运输车及其底盘参数标定方法、装置和计算机可读介质与流程

本发明涉及智能运输车的技术领域，尤其是涉及一种运输车及其底盘参数标定方法、装置和计算机可读介质。

背景技术

目前agv(automatedguidedvehicle，自动导引运输车)被大量应用在电商、智能工厂等领域。基于差速驱动方式的agv，依靠航位推算方法(dead-rocking)来实现局部定位，通过等间距的二维码或其它形式的信标来实现全局定位。agv底盘参数的精准性决定了局部定位的精度，从而影响全局定位。

agv底盘参数，主要包括轮子的半径、两轮之间的轴间距、两轮的同轴度、两轮的垂直度等，垂直度和同轴度可以通过机械结构设计及安装精度来保证，对局部定位的精度影响不大。轮子的半径和两轮轴间距直接影响航位推算的精度，是agv底盘参数标定最重要的两个参数。

目前对此两参数的标定，主要涉及两种方法：一种是直接测量轮子的直径和两轮轴间距，另一种是让agv运行一定的距离和角度，测量其运行距离和角度，然后计算出轮子的半径和两轮轴间距。这两种方法都需要人为测量，特别agv既有直行又有旋转的情况下，几乎很难测量到真实的位移和角度值，误差大。另外针对大批量的agv制造，费时费力，底盘参数标定就是一个瓶颈问题。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种运输车及其底盘参数标定方法、装置和计算机可读介质，以缓解了现有技术中对agv的底盘参数进行标定时标定精度较低，且效率较差的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种运输车底盘参数标定方法，包括：获取运输车在多个标定点之间反复执行目标运动时的姿态数据，其中，所述姿态数据表示所述运输车与所述多个标定点之间的位置关系，所述姿态数据包括：运输车在到达任一标定点后采集的数据、运输车在全部或部分标定点旋转预设角度后采集的数据、运输车在每次目标运动的起始标定点运动前采集的数据；基于所述姿态数据对所述运输车的底盘参数进行标定，其中，所述底盘参数包括：车轮半径系数和/或两轮轴间距系数。

进一步地，所述多个标定点为两个标定点；获取运输车在多个标定点之间反复执行目标运动时的姿态数据包括：获取运输车在所述两个标定点之间执行每次目标运动时的姿态数据，得到多组姿态数据，其中，执行一次所述目标运动为所述运输车由一个标定点前行至另外一个标定点，并在所述另外一个标定点旋转预设角度；基于所述姿态数据对所述运输车的底盘参数进行标定包括：基于所述多组姿态数据对所述运输车的底盘参数进行标定。

进一步地，获取运输车在所述两个标定点之间执行每次目标运动时的姿态数据包括：获取所述运输车在由第一标定点直行至第二标定点之前，在所述第一标定点采集的数据(x1i,y1i,θ1i)，其中，所述第一标定点为执行每次目标运动时的起始标定点，所述第二标定点为所述两个标定点中的另一个标定点，x1i和y1i分别为所述运输车中心与以所述第一标定点为原点的第一坐标系中x轴和y轴之间的距离，θ1i表示所述运输车与所述第一坐标系中y轴之间的夹角；获取所述运输车在到达所述第二标定点后采集的数据(x2i,y2i,θ2i)，x2i和y2i分别为所述运输车中心与以所述第二标定点为原点的第二坐标系中x轴和y轴之间的距离，θ2i表示所述运输车与所述第二坐标系中y轴之间的夹角；获取所述运输车在所述第二标定点旋转所述预设角度后采集的数据(x3i,y3i,θ3i)，x3i和y3i分别为所述运输车中心与所述第二坐标系中x轴和y轴之间的距离，θ3i表示所述运输车与所述第二坐标系中y轴之间的夹角；其中，所述第一坐标系中y轴与所述第二坐标系中y轴重合，i为所述运输车执行所述目标运动的次数。

进一步地，基于所述多组姿态数据对所述运输车的底盘参数进行标定包括：对每组所述姿态数据进行归一化处理，得到所述归一化处理之后数据；利用归一化处理之后数据构建目标残差方程，其中，所述目标残差方程为关于车轮半径系数和两轮轴间距系数的残差方程；通过所述目标残差方程对所述运输车的底盘参数进行标定。

进一步地，对每组所述姿态数据进行归一化处理，得到所述归一化处理之后数据包括：利用以下公式对每组所述姿态数据进行归一化处理：

和其中，δ1i、δ2i、δ3i和δ4i为所述归一化处理之后数据，s为所述两个标定点之间的距离。

进一步地，利用归一化处理之后数据构建目标残差方程包括：利用公式构建所述目标残差方程，其中，δ1i、δ2i、δ3i和δ4i为所述归一化处理之后数据，w为旋转误差权重，kb为两轮轴间距系数，kr为车轮半径系数，n为所述运输车在所述两个标定点之间执行目标运动的次数。

进一步地，通过所述目标残差方程对所述运输车的底盘参数进行标定包括：按照误差平方和最小原则对所述目标残差方程进行求解运算，得到所述运输车的底盘参数标定结果，其中，所述标定结果为：

进一步地，所述多个标定点上设置有标识信息；获取运输车在多个标定点之间反复执行目标运动时的姿态数据包括：当所述运输车在所述多个标定点间反复执行目标运动时，如果所述运输车满足目标条件，则采集包含对应标定点所在位置的标识信息的图像数据，所述目标条件为：所述运输车到达任一标定点，所述运输车在标定点旋转预设角度之后，所述运输车位于所述起始标定点并准备执行所述目标运动前；通过对所述图像数据进行分析，得到所述运输车的中心与所述对应标定点之间的距离，并将所述运输车的中心与所述对应标定点之间的距离作为所述姿态数据。

第二方面，本发明实施例还提供了一种运输车底盘参数标定方法，包括：获取单元，用于获取运输车在多个标定点之间反复执行目标运动时的姿态数据，其中，所述姿态数据表示所述运输车与所述多个标定点之间的位置关系，所述姿态数据包括：运输车在到达任一标定点后采集的数据、运输车在全部或部分标定点旋转预设角度后采集的数据、运输车在每次目标运动的起始标定点运动前采集的数据；参数标定单元，用于基于所述姿态数据对所述运输车的底盘参数进行标定，其中，所述底盘参数包括：车轮半径系数和/或两轮轴间距系数。

第三方面，本发明实施例还提供了一种运输车，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面中任一项所述的方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，所述程序代码使所述处理器执行上述第一方面任一项所述的方法。

在本发明实施例中，首先获取运输车在多个标定点之间反复执行目标运动时的姿态数据；然后，基于姿态数据对所述运输车的底盘参数进行标定。相对于现有技术中所采用的人为测量方式，本实施例中通过利用运输车在多个标定点之间反复执行目标运动时的姿态数据，就能够实现运输车底盘参数的自动标定，缓解了现有技术中对agv的底盘参数进行标定时标定精度较低，且效率较差的技术问题，从而实现了agv的底盘参数自动标定的技术效果，本发明所提供的方法提高了agv底盘参数标定的精度和效率。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种电子设备的示意图；

图2是根据本发明实施例的一种运输车底盘参数标定方法的流程图；

图3是根据本发明实施例的一种自动标定环境的示意图；

图4是根据本发明实施例的一种可选地运输车底盘参数标定方法的流程图；

图5是根据本发明实施例的一种运输车原地旋转180度的运动示意图；

图6是根据本发明实施例的一种运输车底盘参数标定装置的示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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。

实施例1：

首先，参照图1来描述用于实现本发明实施例的电子设备100，该电子设备可以用于运行本发明各实施例的运输车底盘参数标定方法。

如图1所示，电子设备100包括一个或多个处理器102、一个或多个存储器104、输入装置106、输出装置108以及视觉系统110，这些组件通过总线系统112和/或其它形式的连接机构(未示出)互连。应当注意，图1所示的电子设备100的组件和结构只是示例性的，而非限制性的，根据需要，所述电子设备也可以具有其他组件和结构。

所述处理器102可以采用数字信号处理器(dsp)、现场可编程门阵列(fpga)、可编程逻辑阵列(pla)和asic(applicationspecificintegratedcircuit)中的至少一种硬件形式来实现，所述处理器102可以是中央处理单元(cpu)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其它形式的处理单元，并且可以控制所述电子设备100中的其它组件以执行期望的功能。

所述存储器104可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(ram)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(rom)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器102可以运行所述程序指令，以实现下文所述的本发明实施例中(由处理器实现)的客户端功能以及/或者其它期望的功能。在所述计算机可读存储介质中还可以存储各种应用程序和各种数据，例如所述应用程序使用和/或产生的各种数据等。

所述输入装置106可以是用户用来输入指令的装置，并且可以包括键盘、鼠标、麦克风和触摸屏等中的一个或多个。

所述输出装置108可以向外部(例如，用户)输出各种信息(例如，图像或声音)，并且可以包括显示器、扬声器等中的一个或多个。

所述视觉系统110用于进行图像采集，其中，摄像装置所采集的数据经过计算处理之后得到运输车在多个标定点之间反复执行目标运动时的姿态数据，然后，基于姿态数据对所述运输车的底盘参数进行标定，视觉系统可以将采集到的图像数据存储在所述存储器104中以供其它组件使用。

示例性地，用于实现根据本发明实施例的运输车底盘参数标定方法的电子设备可以被实现为智能运输车。

实施例2：

根据本发明实施例，提供了一种运输车底盘参数标定方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图2是根据本发明实施例的一种运输车底盘参数标定方法的流程图，如图2所示，该方法包括如下步骤：

步骤s202，获取运输车在多个标定点之间反复执行目标运动时的姿态数据，其中，所述姿态数据表示所述运输车与所述多个标定点之间的位置关系，所述姿态数据包括：运输车在到达任一标定点后采集的数据、运输车在全部或部分标定点旋转预设角度后采集的数据、运输车在每次目标运动的起始标定点运动前采集的数据；

步骤s204，基于所述姿态数据对所述运输车的底盘参数进行标定，其中，所述底盘参数包括：车轮半径系数和/或两轮轴间距系数。

在本发明实施例中，首先获取运输车在多个标定点之间反复执行目标运动时的姿态数据；然后，基于姿态数据对所述运输车的底盘参数进行标定。相对于现有技术中所采用的人为测量方式，本实施例中通过利用运输车在多个标定点之间反复执行目标运动时的姿态数据，就能够实现运输车底盘参数的自动标定，缓解了现有技术中对agv的底盘参数进行标定时标定精度较低，且效率较差的技术问题，从而实现了agv的底盘参数自动标定的技术效果，本发明所提供的方法提高了agv底盘参数标定的精度和效率。

需要说明的是，在本实施例中，多个标定点的数量可以为2或以上，本实施例中不做具体限定。每个标定点处预先设置有标识信息，其中，该标识信息可以为二维码数据，该二维码数据的中心即为该标定点。

实施例3：

在本实施例中，多个标定点以两个标定点为例进行介绍说明。首先，可以搭建自动标定环境，其中，该自动标定环境包括两个标定点。具体地，可以利用十字水平激光仪和直尺在水平地面标记两个marker点(标记点)，这两个marker点相距s，两个标定点之间的距离s误差小于3mm。如图3所示，两个marker点分别为qr1和qr2。在标记点qr1和qr2上，分别设置有标识信息(例如，二维码数据)，其中，该二维码数据的中心为标记点。

基于此，如图4所示，上述步骤s202，获取运输车在多个标定点之间反复执行目标运动时的姿态数据包括如下步骤：

步骤s2021，获取运输车在所述两个标定点之间执行每次目标运动时的姿态数据，得到多组姿态数据，其中，执行一次所述目标运动为所述运输车由一个标定点前行至另外一个标定点，并在所述另外一个标定点旋转预设角度；

基于此，上述步骤s204，基于所述姿态数据对所述运输车的底盘参数进行标定包括如下步骤：

步骤s2041，基于所述多组姿态数据对所述运输车的底盘参数进行标定。

在本实施例中，执行一次目标运动为：运输车agv由qr1(或者，qr2)前行至qr2(或者qr1)，并在qr2(或者qr1)旋转。例如，运输车agv由qr1前行至qr2，并在qr2旋转；在执行下一次目标运动时，运输车agv由qr2前行至qr1，并在qr1旋转。运输车agv在标记点qr1和qr2之间反复执行该目标运动，一次目标运动对应一组姿态数据。在按照该运动方式在qr1和qr2之间运动多次之后，得到多组姿态数据。在得到多组姿态数据之后，就可以基于多组姿态数据对运输车的底盘参数进行标定。

在本实施例的一个可选实施方式中，步骤s2021，获取运输车在所述两个标定点之间执行每次目标运动时的姿态数据包括如下步骤：

步骤s11，获取所述运输车在由第一标定点直行至第二标定点之前，在所述第一标定点采集的数据(x1i,y1i,θ1i)，其中，所述第一标定点为执行每次目标运动时的起始标定点，所述第二标定点为所述两个标定点中的另一个标定点，x1i和y1i分别为所述运输车中心与以所述第一标定点为原点的第一坐标系中x轴和y轴之间的距离，θ1i表示所述运输车与所述第一坐标系中y轴之间的夹角；

步骤s12，获取所述运输车在到达所述第二标定点后采集的数据(x2i,y2i,θ2i)，x2i和y2i分别为所述运输车中心与以所述第二标定点为原点的第二坐标系中x轴和y轴之间的距离，θ2i表示所述运输车与所述第二坐标系中y轴之间的夹角；

步骤s13，获取所述运输车在所述第二标定点旋转预设角度后采集的数据(x3i,y3i,θ3i)，x3i和y3i分别为所述运输车中心与所述第二坐标系中x轴和y轴之间的距离，θ3i表示所述运输车与所述第二坐标系中y轴之间的夹角；其中，所述第一坐标系中y轴与所述第二坐标系中y轴重合，i为所述运输车执行所述目标运动的次数，i依次取1至n，n为运输车执行目标运动的总次数。

基于上述步骤s11至步骤s13，运输车在两个标定点(如图3所示的qr1和qr2)之间反复运动时，获取上述多组姿态数据的过程描述如下：

假设运输车agv的自动标定环境为如图3所示的标定环境。首先，测试人员手动将运输车agv推至qr1和qr2中的任意一个标记点，例如，标记点qr1，以保证运输车agv的视觉系统能够扫描到标记点qr1处的二维码数据。之后，启动运输车agv的标定程序，以使运输车agv执行上述步骤s11至步骤s13。在标定程序启动之后，运输车agv会自动旋转至合适角度，运输车agv的车头会朝向另外一个标定点的二维码数据，例如，朝向qr2处的二维码数据。

需要说明的是，在本实施例中，输车agv的视觉系统安装在输车agv的中心位置，且视觉系统的摄像头向下设置。

之后，运输车agv将由标记点qr1直行至标记点qr2。此时，标记点qr1即为上述第一标定点，标记点qr2即为上述第二标定点。通过上述步骤s11可知，当运输车agv由标记点qr1直行至标记点qr2之前，在标记点qr1采集姿态数据(x11,y11,θ11)。其中，x11和y11表示运输车agv在进行第一次目标运动时，运输车agv的中心点与标记点qr1第一坐标系中x轴和y轴之间的距离，如图3所示；θ11表示运输车agv的车头与y轴之间的夹角。

之后，运输车agv直行至标记点qr2，通过步骤s12可知，运输车agv在到达标记点qr2之后，采集姿态数据(x21,y21,θ21)，其中，x21和y21表示运输车agv在直行至标记点qr2之后与第二坐标系中x轴和y轴之间的距离，θ21表示运输车与第二坐标系中y轴之间的夹角。

通过步骤s13可知，运输车agv在到达标记点qr2之后，在标记点qr2旋转预设角度(例如，旋转180度)，并在旋转预设角度之后，采集姿态数据(x31,y31,θ31)。其中，x31和y31表示运输车agv在标记点qr2旋转预设角度之后与第二坐标系中x轴和y轴之间的距离，θ31表示运输车与所述第二坐标系中y轴之间的夹角。

通过上述描述可知，(x11,y11,θ11)、(x21,y21,θ21)和(x31,y31,θ31)即为第一组姿态数据之后。

在运输车agv在执行第二次目标运动时，将由标记点qr2直行至标记点qr1，并在标记点qr1旋转预设角度。此时，标记点qr2即为上述第一标定点，标记点qr1即为上述第二标定点。具体过程与上述过程相同，此处不再赘述，在执行第二次目标运动之后，将得到第二组姿态数据(x12,y12,θ12)、(x22,y22,θ22)和(x32,y32,θ32)。

在运输车agv按照上述过程在两个标定点之间反复执行目标运动之后，将得到多组姿态数据。一般情况下，可以控制运输车agv在两个标定点反复执行4-6次目标运动，从而得到4-6组姿态数据。

在按照上述所描述的方式得到多组姿态数据之后，就可以基于多组姿态数据对运输车的底盘参数进行标定。

在本实施例的另一个可选的实施方式中，步骤s2041，基于所述多组姿态数据对所述运输车的底盘参数进行标定包括如下步骤：

步骤s21，对每组所述姿态数据进行归一化处理，得到所述归一化处理之后数据；

步骤s22，利用归一化处理之后数据构建目标残差方程，其中，所述目标残差方程为关于车轮半径系数和两轮轴间距系数的残差方程；

步骤s23，通过所述目标残差方程对所述运输车的底盘参数进行标定。

发明人通过研究发现，底盘参数与多组姿态数据之间满足以下关系：(s-y1i+y2i)＝kr(s-y1i)和kb*(180-θ2i+θ3i)＝kr*(180-θ2i)。其中，kr为车轮半径系数，kb为两轮轴间距系数。基于此，在本实施例中，通过上述关系对每组姿态数据进行归一化处理，得到所述归一化处理之后数据，具体包括：

利用以下公式对每组所述姿态数据进行归一化处理：和其中，δ1i、δ2i、δ3i和δ4i为所述归一化处理之后数据，s为所述两个标定点之间的距离。

需要说明的是，当反复执行目标运动的次数为n次时，将得到n组归一化处理之后数据。

在得到上述归一化处理之后数据之后，就可以利用归一化处理之后数据构建目标残差方程，具体包括：

利用公式构建所述目标残差方程，其中，δ1i、δ2i、δ3i和δ4i为所述归一化处理之后数据，w为旋转误差权重，kb为两轮轴间距系数，kr为车轮半径系数，n为所述运输车在所述两个标定点之间执行目标运动的次数。

需要说明的是，上述目标残差方程为车轮半径系数和两轮轴间距系数的残差方程，其中，w为旋转误差权重，根据测试过程中运输车agv的打滑情况进行设定。

最后，通过所述目标残差方程对所述运输车的底盘参数进行标定，具体包括：

按照误差平方和最小原则对所述目标残差方程进行求解运算，得到所述运输车的底盘参数标定结果，其中，所述标定结果为：

以及

通过上述描述可知，在本实施例中，通过运输车agv在两个标定点之间地往复运动和原地旋转，即可以自动标定得到底盘系数。这样就避免了大量的人工测量所带来的误差及低效率。由于运输车agv在直线运动的过程中容易打滑，因此，直接利用运输车agv直线运动过程中的姿态数据来进行底盘参数的标定时，kr为车轮半径系数的误差较大。基于此，在本实施例中，通过获取运输车在直行和旋转的姿态数据，进而根据该姿态数据对运输车agv的车轮半径系数和两轮轴间距系数进行标定。

实施例3：

通过上述实施例描述可知，在每个标定点所处的位置的上设置有标识信息，例如，二维码数据。

基于此，上述步骤s202，获取运输车在多个标定点之间反复执行目标运动时的姿态数据包括如下步骤：

步骤s2021，当所述运输车在所述多个标定点间反复执行目标运动时，如果所述运输车满足目标条件，则采集包含对应标定点所在位置的标识信息的图像数据，所述目标条件为：所述运输车到达任一标定点，所述运输车在标定点旋转预设角度之后，所述运输车位于所述起始标定点并准备执行所述目标运动前；

步骤s2022，通过对所述图像数据进行分析，得到所述运输车的中心与所述对应标定点之间的位置关系，并将所述运输车的中心与所述对应标定点之间的位置关系作为所述姿态数据。

具体地，在本实施例中，以图3为例。假设，在某次目标运动的过程中，运输车agv由qr1直行至qr2，并在qr2旋转180度(即，上述预设角度)。此时，在运输车agv由qr1直行至qr2之前，在qr1处通过运输车agv的视觉系统采集标定点qr1所在位置的标识信息的图像数据；然后，通过对该图像数据进行分析，可以确定运输车agv的中心与标定点qr1之间的位置关系，从而基于将该位置关系确定为姿态数据(x1i,y1i,θ1i)。

当运输车agv运动至标定点qr2之后，可以通过运输车agv的视觉系统采集标定点qr2所在位置的标识信息的图像数据；然后，通过对该图像数据进行分析，以确定运输车agv的中心与标定点qr2之间的位置关系，从而基于将该位置关系确定为姿态数据(x2i,y2i,θ2i)。

当运输车agv在标定点qr2完成姿态数据的采集之后，运输车agv旋转180度。并在旋转180度之后，再次通过运输车agv的视觉系统采集标定点qr2所在位置的标识信息的图像数据；然后，通过对该图像数据进行分析，以确定运输车agv的中心与标定点qr2之间的位置关系，从而基于将该位置关系确定为姿态数据(x3i,y3i,θ3i)。

需要说明的是，如果运输车agv按照直线行驶，那么θ1i和θ2i理论是上相等的。在运输车agv旋转时，一般情况下，默认运输车agv旋转180度，但是，在运输车agv在执行旋转动作时，会对该预设角度进行补偿，实际上，运输车agv旋转的角度为：预设角度±θ2i。通过上述补偿之后，能够使得运输车agv与第一坐标系(或者第二坐标系)的y轴之间的夹角趋近于零，也即，θ3i趋近于零。

综上，相对于现有技术中所采用的人为测量方式，本实施例中通过利用运输车在多个标定点之间反复执行目标运动时的姿态数据，就能够实现运输车底盘参数的自动标定，缓解了现有技术中对agv的底盘参数进行标定时标定精度较低，且效率较差的技术问题，从而实现了agv的底盘参数自动标定的技术效果，本发明所提供的方法提高了agv底盘参数标定的精度和效率。

实施例4：

本发明实施例还提供了一种运输车底盘参数标定装置，该运输车底盘参数标定装置主要用于执行本发明实施例上述内容所提供的运输车底盘参数标定方法，以下对本发明实施例提供的运输车底盘参数标定装置做具体介绍。

图6是根据本发明实施例的一种运输车底盘参数标定装置的示意图，如图6所示，该运输车底盘参数标定装置主要包括获取单元10和参数标定单元20，其中：

获取单元10，用于获取运输车在多个标定点之间反复执行目标运动时的姿态数据，其中，所述姿态数据表示所述运输车与所述多个标定点之间的位置关系，所述姿态数据包括：运输车在到达任一标定点后采集的数据、运输车在全部或部分标定点旋转预设角度后采集的数据、运输车在每次目标运动的起始标定点运动前采集的数据；

参数标定单元20，用于基于所述姿态数据对所述运输车的底盘参数进行标定，其中，所述底盘参数包括：车轮半径系数和/或两轮轴间距系数。

在本发明实施例中，首先获取运输车在多个标定点之间反复执行目标运动时的姿态数据；然后，基于姿态数据对所述运输车的底盘参数进行标定。相对于现有技术中所采用的人为测量方式，本实施例中通过利用运输车在多个标定点之间反复执行目标运动时的姿态数据，就能够实现运输车底盘参数的自动标定，缓解了现有技术中对agv的底盘参数进行标定时标定精度较低，且效率较差的技术问题，从而实现了agv的底盘参数自动标定的技术效果，本发明所提供的方法提高了agv底盘参数标定的精度和效率。

可选地，当多个标定点为两个标定点时；获取单元10包括：获取模块，用于获取运输车在所述两个标定点之间执行每次目标运动时的姿态数据，得到多组姿态数据，其中，执行一次所述目标运动为所述运输车由一个标定点前行至另外一个标定点，并在所述另外一个标定点旋转预设角度；参数标定单元20包括：参数标定单元，用于基于所述多组姿态数据对所述运输车的底盘参数进行标定。

可选地，获取模块用于：获取所述运输车在由第一标定点直行至第二标定点之前，在所述第一标定点采集的数据(x1i,y1i,θ1i)，其中，所述第一标定点为执行每次目标运动时的起始标定点，所述第二标定点为所述两个标定点中的另一个标定点，x1i和y1i分别为所述运输车中心与以所述第一标定点为原点的第一坐标系中x轴和y轴之间的距离，θ1i表示所述运输车与所述第一坐标系中y轴之间的夹角；获取所述运输车在到达所述第二标定点后采集的数据(x2i,y2i,θ2i)，x2i和y2i分别为所述运输车中心与以所述第二标定点为原点的第二坐标系中x轴和y轴之间的距离，θ2i表示所述运输车与所述第二坐标系中y轴之间的夹角；获取所述运输车在所述第二标定点旋转预设角度后采集的数据(x3i,y3i,θ3i)，x3i和y3i分别为所述运输车中心与所述第二坐标系中x轴和y轴之间的距离，θ3i表示所述运输车与所述第二坐标系中y轴之间的夹角；其中，所述第一坐标系中y轴与所述第二坐标系中y轴重合，i为所述运输车执行所述目标运动的次数。

可选地，参数标定单元用于：对每组所述姿态数据进行归一化处理，得到所述归一化处理之后数据；利用归一化处理之后数据构建目标残差方程，其中，所述目标残差方程为关于车轮半径系数和两轮轴间距系数的残差方程；通过所述目标残差方程对所述运输车的底盘参数进行标定。

可选地，参数标定单元还用于：利用以下公式对每组所述姿态数据进行归一化处理：其中，δ1i、δ2i、δ3i和δ4i为所述归一化处理之后数据，s为所述两个标定点之间的距离。

可选地，参数标定单元还用于：利用以下公式构建所述目标残差方程：

其中，δ1i、δ2i、δ3i和δ4i为所述归一化处理之后数据，w为旋转误差权重，kb为两轮轴间距系数，kr为车轮半径系数，n为所述运输车在所述两个标定点之间执行目标运动的次数；

可选地，参数标定单元还用于：按照误差平方和最小原则对所述目标残差方程进行求解运算，得到所述运输车的底盘参数标定结果，其中，所述标定结果为：

可选地，当多个标定点上设置有标识信息时，获取单元10还用于：当所述运输车在所述多个标定点间反复执行目标运动时，如果所述运输车满足目标条件，则采集包含对应标定点所在位置的标识信息的图像数据，所述目标条件为：所述运输车到达任一标定点，所述运输车在标定点旋转预设角度之后，所述运输车位于所述起始标定点并准备执行所述目标运动前；通过对所述图像数据进行分析，得到所述运输车的中心与所述对应标定点之间的距离，并将所述运输车的中心与所述对应标定点之间的距离作为所述姿态数据。

本发明实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。

在另一个实施例中，还提供了一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，所述程序代码使所述处理器执行上述方法实施例中任一实施例所述的方法。

另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”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，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”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”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。