一种基于滑动窗口的agv与清洁机器人协同控制方法与流程

1.本发明涉及多机器人融合作业领域，尤其涉及一种基于滑动窗口的agv与清洁机器人协同控制方法。


背景技术：

2.机器人领域存在多个及多种类机器人同场景、同空间、同时间工作需求。同种类机器人或统一调度系统时，经系统统一调度，可以保障机器人的安全及作业节奏。当多种机器人作业时，由于系统及机器人设计差异无法做到统一调度，所以需要进行技术融合，当前主流方案有：场景分块，进行交通管理、不同机器人分时间段工作，避免同时作业。通常进行场景分块及交通管理时，需要确定机器人坐标系相同、确定全路径和全区域并分区域进行排队工作，产生的问题是当agv或清洁机器人占有交通区域时，其他机器人只能等待其完成，严重影响系统的工作效率；此外，区域转运或工作站进出过程存在碰撞风险。在作业过程中进行环境感知时受传感器布局盲区、传感器自身精度或特性等影响，难以实现对环境实现精准的感知。同时，机器人感知的是静态物体，对于运动的物体难以做到感知和防护，存在众多影响因素，难以保证可靠性。
3.例如，一种在中国专利文献上公开的“一种基于滑动窗口长短时记忆网络的交通流量预测方法”，其公告号：cn113112791a，公开了包括对采集的交通流量数据进行预处理，构建城市路网的拓扑结构图和构建交通流量预测模型的输入；构建基于滑动窗口长短时记忆网络的交通流量预测模型，但是该方案也没有解决占有交通区域时，其他机器人只能等待其完成，严重影响系统的工作效率的问题。


技术实现要素：

4.为了解决现有技术中多机器人交通管理效率低下的问题，本发明提供一种基于滑动窗口的agv与清洁机器人协同控制方法，减少区域交通占用，提高工作效率。
5.为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于滑动窗口的agv与清洁机器人协同控制方法，包括如下步骤：设定第二机器人的工作区域；在工作区域内对第一机器人进行轨迹预测；根据轨迹预测确定滑动窗口；第二机器人根据滑动窗口进行交通申请。第一机器人和第二机器人连接在一起协同工作，第一机器人实现移动功能，设定第二机器人的工作区域作为移动控制的范围，通过工作区域内第一机器人的轨迹预测对工作区域内的交通情况进行判断，滑动窗口为设定时间长度下第一机器人的移动范围，使得工作区域内交通管理的范围为每时刻时每个第一机器人的移动范围，同时考虑到第二机器人的工作情况进行交通申请，减少区域交通占用，提高多机器人工作效率。
6.作为优选的，对第一机器人进行轨迹预测包括，获取第一机器人的实时速度和速度影响量组，根据速度影响量组对第一机器人实时速度在下一时刻的变化进行预测。第一机器人的实时速度包括速度方向、速度大小、加速度方向及加速度大小等参数，速度影响量
组包括减速参数，建立基于时间的预测模型，预测模型的输入为减速参数和实时速度，预测模型的输出为实时速度的预测值，根据实时速度的预测值确定下一时刻的第一机器人的位置，该位置为预测位置。能够根据速度值预测第一机器人的移动量，对每一时刻来说能够预测所有第一机器人的移动量，按照时刻来对移动量进行申请分配，在区域范围内有多个机器人的时候能够同时对多个机器人的移动量进行申请分配，此外，将一个整体的区域分散进行分配，提高了交通效率。
7.作为优选的，确定滑动窗口包括，根据实时速度确定第二机器人各方向的防护距离，根据防护距离和轨迹预测结果确定滑动窗口的范围和方向。防护距离包括第二机器人各个方向的最小防护距离与最大防护距离，最小防护距离和最大防护距离的确定包括根据第二机器人的物理参数进行确定，使得能够根据第二机器人的实际尺寸进行防护，使得第二机器人的工作范围也加入到防护距离中，并根据第二机器人的工作范围和位移量确定最大防护距离和最小防护距离，能够根据第一机器人的移动速度确定下一时刻的位移量进而改变防护距离，从而通过位移量和第二机器人的实际尺寸共同确定最大防护距离和最小防护距离。
8.作为优选的，根据滑动窗口进行交通申请包括，第二机器人以周期t实时计算滑动窗口，将滑动窗口传送到第一机器人进行申请，第一机器人根据滑动窗口进行运动。第二机器人首先根据工作任务对滑动窗口进行调整，然后根据周期t对滑动窗口进行实时更新，其中根据工作任务的移动方向对滑动窗口进行剪裁，得到工作方向上的滑动窗口，从而确定第二机器人在下一时刻进行工作需要的位移；第二机器人根据周期t重复上述动作，使得第二机器人可以根据工作状态选择性的调整滑动窗口，并使得第二机器人的滑动窗口可以根据第二机器人的工作任务进行改变；第一机器人收到滑动窗口后根据滑动窗口确定位移量等移动参数，同时在这之后第一机器人获取附近第一机器人的滑动窗口，并将所有滑动窗口进行比较判断，在自身滑动窗口所需区域没有被其他机器人或滑动窗口占用后根据滑动窗口进行运动；使得每个第一机器人能够对自身周围一定范围内的交通请情况进行判断，同时能够实现基于第一机器人的区域交通自我管理，进而实现多机器人交通管控时，每个机器人对其自身位置处进行管控，提高了整体区域的空间利用效率。
9.作为优选的，交通申请后第一机器人根据滑动窗口的时间和空间判断是否运动，根据第二机器人的工作信息判断是否绕障。第二机器人进行交通申请后，第一机器人对多机器人的交通申请时间进行判断，根据申请时间依次对滑动窗口的占用空间进行判断，使得多个不同时刻工作的第一机器人之间互不影响，使得实际的交通区域可以在每一时刻都被不同或相同的滑动窗口进行占用，进一步提高每个交通区域的利用率；同时第一机器人对滑动窗口重叠的第二机器人的工作信息进行比较，当不同第二机器人的工作信息相同并且滑动窗口重叠时，对其中的第二机器人发出绕障指令，使得每个交通区域都被覆盖，减少第一机器人额外的绕路，提高第二机器人的工作效率。
10.作为优选的，设定第二机器人的工作区域之前还包括，第二机器人和第一机器人分别进行单独部署，单独部署中包括第一机器人和第二机器人之间的地图对齐。地图对齐包括第一机器人和第二机器人分别获取其任务信息对应的地图信息，然后将第一机器人和第二机器人的地图信息进行对齐，使得协同工作的不同机器人的不同地图信息能够被统一，便于在一端统一的进行调控，并且同时能避免第一机器人和第二机器人任一方地图信
息出错时进行筛除；单独部署时第一机器人和第二机器人均只根据自身的工作信息进行单独部署，单独部署包括根据工作信息对工作任务、工作路径及工作位置进行部署。
11.作为优选的，地图对齐包括，第一机器人和第二机器人分别构建场景地图并取对照坐标，根据对照坐标重合场景地图，然后对重合后的场景地图划分栅格并确定映射关系。第一机器人根据固定特征在自身的场景地图中获取第一对照坐标，第二机器人根据相同的固定特征在自身的场景地图中获取第二对照坐标，根据第一对照坐标和第二对照坐标之间的关系，对第二机器人的场景地图进行变换，使其与第一机器人的场景地图重合；重合包括第一次重合将对照坐标处进行重合，然后对实际场景进行栅格划分，找到栅格顶点和不同机器人的坐标点，最后以第二机器人的坐标系为准进行差分，并根据地图误差大小调细分数count，得到第一机器人和第二机器人在每个栅格内的坐标映射关系。能够对第一机器人和第二机器人进行多次重合，从特征和对应关系等多方面进行对应，便于精准计算交通区域。
12.作为优选的，单独部署包括在地图对齐后确定工作网络，确定工作网络后在工作网络中进行工作路径确认及工作站部署。地图对齐后根据第二机器人的工作任务确定工作网络，并根据工作任务确定工作路径，让滑动窗口位于工作路径中，使得极大减少区域交通占用对系统作业效率的影响。
13.作为优选的，地图对齐后根据第二机器人的工作任务确定工作网络，并根据工作任务确定工作路径，让滑动窗口位于工作路径中。能够使得不会产生无用的工作路径。
14.本发明具有如下优点：（1）通过工作区域内第一机器人的轨迹预测对工作区域内的交通情况进行判断，滑动窗口为设定时间长度下第一机器人的移动范围，使得工作区域内交通管理的范围为每时刻时每个第一机器人的移动范围，同时考虑到第二机器人的工作情况进行交通申请，减少区域交通占用，提高多机器人工作效率；（2）现有技术交通区域需要人工实现划分并计算，本发明则不需要，极大降低实施难度和工作量；（3）现有方案对区域转运及工作站进出过程存在安全隐患（发生碰撞），本发明通过实时滑动窗口完全解决此问题。
附图说明
15.下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
16.图1是本发明中方法逻辑示意图。
17.图2是实施例中栅格示意图。
18.图3是实施例中滑动窗口示意图。
19.图4是实施例中防护距离示意图。
具体实施方式
20.以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
21.如图 1所示，在一个较佳的实施例中，本发明公开了一种基于滑动窗口的agv与清
洁机器人协同控制方法，包括如下步骤：设定第二机器人的工作区域；在工作区域内对第一机器人进行轨迹预测，根据轨迹预测确定滑动窗口，第二机器人根据滑动窗口进行交通申请。第一机器人和第二机器人连接在一起协同工作，第一机器人实现移动功能，设定第二机器人的工作区域作为移动控制的范围，通过工作区域内第一机器人的轨迹预测对工作区域内的交通情况进行判断，滑动窗口为设定时间长度下第一机器人的移动范围，使得工作区域内交通管理的范围为每时刻时每个第一机器人的移动范围，同时考虑到第二机器人的工作情况进行交通申请。
22.第一机器人为agv小车或能实现相同或相似功能的移动机器人，第二机器人为包括清洁机器人在内的多种不同用途机器人，第一机器人和第二机器人连接在一起行动，并分别负责不同动作。
23.对第一机器人进行轨迹预测包括，获取第一机器人的实时速度和速度影响量组，根据速度影响量组对第一机器人实时速度在下一时刻的变化进行预测。第一机器人的实时速度包括速度方向、速度大小、加速度方向及加速度大小等参数，速度影响量组包括减速参数，建立基于时间的预测模型，预测模型的输入为减速参数和实时速度，预测模型的输出为实时速度的预测值，根据实时速度的预测值确定下一时刻的第一机器人的位置，该位置为预测位置。能够根据速度值预测第一机器人的移动量，对每一时刻来说能够预测所有第一机器人的移动量，按照时刻来对移动量进行申请分配，在区域范围内有多个机器人的时候能够同时对多个机器人的移动量进行申请分配。
24.根据第一机器人的速度参数和工作过程中如图4所示，确定滑动窗口包括，根据实时速度确定第二机器人各方向的防护距离，根据防护距离和轨迹预测结果确定滑动窗口的范围和方向。防护距离包括第二机器人各个方向的最小防护距离与最大防护距离，最小防护距离和最大防护距离的确定包括根据第二机器人的物理参数进行确定，使得能够根据第二机器人的实际尺寸进行防护，使得第二机器人的工作范围也加入到防护距离中，并根据第二机器人的工作范围和位移量确定最大防护距离和最小防护距离。
25.滑动窗口的计算主要依赖几个参数：清洁机器人实时速度v1，减速性能系数k1（实际测试调节参数），最小前向防护距离front_clean，最小后向防护距离back_clean，最小侧向防护距离side_clean，agv最高速度v2，减速性能系数k2（实际测试调节参数），最小前向防护距离front_agv，最小后向防护距离back_agv，最小侧向防护距离side_agv，交通申请周期t。（窗口主要目的是覆盖机器人的基本防护区域，所以实时占用面积远远小于传统固定区域交通方式，并且本方法可根据实时参数进行动态调整，极大减小了单时刻对场景的交通占用与agv工作效率影响）；前向窗口距离：front_dist =(v1*k1+v2*k2)*t + front_clean + front_agv；侧向窗口距离：side_dist = v2*k2*t+side_clean + side_agv；后向窗口距离：back_dist = v2*k2*t+back_clean + front_agv。
26.根据滑动窗口进行交通申请包括，第二机器人以周期t实时计算滑动窗口，将滑动窗口传送到第一机器人进行申请，第一机器人根据滑动窗口进行运动。第二机器人首先根据工作任务对滑动窗口进行调整，然后根据周期t对滑动窗口进行实时更新，其中根据工作任务的移动方向对滑动窗口进行剪裁，得到工作方向上的滑动窗口，从而确定第二机器人
在下一时刻进行工作需要的位移；第二机器人根据周期t重复上述动作，使得第二机器人可以根据工作状态选择性的调整滑动窗口，并使得第二机器人的滑动窗口可以根据第二机器人的工作任务进行改变；第一机器人收到滑动窗口后根据滑动窗口确定位移量等移动参数，同时在这之后第一机器人获取附近第一机器人的滑动窗口，并将所有滑动窗口进行比较判断，在自身滑动窗口所需区域没有被其他机器人或滑动窗口占用后根据滑动窗口进行运动。
27.如图3所示，在清洁机器人运动过程中，以车体坐标系中心为参考点，并以下一时刻运动轨迹为方向实时生成一个滑动窗口，并以该窗口轮廓信息为防护窗口，向agv系统实时申请此窗口交通权限。（实时计算的窗口可以完全覆盖区域转运以及进出工作站场景下的安全防护，解决传统固定区域交通的缺陷），每个清洁区域划分为一个交通申请区域（大框为一个区域），区域划分方式固定，并且区域占用面积较大。图中蓝色线条表示清洁机器人作业路线；采用滑动窗口方式进行区域交通申请，交通区域占用大大减小，更灵活实现交通互斥并对agv影响最小；线条为清洁机器人作业路线，小矩形表示机器人，大矩形表示实时滑动窗口。
28.若此次申请通过，则清洁机器人继续作业。agv系统释放上一次申请的区域交通，清洁机器人更新滑动窗口并进行新交通申请，以此往复循环；（实时申请与释放交通，即保证了安全性也保障了交通占用最小，减小因交通竞争导致的效率损失；若申请交通超时，则停车保护直至申请通过。
29.交通申请后第一机器人根据滑动窗口的时间和空间判断是否运动，根据第二机器人的工作信息判断是否绕障。第二机器人进行交通申请后，第一机器人对多机器人的交通申请时间进行判断，根据申请时间依次对滑动窗口的占用空间进行判断，使得多个不同时刻工作的第一机器人之间互不影响，使得实际的交通区域可以在每一时刻都被不同或相同的滑动窗口进行占用，进一步提高每个交通区域的利用率；同时第一机器人对滑动窗口重叠的第二机器人的工作信息进行比较，当不同第二机器人的工作信息相同并且滑动窗口重叠时，对其中的第二机器人发出绕障指令。
30.若申请交通失败，获取agv系统失败原因，若由于清洗车导致的交通竞争死锁，则清洁机器人动态规划新路线绕过此区域，解决交通死锁问题，否则停车等待直至申请通过；（传统交通申请模式申请失败即绕障或者一直等待，绕障造成清洁作业覆盖率减小，等待则引起两个系统都瘫痪，本方法只有在清洁机器人引起的死锁时才进行绕障，减小了清洁覆盖率的损失，同时能避免系统瘫痪。
31.设定第二机器人的工作区域之前还包括，第二机器人和第一机器人分别进行单独部署，单独部署中包括第一机器人和第二机器人之间的地图对齐。地图对齐包括第一机器人和第二机器人分别获取其任务信息对应的地图信息，然后将第一机器人和第二机器人的地图信息进行对齐，使得协同工作的不同机器人的不同地图信息能够被统一，便于在一端统一的进行调控，并且同时能避免第一机器人和第二机器人任一方地图信息出错时进行筛除；单独部署时第一机器人和第二机器人均只根据自身的工作信息进行单独部署，单独部署包括根据工作信息对工作任务、工作路径及工作位置进行部署。
32.地图对齐包括，第一机器人和第二机器人分别构建场景地图并取对照坐标，根据对照坐标重合场景地图，然后对重合后的场景地图划分栅格并确定映射关系。第一机器人
根据固定特征在自身的场景地图中获取第一对照坐标，第二机器人根据相同的固定特征在自身的场景地图中获取第二对照坐标，根据第一对照坐标和第二对照坐标之间的关系，对第二机器人的场景地图进行变换，使其与第一机器人的场景地图重合；重合包括第一次重合将对照坐标处进行重合，然后对实际场景进行栅格划分，找到栅格顶点和不同机器人的坐标点，最后以第二机器人的坐标系为准进行差分，并根据地图误差大小调细分数count，得到第一机器人和第二机器人在每个栅格内的坐标映射关系。
33.如图2所示，agv完成场景地图构建，在实际场景中取三个点，并得到这三个点的坐标值a(x,y)、b(x,y)、c(x,y)，清洁机器人构建场景地图。取得清洁机器人地图坐标系中对应步骤1的三点坐标a(x,y)、b(x,y)、c(x,y)；根据坐标差异，对清洁机器人地图进行平移、旋转（不同系统有自己的处理方法），使其基本与agv坐标系一致，此时可能还存在坐标系不完全重合（不同系统或地图构建方式差异造成）；把实际场景划分为n*m大小的栅格（根据地图误差大小调整栅格大小），并找到栅格顶点(a、b、c、d)在agv和清洁机器人系统中各自对应的坐标点；利用栅格顶点的坐标点信息，以agv坐标系为准进行差分，并根据地图误差大小调细分数count，得到清洁机器人与agv在每个栅格内的坐标映射关系，以便后续精准计算交通区域。
34.以一个栅格为例，则在此栅格中，清洁机器人坐标系中点p(x,y)，在agv坐标系中对应坐标计算过程为：在agv和清洁机器人地图中对此栅格再次进行细分，x和y方向都划分为count等分，计算p落在清洁机器人坐标系中的细分序号，如第m行n列。找到agv中对应序号的细分，此细分坐标就是p在agv坐标系中对应的坐标。
35.行业应用的传统对齐方式以对清洁机器人地图进行平移、旋转的方法为主，对齐结果在精度要求不高时，基本满足需求，但是在agv与清洁机器人融合场景中，由于空间限制（比如窄廊道），所以两个地图的映射精度要求高，本方法精度可以满足需求。
36.在地图对齐后确定工作网络，确定工作网络后在工作网络中进行工作路径确认及工作站部署。地图对齐后根据第二机器人的工作任务确定工作网络，并根据工作任务确定工作路径，让滑动窗口位于工作路径中，使得极大减少区域交通占用对系统作业效率的影响。
37.虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

技术特征：
1.一种基于滑动窗口的agv与清洁机器人协同控制方法，其特征在于，包括如下步骤：设定第二机器人的工作区域；在工作区域内对第一机器人进行轨迹预测；根据轨迹预测确定滑动窗口；第二机器人根据滑动窗口进行交通申请。2.根据权利要求1所述的一种基于滑动窗口的agv与清洁机器人协同控制方法，其特征在于，对第一机器人进行轨迹预测包括，获取第一机器人的实时速度和速度影响量组，根据速度影响量组对第一机器人实时速度在下一时刻的变化进行预测。3.根据权利要求2所述的一种基于滑动窗口的agv与清洁机器人协同控制方法，其特征在于，所述的确定滑动窗口包括，根据实时速度确定第二机器人各方向的防护距离，根据防护距离和轨迹预测结果确定滑动窗口的范围和方向。4.根据权利要求1或2或3所述的一种基于滑动窗口的agv与清洁机器人协同控制方法，其特征在于，所述的根据滑动窗口进行交通申请包括，第二机器人以周期t实时计算滑动窗口，将滑动窗口传送到第一机器人进行申请，第一机器人根据滑动窗口进行运动。5.根据权利要求4所述的一种基于滑动窗口的agv与清洁机器人协同控制方法，其特征在于，交通申请后第一机器人根据滑动窗口的时间和空间判断是否运动，根据第二机器人的工作信息判断是否绕障。6.根据权利要求1至5任一项所述的一种基于滑动窗口的agv与清洁机器人协同控制方法，其特征在于，所述的设定第二机器人的工作区域之前还包括，第二机器人和第一机器人分别进行单独部署，单独部署中包括第一机器人和第二机器人之间的地图对齐。7.根据权利要求6所述的一种基于滑动窗口的agv与清洁机器人协同控制方法，其特征在于，地图对齐包括，第一机器人和第二机器人分别构建场景地图并取对照坐标，根据对照坐标重合场景地图，然后对重合后的场景地图划分栅格并确定映射关系。8.根据权利要求6所述的一种基于滑动窗口的agv与清洁机器人协同控制方法，其特征在于，单独部署包括在地图对齐后确定工作网络，确定工作网络后在工作网络中进行工作路径确认及工作站部署。9.根据权利要求8所述的一种基于滑动窗口的agv与清洁机器人协同控制方法，其特征在于，地图对齐后根据第二机器人的工作任务确定工作网络后，根据工作任务确定工作路径，让滑动窗口位于工作路径中。

技术总结
本发明公开了一种基于滑动窗口的agv与清洁机器人协同控制方法，包括如下步骤：设定第二机器人的工作区域；在工作区域内对第一机器人进行轨迹预测；根据轨迹预测确定滑动窗口；第二机器人根据滑动窗口进行交通申请；通过工作区域内第一机器人的轨迹预测对工作区域内的交通情况进行判断，滑动窗口为设定时间长度下第一机器人的移动范围，使得工作区域内交通管理的范围为每时刻时每个第一机器人的移动范围，同时考虑到第二机器人的工作情况进行交通申请，减少区域交通占用，提高多机器人工作效率；现有技术交通区域需要人工实现划分并计算，本发明则不需要，极大降低实施难度和工作量；现有方案对区域转运及工作站进出过程存在安全隐患（发生碰撞），本发明通过实时滑动窗口完全解决此问题。完全解决此问题。完全解决此问题。


技术研发人员：王瑞 胡从洋 丁蕾 张翼 李磊
受保护的技术使用者：杭州云象商用机器有限公司
技术研发日：2023.05.12
技术公布日：2023/9/23