障碍物信息时，牵引车沿着全局路径行驶；如果牵引车前方有障碍物时，由路径规划模块预测载货状态下的牵引车是否有与障碍物发生碰撞的风险，如果没有碰撞风险，且障碍物类别为非行人时，牵引车正常行驶，如果障碍物是行人，则降速行驶；如果有碰撞风险，局部路径规划模块基于牵引车当前位置和牵引货物时的牵引车模型规划出绕开障碍的局部路径，并将局部路径发送给控制模块，控制模块指定规划得局部路径，控制牵引车的运行，牵引车在降速行驶和绕障的过程中，由控制模块发出灯光和语音控制信号，信号通过CAN网络，控制车端的扬声器和警示灯工作，以提醒和警示的作用，当牵引车经过行人或绕过障碍物行驶到全局路径上时，取消灯光和声音，牵引车恢复正常行驶。

当牵引车到达目的地后，牵引车通过车端的通信模块6，将已到达信息传递到云端，然后云端通知任务申请时的客户端，同时车端使用灯光和声音提示信息，通知任务申请人员及时取走货物。

物料取走后，车间的工作人员点击车端触摸屏7上的“完成按钮”，牵引车通过车端通信模块6，将任务完成信息发送到云端调度服务器。

调度服务器收到车端的任务完成信息后，检测当前是否有新任务要下发到当前牵引车，如果没有，将待命点的坐标信息发送到牵引车的车端，牵引车返回待命点，等待下次任务的触发。

牵引车在上述行驶过程中，主计算平台4的安全监控模块监控到车身数据出行心跳异常时，紧急制动停车，车端的进行声光报警，同时将异常信息发送到云端。

牵引车在上述行驶过程中，从计算平台5监控到主计算平台4出现心跳异常时，采用降速行驶或紧急制动停车，车端的进行声光报警，同时将异常信息发送到云端。

牵引车在上述行驶过程中，若云端的主调度服务器出行异常时，调度服务器监控系统及时将云端的控制权转移到从调度服务器，同时将异常信息发送给管理员。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。