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赵明轩 李奥 赵晨阳 基于精准地图和5G的智能物流车的设计与实现
论文编辑部   2022-04-28 15:28:02 作者: 来源: 文字大小:[][][]

赵明轩 李奥 赵晨阳
(上海电机学院电子信息学院  上海市  201306)
摘 要:本项目是基于树莓派,x86,查分GPS和毫米波雷达,以python和c++为编程语言的智能物流小车。利用差分GPS实现实施精准定位,利用毫米波雷达进行障碍物检测,通过x86驱动雷达和树莓派控制电机,用5G网络建立小车和服务器之间的数据传输,实现小车的自动行驶和快递的运送。
关键字:精准数字地图;差分GPS;5G;路径规划
指导老师:朱庆建。

自动驾驶座位一个新兴的产业,物流小车不仅可以在校园或者园区内运送快递,也可以在一定的区域内进行巡视。目前有些学校已经用上的自动驾驶的物流小车,在某些区域已经可以实现外卖的自动运送。在上海的临港,自动驾驶的交通汽车已经开始了测试使用。
一、整车设计
小车长约60cm,宽约30cm。小车高约30cm。小车是后轮驱动,由两块减速点击组成。前轮由一块步进电机组成。快递柜由普通快递锁锁住,在检测到取件码正确后,将提高电频来开锁。
树莓派为主要的核心控制,树莓派连接着电机驱动模块,差分GPS,屏幕,x86,摄像头以及通过5G与服务器联通。X86用来驱动毫米波雷达,采集到的数据通过mqtt协议与树莓派联通,树莓派收集到数据后能通过算法的计算来进行避障。摄像头是在树莓派上搭建nginx服务器,通过ffmpeg视频串流来采集视频,最后通过5G传输到服务器上,工作人员可以在电脑前远程监控。同时,5g的低延迟也可以进行远程控制,工作人员可以在电脑上通过摄像头来观察,利用游戏方向盘对小车进行远程操控。
  
    小车模型正面                             小车模型反面

校园物流小车工作原理
当快递到达学校快递中心而又没有时间取时,可以登陆网页,填写宿舍号,快递单号,电话号码以及期望快递送达时间后,系统会根据期望送达时间排序,快递中心的工作人员根据系统的排序把快递装进小车内。
网页上可以显示出当前快递位置(快递中心,运送中,等待取件)。
车载摄像头通过5G网络传输,工作人员可以远程监控物流小车四周情况。如果小车发生故障,可以远程操作回站维修。
物流小车在宿舍楼下停留时间最多为:此宿舍楼需要取件个数*5min,如果提前取完则提前行进,若超时,则在完成最后一个宿舍楼的运送后重新回到此宿舍楼。


系统流程图

系统主程序分为学生取件部分和服务人员投递部分。
服务人员在收到投递需求时,会将需要投递的快递信息输入系统,然后系统会自动向学生发送取件码。然后将快递存入小车。
学生取件部分,需要先在网站预约,然后在收到取件码短信后,根据短信上的预计到达时间在楼下等候。当快递到楼下后,可以在车载屏幕上输入取件码取快递,如果取件码失效或者物流小车存在问题,可以通过车载摄像头和客服联系解决问题。
在小车运行时,树莓派会收集差分GPS的数据,包括但不限于经纬度,方向角,磁偏角。通过5g传输到服务器上,服务器通过比对,进行数据回传,给电机命令,如果园区较小,可以把数据直接存与树莓派本地。由于存在着轨道误差,时钟误差,SA影响,大气影响,多径效应以及其他误差,解算出来的经纬度和服务器上存储的经纬度允许有一定范围的误差。
整套系统运行时,用户先在服务器上下订单,快递站收到请求后,将快递装入小车。小车会按照固定的线路运行,在有订单的宿舍楼下停车5min。期间,除差分GPS外,毫米波雷达会检测前方的障碍物(人),如果有障碍(人),会停车并且蜂鸣,当障碍(人)离开后,小车才会继续前进。
二、精准地图的构建
1.差分GPS工作原理
装车时只用移动站,因为数据库中已经有精确的GPS数据,但是为了收集到的经纬度更精确,连接两条天线,同时为了收集到更多的数据,收集两种GPS数据,GPRMC和HEADINGA。前者提供GPS,磁偏角,速度,航向等,后者可以提供方向角,俯仰角卫星颗数等。只用移动站时,可以使用两根天线,加大定位的精准度。
2.事先采集数据,建立GPS数据库
采集数据时,由于需要精准的GPS数据,则需要同时装配移动站和基准站。由于中国的地理位置,基准站一般放置于空旷的地带,或者基准站以南无高楼等遮挡物,移动站放置于手推车上,通过串口工具连接电脑。
采集数据时主要采集GPRMC格式,并且提取出经纬度以及方向角数据。并发采集好的数据存入数据库中。
事先采集的数据,一般都沿路的边缘,这样可以减少一部分算法的设计(沿道路边沿行走)。而且还方便路径规划。

            学校区域                          收集到的部分GPS精确地图

三、基于改进A*算法的路径规划
在一个新的地图当中,算法会生成一些固定间距的点,每个点都拥有自己的坐标,之后会根据手动输入的障碍物去判断这些点是否处于障碍物范围内,如果在障碍物的范围之内则排除这个点,以确保留下来的点都是小车能够走到的位置。
平台:Windows10 20H2
CPU:Inter(R) Xeon(R) CPU E5-2690 0 @ 2.9GHz
启发函数:欧氏距离函数
地图大小:200m*200m

点间距 节点总数 Dijkstra用时 传统A*用时 改进A*用时
1m 40000 1002ms 307ms 87ms
2m 10000 150ms 40ms 18ms
5m 1600 20ms 5ms 2ms
平均路径距离: 269.21m 274.57m 274.57m
(注:Dijkstra底层也采用类似改进A*算法的数据结构)

改进A*算法得出的相对最优路径当中存在很多不必要的点和一些多余的拐角,这一步旨在消除这些多余的点,只保留下有意义的拐角点。原理在于产生一些处于路径上的插值,通过检测两插值之间的连线是否经过障碍物来近一步判断是否舍弃这些点,算法的效果很好,但效率堪忧。对于10000节点总数的地图来说需要消耗700±100ms的时间。
四、使用激光雷达避障实时检测避障
雷达每个时钟周期都会返回一组数据,其中包含了每个方向所侦测到的距离,方向精确到度,距离精确到厘米。但是返回的数据往往会有缺失,缺失值为无限大,如果带着这些进行后续的计算无疑会造成很多麻烦,所以雷达返回的数据第一步要进行补齐,将一些不合常规的数据进行自动修改。此处雷达返回数据已经缺失n度,将记录下缺失范围最左边的距离a和最右边的距离b,a和b之间生成n个插值,依次填入缺失的角度当中去,视为缺失数据的补齐。

雷达返回的是极坐标,在这一步需要把极坐标转化为直角坐标系,以雷达所在位置为0,0构建直角坐标系,将ranges内的360个数据全部转化为以直角坐标表示。
人为规划出一块区域作为小车前方的危险区,如上图灰色区域所示,按照由90°向180°夹角方向依次遍历每个直角坐标系点,若其中某一个点的位置处于危险区,则证明此处侦测到处于危险区的障碍物,记录下此时的夹角p1,之后从270°向180°夹角方向依次遍历每个直角坐标系点,若其中某一个点的位置处于危险区,则记录下此时的夹角p2,对比p1和p2能发现小车往p1方向转的消耗要更低。
五、网页端设计

 

六、结语
以我们目前的水平,制作的小车略显粗糙,对于功能来说实现的也显的简略。这个项目基本实现了物流小车的功能,使小车可以按照事先规划好的路径行驶,可以避开障碍物。目前还缺少一个专业的短信群发平台,以及对小车进行系统的测试。

参考文献:
[1]张天.基于差分GPS的坡体位移定位系统设计[D].北方工业大学,2019
[2]东可、彭富伦、李红光.基于A*算法的路径规划研究综述[J].电子技术与软件工程,2020(24):11-12
[3]李超.基于GPS/SINS的智能电动车定位关键技术研究[D].山东理工大学,2019
[4]周小镜.基于改进A*算法的游戏地图寻径的研究[D].西南大学,2011
[5]李闻达.基于GPS、激光雷达的无人车路径跟随与避障策略[D].山东理工大学,2019
[6]母红芬、李征、霍卫平、金正皓.HashMap优化及其在列存储数据库查询中的应用[J].计算机科学与探索,2016.10(09):1250-1261
[7]黄姝娟、肖锋、曹子建.智能小车联网组队方法的设计与实现[J].计算机技术与发展,2021.31(04):170-175+181
[8]苏伟民.智能小车系统设计[J].信息通信,2020(08):69-73
[9]钱俊然、艾凌波、应明辉、付倩瑶.基于OneNET云平台的Wi-Fi智能循迹避障小车[J].电子技术与软件工程,2020(17):110-112
[10]程丽媛、戴娟.一种实时回归偏离航线自动寻迹方案[J].电子设计工程,2021,29(05):85-89

 

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