一种基于V2X-5G的多编队机器人调度平台及调度方法与流程

本发明涉及机器视觉，具体涉及一种基于v2x-5g的多编队机器人调度平台及调度方法。

背景技术：

1、当前的多机器人编队方案中，通常采用基于机器人视觉的定位方案来确定编队中各机器人的位置，从而实现编队控制。具体来说，就是利用机器人搭载的摄像头和雷达来采集各个机器人的位姿信息，然后利用无线通信系统将采集到的位姿信息发送给编队中的各机器人，并且不断地与调速系统进行信息交互实时矫正速度偏差，通过对机器人之间的相对位姿的调整与控制，完成机器人编队运动的控制。

2、然而，由于机器人的激光雷达以及摄像头在一些较为复杂的环境情况下极易出现误判等问题，会导致机器人的相互感知受到影响，最终影响整个机器人编队的运动控制。

技术实现思路

1、发明目的：本发明旨在针对当前基于机器视觉的多机器人编队控制方案在复杂环境下控制效果不佳的缺陷，提出基于v2x-5g的多编队机器人调度平台及调度方法。

2、技术实现要素：为实现上述目的，本发明提出以下技术方案：

3、第一方面，提出一种基于v2x-5g技术的多编队机器人调度平台，包括：路侧单元、云服务器和由多个ros机器人组成的机器人编队；

4、所述ros机器人配置为实时获取自身的位姿数据，并通过v2x通信链路与相邻的ros机器人交互彼此的位姿数据，根据自身的位姿数据和相邻的ros机器人的位姿数据调整动作；

5、所述ros机器人还配置为通过所述v2x通信链路将自身的位姿数据发送给所述路侧单元，并通过所述v2x通信链路从所述路侧单元获取所述机器人编队中其他ros机器人的位姿数据；以及，通过所述路侧单元获取所述云服务器下发的路径规划策略，并根据所述路径规划策略调整行驶路径；

6、所述路侧单元配置为通过5g通信链路与所述云服务器实现数据交互，将所述ros机器人上传的位姿数据发送给所述云服务器，以及获取所述云服务器下发的路径规划策略；

7、所述云服务器配置为根据所述ros机器人的位姿数据调整路径规划策略，并将最新的路径规划策略通过所述路侧单元下发给所述机器人编队。

8、作为第一方面所述多编队机器人调度平台的一种可选实施方式，所述机器人编队中的各ros机器人采用预设的领航跟随模型实现动作调整，具体包括：

9、领航机器人通过所述v2x通信链路将自身的位姿数据发送给跟随机器人，同时，通过所述v2x通信链路获取所述跟随机器人的位姿数据，并基于自身的位姿数据和所述跟随机器人的位姿数据调整自身动作；

10、所述跟随机器人通过所述v2x通信链路将自身的位姿数据发送给所述领航机器人，同时，通过所述v2x通信链路获取所述领航机器人的位姿数据，并基于自身的位姿数据和所述领航机器人的位姿数据调整动作。

11、具体的，所述领航跟随模型的表达式为：

12、；

13、其中，为所述跟随机器人在时刻的位置坐标，为所述跟随机器人在时刻的角度数据；为所述领航机器人在时刻的位置坐标，为所述领航机器人在时刻的角度数据；表示所述跟随机器人与所述领航机器人之间的距离，表示所述跟随机器人与所述领航机器人之间的角度；

14、所述跟随机器人基于所述领航跟随模型来确定动作调整指令，并基于所述动作调整指令调整自身动作；所述动作调整指令的表达式为：

15、；

16、其中，表示所述跟随机器人的速度，表示所述领航机器人的速度，表示所述跟随机器人的角度，表示所述领航机器人的角度，是控制参数，用来调节速度和角度的调整速率。

17、作为第一方面所述多编队机器人调度平台的一种可选实施方式，所述ros机器人包括：

18、数据采集模块，用于实时采集所述ros机器人自身的位姿数据；

19、v2x通信模块，用于通过所述v2x通信链路与所述机器人编队中的其他ros机器人交互彼此的位置数据，以及通过所述v2x通信链路将自身的位姿数据发送给所述路侧单元，并通过所述v2x通信链路从所述路侧单元获取所述机器人编队中的其他ros机器人的位姿数据；

20、控制指令生成模块，用于根据所述ros机器人自身的位姿数据和相邻的ros机器人的位姿数据生成动作调整指令；

21、运动控制模块，用于根据所述动作调整指令调整所述ros机器人动作。

22、具体的，所述ros机器人自身的位姿数据包括位置数据和运动状态数据；所述数据采集模块包括：gnss模块和gan模块；所述gnss模块用于采集所述位置数据；所述gan模块用于采集所述运动状态数据。

23、作为第一方面所述多编队机器人调度平台的一种可选实施方式，所述路侧单元包括v2x通信模块、5g通信模块和数据处理模块；所述v2x通信模块用于构建所述路侧单元与所述ros机器人之间的所述v2x通信链路；所述5g通信模块用于构建所述路侧单元与所述云服务器之间的5g通信链路；所述数据处理模块用于实现所述5g通信模块和所述v2x通信模块之间的通信协议转换和数据格式转换处理。

24、作为第一方面所述多编队机器人调度平台的一种可选实施方式，所述云服务器具体用于根据预先部署的a*算法来生成所述路径规划策略。

25、具体的，所述路径规划策略具体包括：

26、搜索下一个候选节点，计算所述候选节点的代价估计：

27、；

28、其中，表示从初始节点经由节点n到目标节点的代价估计；表示从初始节点到节点n的实际代价；表示从节点n到目标节点的最佳路径的估计代价，是节点n的坐标，是目标节点的坐标；表示从节点n到目标节点的最小碰撞预警的估计代价，表示所述ros机器人之间的距离，表示所述ros机器人的相对速度，表示所述ros机器人的加速度，表示路况因素，是权重参数，用来调节各个因素对预警等级的影响；

29、选择代价估计值更小和值更小的所述候选节点作为所述ros机器人运行路径的下一节点。

30、更具体的，所述机器人编队中的各ros机器人采用预设的领航跟随模型实现动作调整；所述云服务器将最新的路径规划策略通过所述路侧单元下发给所述机器人编队中的领航机器人，以实现编队控制。

31、第二方面，提供了一种基于v2x-5g技术的多编队机器人调度方法，该方法包括：

32、构建如上述的基于v2x-5g技术的多编队机器人调度平台；

33、通过所述多编队机器人调度平台实现对目标机器人编队的控制调度

34、有益效果：本发明提出了一种基于v2x-5g的多编队机器人调度平台及调度方法，该平台通过v2x通信技术实现ros机器人之间以及ros机器人与路侧单元之间的数据交互，从而使得ros机器人能够稳定获得相邻的ros机器的位姿数据，降低ros机器人在复杂环境中丢失对邻近ros机器人位姿感知的概率。

35、相对于传统的利用机器视觉实现位置跟踪的机器人编队调度方案，本发明利用v2x技术进行多机器人之间的位置信息交互，减少了ros机器人的成本以及位置信息交互的稳定性、安全性、实时性。

36、本发明将路径规划策略部署在云服务器，云服务器通过5g通信技术和路侧单元交互数据，能够快速基于当前的ros机器人的位姿数据实现路径调整，确保ros机器人编队运行的可靠性。