自主运输车辆的制作方法

1.本发明涉及自主移动的车辆，尤其涉及自主运输设备或者运输车辆。在此，本发明还覆盖了叉车和升降车辆。在一种实施方式中，涉及一种自主升降车辆，它设计为自主或者无人驾驶运输系统(agv-自主导引运输车辆)或者自主运输车辆。


背景技术：

2.开篇所述类型的自主运输车辆大量应用于内部物流系统中。这种自主运输车辆在此尤其用于运输货物、工件、半成品和原料，其中，识别货物或运输物，升降车辆接收货物或运输物，将其运输至另一地点并且在那里再次放置。
3.这种地面运输车辆所运输的运输物部分位于货物承载件中，所述货物承载件彼此叠置地支承在滚动滑座上。地面运输车辆接收滚动滑座连同货物承载件(包括工件承载件、(运输)箱)并且将货物承载件运输到另一位置。在此，要正确地接收带有货物承载件的滚动滑座是有挑战性的。这些滚动滑座可以部分位于借助地面上的标记界定的区域中。在此，地面运输车辆相应地朝向地面标记，以便将装载面或叉车叉定位在滚动滑座下方，从而识别并且正确地接收相应的滚动滑座，以便接下来将其抬起。
4.如下文中所述，在现有技术中部分地已知这样的系统，其在装载面的前侧或叉上具有距离传感器。对地面运输车辆上的这种距离传感器的实验表明，例如通过使用激光雷达不能令人满意地探测滚动滑座的位置，由此相应的(未探测到的)滚动滑座不能由地面运输车辆接收，特别是因为这种激光雷达传感器不能检测地面上的标记。
5.取而代之地，在该文献中提出了一种采用摄像头系统的传感器单元。该传感器单元在一个可选的方面附加具有激光雷达和/或灯，以便例如照亮摄像机的检测区域，因为工作环境部分照明条件不佳。
6.现有技术
7.在现有技术中已知用于这种叉车的各种自动叉车或升降台/叉。jph08161039、ep2944601、cn108609540、cn207483267、cn105752884、cn205773116或cn206232381属于此列，然而，其在叉或升降平面上不具有传感机构，而叉或者升降平面的朝向，使得在接收货物后，传感机构在行驶方向上朝前。
8.由cn108046172和cn207699125已知一种叉车，其在叉上具有障碍物传感器，例如超声波传感器或光电传感器。在cn206427980中，提出了一种红外发射器和多个红外探测器。用于在升降机的前侧进行距离测量。cn106672867提出了一种集成到叉中的编码扫描器和rfid读取设备。
9.在cn107364809中也描述了一种叉车的整体结构。然而，在此没有传感器安装在装载区域的边缘处。此外，在装载面下方还存在简单的、以可运动的方式支承的滚轮。


技术实现要素：

10.在本文中描述的自主运输车辆(aff，autonomes)具有至少三个
滚轮，其中至少两个位于结构区域前部的驱动轮。驱动轮由控制单元控制并且由电源(例如由蓄电池)供能。此外，aff具有为电源本身提供能量的装置，一方面具有用于对接充电站、以为蓄电池充电的接口，以及配套的电子系统。接口可以被设计为直流耦合充电或感应充电。控制单元可以是一台计算机，它与至少一个存储器连接。此外aff可具有其他计算机。
11.aff在前部具有带显示屏、可选的报警灯、声音报警信号(汽笛、警报蜂鸣器、扬声器等)和操作元件的结构。aff的向前运动意味着aff和该结构一起向前移动。用于运输装载物的装载面位于后部，所述装载面是高度可调节的。在一个示例中，装载面具有约60cm的深度和23cm的宽度。然而，同样也可以与之不同，使得接下来要保护的叉车也可以配置两个宽度更窄(与23cm相比)、并且长度同样也可以超过60cm的叉。装载面可电动调节的高度为至少5mm，并且在另一示例中，可至少调节高度20mm。用于调节装载面的高度的驱动装置同样通过计算机来控制并且借助高度调节传感器来控制。在装载面下方有滚轮(也称为脚轮)，在一个方面设计为双滚轮。aff的向后运动意味着aff与装载面一起移动。
12.此外，在一个方面，aff配备有无线接口，例如wlan或蓝牙/zigbee/gsm/umts/lte/5g模块。另外，aff具有至少一个无线电接口，用于操控与建筑物相关的设施的(单向的)和/或双向通信，例如遥控打开和关闭的(自动)门、触发信号的光学和声学信号装置等，优选地通过蓝牙、zigbee、ism/433/868mhz(sub-1-ghz)收发器或通过红外(irda)等。同样可以在建筑物或在行驶区域中设置安装在已知地点的开关/按键和输入设备，以便例如将aff呼叫就位(例如去取运输物)或者触发其他特定的动作。
13.aff在结构侧具有至少一个激光雷达，其与计算机之一连接。在一个替代或补充方面，也可以使用至少一个3d摄像头，例如rgb-d摄像头，例如采用散斑技术或飞行时间(tof)技术的摄像机，或者立体摄像机。在另一方面，aff具有至少一个朝前的激光雷达，优选两个朝前的激光雷达，并且至少一个额定的激光雷达，在一个方面具有两个额定的激光雷达，它们基本上垂直地定向并且因此也可以识别高度上的障碍物。在一个方面，这些激光雷达没有安装在aff的外部壳体上，而是位于凹口内，因此针对碰撞提升了保护，并且无需额外增大车辆底面。为了使这些激光雷达仍可以大致垂直地测量，激光雷达倾斜布置，由此与垂直线的角度优选在约5
°
到20
°
之间。
14.在装载面所在一侧(其在接收货物时作为正面，否则则为背面)，aff具有向后的传感器单元，所述传感器单元具有至少一个摄像头，在一个方面是rgb摄像机，在替代方面是rgb-d摄像机，例如采用散斑或飞行时间(tof)技术的摄像机，或者是立体摄像机。替代地和/或补充地，那里存在至少一个距离传感器，在一个方面是激光雷达。在一种替代的和/或补充的实施方案中，还存在至少一个光源，其配置为光源可以照亮摄像机视野的至少一部分。在此，在一个方面，至少一个光源配置为主要发射漫射光。光源也可以以防尘的方式封装。在一个方面，在此涉及至少一个led，例如高性能led。在一个替代的和/或补充的方面，那里也存在至少一个rfid天线，其与一个rfid读取器连接。
15.aff在一个方面具有传感机构，其设计为可检测装载面上的装载物，优选地还可检测装载物位于装载面上的深度。因此，可以运输不同深度的装载物。为此，一方面可以例如在装载物测定模块中使用无线传感器，所述无线传感器在基本上水平的平面中从结构开始扫描装载面并且测定装载物直到结构的距离。例如可以是超声波传感器、红外传感器、雷达、激光雷达、电容式距离传感器或深度传感器、激光距离传感器和/或3d摄像机。在一个替
代方面，也可以使用朝上的传感器，测定在垂直平面中的装载物。为此，传感器可以连续地或者以离散的间隔嵌入装载面和/或测量穿过该装载面。例如，在连续的变型方案中，这些传感器可以是称重单元，例如应变测量条，其嵌入在装载面的表面中。所述传感器也可以是红外传感器，其嵌入到表面中并且探测装载物位于装载面上的哪个位置。
16.上述装载物测定模块配置成使得该装载物测定模块可以借助传感器数据来测定装载物表面上的装载物的位置，并且在aff的存储器内提供这些位置信息以用于进一步的分析。在一种实施方式中，例如具有延伸的测量点的激光测距仪(例如来自keyence公司)位于具有驱动单元的壳体内。通过延伸的测量点，增大了激光测距仪的激光实际上也击中货物承载件的概率。该激光测距仪在一个方面向内伸入壳体中，使得激光测距仪的死区(最小的测量距离，在该测量距离内还不能精确测量)位于壳体之内并且可以沿着装载面完整地测量。以这种方式，可以在aff上尽可能居中地运输装载物，这提高了在行驶期间的装载物的稳定性。在一个替代的方面，激光测距仪位于装载面上的壳体内。为了在死区之内进行测量，在该壳体中例如存在接触传感器，例如终端位置开关，它会探测到装载物是否已被接收，并且达到装载面的车辆内侧末端和/或装载物是否已占据了整个装载面，并且在此过程中触发了终端开关。
17.在一个补充的可选方面中，会测定用于提升、降低和/或保持装载面所需的能量或电流并且从中确定运输装载物的质量，以便例如由此分析装载物。替代地和/或补充地，至少一个装载面装载物传感器设计为称重单元，例如用作用于测定质量的应变测量条。该功能存储在可选的装载物测定模块中。此外，传感器测定装载面的位置和/或位置变化。在一个方面，在此会对马达和/或传动机构或者说传动机构组成部分的旋转圈数进行计数，例如通过轴上的编码器或增量感测器和/或集成的霍尔传感器，具体通过频闪转速计、测速发生器、感应感测器(在马达控制装置短暂的操控间歇中测量绕组上的感应电压-与转速成比例)和/或韦根传感器。在一个替代方面，使用步进马达并且对步数进行计数。质量m由此可以计算得出为m＝能量/(g*高度)，其中g是重力加速度。
18.在一个方面，aff或连接至aff的外部系统可分析aff的装载物。为此，例如在aff的存储器中存储有规则，这些规则可以为定义的电流或为所需的能量测定对应的质量。在一个方面，所测定的质量值可以与存储在存储器中的质量值进行比较，aff在运输任务的范围内应运输所述质量值。为此，aff针对待运输的装载物调用存储在存储器中的数据，所述数据在一个方面除了装载物的接收位置和装载物的目标位置之外还包括装载物的重量信息。在一个替代的方面，aff会依次测定待运输的装载物的质量，将其存储起来，并且为与运输任务关联在一起的货物质量计算估算值。在处理运输任务时，aff在提升新的装载物时会测定新的质量，将其与存储在存储器中的过去的运输任务的质量进行比较，并且在计算的差值基础上测定所测得的质量是否与过去的运输任务的质量大致一致。
19.所测定的关于质量和运输任务的数据(如地点和时间信息、装载物的尺寸等)可以在一个方面被分类，以便从这些数据中推导出规则。这样一来，与特定路线和特定时间有关的任务可与特定质量相关联，其中，aff在该情况下例如可通过质量值的存在来推导出路线。如果确定有偏差，则aff可改变存储器中的值、通知另一系统或调整信号参数，从而触发指示灯信号。总之，在一个方面，可以对所接收的装载物进行验证，以便识别生产系统内或制造过程内的故障，例如将错误的部分或错误的量分配给机器。这尤其在有些制造过程中
是有利的，在这类制造过程中，在制造岛之间借助于aff进行自动化的部件运输。为此，直接或间接地将所测定的数据与在生产规划系统中所存储的数据进行比较。间接地意味着，在存储器中可以建立待运输装载物的重量与存储在生产规划系统中的生产量之间的一致性关系。所测定的运输装载物质量可以通过接口提供给其它系统。
20.在软件方面，aff装配有导航模块、2d和/或3d周围环境检测模块以及地图映射模块，其包含aff所在周围环境的地图。所述地图可以包括“禁止”的区域，例如井盖、水沟、伸缩缝、门槛、楼梯等，它们在驶过时可能导致aff的强烈震动并且因此可能导致装载物的危险。此外，导航模块具有自定位模块，优选在测绘的环境内。路径规划模块使得aff可有效地计算自身驶过的路径，并根据特定的标准对其成本进行评估。运动规划器利用来自路径规划模块的路径规划结果并且在考虑或优化不同的成本函数的情况下计算aff的最优路程。除了来自路径规划的数据外，来自障碍物避免、优选行驶方向等的数据也用作成本函数。在此，使用在现有技术中已知的动态窗口趋近法。
21.用于自动充电的充电模块确保aff在低能量状态下自动搜寻充电站、对接在那里并且为蓄电池充电。在一个方面，aff可配置为在与机器交互时(例如，当从机器接收装载物时)和/或当在该机器处或附近等待时直接充电。为此，aff可具前部或后部充电触头、滑动触头和/或感应式充电装置。此外，还存在装载物测定模块，通过它来测定装载物在装载面上的位置和/或重量或重心。
22.此外，aff还具有用于aff间通信的通信模块。为此，使用近距离无线电模块，在一种优选的实施方式中，使用zigbee模块或蓝牙模块，此外，还使用wlan和/或上述通信技术。该通信模块配置为自动建立与安装在其它aff上的其它zigbee模块的无线电连接。然后，借助传输协议进行信息交换。在此交换中，将配合时间基准(时间戳)，传输诸如aff的位置(优选地在地图上)、当前速度、水平平面中的方位和规划路线等信息。如果aff获得另一aff的路线，则优选地，一旦低于两个aff之间的距离阈值，它就将作为动态障碍物记录在aff的地图中和/或在路径规划中予以考虑。在一个方面，在aff中会存储优先通行权规则，例如在路径的交叉点处。
23.在硬件层面，实现了各种组件。其中就包括里程表模块，即用于里程表功能的测量和控制单元，其通过接口与导航模块连接。压敏推杆(或带有防撞保护的组合式橡胶缓冲接线板)位于地面上方，距离优选地大于10毫米，并且允许碰撞探测。替代地和/或补充地，也可以使用tof传感器和/或所谓的近距离激光雷达/雷达/超声传感器作为距离传感器。如果探测到碰撞，则触发差速驱动装置的立即停止。否则，这种差速驱动装置会确保aff的基本移动。配套有充电电子装置的充电端口(用于直流耦合充电或感应充电)能够对集成的蓄电池进行再充电，并且由外部充电设备供给相应的能量。
24.aff具有不同的安全装置，以便警告在其周围的人。其中包括声音警报器(汽笛、蜂鸣器/蜂鸣装置等)、视觉警报器，如安全灯以及投射单元，它沿行驶方向在地面上投射光信号，以指示并由此警告aff将沿该地面运动。作为速度监控的结果，如果在定义的时间间隔内不能达到期望的目标速度(例如，由于驶过用更高的加速度才能够通过的大坡度坡道；主动按压aff等)，则aff的一个控制系统可迫使运动取消。监控可以直接地或者间接地进行，也就是说一方面可以直接监控速度，另一方面以间接的途径监控由此推导出的特征参量、比如滚轮和/或电机上的转速，转矩，电流等等。这导致行驶运动由于通过电机和/或单独的
制动装置的主动制动而强制中断，直至转速为零，并且随后切断电机，使得电机不再通过引起转矩的力驱动。这样一来，传动系由于负载力矩或摩擦而停止。替代地，可以配置aff，从而在停止状态中由电机主动保持转速为“零”(在加载必要的保持电流或保持力矩的情况下)，使得aff处于下坡时不会发生溜车。
25.这种控制装置或者实现的另一种控制装置还可以补充地如下配置：传感器、尤其激光雷达覆盖相关/重要的检测区域并且能够以定义的方式识别障碍物/人。为此，在传感器的存储器内定义至少一个所谓的保护区、典型地定义多个保护区，其由二维空间中的阈值构成。一旦在该区域中识别到障碍物或人，传感器就将关于障碍物或人的该信息进一步传输给控制装置。该控制装置又将最大速度降低到定义的程度(并在必要时也会强烈地制动aff)。人或障碍物越接近aff，则激活(“触发”)其他保护区并且进一步降低速度，必要时直到停止。所定义的速度的大小取决于重量并且也取决于aff的几何形状和/或安全接线板或另一种推杆的缓冲特性。在可能与人碰撞的情况下，必须确保所产生的力如此小，使得不会对人造成伤害。
26.此外，必须确定传感器内的保护区的尺寸，从而在保护区内可以从最大可能的速度制动到定义的速度，由此指的是开头所述的障碍物/人员的定义识别。这也意味着，在一个方面，保护区相互嵌套并且覆盖不同的距离。这样一来，一个保护区可以覆盖远的区域，而另一个保护区则可以覆盖近的区域。较大的保护区在较高的速度时处于活跃状态，而较小的保护区则在较低的速度时处于活跃状态。由此，根据与障碍物或人的距离来调整aff的行驶速度：较大的距离允许高的/较高的速度，而较小的距离则相应导致较小的速度，直至停止或者停下来并且切断驱动力矩。必要时，需要通过电机或单独的制动器进行主动制动。
27.一个或更多个保护区的边界取决于aff的当前速度和转向角，例如用于改变行驶方向的转向。在速度较大时，保护区边界相对于车辆边缘更靠外，或者外部的保护区处于活跃状态。类似地，保护区边界在转向的方向上朝外设置。在速度较小时，保护区边界则更靠近车辆，或者位于更里面的保护区处于活跃状态(并且外部的保护区相应消除)。
28.此外，传感器数据的传输以双通道形式进行，其中，传输在通道上以模拟方式进行，而在另一通道上以数字方式进行。速度测定在一个方面通过测定电机旋转实现，其中，使用两个不同的物理转换原理。总体上，将获得状态信息，其(在理想情况下)具有几乎相同的大小。例如，在一个方面，借助旋转角传感器例如a)集成的霍尔传感器和b)编码器或增量感测器或数字化采集的旋转角数据来确定电机的转速。在一个方面，其他途径的速度测定也是可行的，例如在滚轮上使用此类或者类似的传感系统。替代的方面涵盖摄像头分析，其在定义的观察窗口期测定图像中识别到的特征的运动。在此，摄像头可以指向表面、例如地面或侧壁，并且可以基于所测量的表面结构相对于自主车辆的变化来确定速度，尤其是当摄像头的观察窗口期具有定义的大小时，而当地面尽可能平整且摄像头与地面的观察距离恒定时，就属于这种情况。此外，可以使用激光雷达数据和/或2d和/或3d摄像机的数据，所述数据以aff周围环境中障碍物和/或地标的位置相对变化来测定。这些数据一方面可以包含在aff的地图中。
29.控制装置本身分析所获得的传感器数据。因此，例如a)和b)的传感器数据在控制装置的处理器中进行比较，并且在一致的情况下(允许存在由于测量技术所导致的微小偏差)作为控制装置有效的传感器源。否则，通过控制装置制动并使其停止。
30.控制装置的处理器本身通过看门狗来监控，一旦控制装置不再获得供电，则看门狗就会关断驱动电机。在此过程中，首先以电子方式闭合至少一个(主动控制的)半导体元件如mosfet开关，其在无电压状态下是导电的，接下来，同时会有一个继电器以机械方式将电机线圈短接。由于感应电压(还在旋转的马达轴)，短路会导致非常大的电流，并且起到强力制动的效果。此外，还可以设置主动式机械制动器，其安装在轮轴或电机轴上，受到电控制并且需要一定的最小供电电压，以便制动器松开。也就是说，在断电时，制动器自动进入静止状态并且锁定(如安全开关)。这种依靠硬件实现的机制可以确保即使当指示aff快速地运输装载物的应用层面上的软件没有识别到障碍物并且希望快速地继续行驶时，硬件也会将aff制动到定义的速度，其中，定义的速度也可以是0。
31.在一个方面，由aff运输的装载物可以是滚动滑座，其配置为可在其上存放带有部件的货物支架，而这些货物支架同样也可以堆垛。这类滚动滑座可以以不同的尺寸存在。在一个应用情形中，滑座具有40cm的宽度。滚动滑座可以排成行，并且可以有多个行彼此相邻，部分地间隔小于3cm。在一个方面，滚动滑座的滚轮支承在轨道内，例如orgatex公司的单轨轨道。在一个替代的和/或补充的方面，在滑座之间的地面上居中设有至少一条标记线或引导线。这样的标记线和/或引导线也可以以不居中的方式定位。在一个方面，其还可以是在地面上的投影、图案或诸如轨道等的固定件。但为了简单起见，这些不同的方面统称为标记线和/或引导线。
32.在一行滚动滑座的起始处，在地面上存在用于识别的装置。这可以是固定在地面上的1d、2d或3d识别码，诸如条形码、二维码或aruco标记。但是也可以是在那里布置的rfid标签。在一个替代的方面，这些标记或rfid标签位于现有的轨道上。在一个替代的和/或补充的方面，这些标记或rfid标签布置在滚动滑座上和/或滚动滑座上的货物承载件上，由此可以直接探测装载物。在一个替代的和/或补充的方面，这些标记或rfid标签固定在托盘和/或有待运输的装载物的其他实施方式上。对于1d、2d或3d识别码(例如，条形码、二维码等)，在一个替代方面，这些识别码也可以投影到地面和/或其它面上，并且可以由aff加以读取。替代地和/或补充地，也可以是发光标记和/或显示屏。
33.通过无线接口，aff可以获得指令以占据空间中的某个特定位置，或者通过预先定义的流程图，其也可本地存储在aff中。在一个方面，也可以获得接收特定装载物的指令，如前一段中提到的滚动滑座。为此，aff首先导航至待接收的装载物所处空间中的一个位置(粗略导航)并且停止，例如与预定位置相距70cm的。在aff的前进档执行这些动作。
34.在那里开始精确导向。为此，aff会转向并且借助于其位于装载面前面(并且因此位于aff后部)的传感机构扫描待运输的装载物所处的区域。在一个方面，aff通过所述传感机构、例如rfid标签直接探测装载物。在一个替代的和/或补充的方面，aff借助摄像头探测用于识别一行的识别装置，例如1d、2d或3d识别码、aruco标记，其位于一行滚动滑座的开始处的中间或外部边缘处。对于识别装置是rfid标签的情况，会使用rfid读取器取代摄像头。如果这些识别装置不位于地面上而是位于其他地方，则会以相同的方式探测这些识别装置。包含在识别装置中的信息(例如识别码)会与存储在存储器中的识别码进行比较，该识别码也包含位置信息并且与导航模块中的地图同步。由此，aff可判断是否的确位于所寻找的装载物前方。如果不是这样，则aff可以通过精确导向接近一行位于附近的(例如直接位于旁边的)滚动滑座。
35.接着，装载面前方的传感机构、尤其是摄像头会探测标记线或引导线的位置。在一个替代的方面，使用用于滑座的轨道取代标记线或引导线，这些轨道也通过传感机构来探测。如果aff不是居中位于导轨之间，或者说未与标记线或引导线对齐，或者未与描述滚动滑座朝向的其他可能的识别装置对齐，因而与这些滚动滑座不平行，则aff会执行例如s形的机动，以便按照要求定位。由此，aff平行于标记线或引导线、轨道和/或识别装置定向并且因此也平行于停放的滚动滑座的侧面，其中，所述aff与这些滚动滑座侧面保持大于5mm、例如介于30-50mm之间的距离。
36.然后，aff平行于标记线和/或引导线朝行中的滚动滑座运动。在此，aff也能够识别空的行，例如跟踪标记线或引导线直至端部，并且没有探测到障碍物或滚动滑座，和/或通过集成在aff处的用于2d/3d环境感知装置。在一个替代的方面，至少一个距离传感器扫描所述行的深度，将所测定的深度与存储在存储器中的行深度数据进行比较，并且测定障碍物或滚动滑座是否处于该扫描行中。这可以在一个方面通过在装载面前方或下方的至少一个传感器实现，或者在一个替代的和/或补充的方面通过装载面上方的至少一个传感器实现。
37.如果aff探测到滚动滑座，则aff行驶到滚动滑座处，直至贴靠，或以装载面行驶到滚动滑座下方。aff在其存储器中具有关于滚动滑座深度的信息，它可以为40cm和60cm(但也可以是其它尺寸)。如果是60cm深的滚动滑座，则aff会在这些滚动滑座下方行驶，直到装载面上方的距离传感器探测到滚动滑座到达了装载面的端部。如果滚动滑座深度仅为40cm因此小于装载面的长度，则aff会在滚动滑座下方行驶，直到装载面上方的距离传感器探测到滚动滑座以大约40cm的长度定位在装载面上，但装载面并不在滚动滑座下方明显地伸出。在此，在一方面会进行差值计算，其中，从装载面已知的总长度中减去由距离传感器测定的未装载的面的长度。在此，在至少一个方面，也可以使用存储器中的信息，它们描述要接收的装载物的长度或深度。
38.在一个替代的和/或补充的方面，装载面的端部(并且在接收装载物的一侧)有一个传感器，它朝上并且可检测装载物是否延伸超过装载面的端部。在此，该传感器可以是激光测距仪、超声波传感器、tof传感器、激光雷达或雷达等。如果传感器或另外一个(例如在上一段中描述的传感器或在aff的计算机中进行的传感器数据的分析)探测到装载物突出于装载面，则在一个方面可以在aff的存储器中存储规则，即重新放置装载物。尤其当存储器中存储的待接收装载物的深度小于装载面的深度时，就适用上述情形。在一个方面，aff通过存储在存储器中的值来测定装载物的尺寸，并且在一个方面在确定是否突出时考虑这些尺寸。
39.在放置装载物之后，aff可再次接收装载物。在此，在一个方面，aff会重新导航接近装载物，例如根据引导线执行一次重新定向。如果连续两次确定突出于装载面的装载物的接收，则aff可对系统发出故障报告，该系统通过无线接口与aff连接。此外，在过程中探测到其他故障时，aff可以激活信号灯和/或进入等待位置。在此，优选的等待位置所在的区域在存储在导航模块中的地图上存储为可能的等待区域。
40.然后，会提升装载面，使得装载物可以通过aff移动，例如在大约20至30mm的范围内移动，从而使得滚动滑座(或其它待接收的装载物)的支撑件/支承点或滚轮可靠地脱离路面附着。aff直行并同时从行中驶出，随后导航至目标位置(粗略导航)。在此过程中，和识
别要接收的装载物时那样，会探测正确的行(精确导航)。和装载物接收过程所描述的一样，aff使装载面朝向行转向并对齐，居中地定位在要将装载物放置的行的前面，并且向后移动到行中。
41.然后，aff会确定应将装载物放置的点位。卸载位置可以是一台机床、一个仓库或者一个卸载点等。在一个方面，涉及一处用于成行停放滚动滑座的区域。在这种情况下，aff首先测定行是否是空的，并且为此使用装载面前方或下方的至少一个传感器，或者在一个替代的和/或补充的方面，通过装载面上方的至少一个传感器。如果行是空的，则aff在此在一个方面一直行驶到标记线和/或引导线的端部，必要时会扫描可能的障碍物，尤其是停放在那里的滚动滑座。在一个替代的和/或补充的方面，aff可初始检查行是否为空。在空行的情况下，在行的端部放置装载物，aff重新向前从行中离开。如果行不是空的，则aff驶近至探测到的障碍物处，优选驶近到已经在那里停放的滚动滑座处，并且优选地直至距离小于3cm，在那里放置装载物并且重新向前从行中离开。
42.aff通过无线接口与数据库连接，该数据库包含关于装载物及其位置的信息。在一个方面，作为其它属性还存储了滚动滑座或待运输的装载物(托盘等)的尺寸和/或它们的质量或重量。在一个方面，这可以是一套商品管理系统。这个数据库会与导航模块相比较。在一个方面，会配置数据库，使得在一个接收位置(例如一个用于待运输零件的储存站)处存储至少一行(优选为多行)待运输的装载物。在一个方面，包括用于识别行的至少一个装置、其地点位置和/或各行之间的绝对或者相对位置。如上所述，aff因此可通过读取行识别装置来确定自身位置，具体方法是在数据库中查询装置的坐标。此外，会配置数据库，以便在数据库中存储待运输装载物和/或其他装载物(包括它们的空间分配)。这可以包括将一种类型的待运输装载物分成四行，每行具有三个地面滚轮，以便一并运输。
43.数据库可基于规则预先给定待运输装载物的顺序，并且在一个方面，还可预先给定aff的行驶路段。考虑到装载物排列成行，这意味着行和行内的位置可以形成一个序列，而aff可以出于运输目的将装载物纳入到该序列中。因此，在数据库中会采集装载物的实际运输顺序，具体方法是通过里程表模块和/或用于确定位置的光学传感器确定aff经过的路径。此外，在数据库和/或与数据库相关的存储器中存储有规则，所述规则与运输任务和/或待运输装载物的空间位置相关联并且可以包含发送给aff的指令，以触发特定的控制过程。在一个方面，这可以是促动一扇门和/或闸门，具体为触发它们的打开和/或关闭操作。在一个替代的和/或补充的方面，也可以理解为故障和/或警报通知，其在aff上触发和/或通过无线接口触发信号，要求在aff上执行人工干预。
44.对aff进行配置，使得在其导航模块中存储有地图，它被划分为不同的区域。在此，一方面，地图由可选的多个不同层面组成。这些层面其中之一会考虑由有效载荷、坡度、地面摩擦系数等导致的能量消耗。另一个层面则会考虑活动障碍物的密度。另一层面会示出固定的障碍物，它们必须被绕开，并且不应被用于定位的传感机构，例如摄像头、激光雷达等识别到。另一层面会考虑到由所述的传感器识别的障碍物。另一层面可以包含交通规则，例如优先行驶方向、靠右行驶、单行道规则等等。在一个方面，也可以对这些层面进行集成。这方面的示例包括传感机构部分情况下不能识别的障碍物或者很难识别的障碍物，以及必须遵守特定交通规则的区域。在一个替代的和/或补充的方面，至少两个层面被用于导航目的。
45.另外，aff与一套管理系统相连，它可以向aff提供用于运输装载物的指令并且进行了配置，从而针对aff可以对任务开展优先级设置。在一个替代的方面，管理系统在至少一个aff中实现。该优先级设置基于以下参数来进行，并且在一个方面可以通过同时优化以下参数中的至少一个来进行，所述参数被映射为成本函数：
46.·
待运输装载物的类型
47.·
驶过的路线
48.·
蓄电池的寿命(剩余电量，所谓的健康状态“state-of-health”soh)和电量状态(“state-of-charge”soc)
49.·
任务的紧迫性
50.·
aff的维护保养状态、尤其是直到维护保养的剩余时间
51.·
aff可能的技术问题及其维护保养状态
52.·
其它aff的可用性
53.·
aff与运输有关的特征，例如装载面的尺寸、最大装载重量、装载物可能的升降高度等
54.在另一方面，aff测定其运行时间或各个组件的运行时间或其它可测量的、影响组件使用寿命的因素，必要时存储它们并且将它们与存储在存储器中对应的时间进行比较。在此，在一个方面形成时间差并且将其与存储在存储器中的阈值进行比较。如果低于阈值，则为运动规划器生成成本函数用于运动规划。这在一方面可涉及由蓄电池的使用寿命(剩余电量-soh)和充电状态soc的乘积决定的蓄电池可能的运行时间。
55.替代地，aff在驱动装置中也可能具有更高的磨损度/缺少润滑等，并且因此在行驶时比其它aff需要更多的能量。如果该一特定的最小寿命在运行小时、充电周期和/或测量技术方面达到了特定的soh状态，则作为结果，aff(和/或上级车队管理系统)会相应减少行驶的次数和/或距离，直至蓄电池更换为止。
56.在一个替代的和/或补充的方面，aff或上级车队管理系统可以将运输任务分配给多个aff，使得与较短路段相关联的运输任务尤其被分配给这样的aff，这些aff由于其蓄电池容量和/或使用寿命必须更快速地再充电和/或由于其他磨损参数应不再行驶如此长的距离，以避免可能的后续损坏。也就是说，这些aff具有相对较小的蓄电池容量和/或较短的使用寿命和/或其他结构元件的磨损参数已增大。
57.在一种补充的实施方案中，差值被存储在数据库中并且aff或上级管理系统会编制一份预测，确定何时会达到特定的阈值。该预测可以替代地和/或补充地导入到运动规划器中。在一个方面，可以实现预测，从而形成每周的平均值，计算与阈值的差，并且将该值除以每周的平均值，以获得达到阈值时的周数。预测值可存储在上述管理系统中。在一种替代的和/或补充的实施方案中，这些值通过无线接口传输给一套管理系统，它会编制预测，并且重新返回给aff。
58.aff在一个方面具有对能量消耗的持续监控功能、蓄电池剩余电量的估计功能以及预测功能，确定蓄电池何时会达到需要进行充电的状态。这可以在数学上通过u(t)*i(t)*dt的积分来确定，其中，参数u代表瞬时电压，i代表瞬时电流消耗，而t则代表时间。
59.在一个方面，与控制装置连接的一个传感机构会随着时间测量蓄电池单元的电压，将电压降与存储在存储器中的值进行比较，并且确定蓄电池容量低于阈值的时间点。
aff还在其存储器中存储了通常的时间段，即根据剩余电量(soh)蓄电池充电会持续多长时间。这在一个方面可能意味着蓄电池的完全充电，而在另一方面，对于一开始充满电的蓄电池，在总运行时间下，这可能意味着一定的充电时间，以确保aff能够保持固定的运行时间。如果在特定的时间点运输任务可能会中断(并且在此之前可以保证足够的剩余行驶里程)，例如在一个班次结束时，并且在此期间aff仍应继续接收运输任务，那么，aff可以考虑不完全充电(例如仅50％或者仅25％，具体数值可以取决于对未来任务量的预测)。
60.在一个方面，预测的aff空载运行时间(期间aff不处理任务)可以为20分钟，其中，这在一个方面可以是将蓄电池完全充满电所需的时间。在一个替代的和/或补充的方面，可以预测任务量，对于该任务量，自主车辆在一段时间内不处理任何任务，这段时间至少为自主车辆蓄电池正常充电持续时间的50％，并且可以计划为蓄电池(后续)充电用时间段。由此，aff具有一套自适应充电时长调整系统，其方式是参考对未来任务量的预测，创建蓄电池剩余电量的预测，并且在剩余电量低于阈值的情况下，如果在定义的时间段内预测的任务量低于阈值，则仅对蓄电池进行部分充电。因此，关于蓄电池剩余电量的预测随时间进行。
61.总的来说，aff会创建一份用于对蓄电池充电的时间表，它也可以包含关于待使用的充电站的信息，如充电站的id和/或地点位置。在一个方面，所编制的时间表可以在aff的运动规划过程中用作成本函数。现在，aff可将预测的蓄电池充电时间间隔，包括蓄电池充电时间表通过上文所述的用于aff间通信的通信模块传输至其他aff。它们将充电站的可用性作为成本函数集成到运动规划中。在一个替代的方面，将这些信息传输给管理系统并且在那里为aff用于任务规划。
62.在另一个方面，会配置aff，使得其可以自主学习何时以及在哪个区域中可能会有运输任务：为了这个目的，会配置aff，从而以小时、天、星期和/或月为单位，和/或根据其它季节性因素(或以一个或者更多个班次为单位)，以地点解析的方式对经过的路径加以存储和分析。由此，aff针对每个时间点产生一个概率，aff以该概率停留在地图上的特定的区域中，其中，这一概率可以是增加的运输量的总和与特定时间段内所有可能的运输任务量的比值，例如以空间重心计算的方式。例如，对于过去六个月的每个星期二，可以评价在16-17点的时间窗口内，在生产环节的某个特定区域会有多大概率出现运输任务。如果是14次，那么，概率就为14/21个星期，即66％。
63.在aff没有任何任务的等待过程中，即处于空程状态时，aff会定位在地图上它大概率必须执行任务的区域中，或者其执行任务的概率超过阈值的区域中。这样一来，一旦收到任务，就可以缩短时间，以便前往对应的开始点或者下一个空闲的装载站点。
64.aff同样也可以将此类信息传输至管理系统，从而使得其他aff可用。在一个替代的方面，这些信息通过aff间通信模块进行传输，继而令其他aff可以进行访问。aff同样也能够在自身的相关数据中补充其他aff的数据，并且通过将这些数据进行组合对可能的任务概率做出更好的预测。在此，在一个方面，可以对任务类型进行聚簇，并在必要时显示为热点图。
65.只要aff进入了等待位置，则aff同样也可以通过无线接口向其他aff传输这一位置。如果其他aff同样也具有空程时间，并且对于aff已经位于等待位置的区域确定具有很高的任务概率，则会优先向其他aff推荐另外一个等待位置。这可以通过降低阈值加以实
现。
66.另外，会配置aff，使得aff通过其传感机构和/或通过aff间通信模块在地图上识别可能会存在移动障碍物的区域。为此，在运行期间和/或可能的等待期间，会通过传感机构和/或aff间通信模块以小时、日、星期和/或月为节奏(或者以班次为单位)，以地点解析的方式记录并且存储aff周围物体的移动。aff和/或一套为此从aff获得数据、并且将结果重新传输给aff的管理系统可以在存储的数据的基础上做出预测，即何时以及在哪里可能出现移动障碍物。为此，会如上所示再次对发生概率进行分析。如果没有需要完成的运输任务，则aff可以在下一步在一些区域中进入等待位置，而在这些区域中，预测的移动障碍物的数量相对于预测的等待时间或者在预测的等待时间期间低于一个阈值。
67.此外，会设置aff，使得它可以将运输任务分配给多个aff。为此，在一个方面，aff能够对一组aff进行点对点控制，而这组aff位于同一地点、同一车间等处，或者位于地图上一个定义的区域内。在此过程中，对于aff在存储器中存储的规则的基础上做出的决定，会通过接口传输给其他aff，它可以是aff间通信的通信模块、无线局域网模块或者另外一种无线模块。在此过程中，在一个方面，同样也会一并传输标准或者与标准关联的数值，它们被用于决策，或者含有其他aff的可用性信息。
68.在传输决策和必要时的决策标准或者决策标准的数值后，如果aff有新的信息可用，并且涉及决策标准至少一个数值，则该aff可以重新进行计算。所要做出的决策优先涉及与上一个决策相同的区域。这样的重新计算可能导致对至少一个aff另行部署。如果通过这种方式计算得出新的部署规划，则在一个方面，会将其重新传输至其他aff。作为替代，这样的计算同样也可以通过一套通过接口与aff连接的系统进行。
附图说明
69.现在，会在图纸的基础上进一步阐述本发明。图纸示出了：
70.图1一种aff的侧视图
71.图2：一种aff的正视图
72.图3：aff的俯视图
73.图4a：在装载面周围带有传感机构的aff，其中，图4aa为用于在装载面上探测装载物的传感器单元，图4ab为朝后的传感机构
74.图4b：带有采用另一种结构型式的朝后的传感机构的aff
75.图5架构视图
76.图6接收装载物
77.图7精细导航
78.图8中心线或引导线对比轨道
79.图9a-c)装载物或者滚动滑座运输
80.图10运行时间和动作规划
81.图11自主车辆充电站的容量管理
82.图12确定等待区域和/或任务地点及时间
83.图13装载面上有装载物的情况下朝后的激光雷达的视野
84.图14能量管理和机械臂控制流程
85.图15系统视图
86.图16控制系统
87.图17控制流程
88.图18装载物分析
89.图19装载物的位置或者突出
90.图20装载物的突出-装载面上的测量
91.图21多层地图
92.图22车队管理
93.图23能量消耗地图映射
94.图24锁止消除
95.图25滑移识别流程
96.图26滑移识别角度
97.图27编制充电预测
98.图28可见区域限制流程
99.图29经过调整的空间占用地图更新
100.图30障碍物消除
101.图31里程表单元和/或惯性传感器数据分析的校准
102.图32基于边缘的校准
103.图33取决于装载物的行驶特性调整流程
104.图34缸体和装载面(侧视图)
105.图35基于螺纹的缸体
106.图36缸体的驱动装置
107.图37警告生成组件
108.图38警告生成流程
具体实施方式
109.现在，会在多个实施方式的基础上说明本发明。本实施方式涉及的是一种自主运输车辆。实施方式中的原理同样也可以是其他自主车辆，包括不同的、配置用于不同应用的移动式机械臂。
110.图1示出了一种aff 5的一种实施方式的侧视图。在位于前部的车身13的下方设计有驱动轮10。在连接车身13并且位于后部的装载面12的下方，布置了滚轮11。在装载面12末端以及装载面12下方，布置了朝后的传感器单元17，它具有朝后的传感器单元激光雷达18、朝后的传感器单元摄像头20和至少一个朝后的传感器单元照明灯19。至少一个照明灯可以直接集成在朝后的传感器单元17中，或者位于另外一个朝后的位置上，它同样也能够照亮传感器单元摄像头20的视野范围。在装载面12上方以及接下来在车身13上，布置了用于在装载面12上探测装载物143的装载面装载传感器21。装载面12本身可以通过装载面高度调整驱动装置14进行高度调整，例如可以至少调整20-30mm，其中，高度调整通过高度调整传感器39进行检查。在前部侧面上，分别存在基本上垂直的激光雷达16。在车身13的顶部，布置了朝前的操作元件24，并且在车身13的顶部，同样还至少布置了用于蓝牙、无
线局域网或者ism/433/868mhz(sub1ghz)传输的天线27。
111.图2示出了一种aff 5的第二实施方式的正视图。车身13支承在两个驱动轮10和一个滚轮11上，此处为一种双排滚轮。在前部，同样也有一根对压力敏感的防撞杆28和额外的用于碰撞探测的红外线tof传感器29。两个水平的激光雷达15同样也会扫描前方区域，同时，两个基本衫垂直的激光雷达16则安装在aff 5上部。前部居中布置了投影单元26，以便将光信号投影到地面上，并且引起aff 5周围的人员对aff 5行驶方向的注意。在车身13上方，在前部布置了带操作元件24的面板，其后为显示屏30。另外，在aff 5上方，至少有一根天线27以及设计为信号灯的报警灯25。
112.图3示出了aff 5的一种实施方式的俯视图。在车身13上方，布置了显示屏30，其下为带有操作元件24的面板。基本垂直布置的两个激光雷达16安装在侧面。此外，在上部布置了天线27以及信号灯形式的报警灯25。朝向装载面12安装了装载面高度调整驱动装置14。进一步地，朝向装载面12布置了用于在装载面12上探测装载物143的装载面装载物传感器21。
113.图4示出了aff 5的一种实施方式的后部斜视图。驱动轮10定位在车身13底部朝向装载面12。朝前以及在侧面安装了对压力敏感的防撞杆28以及红外线tof(time-of-flight)传感器29。侧面上方布置了基本上垂直的激光雷达16。在车身上方，布置了带有操作元件24的面板、信号灯形式的报警灯25以及至少一根天线27。在车身13的侧面朝向装载面12布置了用于装载面12高度调整的装载面高度调整驱动装置14。其下或者在其前面，在装载面12上安装了用于探测装载物143、并在图4a中更详细地加以描述的装载面装载物传感器21。另外，在装载面12的下方，布置了滚轮11以及朝后的传感器单元17。图4aa更详细地示出了用于在装载面12上探测装载物143的装载面装载物传感器21。居中布置了激光测距仪22，并且在其侧面分别布置了接触传感器23，此处为终端位置开关。备选地和/或作为补充，同样也可以将装载面装载物传感器21嵌入装载面中(例如集成的装载面传感器44)并且在垂直方向上探测装载物143。通过可选的装载高度传感器45、垂直布置的激光雷达、摄像头或者基于光线的测距仪，就可以探测装载物的高度，或者确认装载物143或者相应调整行驶特性。图4ab示出了朝后的传感器单元17，在下部朝后的传感器单元17中带有朝后的传感器单元摄像头20，其上方在朝后的传感器单元17中为传感器单元照明灯17，以及朝后的传感器单元17中的传感器单元激光雷达18。备选地，传感器单元摄像头20同样也可以定位在两个传感器单元照明灯17之间，如图4ba所示。在此，各个组件同样也不一定相互连接在一起，尤其是传感器单元激光雷达18不与传感器单元照明灯17或者传感器单元摄像头20连接在一起。这样一来，传感器单元这个术语在此并不一定意味着其所有组件都必须运转。更确切地，它们在空间上相互贴靠地布置在一起，并且在此达成共同的目标，即朝后的周围环境探测。传感器单元摄像头20可以是配有cmos传感器的广角摄像头，它具有数百万像素的分辨率(芯片尺寸1x2.5英寸)和数毫米的焦距。
114.图5示出的是架构视图。存在两个层面，即硬件层面120和aff能力层面100。在硬件层面120上，布置了里程表模块121，借助它通过测量驱动轮10经过的距离来确定aff 5经过的路程。对压力敏感的防撞杆28及红外线tof传感器29(tof＝time of flight)是依靠硬件的碰撞探测机构，另外还包括实现的激光雷达15、16、18，它们同样也被用于导航，而传感器单元摄像头20同样也被用于此目的。报警灯25可以警告aff 5周围的人员，而用于将光信号
在行驶方向上投影到地面上的投影单元26同样也是为了实现这一目的。通过显示屏30以及操作元件24就可以操作aff 5，它另外还装备了无线网络，例如无线局域网122以及aff间通信模块123，其在图5中被简化称为zigbee，其中，此处同样也可以使用其他传输标准。带有电机6和变速箱7的差速驱动装置124负责实现驱动轮10的移动。配置了充电端口和电子装置125，用于内部蓄电池4的充电，其中，充电端口设计用于电耦合充电或者电感充电。控制系统126将传感器元件与差速驱动装置124结合成一体，并且确保在发现障碍物的情况下对速度进行调整。此外，aff 5还具有至少一个朝后的传感器单元照明灯19，以照亮传感器单元摄像头20的视野范围。这个朝后的传感器单元照明灯19优选地发出散射光线，以避免反射。此外，通过激光测距仪22和接触传感器23，就可以在装载面12上探测装载物143的位置。
115.在aff能力(软件)层面100上，布置了导航模块110、2d/3d周围环境探测模块111、路径规划模块112、自锁止探测模块113、用于在周围环境中自主定位aff 5的自定位模块114、运动规划器115、用于确定等待位置的等待位置模块116、地图映射模块117(即周围环境的地图映射)以及用于自动充电，或者当蓄电池的电压低于定义的阈值时的充电模块118。此外，在此布置了可选的装载物测定模块119，它会在之后的示例中更详细地示出。
116.图15示出了一种系统视图。在此，简化地示出了移动式基座1，其具有存储器2、计算器3和蓄电池4。进一步地，移动式基座具有摄像头31和/或雷达32，必要时还具有激光雷达(例如15或16)。移动基座1通过云34与终端35和外部系统36连接在一起，其具有外部计算器37和外部存储器38。此外，移动基座1还具有用于停靠到充电站43上的充电接口33。
117.图6示出了装载物143的接收及其在装载面12上的定位。在此，在a)中，如果滚动滑座200与堆垛在其上的货物支架204的长度小于装载面12的长度，则滚动滑座会定位在装载面12的前部区域中。该长度通过用于在装载面12上探测装载物143的装载面装载物传感器21确定，例如通过激光测距仪22。相反如果如b)中所示，装载面12的长度与滚动滑座200的类似，则滚动滑座200会被定位为紧紧贴靠用于在装载面12上探测装载物143的装载面装载物传感器21，使得接触传感器(此处为终端位置开关22)同样也触发。这一过程可确保提高运输过程中的稳定性。接下来，会举升装载面12。
118.图7示出了aff 5的精细导航，也就是说其在一行滚动滑座200前的定位以及装载物143的接收。在步骤a)中，aff 5在粗略导航的过程中接近装载物143。装载物143是多行滚动滑座200，它们依次且相互平行定位。在滚动滑座200下部居中位置上，有一条标记线或者引导线202，在其开始处布置了一个用来识别滚动滑座行的滚动滑座行识别装置203，例如一个1d、3d或者2d识别码(例如aruco标记)。在步骤b)中，aff 5转向并且将朝后的传感器单元17中的传感器单元摄像头20对齐用来识别滚动滑座行的滚动滑座行识别装置203，从滚动滑座行识别装置203中读取识别信息(为此采用标准图像处理算法/库)，将这些信息与一个存储在存储器2中的数值进行比较，以确定aff的位置。在此过程中，在一个方面，可以使用visualslam。在此处描述的情况中，运输任务涉及的并非如b)中所示的第二行滚动滑座中的装载物143，而是第三行中的滚动滑座200。在c)中，aff 5通过转向机动直接定位在第三行前，并且平行且居中驶入第三行，直至到达滚动滑座200。从存储器(2、38)(和/或通过执行的长度测量)中得出，要运输的滚动滑座200的深度小于装载面12的深度。因此，aff 5在d)中行驶到滚动滑座200下方，使得装载面的后端恰好仍然位于滚动滑座200的下方，而这则是借助激光测距仪22通过差值计算实现的。接下来，通过装载面12举升滚动滑座200，
并且aff 5向前驶离行。
119.图8示出了中心线或引导线202对比轨道201的应用，而滚动滑座200的滚轮就支承在轨道中。在两种情况下，用于识别滚动滑座行的滚动滑座行识别装置203都居中位于行中。对于轨道201这种情况，同样也可以考虑将滚动滑座行识别装置203安装在其中一根轨道201上。
120.图9示出了aff 5如果接收或者放置相互并排的和/或依次定位的装载物(143)或者滚动滑座200。此处很大程度上涉及的是图7中描述的场景。在图9a中，aff 5首先获得一条指令305，将带有多个货物支架在滚动滑座200从一个仓库运输至下一个仓库。通过该任务，在aff 5的地图上关联了一个位置，使得aff 5导航至该位置-在图1-4中描述的实施方式中，这一定位优选地朝前进方向进行。此处涉及的是位置和/或装载物310的粗略导航。如果aff 5到达了那里，则aff 5转向至位置附近315，并且将朝后的传感机构与320中的装载区域对齐，在此通常平行且依次放置有多个滚动滑座200。aff 5在步骤325中通过朝后的传感器单元17中的传感器单元摄像头20探测到用于识别滚动滑座行的滚动滑座行识别装置203。为此，可以使用达到最新技术水平的常用图像分类方法。
121.会从用于识别滚动滑座行的滚动滑座行识别装置203中读取识别码330并且aff 5会执行一次位置对比。这意味着在第一步会检查用于识别滚动滑座行的滚动滑座行识别装置203中的识别码是否与要接收的装载物143所在滚动滑座行的识别码匹配。如果不匹配，则aff 5会借助存储在存储器(2、38)中的位置数据，相对于读取的用于识别滚动滑座行的滚动滑座行识别装置203，确定搜索的行的具体位置并且导航至那里，也就是说，会在涉及到对应行的行340之间重新定位。重新定位包含新的坐标，并且在一个方面同样也包括在水平面上重新定向。如果aff 5位于正确的行前，则aff 5会借助轨道201和/或标记线或者引导线202的位置检查aff 5是否居中位于行中345，以便接下来倒车驶入行中。在此过程中，会通过图案识别来探测行，并且分析它们与图像边缘的距离。否则，会在行350内进行一次重新定位。备选地，aff 5可以重新从行中驶出，并且定位在行的前方，使得其居中对齐，以便接下来重新倒车驶入行中。如果aff 5接下来居中对齐，则aff 5会根据图9b朝向轨道201和/或标记线或者引导线202，或者备选地朝向平行的装在如143(例如滚动滑座200)，并且平行于轨道201或者标记线或者引导线202或者装载物143/滚动滑座200(向后)驶入行中355。aff 5会扫描行是否存在障碍物或者滚动滑座360。这一步同样也可以提前进行。如果在此过程中在(在存储器2中)定义的时间或者一段路程后没有发现任何障碍物或者滚动滑座200(步骤362)，则会取消装载过程。如果没有取消，则aff 5接下来会行驶到装载物(143)或者滚动滑座200下方，使得在步骤365中装载面12的后端大致位于滚动滑座200的后端下方。为此，aff 5使用来自存储器2、38或者一个传感器(例如摄像头和/或激光雷达(15、18、20、31))的滚动滑座深度和装载面深度信息(步骤366)。在此过程中，会在行驶过程中以连续或者时间离散的方式进行测量，以便确定滚动滑座200至装载面12近端(即带有在装载面12上探测装载物143的装载面装载物传感器单元的一端)的距离367。如果装载面深度等于滚动滑座深度加上滚动滑座至装载面12近端的距离，则达到了最大驶入深度(步骤368)。同样也可以以等效的方式参考装载物深度，来取代滚动滑座深度。
122.这一测量可以通过激光测距仪22或者备选距离传感器，例如超声波、雷达32等进行。备选地，同样也可以触发至少其中一个接触传感器23，和/或触发一种传感器一个测得
的阈值369。如果激光测距仪22或者备选距离传感器，例如超声波、雷达32等测定了属于存储器(例如2)中所存储距离的距离值，就属于这样的情形。尤其是对于大长度、且长度与aff 5的装载面12长度近似或者更长的滚动滑座200，则会考虑触发接触传感器23。在下一步，会举升370装载面12，aff 5会向前重新从行中驶出374，并且在粗略导航的过程中导航至目的地375。
123.为了放置装载物143，aff 5基本上会完成步骤305-362。在步骤360中探测行是否存在障碍物或者装载物143/滚动滑座200的过程中，aff 5会确定行是否是空的，或者在那里已经存在滚动滑座200。为此，aff 5可以将存储器(2、38)中存储的行长度与没有障碍物的深度进行比较，该深度是借助aff 5的至少一个传感器在行内测定的，如果测定的深度小于存储器(2、38)中存储的深度，则会识别到停放在行中的滚动滑座200。备选地和/或作为补充，也可以直接或者间接识别滚动滑座200，例如通过图案识别法，通过1d、2d或者3d识别码，例如条形码、二维码等(此列方法同样也可以用在步骤330中)。如果行是空的，则aff 5会在步骤380中行驶至轨道201和/或标记线或者引导线202的末端。如果行不是空的，例如在行中识别到障碍物、装载物143或者滚动滑座200，则在步骤385中，aff 5会行驶至贴靠识别到的障碍物，例如滚动滑座200，同时遵守存储器(2、38)中存储的距离。为此，aff 5可以确定其位置390，在位于一个位置间隔的情况下放置装载物143(步骤392)并且在步骤395中从行中导航驶离。这样一来，aff 5就完成了任务。所谓位置间隔，指的是aff 5可以根据具体位置放置装载物143，例如在驶入行中并且进入一定路段的情况下，同时这一路段与位置之间的偏差达到定义的阈值。在一个方面，aff 5同样也可以采用文献中已知的排序算法，从一行滚动滑座中取出定位在多个滚动滑座200之间的滚动滑座200，并且执行运行，或者对一行滚动滑座进行重新排序。至滚动滑座的距离可以通过激光雷达(15、16、18)、雷达(32)或者摄像头(30)加以确定。
124.在图10中，对于aff 5运行时间的测定，描述了如何在运动规划中对此加以考虑。aff 5在步骤505中测量组件的运行时间，并且在一个方面存储这一运行时间。aff 5将测得的运行时间与存储在存储器(2、38)中的时间进行比较，并且在步骤510中创建一个阈值比较。在一个方面，这意味着测得的运行时间为2000小时，存储器(2、38)中存储的时间为2100小时，并且在阈值比较中会比较得出2000小时小于2100小时的阈值。
125.在一个替代的方面，会在这些阈值的基础上形成一个差值(100小时)，并将其与存储在存储器(2、38)中的一个阈值进行比较。作为这一比较的替代，aff 5或者接收测量值的另外一套系统(例如36)可以在步骤515中预测何时会达到阈值，具体会随着时间在测量值存储的基础上，以及在随时间变化的测量值分析的基础上进行，其中，可以采用标准回归方法。通过接口510和/或515确定的数值可以传输520至运动规划器115，它会在运动规划的过程中对这些数值加以考虑。
126.图11中示出了如何实现自主车辆，例如aff 5充电站43的容量管理。自主车辆，例如aff 5会监控器其蓄电池4的电量状态(步骤605)。在此过程中，自主车辆在步骤610中记录耗电量，并且预测何时需要重新充电。为此，自主车辆会回溯来自之前运行时间的历史数据，它们在一个方面会通过接口(例如122、123)供使用。在一个替代的方面，同样也可以将耗电量数据通过接口(122、123)传输至另外一套系统(例如36)，由其负责预测。接下来，在步骤615中，会确定充电必须持续多长时间，以便达到希望的电量状态。这个所需的电量状
态可以在要完成的任务的基础上得出。接下来，会在步骤620中确定至少一个优选地开始充电过程的充电时间点，必要时同样也会考虑到前往充电站43所需经过的路程。这个时间点可以取决于剩余的电量状态和/或自主车辆需要完成的任务。接下来，会在步骤615和620中数值的基础上，确定充电时间段，它通过一个开始时间点，必要时的一个开始时间间隔，以及一个接下来的充电持续时间加以定义。在一个方面，可以在自主车辆的运动规划器115中对这些时间段加以考虑。在另外一个方面，这些时间段会在步骤630中通过一个接口传输至其他自主车辆或者一套管理系统(例如36)。在这里，可以使用一套传输系统，例如aff间通信模块123(或者无线局域网122)。接下来，在步骤635中，会在多个自主车辆的任务规划中考虑到充电时间段，尤其是通过管理系统(例如36)。在步骤640中，充电时间段同样也可以被至少另外一个自主车辆在运动规划器115中采用，尤其是用于自身路径和自身充电时间段的规划。这样一来，如果自主车辆收到信息，充电站43在某一特定时刻已被另外一个aff 5占用，则自主车辆，例如aff 5就可以重新规划自身的充电时间段。最后，同样也会在自主车辆的运动规划器115中对确定的充电时间段加以考虑。
127.图12中描述了一套系统，例如一台自主车辆，例如aff 5如何能够确定等待区域。在这里，会在步骤705中根据地点和时间在时间进程中记录由一台自主车辆经过的路径，其中，路径是在完成任务的框架条件下经过的。对于任务，可以是一般的运输任务、盘货任务、消毒任务或者其他类型的任务。在一个替代的方面，自主车辆，例如aff 5的定位同样也可以通过由这些aff 5发射的无线电信号来进行，具体通过至少一根天线27来进行探测。同样也可以将这些措施相互组合并加以实现。在另外一个可选的方面，会在步骤710中由自主车辆以地点和时间解析的方式探测在其周围环境中移动的物体。这些信息会被分别存储，并且由系统、一台自主车辆，例如aff 5或者另外一种计算单元根据地点和时间在步骤715中加以分析，从而确定频次，即在过去自主车辆，例如aff 5和/或在其周围环境中移动的物体何时停留在哪些地点。在此基础上，会在一次预测计算的框架条件下确定自主车辆，例如aff 5在所探测区域中活动的频次，或者在所探测的区域中其他物体活动的频次。如果频次在某个可能取决于季节的特定时刻对于路径的经过而言超过了一个阈值，则该路径会被确定为等待位置725。如果频次在某个可能取决于季节的特定时刻对于活动物体的出现而言超过了一个阈值，则该路径会被确定为等待位置735。来自步骤725和735的信息可以被传输至外部系统(例如5、36)。同样也可以由外部系统(例如5、36)将此类信息发送至相关涉及的系统，例如一台自主车辆。在一个方面，可以涉及所探测物体的路径或者位置，也就是说，信息交换不是在步骤725和730或者735和730之间进行，而是在715和730之间进行(图12中未示出)。在确定的频次的基础上，可以在步骤740中编制一张地图(例如热点图)，它包含路径、任务和/或活动物体的频次，并且可能取决于季节(以日为单位、周为单位、月为单位、班次为单位等)，同时还可能互为条件(例如路径和活动障碍物的组合，它们相互重叠，其中，在重叠的情况下，确定的频次会减小，继而可以作为等待位置的位置也会减少)。如果自主车辆，例如aff 5没有需要完成的任务720，则自主车辆会在这一没有任务时刻的基础上在特定区域中获取一个等待位置，在这些区域，它会有很高的概率必须执行一个任务，但并非那些交通流量很大的区域(步骤750)，也就是说，自主车辆不会定位在有很大的可能有其他物体移动的地方。所述的进程可以在等待位置模块116中实现，它可以是地图映射模块117的组成部分。从系统层面角度看，对于移动物体出现地点和时间的频次，可以是一套自我学
习的系统，包含一个用来在时间进程中分析探测到的移动物体位置数据、并且在定义的时间间隔内确定移动物体出现频次的等待位置模块116，其中，等待位置模块116会分析存储及经过的路径(例如在编辑任务的过程中)，这些路径是由路径规划模块112确定和/或由里程表模块121记录的。地图映射模块117可以在等待位置模块116的分析的基础上创建一张带有等待位置的地图。一个运动规划器115和/或一个路径规划模块112会在地图映射模块117的数据的基础上为系统执行一次路径规划和/或一次运动规划。采集的位置数据借助一个摄像头31、一个雷达传感器32、一个超声波传感器或者一个激光雷达(15、16)采集。系统(自我学习系统和/或路径规划和/或运动规划所面向的系统)是一台自主运输车辆5、一个消毒机械臂、一个清洁机械臂、一个服务机械臂或者一个盘库机械臂。一个等待位置的特征在于，季节性或者取决于班次的任务出现频次高，同时遇到活动物体的频次则低。
128.图13a)和b)描述了接收装载物143对aff的导航能力可能产生的影响，它尤其体现在转向能力方面。在图13a)中，示出了这样的影响。在此，自主运输车辆5的传感器单元激光雷达18的视野范围137由于接收装载物143而受限(但前部激光雷达136的视野范围则未受限)。究其原因，是因为接收的滚动滑座200具有滚动滑轮139，它们可以在一根垂直的旋转轴140上自由转动，并且突入至后部激光雷达137的视野范围中。由此得出，后部激光雷达的探测角度α在90-120
°
的范围内(此处示出为大约110
°
)，具体取决于滚轮的布置和/或滚动滑座200在aff 5的装载面12上的定位。这同样也意味着，通过至少一个上文所述的朝上的传感器探测装载物143的突出情况时，同样也有助于减小对视野范围的影响。图13b)则示出了后部激光雷达在没有图13a)中所述影响的情况下的探测角度α，它可以介于160和240
°
之间(此处示出为：220
°
)，也就是说，后部激光雷达在没有装载物143影响的情况下的视野范围。这一影响的后果是，在图13a)中，位于aff 5的装载面侧面上的滚动滑座装载物激光雷达盲区138不会被aff 5的至少一个激光雷达监控。相反，在自主运输车辆5未装载情况下不通过激光雷达监控的没有装载物的激光雷达盲区142在图13b)中则要小得多。这样一来，会通过至少两个激光雷达探测区域来限定区域142。这意味着，通过在时间进程中对两个激光雷达探测区域进行监控，就可以确保在水平面上不会有活动障碍物定位在没有装载物的激光雷达盲区142中。相反，在图13)中，通过滚动滑座装载物激光雷达盲区138则不能确保这一点。但却可以降低概率，即让aff在时间进程中移动(例如朝行驶方向)，使得根据行驶速度，一个活动障碍物进入滚动滑座装载物激光雷达盲区138的可能性非常低。
129.在朝行驶方向或者朝行驶方向反方向移动时，如果在滚动滑座装载物激光雷达盲区304中存在活动障碍物，那么，碰撞的危险同样也很低。对于aff 5的转动或者转向，情况则可能更为棘手。在此，可以落实不同的装置和/或措施，以便监控aff 5的转动、转向或者回转动作，和/或降低障碍物，尤其是活动障碍物位于不受后部和前部激光雷达探测区域中的概率。在一个方面，aff 5具有至少一个监控aff 5侧面的传感器。这个传感器可以是另外一个激光雷达、超声波传感器、雷达传感器32、红外线传感器29或者摄像头传感器20，优选在侧面上分别布置传感器。对这个至少为一个的传感器进行配置，使得传感器至少以一定比例探测滚动滑座装载物激光雷达盲区304，并且在一个方面优选地最大程度将减小滚动滑座装载物激光雷达盲区304的面积减小为0。
130.在一个替代和/或补充的方面，会在时间进程中对盲区304进行动态探测，也就是说，通过一个动作会以传感的方式探测位于aff 5侧面的区域，使得实际的盲区304从静态
来看只会短暂地不能以传感的方式分析到。为此，aff 5会优选地以超过阈值的速度前进或者后退，优选为前进，其中，速度阈值为每秒0.5m，至少为每秒1m。备选地和/或作为补充，aff 5会更慢地忘记通过传感器探测到的障碍物。在当前技术中，借助传感器，例如激光雷达探测到的障碍物在加入到空间占用地图(occupancy grid maps)中，并且在那里作为已被占用的坐标区域通过概率定义障碍物的情况下，通常会配套相对快速减小的概率(称为“忘记”)，尤其是涉及到活动障碍物的情况下。这样一来，对于一个与行驶方向交叉的障碍物，如果它根本不再存在，则同样也就无需制动减速。现在，aff 5尤其可以为位于aff 5侧面的区域，为通过激光雷达(15、16)和/或其他传感器探测的障碍物，尤其是动态障碍物在空间占用地图中配套更小的概率降低。这样一来，概率降低的减半时间就可以超过两倍。备选地和/或作为补充，如果aff 5与这样的障碍物保持最小距离，则在空间占用地图中可以暂时不再考虑该障碍物。此外，会延长这类障碍物的探测持续时间，而这尤其在与之前提及的最低行驶速度配合的情况下，会增加障碍物探测的概率。在一个方面，在转向、回转和/或转动前，已经会激活忘记，其中，激活忘记的时间段取决于速度。备选地和/或作为补充，会配置aff 5，使得滚动滑轮305限制视野范围的区域在对由后部激光雷达18采集的数据进行分析的过程中被隐去，也就是说，会改变后部激光雷达18的探测角度，并且如果aff 5接收了装载物143，则会切换为更窄的视野范围。备选地和/或作为补充，aff 5在转动、转向或者回转时会使用集成的警告装置，例如报警灯(指示灯)25和/或警告音发生器，以便警告位于aff 5侧面的人员。
131.尤其对于重型装载物143，在aff 5转向或者转动时，尤其是在相向促动驱动轮10的情况下，可能会导致严重的滑移，不仅可能影响到aff 5的导航能力，而且还可能使得装载物143的运输变得困难，因为滑移在一些情况下可能会表现为驱动轮10的空转，使得aff 5不能转向和/或转动。究其原因是因为驱动轮10相对距离加载的aff 5的重心较远，而重心往往位于装载面12下方。这样一来，在一个方面，重心可能距离(虚拟地)位于两个驱动轮10之间的轴线超过20cm。对于这个问题所产生的效应，可以加以减小，具体方式是在转向或者转动过程中，优选地仅促动其中一个驱动轮10。在此过程中，在一个方面，可以锁止另外一个驱动轮10。在一个替代的方面，会促动两个驱动轮10，但其中，一个驱动轮的转动动作要比另外一个驱动轮10的动作大超过两倍，优选地超过其十倍。在一个方面，同样也可以是相向运动。通过这种方式，旋转点就会进一步移动至装载物143的重心下方，从而能够更方便地实现加载的aff 5的转向/转动，尤其是对于重型装载物143。在一个方面，重型装载物143的特点在于接收的装载物143超过aff 5的自重。
132.在图16中，更详细地示出了控制系统126的功能原理，它通过至少一个控制接口42与一个旋转角传感器129连接，具有一个控制存储器127，并且会直接或者间接监控自主车辆(例如1、5)的加速和/或速度，同时能够强制减速。在控制存储器127中，存储了一个时间间隔(取决于速度和/或质量)以及一个目标速度，其中，控制系统126会监控电机6的加速时间，如果在存储的时间间隔内仍未达到目标速度，则会强制取消电机运动。此外，控制系统126还具有一个用来测定加速持续时间的计数单元128。
133.在一个存储器(2、127、135)中，可以存储至少一个定义的速度，自主车辆会根据传感器(15、16、31、32)的分析结果制动减速至这个速度。这个定义的速度可以取决于自主车辆(例如1、5)的重量和/或几何外形。通过至少一个传感器(15、16、31、32)探测的障碍物会
由传感器在存储器(2、127、135)中距离阈值的基础上加以评价，其中，涉及的是相互嵌套的距离阈值，它们是在二维空间中定义的。如果至由传感器(15、16、31、32)探测的障碍物的距离低于至少一个距离阈值，则控制系统126会将自主车辆(例如1、5)制动减速至一个定义的速度。距离阈值基于的是自主车辆(例如1、5)的重量和/或最高速度。自主车辆(例如1、5)的重量和最高速度越大，距离阈值也就越大，因为必须在这些阈值以内，通过控制系统126制动减速至定义的速度。
134.速度和/或加速的采集通过至少两条路径和/或通过至少两个不同的物理测量原理进行。在一个方面，速度和/或加速的采集通过分析电机6的电流和/或扭矩进行，和/或使用一个速度监控传感器通过测量电机6的旋转角度、变速箱组成部分7和/或滚轮10进行。对于通过测量电机6的旋转角度并用于速度监控的传感器，涉及的是一个旋转角传感器129，例如一个霍尔传感器和/或一个编码器或者增量编码器或者其他类型的传感器，通过它可以相应采集电机的旋转角度。进一步地，在一个方面，速度测量可以通过光学传感器(例如15、16、31)、超声波和/或雷达32进行，例如在速度监控的路径上通过测定自主车辆(例如1、5)相对于固定障碍物或者周围环境中的地标的位置变化，其中，固定障碍物和/或地标存储在一张位于自主车辆(例如1、5)存储器2中的地图上。备选地和/或作为补充，速度监控可以通过光学传感器32进行，它朝向一个表面，并且相对于自主车辆(例如1、5)测量表面结构的变化，并在此基础上确定速度。表面结构，例如地面或者屋顶的探测可以在一个定义的视窗内进行。
135.另外，传感器数据(例如激光雷达15、16的数据、安全接线板28或者旋转角传感器129的数据)的传输可以采用双通道的形式，和/或通过模拟及数字的方式，也就是说，一条通道152开展数字分析(数字输入针脚上的分压器)，一条通道152则开展模拟分析(模拟输入针脚上的分压器)。传输通道152在图16中相应双重地示出。一个处理器130(例如一个微控制器或者比较装置)会将在两个通道上和/或通过两种不同的物理测量原理获得的传感器数据进行相互比较。模拟测量值会在控制系统126的处理器130中被转换为数字信号(在此过程中，会评价高低电平的有效范围)。接下来，会将数字针脚的数值与换算的逻辑值进行比较。如果超过了一个定义的阈值，则通过两个通道获得的数据和/或通过两种不同的物理测量原理获得的传感器数据之间的偏差会触发控制系统126降低自主车辆(例如1、5)的速度。
136.在最广泛的意义上，对至少一根安全接线板28同样也会以双通道形式进行分析，因为会测量接线板的电阻。为此，会以模拟方式分析两根连接线，并且计算接线板的电阻(如果接线板未按下，则它相当于接线板的终端电阻，如果接线板已按下，则电阻会变得非常小)。这一“计算”还会同时通过硬件电路实现(例如分压器)，并且转换为数字信号。接下来，在最广泛的意义上，这个数字信号会反映接线板电阻是否超过了阈值(也就是说，接线板电阻是否》＝8k欧姆)。在此，同样也会将在处理器126中计算得出的接线板状态与数字针脚进行比较，并且触发对应的响应。
137.在一个方面，控制系统126通过看门狗131监控，如果控制系统126不再获得供电，则它会触发自主车辆(例如1、5)的减速。在此过程中，电子电路132通过主控控制的半导体元件，例如金氧半场效晶体管短接电机6，和/或继电器133，其中，继电器133与电子电路132并联在一起。在一个方面，在发生电压降时，会触发电子控制的机械制动器(134)，并且制动
自主车辆(例如1、5)。
138.可以通过控制系统126引发的减速不会受到自主车辆(例如5)的应用程序发送至控制系统126的指令的影响。所谓应用程序，在此指的是软件程序，它们代表一个运输任务或者一个清洁任务，其中，为自主车辆的移动规定了特定的速度。此外，如果自主车辆(例如1、5)位于大坡度的场地上，则控制系统126可以保持电机6的转速为零，以避免自主车辆(例如1、5)溜车。控制系统126可以用于一台自主车辆，例如一台自主运输车辆5、一个服务机械臂、一个消毒机械臂或者一个清洁机械臂。
139.图17更详细地示出了控制系统126中的进程，它负责自主车辆(例如1、5)的速度监控。方法进程涵盖自主车辆(例如1、5)的速度和/或加速度的采集(步骤905)，将采集的速度和/或加速度与存储的速度和/或加速度进行比较(步骤910)以及在速度和/或加速度比较的基础上降低速度和/或加速度(步骤915)。备选地和/或作为补充，控制系统126具有一种用于自主车辆(例如1、5)速度监控的方法，涵盖自主车辆(例如1、5)的速度和/或加速度在两条路径上的采集，将至少在两个路径上采集的速度和/或加速度进行比较(步骤912)以及在速度和/或加速度比较的基础上降低速度和/或加速度(步骤915)。在此过程中，可以直接或者间接监控自主车辆(例如1、5)的速度和/或加速度。自主车辆(例如1、5)的速度和/或加速度探测信号的传输通过双通道方式和/或通过模拟及数字方式进行。另外，会对通过双通道和/或通过模拟及数字方式采集的速度和/或加速度进行比较，并且在偏差超过阈值的情况下进行减速。
140.自主车辆(例如1、5)速度和/或加速度的采集通过两种不同的物理测量原理进行。在一个方面，速度和/或加速度监控包含对电机电流906的采集，以及对电机6的扭矩907的采集。在一个替代的和/或补充的方面，速度和/或加速度的采集通过测量电机6的旋转角度908，通过测量一个变速箱组成部分7或者通过测量驱动轮10进行，例如，用一个旋转角传感器129(例如霍尔传感器)和/或一个编码器或者增量编码器测量旋转角度。旋转角度同样也可以通过一个相应的电路，分析反向作用的发电机电压(电动势)进行-这在当前技术中是已知的。备选地和/或作为补充，速度测量通过采集自主车辆(例如1、5)相对于其环境的位置，并且分析位置变化所需的时间909来进行。
141.在一个方面，由控制系统126实现的方法可以触发速度和/或加速度的降低，同时不受自主车辆应用程序发出的指令的影响。在另外一个方面，如果自主车辆(例如1、5)位于大坡度场地上，则控制系统会将自主车辆(例如1、5)的速度控制为零，以避免溜车920。在一个方面，在一段时间t后，会触发电子式制动器134(步骤930)。
142.在一个方面，通过控制系统126监控控制系统126的供电925，并且当控制系统不再获得供电的情况下降低速度。在此过程中，可以通过触发电子式机械制动器134、电子电路和/或通断继电器133实现减速930，使得电机(6)的能量供应中断935，例如可以额外借助短接电机绕组，同样也会导致制动效果增强。
143.实施例
144.实施例1：双排滚轮
145.如图2中所示，滚轮11设计为双排滚轮。作为双排滚轮的替代，在装载面下使用两个平行布置的滚轮，它们在一个实施例中分别单独支承，使得滚轮能够补偿地面的不平整，但始终仍与地面保持接触，而这同样也适用于重型装载物143，它在平行布置的滚轮的每一
个上都会施加负载。
146.在一个实施例中，放弃使用可以转动的支承和垂直轴。取而代之地，使用了万向轮，尤其是重载万向轮，优选地采用双排设计形式，其中，两个滚轮与轴之间呈45
°
角。
147.实施例2：蓄电池电芯的布置
148.在一个方面，aff 5的蓄电池位于可以调整高度的装载面下方，确保改进aff 5的重量分配，并且提升行驶稳定性，尤其是在回转、转动和转向过程中。在这里，优选地布置蓄电池4，从而可以对蓄电池4进行通风，以避免其发热。在这里，在一个方面，蓄电池4的布置使得通风在纵向上进行，为此，在一个方面，通过产生的气流实现主动冷却。在一个替代的和/或补充的方面，通过垂直的热气流进行冷却。为此，蓄电池4的布置使得气流可以向上逃逸。为此，在一个方面，在装载面12降低的情况下，在装载面12的支承和含有蓄电池4的空间的上边缘之间含有沟槽(优选为横向沟槽)，上升的空气在装载面12降低的情况下可以通过这些沟槽逃逸。在一个替代的和/或补充的方面，同样也可以在装载面12中嵌入开口，它们与位于其下的包围蓄电池4的安装空间中的开口嵌合。
149.在一个替代的和/或补充的方面，蓄电池电芯“以悬浮的方式”支承，也就是说，支承在一种冷却液，例如一种冷却油中。这样的支承方式可以确保蓄电池4很长的使用寿命，同时减少由于温度导致的失灵。这会使得蓄电池的热量更好地分配，继而提升冷却效果。另外，这还可以提升行驶动态性能，因为，通过油的质量可以增大作用在车轮上的力。
150.实施例3：接收不是滚动滑座的装载物
151.叉车形式的aff 5通过管理系统(例如36)获得任务，在一个定义的地点上接收特定的装载物143。aff 5向前导航至该位置(粗略导航)，用位于叉内部的摄像头识别托盘，其中，在aff 5的存储器中会用到图像识别算法，这些算法所基于的分类是通过学习典型的托盘特征创建的。在托盘上，有一个rfid收发器，它由aff 5读取(或者一个可以光学读取的识别码，例如条形码或者二维码)。在一个方面，在此至少用到一根天线27，它可以实现收发器的精准定位。收发器的代码会与描述要运输的货物的代码进行比较。如果代码与作为要运输的装载物143传输至aff 5的代码相互匹配，则aff 5会导航更贴近托盘。aff 5借助图像分类算法识别叉子可以插入的区域。在一个替代的方面，为此会对激光雷达的数据进行分类。通过运动规划器115，就可以实现aff 5及其叉子在平行度和高度方面的定位，使得aff 5通过前进将叉子移动至托盘下方，以便接下来举升它。在完成举升后，aff 5会首先倒车导航，然后导航至目的地。根据接收托盘的实际高度，在运输前同样也可以将其进一步地降低。在一个方面，在叉子中分别集成了激光雷达、摄像头和照明灯。
152.实施例：4：取决于蓄电池电量状态/剩余电量的路径规划
153.aff 5的剩余行驶里程首先取决于蓄电池4中实际存储的(剩余)能量和取决于装载物质量的耗电量，并且在一个方面取决于路面的摩擦系数/坡道等等。在一个方面，aff 5可以大致确定摩擦系数，具体方法是对于行驶的一段定义的路段，优选地在空载状态下(从而在已知aff 5自重的情况下)在速度恒定的条件下测定能量消耗量，并且与在存储器中存储的地面特性值进行比较。在这里，摩擦力与驱动力呈比例关系。它可以如下进行测定，具体方法是在电流恒定的情况下，如果装载物143更重，则驱动电机6的转轴就会更显著地滞后，或者需要更多电流，以保持转轴的同步(或者在最大允许的阈值内)，其中，旋转分析通过霍尔传感器和/或编码器或者增量编码器进行。这样一来，如果摩擦系数已知，就可以间
接地推测aff 5的质量。在一个替代的和/或补充的方面，aff 5同样也通过这种方式确定其周围环境中的坡道。备选地和/或作为补充，同样也可以利用一个惯性传感器40的旋转率变化，优选地配合最大的轴数值。在其基础上，aff 5就可以创建一张地图，返回其周围环境的摩擦系数和/或能量消耗。为了让aff 5不必前往空间中的每个点位，可以在一个方面，在不同的进行了测量的空间位置之间执行一次内插补，以便生成地图。在此过程中，在一个方面，可以参考光学传感器，以便改进内插的结果。在这里，优选地使用摄像头31或者一个rgb-d摄像头，它既能够处理rgb图像，也能够处理景深信息。使用后者可以在周围环境中探测aff 5移动所在平面的高度差，并且为它们分配空间坐标，而这些坐标又可以在xy平面中导入到要创建的地图中。尤其是对于摩擦系数，可以参考摄像头31的彩色照片。在这里，在aff 5进行了摩擦系数测量的地方，会将在那里采集的表面颜色而或者纹理与表面其他点位的表面/纹理进行比较。如果确定一致，则在内插补的过程中，就会由此将测得的摩擦系数扩展至至少具有类似纹理的所有区域。在下一步中，aff 5可以在期望的能量消耗方面，在地图上对可能的路线进行连续加权(例如在考虑到装载量的情况下)，并且将这些信息用于路径规划，实现理想的能量消耗。
154.实施例5：控制系统中用于消除自锁止的机制
155.在一个方面，对aff 5或者一台通用自主车辆(例如服务机械臂、清洁和/或消毒机械臂)进行配置，使得它能够消除锁止，例如自锁止的情形，其中，这一功能性在一个方面是以依靠硬件的方式实现的。在这种情况下，传感器以双通道方式与控制系统连接，而控制系统则执行此处描述的这一功能性。在这里，会对它们进行模拟和/或数字分析。
156.所谓自锁止，指的是对于在aff 5或者自主车辆附近探测到障碍物的传感器，至少其中一个被触发并且出于安全原因，通过它禁止aff 5或者自主车辆的移动，令其停止。这其中尤其包括保险杠中触点(也就是说安全接线板)的触发，例如在行驶方向上。根据具体设计，这一近距离障碍物识别功能同样也可以通过其他传感器，例如tof传感器29、超声波、雷达32、激光雷达15、16等实现。现在，如果障碍物是一个静态障碍物，或者暂时静态的障碍物，即在一个定义的时间段后不会重新消失并且会仍然激活近距离传感器或者该近距离传感器内的一个保护区域。在这种情况下，aff 5或者自主车辆控制系统的设计，使得aff 5或者自主车辆会重新激活电机6一段较短的时间，并且aff 5或者自主车辆会启动一次脱困尝试。基本条件在于，没有其他保护区域更小的传感器被激活，例如位于aff 5或者自主车辆背面上的安全接线板，或者激光雷达或者另外一种朝后的传感器的保护区域。在这种情况下，aff 5或者自主车辆可以倒退一段距离。在此过程中，aff 5或者自主车辆会优选地与之前的位置保持距离，使得相关涉及的触发停止的传感器不再触发，也就是说，例如安全接线板28不再触发和/或在最小的朝前保护窗口150内不再探测到障碍物。在一个方面，会以地点解析的方式分析安全接线板28，也就是说，会探测在哪个位置上它遇到了障碍物，并且在安全接线板内部导致一次短路或者一次导线断路。为此，在一个方面，可以分析安全接线板28导线中电磁波的扩散或者电磁波的运行时间，例如采用时域反射测量法(time-domain reflectometry)。图30示出了这样的流程。在图30a)中，对于一个触发的安全接线板28，示出了一次障碍物脱困，该安全接线板位于移动式基座1上并且通过与墙体151的接触而触发(参见(1))。接下来，移动式基座会后退，并且启动一次向左的曲线旋转动作，以便继续前进(参见(2))。备选地，如(3)中所示，可以在接触墙体151后短暂地后退，然后移动式基座1会
在原地旋转，以便接下来前进(参见(4))。在图30b)中，对于带有非接触式传感器保护区域的移动式基座1，示出了一个类似的步骤，其中，150代表的是内部保护区域，它触发了移动式基座1的动作停止。在这里，在保护区域150触发后，移动式基座1(1)同样也会后退，然后在旋转后在障碍物(也就是说墙体151)旁前进通过。在(3)和(4)中示出，与a)下类似，移动式基座1会短暂后退，并且就地旋转或者绕着自身轴线旋转，并接下来前进。在这些可能的步骤后，aff 5或者自主车辆(或者移动式基座1)会如常地导航。在一个方面，这个步骤可以在一台状态机(state machine)中实现。总体上，事实情况如图23中示出：在行驶方向上在时间进程1405中分析一个传感器，至少以双通道的形式(步骤1410)或者以模拟和数字方式(步骤1415)，分析一个不朝向行驶方向的传感器(步骤1420)，同样也至少以双通道的形式(步骤1425)或者以模拟和数字方式(步骤1430)，只要在步骤1420中没有探测到障碍物，则启动滚轮的后退动作(步骤1435)。会朝没有探测到障碍物的方向移动(步骤1440)。接下来，会重新规划路线(步骤1445)，其中，会使用路径规划模块112和/或运动规划器115。
157.在此，一台自主车辆用来消除锁止的机制通过下述的方面amab1-amab14予以体现：
158.amab1、对于其速度由于在行驶方向上的附近区域中探测到障碍物而被至少一个传感器在行驶方向上减小的自主车辆，用来消除自主车辆锁止的方法，包括：
159.·
对不朝向行驶方向的传感器进行分析；
160.·
启动滚轮的后退动作。
161.amab2、根据amab1所述的方法，包括；
162.·
在时间进程中分析行驶方向上的传感器；
163.·
在一个定义的时间间隔后，启动不朝向行驶方向的传感器的分析，期间在行驶方向上检测障碍物。
164.amab3、根据amab1所述的方法，其中，如果不朝向行驶方向的传感器没有检测到提示需要减速的障碍物，则会启动滚轮的后退动作。
165.amab4、根据amab1所述的方法，还包括机械臂朝没有检测到障碍物的方向的动作。
166.amab5、根据amab1所述的方法，其中，在多个保护区域的最小的那个中进行障碍物检测。
167.amab6、根据amab1所述的方法，其中，对至少一个的传感器至少以双通道的方式进行分析。
168.amab7、根据amab1所述的方法，其中，对至少一个的传感器进行模拟和数字分析。
169.amab8、根据amab1或amab3所述的方法，其中，减速是将速度降为零。
170.amab9、根据amab8所述的方法，其中电机(6)在该状态下会被断电。
171.amab10、根据amab4所述的方法，还包括对路线的重新规划。
172.amab11、根据amab1所述的方法，其中，至少一个传感器是保险杠或者安全接线板(28)。
173.amab12、根据amab12所述的方法，其中，会对保险杠或者安全接线板(28)以地点解析的方式开展分析。
174.amab13、根据amab1所述的方法，其中，至少一个传感器为至少一个超声波传感器、至少一个雷达传感器(32)、至少一个time-of-flight传感器(29)、至少一个摄像头(20、31)
和/或至少一个激光雷达(15、16)。
175.amab14、根据amab1所述的装置，其中，自主车辆为一个服务机械臂、一个盘库机械臂、一台自主运输车辆(5)、一个清洁机械臂或者一个消毒机械臂。
176.amab15、用于执行根据amab1-14所述方法的装置。
177.amab16、根据amab15所述的装置，其中，涉及的是一套依靠硬件的控制系统。
178.amab17、用于执行根据amab1-9所述方法的状态机(state maschine)。
179.实施例6：滑移测定及修正
180.在一个方面，对aff 5(作为一台自主车辆的代表，包括服务机械臂、清洁和/或消毒机械臂)进行了配置，使得它能够测定滑移，并且在这样的路径上改进其导航能力。为此，优选地在里程表模块121内部，在电机6(并且此处优选地在轴上)上和/或在驱动轮10上或者在一个可能存在的变速箱上布置了用于测定旋转角度的旋转角传感器129。此外，对系统进行配置，使得通过角度测定，结合驱动轮10的直径以及可能的中间变速箱传动比，就可以确定经过的里程。此处可以是霍尔传感器、编码器或者增量编码器等(同样也参见上文描述的里程表模块121)。在一个实施例中，编码器或者增量编码器可以(通过光栅)读取超过1024步，霍尔传感器则为24步。如果驱动轮10空转，则由传感器测得的里程会大于实际经过的里程。对于由雷达传感器测定的距离和实际经过的距离之间的这一差值，被称为滑移。
181.系统在控制系统126中实现，并且具有低于100ms(例如10ms)的延迟时间和很高的调控质量，可以非常快速地做出修正。此外，它还具有至少一个用来测定加速度和旋转率的惯性传感器40(例如带有(3d)加速度传感器、(3d)陀螺仪(旋转率)传感器和必要时的(3d)罗盘传感器的imu)。会首先测定加速度最大(重力)的轴，它表示的是垂直轴(z)。另外两根轴展开形成xy平面，而aff 5则在其中移动(为了简化，在此处的描述中未考虑在斜面上移动的情形)。通过z轴的旋转率，可以相对于导航模块110中且涵盖aff 5周围环境的坐标系确定aff 5在空间中的朝向。现在，如果控制系统126规定两个驱动轮10的一个恒定速度，并且相对于通过旋转率确定的方向矢量，形成与之平行的运动，但如果在这条路径上确定的aff 5的朝向有偏差，则意味着aff 5至少一个驱动轮10不具有规定的角速度。如果旋转角传感器129分别测量规定的旋转角度(在规定速度的基础上)，则其中一个驱动轮10空转。朝向的改变会说明涉及的是哪个驱动轮10(如果aff 5朝左，则涉及的是左侧的驱动轮10)。现在，控制系统126会降低至少一个驱动轮10或者两个驱动轮10的速度，以减小滑移，或者重新获得抓地力，在此过程中测量aff 5的朝向，并且分别调整驱动轮10的车轮速度，使得aff 5重新回到规定的轨迹上。如果在右侧驱动轮10探测到滑移，则可以通过降低左侧驱动轮的速度平衡aff 5的旋转动作。对于测定角度的偏差，总体上可以使用存储在控制存储器127中的阈值。
182.在一个替代的和/或补充的方面，对于在记录的aff 5周围环境地图的基础上进行的位置确定和/或行驶速度的测定，会参考相关的激光雷达、雷达和/或摄像头数据来确定测得地点里程表数值与实际经过的里程之间的差值。在一个方面，在此同样也可以使用采集并且存储在存储器2中的路标，或者通过障碍物表征定义的aff 5的周围环境(例如特定的、优选为固定障碍物以及它们在空间中的朝向)。另外，借助地图上的位置确定，还可以修正里程表数值和惯性传感器数值，其中，会连续或者以一定的时间间隔执行该过程，因为这一分析的延迟时间要显著大于通过至少一个惯性传感器40以依靠硬件的方式的实现。
183.总体而言，如图25所示，实时滑移的采集过程可以描述为：降低自主车辆(例如盘库机械臂、地面运输车辆5、服务机械臂、清洁机械臂或者消毒机械臂)滑移的方法包含在空间中以绕着垂直轴旋转的形式确定朝向(步骤1505)，例如在两条不同的路径上。在此过程中，会确定自主车辆绕着垂直轴的旋转，其中，惯性传感器数据的分析(步骤1510)作为第一路径。在此，第一路径的数据描述的是自主车辆的真实朝向(ground truth)。在步骤1515中，作为第二路径，会在旋转角度数据分析的基础上，作为在空间中绕着垂直轴的旋转确定朝向，具体通过旋转角传感器129加以采集。这些旋转角度数据描述的是自主车辆驱动轮10的旋转。它们可以直接测定，或者间接通过电机6的旋转和/或作为差速驱动装置124的组成部分的变速箱元件7。自主车辆基于旋转角度数据的朝向可能由于滑移而失真，因而不一定描述自主车辆的真实朝向。在步骤1520中，会将测得的旋转角度数据与规定的旋转角度数据进行比较。这意味着，在车轮直径的基础上，规定的一段自主车辆直至测量时间点应经过的距离会与一定的旋转圈数关联到一起，这一圈数可以被转换为一个旋转角度。也就是说，会确定自主车辆是否同样也经过了这一规定的距离，它会被换算为一个规定的旋转角度，并且与一个通过传感器测得的旋转角度进行比较，其中，在旋转角度一致的情况下，同样也就经过了这段距离。在步骤1525中，会比较朝向，也就是说，在至少两条路径上测定的绕着水平轴的旋转(其中，这根水平轴是居中在自主车辆的驱动轮10之间穿过的轴线)。在这一比较过程中，会确定偏差，其中，对于驱动轮10，如果确定在至少两条路径上测定的朝向存在偏差，并且测得的旋转角度数据与规定的旋转角度数据相互一致，则所涉及的驱动轮10具有滑移。滑移指的是驱动轮10的空转或者抱死，或者说驱动轮10和地面相互接触表面的相对速度不为零。带有滑移的驱动轮10的确定(步骤1530)通过下列方式进行：为此，在图26中示出了旨在滑移识别的角度测定。图26a)示出了带有左侧10l和右侧10r驱动轮的aff 5。实线箭头所示的是作为方向矢量的绕着垂直轴的旋转朝向，它是通过惯性传感器40规定的。图26b)则通过虚线箭头示出了作为方向矢量的aff 5的实际朝向，它是通过旋转角度数据测得的。图26c)中输出了角度差α，其中，惯性传感器的方向矢量用作基准。在此，aff 5的旋转在数学上呈负向，这是由于驱动轮10r的空转导致的，或者驱动轮(10r)相对于驱动轮(10l)更大的空转所导致的。这样一来，如果在第一或者第三路径上测得的作为基准方向矢量的旋转和在第二路径上作为方向矢量测得的旋转之间的旋转角度在数学上为负数，则行驶方向上右侧驱动轮(10r)处发生了滑移。接下来，在步骤1535中，会调整至少一个驱动轮10的速度，例如没有出现滑移的驱动轮10。这将持续，直至不再测得滑移，为此，存在一个闭环。减少滑移的驱动轮速度调整会在10ms的时间内进行。
184.这些在前面的段落中描述的步骤或者方面可以在一个控制系统126，例如电机控制系统中实现，它以双通道的方式与至少两个旋转角传感器129连接在一起，其中，旋转角传感器129可以是霍尔传感器、编码器或者增量编码器、频闪转速计、测速发电机、电感传感器和/或韦根传感器。传感器可以以双通道形式连接，其中，一个通道152以模拟方式传输信号，一个通道152以数字方式传输信号。流程的实现可以在控制系统内的一个旋转分析单元41中进行，它可以与一个摄像头20、一个激光雷达(15、16)和/或一个雷达传感器32以及一个导航模块110连接在一起。
185.旋转角度数据通常用于通过里程表模块121确定自主车辆的位置，但同样也用于监控差速驱动装置124的旋转动作。这样一来，通过旋转角度数据同时还可以确定自主车辆
的运动方向。上述用于确定自主车辆朝向的旋转测定是相对于一套坐标系进行的，它属于存储在导航模块110中的自主车辆的地图。
186.在一个方面，在接下来的一个并非在控制系统中实现、而是在导航模块110中实现的步骤中，会对自主车辆进行基于传感器的环境采集，例如通过摄像头20、激光雷达(15、16)和/或雷达传感器32；在环境数据的基础上，会确定自主车辆的位置，将在环境数据的基础上确定的位置与在旋转角度数据的基础上和/或惯性传感器(imu)40数据基础上确定的自主车辆的位置进行比较，并且在确定位置存在偏差的情况下，执行一次自主车辆位置的修正。基于环境数据的位置确定可以在slam(simultaneous localization and mapping，即同步定位与映射构建)的基础上进行，例如采用一种基于图的slam方法(参见doi：10.1109/mits.2010.939925)或者借助visualslam进行，其中，自主车辆借助旋转角度数据，通过一次环境采集和分析来修正确定的位置。
187.用来减小自主车辆滑移的系统和方法在此通过下述的方面ars1-ars25予以体现：
188.ars1、用来减小自主车辆滑移的方法，包括：
189.·
在两条不同的路径上测定自主车辆绕着垂直轴的旋转；
190.·
比较测得的旋转；
191.·
确定偏差；
192.·
调整至少一个驱动轮(10)的速度。
193.ars2、根据ars1所述的方法，其中，用来确定自主车辆绕着垂直轴的旋转的第一路径包括对惯性传感器数据进行分析。
194.ars3、根据ars1所述的方法，其中，用来确定自主车辆绕着垂直轴的旋转的第二路径包括对旋转角度数据进行分析。
195.ars4、根据ars2所述的方法，其中，惯性传感器数据描述的是自主车辆的真实朝向。
196.ars5、根据ars3所述的方法，其中，旋转角度数据描述的是基于滑移的自主车辆的非真实朝向。
197.ars6、根据ars3所述的方法，其中，旋转角度数据描述的是自主车辆驱动轮(10)的旋转。
198.ars7、根据ars3所述的方法，还包括测得的旋转角度数据与规定的旋转角度数据之间的比较。
199.ars8、根据ars7所述的方法，其中，对于驱动轮10，如果确定在至少两条路径上测定的朝向存在偏差，并且测得的旋转角度数据与规定的旋转角度数据相互一致，则所涉及的驱动轮10具有滑移。
200.ars9、根据ars8所述的方法，其中，如果在第一或者第三路径上测得的作为基准方向矢量的旋转和在第二路径上作为方向矢量测得的旋转之间的旋转角度在数学上为负数(或者正数)，则行驶方向上右侧驱动轮(10r)处发生了滑移(反之亦然)。
201.ars10、根据ars9所述的方法，还包括对至少一个驱动轮(10)进行速度调整，直至不再测得滑移为止。
202.ars11、根据ars3所述的方法，其中，旋转角度数据体现的是电机(6)、变速箱元件(7)和/或驱动轮(10)的旋转。
203.ars12、根据ars3所述的方法，其中，在旋转角度数据的基础上会确定自主车辆的移动方向。
204.ars13、根据ars1所述的方法，其中，相对于自主车辆存储在导航模块110和/或存储器(2)中的一张地图的坐标系来确定旋转。
205.ars14、根据ars1所述的方法，其中，会在100ms内调整速度。
206.ars15、根据ars1所述的方法，还包括在旋转角度数据的基础上，确定自主车辆的位置。
207.ars16、根据ars15所述的方法，还包括：
208.·
基于传感器的自主车辆环境采集；
209.·
基于环境数据的自主车辆位置确定；
210.·
将在环境数据的基础上确定的位置与在旋转角度数据的基础上和/或惯性传感器数据基础上确定的自主车辆的位置进行比较，以及
211.·
在确定位置存在偏差的情况下执行一次自主车辆位置的修正。ars17、根据ars16所述的方法，其中，通过环境采集确定的位置数据描述的是真实位置。
212.ars18、根据ars1所述的方法，其中，自主车辆为一个盘库机械臂、一台地面运输车辆(5)、一个服务机械臂、一个清洁机械臂或者一个消毒机械臂。
213.ars19、用于执行根据ars1-ars18所述方法的装置。
214.ars20、根据ars19所述的装置，其中，装置至少部分是一套电机控制系统。
215.ars21、系统，包括一套控制系统126；一个惯性传感器(40)；至少一个旋转角传感器(129)，例如霍尔传感器、编码器或者增量编码器、频闪转速计、测速发电机、电感传感器和/或韦根传感器；用于分析反向作用的发电机电压(电动势)的电路；一个旋转分析单元(41)；一个摄像头(20、31)、一个激光雷达(15、16)和/或一个雷达传感器(32)以及一个导航模块(110)。
216.ars22、根据ars21所述的系统，还包括位于至少两个旋转角传感器(129)和控制系统(126)之间的一个双通道连接。
217.ars23、根据ars22所述的系统，其中，一个通道(152)以模拟方式传输信号，一个通道(152)以数字方式传输信号。
218.实施例7：基于蓄电池特性值、在导航框架条件下的成本函数
219.在一个方面，配置了aff 5，使得aff 5会考虑成本函数，它会结合考虑soh及soc，也就是说，会使用实际存储的能量＝u*soh*soc(作为规划的基础)，例如2kwh＝20v*100ah(蓄电池剩余电量)*100％电量状态(“满电”)。
220.实施例8：能量管理和任务规划
221.在一个方面，对于aff 5或者自主车辆、另外一个aff 5或者另外一个自主车辆或者一套与aff 5或者另外一种自主车辆连接在一起的管理系统，会进行配置，使得aff 5或者自主车辆会根据aff 5或者自主车辆蓄电池4的电量状态管理任务，例如运输任务。也就是说，如果aff 5或者自主车辆的电量状态低于一个阈值，它就不会接受任何运输任务，并且任务会被分配给另外一个aff 5或者自主车辆，其中，任务分配可以通过aff 5或者自主车辆本身，通过另外一个aff 5或者自主车辆，或者通过一套管理系统(例如36)进行。除了低于一个电量状态阈值以外，如果原本应执行任务的aff 5或者自主车辆在任务时刻或者
在执行任务期间已规划了一次充电过程，则同样也可以执行这些后续操作。
222.能量管理或者aff控制过程在图14中汇总如下：采集蓄电池当前的电量状态(步骤805)，例如通过测量电芯电压或者通过阻抗光谱分析法并且与存储的数值进行比较。在下一个步骤中，通过将任务与存储的能耗进行比较分析接收到的任务(步骤810)。能耗可以是两个坐标之间的能耗，或者一条路径上两个路径点之间的能耗。任务则可以通过一套外部系统进行传输(步骤845)。对于存储在存储器(2、38)中的能耗，其数值可以是经过单位距离的能耗，它是凭借经验确定的，例如作为预测。此外，同样也可以为已经与任务关联的距离提供这样的能耗值，和/或可以参考任务坐标之间的欧几里得距离，并且添加一个修正系数，以便绕过障碍物。接下来，会对所需的能耗进行一次预测(步骤815)，例如将任务数量、每个任务的距离以及每段距离的能耗相互做乘法。在另一个步骤中，会确定蓄电池4的充电时长、充电时刻和/或充电时间段(步骤820)。在这里，会在一个能耗预测值的基础上，确定何时必须进行充电。但在此过程中同样也会考虑到任务随着时间的变化情况，例如在测定的经验值的基础上。在此过程中，会考虑到任务间隙，即两个任务之间的时间窗口，并且将其分配给充电过程，以便为蓄电池4充电，从而提高aff 5的利用率。这样的时间窗口定义的是可能的充电时长，或者开始和/或结束时刻，或者充电时间段。在描述的此类场景中，任务会规定充电时间段。在一个方面，充电时间段同样也可以反映出任务的可用性。此外，aff 5同样也可以直接在运动规划器115中调整其运动(步骤855)，例如仅落实要经过的距离较短的短途任务，以便能够及时为蓄电池4充电。会将充电时长、充电时刻和/或充电时间段传输至一套外部系统(步骤835)，例如一套车队管理系统，它在计划的充电过程期间不会向涉及的aff 5分配任何任务。除了车队管理系统以外，其他aff 5同样也可以获得一条信息，提示一个aff 5计划了或者正在执行一次充电过程，并且相应在运动规划的框架条件下调整它们的路线，和/或在对应的时间段内不为自身规划充电过程(参见步骤855)。在一个方面，如果蓄电池4的电量状态低于一个阈值，则aff 5同样也可以将一个任务传输至一套外部系统(步骤825)，或者当在计划了一个任务的时间段计划了一次充电过程的情况下(步骤830)。根据具体任务，可以对确定的充电时长、充电时刻和/或时间段重新进行规划(步骤840)，例如在通过一套外部系统收到任务后(步骤850)。作为结果，传输的所有任务或者充电时间段会导致对运动规划进行一次调整(步骤855)。对于外部系统，最终可以是一台自主车辆，例如一个服务机械臂、一台地面运输车辆(aff)、一个消毒机械臂或者一个盘库机械臂，或者也可以是一个外部服务器(37、38)。
223.能量管理在此通过下述的方面ae1至ae11予以体现：
224.ae1、用于监控蓄电池(4)电量状态的计算机实现的方法，包括：
225.·
对蓄电池(4)当前电量状态的采集；
226.·
通过将任务与存储器(2、38)中存储的能耗进行比较，对收到的任务开展分析；
227.·
在收到的任务基础上，预测将来的能耗，以及
228.·
确定蓄电池(4)的充电时长、充电时刻和/或充电时间段。
229.ae2、根据ae1所述的计算机实现的方法，还包括将确定的充电时长、充电时刻和/或充电时间段传输至一套外部系统(例如5、36)。
230.ae3、根据ae1所述的计算机实现的方法，还包括通过一套外部系统(例如5、36)接收任务。
231.ae4、根据ae1所述的计算机实现的方法，还包括：
232.·
从一套外部系统(例如5、36)获得充电时长、充电时刻和/或充电时间段，以及
233.·
对确定的充电时长、充电时刻和/或充电时间段进行重新规划。
234.ae5、根据ae1所述的计算机实现的方法，还包括在一次运动规划的框架条件下，对充电时刻、充电时长和/或充电时间段进行集成。
235.ae6、根据ae1所述的计算机实现的方法，还包括在蓄电池4电量状态低于一个阈值的情况下，将收到的任务传输至一套外部系统(例如5、36)。
236.ae7、根据ae1所述的计算机实现的方法，还包括在为计划的任务时刻或者时间段已经计划了一次充电过程的情况下，将收到的任务传输至一套外部系统(例如5、36)。
237.ae8、根据ae3、ae4、ae6或者ae7所述的计算机实现的方法，其中，外部系统(例如5、36)是一个服务器(37)或者一台自主车辆。
238.ae9、根据ae1所述的计算机实现的方法，其中，存储的能耗是两个路径点之间的能耗。
239.ae10、根据ae8所述的装置，其中，自主车辆是一个服务机械臂、一台地面运输车辆(5)、一个消毒机械臂或者一台盘库机械臂。
240.ae11、用于执行根据ae1-ae11所述方法的装置。
241.ae12、根据ae10所述的装置，其中，装置是一种服务机械臂、地面运输车辆(5)、消毒机械臂或者盘库机械臂。
242.实施例9：带传感器的自主运输车辆
243.带传感器的自主运输车辆在此通过下述的方面asntr1至asntr16予以体现：
244.asntr1、带有一个高度可调装载面(12)、以及至少一个主要在行驶方向上扫描周围环境的传感器的自主运输车辆(5)，其中，自主运输车辆具有至少一个朝后的传感器单元(17)。
245.asntr2、根据asntr1所述的自主运输车辆(5)，其中，朝后的传感器单元(17)包括至少一个传感器单元摄像头(20)。
246.asntr3、根据asntr1所述的自主运输车辆(5)，包括至少一个用于照亮传感器单元摄像头(20)视野范围的照明灯(例如19)。
247.asntr4、根据asntr1所述的自主运输车辆(5)，其中，朝后的传感器单元(17)具有一个可以解析地点的距离传感器。
248.asntr5、根据asntr4所述的自主运输车辆(5)，其中，可以解析地点的传感器是一个激光雷达(18)。
249.asntr6、根据asntr1所述的自主运输车辆(5)，其中，朝后的传感器单元(17)位于装载面(12)下方。
250.asntr7、根据asntr1所述的自主运输车辆(5)，还包括一个用于在装载面(12)上和/或上方确定装载物(143)位置的装载面装载物传感器(21)。
251.asntr8、根据asntr7所述的自主运输车辆(5)，其中，用于在装载面(12)上和/或上方确定装载物(143)位置的装载面装载物传感器(21)会进行对装载物位置的非接触式测定。
252.asntr9、根据asntr7所述的自主运输车辆(5)，其中，用于在装载面(12)上和/或上
方确定装载物(143)位置的装载面装载物传感器(21)会对装载物位置进行接触式的测定。
253.asntr10、根据asntr7所述的自主运输车辆(5)，其中，用于在装载面上和/或上方确定装载物(143)位置的装载面装载物传感器(21)具有至少一个嵌入装载面的传感器(例如44)和/或一个平行于装载面采集的传感器(例如22)。
254.asntr11、根据asntr7所述的自主运输车辆(5)，其中，用于在装载面(12)上和/或上方确定装载物(143)位置的装载面装载物传感器(21)具有红外线传感器。
255.asntr12、根据asntr7所述的自主运输车辆(5)，其中，用于在装载面(12)上和/或上方确定装载物(143)位置的装载面装载物传感器(21)通过应变计实现。
256.asntr13、根据asntr7所述的自主运输车辆(5)，其中，用于在装载面(12)上和/或上方确定装载物(143)位置的装载面装载物传感器(21)具有一个激光测距仪(22)。
257.asntr14、根据asntr13所述的自主运输车辆(5)，其中，激光测距仪(22)具有一个扩大的测量斑点。
258.asntr15、根据asntr13所述的自主运输车辆，其中，激光测距仪(22)的盲区位于自主运输车辆(5)的车身(13)内。
259.asntr16、根据asntr9所述的自主运输车辆，其中，用于在装载面(12)上和/或上方确定装载物(143)位置的装载面装载物传感器(21)具有至少一个接触传感器(23)。
260.实施例10：用于运输装载物的导航
261.一种用于运输装载物143的导航在此通过下述的方面antl1至antl16予以体现：
262.antl1、用于控制自主运输车辆(5)的计算机实现的方法，包括：
263.·
采集自主运输车辆(5)的周围环境，以及
264.·
采集和分析图案；
265.·
其中，图案包括对标记(202)和/或轨道(201)和/或识别装置(例如203)的识别。
266.antl2、根据antl1所述的计算机实现的方法，其中，标记(202)、轨道(201)和/或识别装置(例如203)平行于停放的滚动滑座(200)。
267.antl3、根据antl1所述的计算机实现的方法，还包括读取识别到的识别装置(例如203)，并且将读取的数值与存储在存储器(2、38)中的数值进行比较。
268.antl4、根据antl2所述的计算机实现的方法，其中，识别装置是一行滚动滑座的滚动滑座行识别装置(203)。
269.antl5、根据antl3所述的计算机实现的方法，还包括：
270.·
读取一个识别装置(例如203)；
271.·
确定自主运输车辆(5)的位置，以及
272.·
接下来重新定位自主运输车辆(5)。
273.antl6、根据antl1所述的计算机实现的方法，包括：
274.·
读取存储在存储器(2、38)中滚动滑座(200)的长度；
275.·
自主运输车辆(5)的倒车；
276.·
确定自主运输车辆(5)至障碍物或者滚动滑座(200)的距离；
277.·
行驶到装载物(143)下方，以及
278.·
举升装载面(12)。
279.antl7、根据antl7所述的计算机实现的方法，还包括：
280.·
在装载面(12)上确定装载物(143)或者潜在装载物(143)的位置，
281.·
其中，自主运输车辆(5)只会在装载物(143)下方行驶至一个阈值。
282.antl8、根据antl1所述的计算机实现的方法，包括：
283.·
确定至一个标记(202)、轨道(201)、识别装置(例如203)端点的距离；
284.·
放置装载物(143)；
285.·
其中，标记(202)、轨道(201)和/或识别装置(例如203)基本上平行于要放置的滚动滑座(200)。
286.antl9、根据antl1所述的计算机实现的方法，包括：
287.·
确定至一个障碍物或者滚动滑座(200)的距离，以及
288.·
放置装载物(143)。
289.antl10、根据antl8-9所述的计算机实现的方法，其中，放置位置在行驶方向上位于一个测定的障碍物或者滚动滑座(200)的一个阈值范围内。
290.antl11、根据antl8-9所述的计算机实现的方法，其中，在放置装载物(143)前，会如下对齐自主运输车辆(5)：
291.·
平行对齐至少一个放置的滚动滑座(200)或者一个标记(202)、轨道(201)和/或识别装置(例如203)；
292.·
其中，距离为侧面距离，并且至少为5mm，在一个方面至少为10mm。
293.antl12、根据antl8-10所述的计算机实现的方法，其中，至至少一个停放的滚动滑座(200)的距离借助激光雷达(18)、摄像头(30)或者雷达(32)测定。
294.antl13、根据antl8-11所述的计算机实现的方法，其中，在标记(202)、轨道(201)和/或识别装置(例如203)的端点上或者与障碍物或者滚动滑座(200)保持一定距离的情况下放置装载物(143)。
295.antl14、用于执行根据antl1-antl13所述方法的装置。
296.实施例11：等待位置1
297.等待位置的确定在此通过下述的方面awa1-awa22予以体现：
298.awa1、用于确定任务地点和时间概率的的计算机实现的方法，包括：
299.·
记录完成任务的地点和时间数据；
300.·
以地点和时间解析的方式存储采集的数据；
301.·
在所采集数据的基础上，确定任务何时在哪个地点出现的概率。
302.awa2、根据awa1所述的计算机实现的方法，其中，任务是一项运输任务、一项盘库任务、一项交互任务或者一项清洁或者消毒任务。
303.awa3、根据awa1所述的计算机实现的方法，其中，概率超过一个阈值的地点属于等待位置。
304.awa4、根据awa1所述的计算机实现的方法，其中，概率超过一个阈值的地点会被存储到一个导航模块(110)中。
305.awa5、根据awa1所述的计算机实现的方法，其中，时间解析以季节为单位进行。
306.awa6、根据awa1所述的计算机实现的方法，还包括将采集的数据和/或测定的概率通过一个接口提供给其他系统(例如5、36)。
307.awa7、根据awa1所述的计算机实现的方法，其中，采集的数据和/或测定的概率通
过一个接口由其他系统(例如5、36)负责提供。
308.awa8、根据awa1所述的计算机实现的方法，还包括在记录的数据中补充所提供的数据，并且确定概率。
309.awa9、根据awa3所述的计算机实现的方法，还包括在不执行任务的情况下，将等待位置数据传输至至少一套系统(例如5、36)。
310.awa10、根据awa2-awa3所述的计算机实现的方法，还包括如果在一个任务概率高的位置上存在一个物体的情况下改变阈值。
311.awa11、根据awa1所述的计算机实现的方法，其中，会以地点和时间解析的方式探测活动物体，并且存储采集的数据。
312.awa12、根据awa11所述的计算机实现的方法，还包括在所采集数据的基础上，确定一个活动物体何时在哪个地点出现的概率。
313.awa13、根据awa12所述的计算机实现的方法，还包括在所采集数据的基础上，创建至少一张地点和/或时间解析的活动对象地图。
314.awa14、根据awa3和awa13所述的计算机实现的方法，其中，一个等待位置包含活动物体的密度低于一个阈值的区域。
315.awa15、根据awa3或者awa14所述的计算机实现的方法，还包括在等待位置上定位自主车辆。
316.awa16、根据awa15所述的计算机实现的方法，还包括在自主车辆不执行任务的情况下，根据awa15在等待位置上定位自主车辆。
317.awa17、用于执行根据awa1-awa16所述方法的系统。
318.awa18、根据awa17所述的系统，其中，涉及的是一台自主车辆。
319.awa19、根据awa18所述的系统，其中，自主车辆是一台自主运输车辆、一个服务机械臂、一个盘库机械臂或者一个消毒机械臂。
320.awa20、根据awa18所述的系统，其中，涉及的是一台自主车辆，它在没有任务的阶段会停留在任务概率超过一个阈值的区域中。
321.awa21、根据awa18所述的系统，其中，其他没有任务的系统会前往另外一个位置，而非不执行任务的自主车辆前往的位置。
322.awa22、根据awa17所述的系统，其中，涉及的是一套自我学习系统。
323.实施例12：等待位置2
324.等待位置的确定在此通过下述的方面awb1-awb6予以体现：
325.awb1、用于确定活动物体出现地点和时间概率的自我学习系统，包括一个等待位置模块(116)，用于分析在时间进程中采集的活动物体的位置，并且在定义的时间间隔内确定活动物体的出现概率。
326.awb2、根据awb1所述的自我学习系统，其中，等待位置模块(116)会分析存储及经过的路径，这些路径是由路径规划模块(112)确定和/或由一个里程表模块(121)记录的。
327.awb3、根据awb1所述的自我学习系统，其中，在一个地图映射模块(117)中在等待位置模块分析的基础上创建一张带等待位置的地图。
328.awb4、根据awb3所述的自我学习系统，其中，一个运动规划器(115)和/或一个路径规划模块(112)会在地图映射模块(117)的数据的基础上为系统(例如5)执行一次路径规划
和/或一次运动规划。
329.awb5、根据awb1所述的自我学习系统，其中，采集的位置数据借助一个摄像头(31)、一个雷达传感器(32)、一个超声波传感器或者一个激光雷达(15、16)采集。
330.awb6、根据awb1或awb4所述的系统，其中，系统是一台自主运输车辆(5)、一个消毒机械臂、一个清洁机械臂、一个服务机械臂或者一个盘库机械臂。
331.awb7、根据awb2所述的系统，其中，在完成任务时会测定路径。
332.awb8、根据awb7所述的系统，其中，任务是一项运输任务、一项盘库任务、一项清洁任务或者一项消毒任务。
333.awb9、根据awb3所述的系统，其中，一个等待位置的特征在于，季节性或者取决于班次的任务出现频次高，同时遇到活动物体的频次则低。
334.实施例13：保护机制
335.保护机制在此通过下述的方面as1-as52予以体现：
336.as1、自主车辆(例如5)用控制系统(126)，带有至少一个通过接口连接的旋转角传感器(129)、至少一个控制存储器(127)，其中，控制系统(126)直接或者间接监控自主车辆(例如1、5)的加速度和/或速度，并且可以强制减速。
337.as2、根据as1所述的控制系统，其中，控制系统(126)在控制存储器(127)中存储了一个时间间隔和一个目标速度，其中，控制系统(126)会监控电机(6)的加速时间，如果在控制存储器(127)中存储的时间间隔内仍未达到目标速度，则会强制取消电机运动。
338.as3、根据as1所述的控制系统，其中，监控包括采集及分析电机(6)的电流和/或扭矩。
339.as4、根据as2所述的控制系统，还包括一个用来测定加速持续时间的计数单元(128)。
340.as5、根据as2所述的控制系统，其中，时间间隔取决于速度。
341.as6、根据as2所述的控制系统，其中，时间间隔取决于质量。
342.as7、根据as2所述的控制系统，其中，时间间隔取决于保险杠或者安全接线板(28)的缓冲特性。
343.as8、根据as1所述的控制系统，其中，自主车辆(例如1)是一台自主运输车辆(5)、一个服务机械臂、一个消毒机械臂或者一个清洁机械臂。
344.as9、根据as1所述的控制系统，其中，减速不受自主车辆(例如5)应用程序传输至控制系统(126)的指令的影响。
345.as10、根据as1所述的控制系统，其中，在存储器(2、127、135)中存储了一个定义的速度。
346.as11、根据as10所述的控制系统，其中，定义的速度取决于自主车辆(例如1、5)的重量和/或几何外形。
347.as12、根据as1所述的控制系统，其中，在存储器(2、135)中至少存储了二维空间中的距离阈值。
348.as13、根据as12所述的控制系统，其中，距离阈值得出自自主车辆(例如1、5)的最大速度和定义的速度。
349.as14、根据as12所述的控制系统，其中，距离阈值可以相互嵌套。
350.as15、根据as12所述的控制系统，其中，会将距离阈值与传感器(例如15、16、31、32)测得的距离进行比较。
351.as16、根据as15所述的控制系统，其中，传感器(例如15、16、31、32)会识别障碍物，并且距离得出自障碍物至传感器(例如15、16、31、32)的距离。
352.as17、根据as1所述的控制系统，其中，如果自主车辆(例如5)位于大坡度的场地上，则控制系统(126)可以保持转速为零，以避免自主车辆(例如1、5)溜车。
353.as18、根据as1所述的控制系统，其中，传感器数据的传输至少以双通道形式进行。
354.as19、根据as1所述的控制系统，其中，传感器数据的传输以数字和模拟方式进行。
355.as20、根据as1所述的控制系统，其中，速度监控基于两种不同的物理测量原理进行。
356.as21、根据as1所述的控制系统，其中，速度监控通过测量电机(6)的旋转角度、一个变速箱组成部分(7)、和/或驱动轮(10)进行。
357.as22、根据as1所述的控制系统，其中，旋转角传感器(129)是霍尔传感器和/或编码器或者增量编码器。
358.as23、根据as1所述的控制系统，其中，速度测量通过光学传感器(例如15、16、31)、超声波和/或雷达(32)进行。
359.as24、根据as1所述的控制系统，其中，速度监控通过确定自主车辆(例如1、5)相对于其周围环境中的固定障碍物或者地标的位置变化进行。
360.as25、根据as24所述的控制系统，其中，固定障碍物和/或地标存储在一张位于自主车辆(例如1、5)存储器(2)中的地图中。
361.as26、根据as1所述的控制系统，其中，速度监控通过光学传感器(32)进行，它朝向一个表面，并且相对于自主车辆(例如5)测量表面结构的变化，并在此基础上确定速度。
362.as27、根据as26所述的控制系统，其中，为此会使用一个定义的观察窗口。
363.as28、根据as1所述的控制系统，其中，一个处理器(130)会将在至少两个通道上和/或通过至少两种不同的物理测量原理获得的传感器数据相互比较。
364.as29、根据as28所述的控制系统，其中，如果超过了一个定义的阈值，则通过至少两个通道获得的数据和/或通过两种不同的物理测量原理获得的传感器数据之间的偏差会触发自主车辆(例如5)的减速。
365.as30、根据as1所述的控制系统，其中，控制系统(126)通过一个看门狗(131)监控，如果控制系统(126)不再获得供电，则它会触发自主车辆(例如5)的减速。
366.as31、根据as30所述的控制系统，其中，一个电子电路(132)会通过至少一个主动控制的半导体元件短接电机(6)。as32。根据as31所述的控制系统，其中，一个继电器(133)会短接电机(6)。
367.as33、根据as31和as32所述的控制系统，其中，继电器(133)与电子电路(132)并联。
368.as34、根据as30所述的控制系统，其中，在发生电压降时，会触发一个电子控制的机械制动器(134)(失能开关原理)，并且制动自主车辆(例如1、5)。
369.as35、用于自主车辆(例如1、5)速度监控的方法，包括：
370.·
采集自主车辆(例如1、5)的速度和/或加速度；
371.·
将采集的速度和/或加速度与存储的速度和/或加速度进行比较；
372.·
根据速度和/或加速度比较，降低速度和/或加速度。
373.as36、用于自主车辆(例如1、5)速度监控的方法，包括：
374.·
在至少两条路径上采集自主车辆(例如1、5)的速度和/或加速度；
375.·
对在至少两条路径上采集的速度和/或加速度进行比较；
376.·
根据速度和/或加速度比较，降低速度和/或加速度。
377.as37、根据as35-36所述的方法，其中，直接或者间接监控自主车辆(例如1、5)的速度和/或加速度。
378.as38、根据as35-36所述的方法，其中，自主车辆(例如1、5)速度和/或加速度采集信号的传输以双通道形式进行。
379.as39、根据as35-36所述的方法，其中，自主车辆(例如1、5)速度和/或加速度采集信号的传输以模拟和数字方式进行。
380.as40、根据as35-36所述的方法，其中，自主车辆(例如1、5)速度和/或加速度的采集通过两种不同的物理测量原理进行。
381.as41、根据as35-36所述的方法，其中，速度和/或加速度监控包含对电机电流的采集。
382.as42、根据as35-36所述的方法，其中，速度和/或加速度监控包含对电机(6)扭矩的采集。
383.as43、根据as35-36所述的方法，其中，存储的速度和/或加速度取决于质量。
384.as44、根据as35-36所述的方法，其中，速度和/或加速度的降低不受自主车辆应用程序给出的指令的影响。
385.as45、根据as35-36所述的方法，还包括如果自主车辆(例如1、5)位于大坡度的场地上，则将速度调控为零。
386.as46、根据as35-36所述的控制系统，其中，速度和/或加速度的采集通过测量电机(6)的旋转角度、一个变速箱组成部分(7)、或者驱动轮(10)进行。
387.as47、根据as46所述的控制系统，其中，旋转角度的测量通过一个霍尔传感器和/或一个编码器或者增量编码器进行。
388.as48、根据as35-36所述的控制系统，其中，速度测量通过采集自主车辆(例如1、5)相对于其环境的位置，并且分析位置变化所需的时间来进行。
389.as49、根据as37-40所述的控制系统，其中，速度和/或加速度的比较是将在两条路径上采集的速度和/或加速度进行比较。
390.as50、根据as35或as36所述的控制系统，还包括对控制系统(126)供电的监控，以及在控制系统不再获得供电的情况下降低速度。
391.as51、根据as50所述的控制系统，其中，减速通过触发一个电子式机械制动器(134)(失能开关原理)进行。
392.as52、根据as50所述的控制系统，其中，减速通过通断一个继电器(133)进行，它会中断电机(6)的供电。
393.as53、用于执行根据as35-as52所述方法的装置。
394.实施例14：对装载物的分析
395.装载物的分析过程在图18中示出。在步骤1005中，会在多条路径其中一条上确定装载面12上的质量。在步骤1010中，会为装载面高度调整驱动装置14确定电能和/或装载面高度调整驱动装置14中的电流。在步骤1020中，会分析由装载面高度调整驱动装置14执行的装载面12的高度调整，例如通过测定电机或者装载面高度调整驱动装置变速箱的旋转圈数(步骤1025)。在这些参数的基础上，可以在步骤1035中通过质量＝能量/(g*高度)来确定质量。备选地和/或作为补充，可以分析至少一个装载面装载物传感器21，它设计为称重单元，具体设计为应变计(步骤1030)。
396.接下来，会将确定的质量与存储器(2、38、127)中的一个数值进行比较(步骤1040)，例如以阈值比较的形式。如果发现确定的质量与存储器(2、38)中的数值之间存在偏差，则会调整存储器(2、38)中的数值。这个数值可以传输至一套外部系统36(步骤1055)，可以触发一个提示或者警告音(步骤1050)和/或对运输任务进行验证(步骤1075)。在一个方面，可以将确定的质量与运输任务信息一起存储1060，接下来，会对存储的数据进行分级1065，并且推导出规则1070，接下来，会对运输任务进行验证1075。所谓运输任务信息，包括装载物143的起点和目的地位置，运输时间表等。在步骤1064中，在一个方面，通过对存储的数据进行分级，就可以推导出模式，例如将特定的质量与特定的路线或者季节性因素，例如班次关联到一起，继而可以在步骤1070中推导出规则，例如质量偏差可能提示生产环节出错，继而导致一个警报(步骤1050)，它是在步骤1075中验证的框架条件下得出的。在一个方面，如果确定的质量与存储的质量不一致，使得aff 5接收了一个错误的装载物143，则运输任务的验证可以导致任务的取消。
397.质量确定和验证在此通过下述的方面amv1-amv15予以体现：
398.amv1、用于分析自主运输车辆(5)装载物(143)的的计算机实现的方法，
399.·
确定自主运输车辆(5)装载面(12)上装载物(143)的质量；
400.·
将确定的装载面(12)上的质量与存储在存储器(2、38、127)中的质量进行比较。
401.amv2、根据amv1所述的计算机实现的方法，其中，质量通过装载面高度调整驱动装置(14)所需的电能和/或装载面高度调整驱动装置(14)中的电流加以确定，并且会确定装载面(12)的高度调整。
402.amv3、根据amv2所述的计算机实现的方法，其中，装载面(12)的高度调整通过分析电机(6)和/或变速箱(7)或者变速箱组成部分的旋转圈数进行。
403.amv4、根据amv1所述的计算机实现的方法，其中，质量通过至少一个装载面装载物传感器(21)测定，它被设计为称重单元。
404.amv5、根据amv1所述的计算机实现的方法，还包括将确定的质量与所述运输任务的信息一起加以存储。
405.amv6、根据amv1所述的计算机实现的方法，还包括将确定的质量传输至一个通过接口(122、123)连接的外部系统(36)。
406.amv7、根据amv1所述的计算机实现的方法，还包括确定在确定的质量和一个阈值之间是否存在偏差并且调整存储器(2、38)中的数值。
407.amv8、根据amv7所述的计算机实现的方法，还包括
408.·
触发一个光信号和/或一个警告音，和/或
409.·
将信息通过接口(122、123)传输至一个外部系统(36)
410.如果发现确定的质量与一个阈值之间存在偏差。
411.amv9、根据amv1所述的计算机实现的方法，还包括将确定的质量和运输任务信息存储到一个存储器(2、38)中。
412.amv10、根据amv9所述的计算机实现的方法，其中，运输任务的信息包含装载物(143)的起点和/或目的地位置、装载物(143)的尺寸和/或时间参数。
413.amv11、根据amv9所述的计算机实现的方法，还包括对存储的数据进行分级。
414.amv12、根据amv11所述的计算机实现的方法，还包括在分级的基础上推导出规则。
415.amv13、根据amv11所述的计算机实现的方法，还包括将数值存储在一个存储器(2、38)中，并且与测得的质量进行比较。
416.amv14、根据amv1所述的计算机实现的方法，还包括在确定的质量的基础上，对运输任务进行验证。
417.amv15、根据amv14所述的计算机实现的方法，其中，验证会直接或者间接地检查存储在生产规划系统中的生产量，以及运输的装载物(143)的质量。
418.amv16、用于执行根据amv1-amv15所述方法的装置。
419.实施例15：装载物的位置和/或突出
420.在一个方面，在图19中示出了装载物143位置和/或装载物143突出问题的分析。在此，应认为不必直接测定突出问题，只需了解装载物143的位置，再结合一次分级，就可以判定特定位置是否属于突出问题，和/或需要进行干预。
421.自主运输车辆5导航靠近一个装载物1105。它接收装载物1431110，确定装载物143在装载面上的位置1115，在一个方面，确定装载物143突出于装载面1120，例如在装载物143的接收方向上，而这在一个方面可能是自主运输车辆5的背面。
422.装载物143的位置确定和/或装载物143突出问题的确定(步骤1120)如图20a)中示出，在一个方面，会借助至少一个装载面装载物传感器21，优选通过多个这样的传感器，具体方法是测定于装载物143嵌合的装载面12的区域(步骤1125)，接下来将嵌合的面积与存储在存储器(2、38)中的面积进行比较，后者反映的是装载物的面积和或尺寸(步骤1130)。备选地和/或作为补充，可以在存储器(2、38)中存储一个分级，它在步骤1145中在确定的位置(例如图20a中几乎未被触发的集成式装载面传感器44)的基础上直接规定是否必须执行接下来的步骤1150等。接下来，在比较的基础上，会确定哪个部分突出，因此可以在装载面12的三个方向上确定突出问题。在装载物143尺寸的基础上，又可以确定突出问题。也就是说，在图20a)中，会通过不探测装载物(左侧以及下边缘上)的装载面装载物传感器21确定装载面12的哪个区域是空闲的。由于这些装载面装载物传感器21至装载面12边缘的距离是已知的(参见距离f、g)，并且装载物143的尺寸是已知的(b1、b2)，装载面12的尺寸同样也是已知的(l1、l2)，因此，可以通过这些信息确定装载物143是否突出于装载面12(d、g)，例如通过b1-e1 d或者b2-l1 g，其中，近似值得出自模糊程度，它通过传感器距离(例如h1、h2)以及b1/l2或者b2/l1的比例定义。根据所用传感器的类型和数量，可以在此降低所述的模糊程度。
423.备选地和/或作为补充，突出的测定通过接触传感器23和/或激光测距仪22进行，它会测定装载物143从装载面12面向车身13的部分至装载物143的距离(步骤1135)，尤其可以计算出背面突出问题，具体方法是再次将存储器(2、38)中存储的装载物143的尺寸与存
储的装载面尺寸进行比较(步骤1140)。如图20b)所示，接触传感器23只能返回有关突出问题非常粗略的意见，因为接触传感器23只能探测是否存在装载物143。激光测距仪22至少可以测定装载物143的深度或者在aff 5背面的突出情况，其中，在此通过了解b1和l2并且测量距离a就可以确定突出量d，具体为a+b1-l2。
424.确定的突出量(例如d)会与一个阈值进行比较1145，并且在比较的基础上，如果超过阈值，则会放置装载物143(步骤1155)。阈值存储在存储器2中，并且取决于接收的装载物143。对于较大的装载物143，阈值可能高于较小的装载物143，其在突出量(例如d)恒定的情况下重心紧贴装载面12的边缘、因而导致装载物143在行驶过程中不稳定的概率更高。会重新导航靠近装载物143(步骤1105)或者对于成行排列的滚动滑座200，会驶入滚动滑座行的一个(空闲的)区域，并且接下来执行步骤1110直至1145。在一个方面，如果反复放置装载物143或者发现有必要这样做，则会生成一个故障消息1160，并且进入一个等待位置1165。如果在阈值比较的基础上无需放置装载物143，则在一个方面，会调整传感器的探测角度(步骤1150)，例如传感器单元激光雷达18(它朝向后部)，以便在装载物143是一个滚动滑座200的情况下避免被装载物143干扰，其滚轮如图13所示在接收装载物后位于传感器单元激光雷达18的视野范围内。
425.装载物突出问题在此通过下述的方面aul1-aul14予以体现：
426.aul1、用于控制自主运输车辆(5)的计算机实现的方法，包括：
427.·
接收装载物(143)；
428.·
在装载面(12)上确定接收的装载物(143)的位置；
429.·
对位置进行评价。
430.aul2、根据aul1所述的方法，其中，位置的评价包括一次分级，具体涉及装载物(143)可能的放置。
431.aul3、根据aul1所述的方法，其中，位置的评价：
432.·
包括确定装载物(143)是否突出于装载面(12)以及
433.·
并且将突出量与阈值进行比较。
434.aul4、根据aul2或aul3所述的方法，还包括将接收的装载物(143)根据阈值比较和/或分级结果放置。
435.aul5、根据aul1所述的方法，其中，通过分析一个水平测量的传感器(例如22、23)来确定。
436.aul6、根据aul1所述的方法，其中，通过分析一个垂直测量的传感器(例如44)来确定。
437.aul7、根据aul4所述的方法，其中，突出的确定通过比较存储在存储器(2)中的数值进行。
438.aul8、根据aul7所述的方法，其中，存储的数值至少包含装载面(12)和/或装载物(143)的一个尺寸。
439.aul9、根据aul3所述的方法，其中，会朝接收方向分析装载物(143)的突出情况。
440.aul10、根据aul3所述的方法，还包括在反复放置装载物(143)的情况下生成一条故障消息。
441.aul11、根据aul3所述的方法，其中，会确定装载物(143)具体突出多少。
442.aul12、根据aul4所述的方法，还包括重新接收装载物(143)。
443.aul13、根据aul12所述的方法，其中，重新接收装载物(143)包含重新导航接近装载物(143)。
444.aul14、根据aul10所述的方法，还包括由自主运输车辆(5)进入一个等待位置。
445.aul15、根据aul1所述的方法，还包括调整一个朝后的传感器(例如18)的探测角度。
446.aul16、用于执行根据aul1-aul9所述方法的装置。
447.实施例16：带多层地图的导航模块
448.对aff 5进行配置，使得在其导航模块110中存储有地图，例如在一个地图模块144中，它被划分为不同的区域。在此，一方面，地图由可选的多个不同层面组成。在一个方面，涉及的是一个能耗地图层145，它针对所需的能耗，将自主车辆，例如aff 5的移动区域映射为地图。能耗得出自坡度、地面的摩擦系数等等，并且可能取决于装载物，也就是说，尤其取决于装载物143的质量，它可以由自主车辆加以确定(参见图18和实施例13中对应的描述)，或者存储在存储器(2、38)中，使得在一个方面，这一地图层在装载物方面具有动态性。另外一个地图层可以是一个活动障碍物地图层146，它描述的是活动障碍物的密度。这一视图可以在时间方面具有动态性，具体而言，障碍物的密度会随季节波动，例如以小时为节拍，以日为节拍，以星期为节拍，以班次为节拍等，其中，障碍物的密度可以定义为一个概率，即在所涉及区域中存在活动障碍物的可能性。如何能够确定障碍物，这在图12和配套的说明中进行了描述。另一层面，即难以探测的障碍物地图层147会示出固定的障碍物，它们必须被绕开，并且不一定会被用于定位的传感机构，例如摄像头(20、31)、激光雷达(15、16、18)等识别到。在此涉及的包括地面中的沟槽、井盖、门槛等，其中，自主车辆一旦撞上它们，就可能会剧烈震动，继而可能会威胁到装载物143。另外一个层面，即普通障碍物地图层148会考虑到通过所述的传感器能够识别到、并且自主车辆或者机械臂的一张典型地图(带有固定障碍物和/或地标，例如设计为空间占用地图)能够展示的障碍物。另一层面，即交通规则层面149可以包含交通规则，例如优先行驶方向、靠右行驶、单行道规则等等。在一个方面，也可以对这些地图层面进行集成。这方面的示例包括传感机构部分情况下不能识别的障碍物或者很难识别的障碍物，以及必须遵守特定交通规则的区域，其中，这里的集成指的是将带有不能识别或者难以识别障碍物的区域作为禁区或者缓行区加入到地图中。在一个替代的和/或补充的方面，至少两个地图层面被用于导航目的。带有多层地图的导航模块在此通过下述的方面anm1-anm13予以体现：
449.anm1、带有一张由不同区域组成、并且由多个层面构成的地图的自主车辆用导航模块。
450.anm2、根据anm1所述的导航模块，其中，自主车辆是一台自主运输车辆(5)、一个服务机械臂、一个清洁机械臂、一个消毒机械臂或者一个盘库机械臂。
451.anm3、根据anm1所述的导航模块，包括一个能耗地图层(145)。
452.anm4、根据anm3所述的导航模块，其中，存储的能耗是在自主车辆所移动表面的摩擦系数和/或坡度的基础上存储的。
453.anm5、根据anm3所述的导航模块，其中，存储的能耗取决于装载物(143)和/或自主车辆计划的运输速度和/或自主车辆在所处区域中可以达到的速度。
454.anm6、根据anm1所述的导航模块，包括一个活动障碍物地图层(146)，它代表的是活动障碍物的出现概率。
455.anm7、根据anm6所述的导航模块，其中，活动障碍物的出现概率与季节相关。
456.anm8、根据anm1所述的导航模块，包括一个难以探测到的障碍物地图层(147)，它主要展示的是通过障碍物探测用传感机构不能识别或者难以识别的固定障碍物。
457.anm9、根据anm1所述的导航模块，包括一个普通障碍物地图层(148)，它表示的是固定障碍物和/或地标。
458.anm10、根据anm1所述的导航模块，包括一个交通规则地图层(149)。
459.anm11、根据anm10所述的导航模块，其中，交通规则包括优先行驶方向、靠右或者靠左行驶和/或单行道规则。
460.anm12、根据anm1所述的导航模块，其中，至少两个层面可以相互进行组合。
461.anm13、根据anm1所述的导航模块，自主车辆为了计算一条路线会参考至少两个层面。
462.实施例17：点对点车队管理
463.在一个方面，会落实点对点车队管理，这意味着，任务的规划过程不仅集中通过一台服务器(例如37)落实，而且也可以通过自主车辆，例如aff 5直接并且在与其他车辆(例如5)通信的情况下落实。对应的方法在图22中详细示出。在这里，方法可以在至少一台自主车辆中或者按比例在一套外部系统36上实现。在第一步1205中，会为至少一台自主车辆编制一份处理任务的计划。该计划可以直接或者间接包括起点位置或者目的地位置的坐标。直接指的是，自主车辆会前往具体的位置。间接指的是，作为位置会说明一个仓库或者一台机器，其在另外的地方被分配了坐标。计划可以包括时间(时间、日期等)，计划可以包括装载物的类型或者任务的类型，例如跟随一名人员，另外，可以是一台定义的自主车辆等等。在另外一步1210中，会由自主车辆采集数据。这可以是自主车辆的位置，自主车辆蓄电池4的电量状态，目前为止的行驶里程(考虑到易损件)等。这些数据可以直接测量，或者也可以间接在存储器2中读取数值。接下来会分析数据1215，例如采用阈值比较的形式1220，其中，采集的蓄电池4的电量状态会与一个数值进行比较，该数值反映的是一个临界状态或者一个取决于任务的最低电量(其中，这个最低电量描述的是在蓄电池4必须重新充电前，自主车辆仍然可以行驶的距离)。
464.在下一个步骤1225中，会为至少一台自主车辆变更编制的用于处理任务的计划。这意味着，通过数据分析确定，蓄电池电量低于一个阈值，因而不能再执行任何任务。这样一来，至少会为涉及的自主车辆变更计划，例如从执行运输任务改为一次充电过程。接下来，在步骤1230中，会传输变更后的计划。变更后的计划的接收方可以至少是第二台自主车辆，或者至少是一套外部系统36，也就是说，例如一台中央车队管理服务器。现在，在下一个步中，可以将任务分配给另外一台自主车辆，变更一条作为任务组成部分的路线等。具体而言，可以在步骤1235中将传输的计划与一份存储的计划进行比较(它存储在存储器2或者38中)。在这里，如果存储的计划为在步骤1205中创建并且传输的原始计划，就可以发现由自主车辆做出的计划变更1225。但对于存储的计划，同样也可以是第二台自主车辆的计划，以便评判它是否有能力接收第一台自主车辆不能执行的任务。
465.在步骤1235中的比较的基础上，会在步骤1240中对至少一个任务组成部分(例如
处理任务的开始时间)乃至整个任务进行重新规划。这可以通过优化至少一个成本函数加以实现1245，具体在运动规划器(115)和/或路径规划模块(112)中落实。成本函数可以是与蓄电池有关的参数1250，也就是说，例如蓄电池4的电量状态和/或剩余使用寿命或者剩余电量，它们可能意味着短途行驶和/或频繁的充电间隔。备选地和/或作为补充，可以将与任务相关的参数1255纳入到成本函数中，例如要运输的装载物143的类型(其中，将特定的装载物143分配给特定的自主车辆)、要经过的路程(应最大程度缩短)、其他自主车辆的可用性(从而减少第一台自主车辆的任务量)和/或任务的紧迫性(这可能意味着，虽然蓄电池电量低，但仍然会接受任务)。在一个方面，这同样也涉及到装载物143的质量和/或尺寸。备选地和/或作为补充，会在步骤1260中考虑到与装载面有关的参数，例如装载面12的尺寸、最大装载重量和/或自主车辆可能的升降高度，它们可能分别与要运输的装载物143有关。备选地和/或作为补充，同样也可以参考与车辆传感器有关的参数1265，例如如果通过使用的传感机构在任务的框架条件下需要执行专门的分析，例如基于摄像头的身体姿态分析。备选地和/或作为补充，可以在步骤1270中使用与保养有关的参数，例如自主车辆的保养状态和/或自主车辆至下一次保养的剩余时间。至少一个任务组成部分或者任务会在步骤1275中传输至自主车辆。
466.在步骤1275或者1230后，可以进行任务分配12805，其中，路线取决于蓄电池电量和/或磨损(步骤1285)。具体而言，与低于一个阈值的路线进行了关联的任务会被分配给蓄电池电量和/或使用寿命低于一个阈值的自主车辆，和/或其他元件的磨损参数高于一个阈值的自主车辆。备选地和/或作为补充，任务分配可以根据蓄电池电量(步骤1290)进行。具体而言，如果第一台自主车辆的蓄电池电量状态低于一个阈值，则可以将一个任务传输给第二台自主车辆。在一个方面，会将任务均衡地分配给多台自主车辆1895，也就是说，会最大程度均匀地分配任务。这意味着，任务分配给自主车辆的时候，总行驶里程、要运输的装载物量等在一个定义的时间段内差不多是相同的。在此过程中，所定义的时间段大于用一块满充的蓄电池4能够覆盖的时间段。通过这种方式，就可以避免不均匀的磨损。
467.点对点车队管理在此通过下述的方面apf1-apf24予以体现：
468.apf1、用于控制一对自主车辆的计算机实现的方法，包括：
469.·
为至少一台自主车辆编制一份处理任务的计划；
470.·
通过自主车辆采集数据；
471.·
分析所采集的数据；
472.·
为至少一台自主车辆变更编制的用于处理任务的计划；
473.·
传输变更后的计划。
474.apf2、根据apf1所述的方法，其中，自主车辆为一台自主运输车辆(5)、一个服务机械臂、一个盘库机械臂、一个清洁机械臂或者一个消毒机械臂。
475.afp3、根据apf1所述的方法，还包括将通过第一台自主车辆传输的计划与存储在自主车辆存储器(2)中的计划进行比较。
476.afp4、根据apf1所述的方法，还包括在传输的计划的基础上，由自主车辆对存储在自主车辆存储器(2)中的至少一个任务组成部分进行重新规划。
477.afp5、根据apf1所述的方法，还包括将重新规划的计划的至少一个任务组成部分传输至至少另外一台自主车辆。
478.afp6、根据apf1或apf4所述的方法，其中规划和/或重新规划包括对至少一个成本函数进行优化。
479.afp7、根据apf6所述的方法，其中，蓄电池(4)的电量状态和/或剩余使用寿命会被视作成本函数。
480.apf8、根据apf6所述的方法，其中，要运输的装载物(143)的类型、要行驶的里程、其他自主车辆的可用性和/或任务的迫切程度会被视作成本函数。
481.apf9、根据apf6所述的方法，其中，装载面(12)的尺寸、最大装载重量和/或自主车辆可能的升降高度会被视作成本函数。
482.apf10、根据apf6所述的方法，其中，自主车辆装备传感器的情况以及自主车辆相关的分析方法会被视作成本函数。
483.apf11、根据apf6所述的方法，其中，自主车辆的保养状态和/或至保养的剩余时间会被视作成本函数。
484.apf12、根据apf1所述的方法，还包括将任务分配给多台自主车辆，具体方式为，与低于一个阈值的路线进行了关联的任务会被分配给蓄电池电量和/或使用寿命低于一个阈值的自主车辆，和/或其他元件的磨损参数高于一个阈值的自主车辆。
485.apf13、根据apf1所述的方法，其中，如果第一台自主车辆的蓄电池(4)电量状态低于阈值，则会将一个任务传输给第二台自主车辆。
486.apf14、根据apf1所述的方法，其中，如果第一台自主车辆为计划的任务时刻或者时间段计划了一次充电过程，则任务会被传输给第二台自主车辆。
487.apf15、根据apf1所述的方法，其中，规划通过第一台自主车辆进行。
488.apf16、根据apf1所述的方法，还包括将任务分配给多台自主车辆，使得多台自主车辆在一段定义的时间段内的利用率大致相同。
489.afp17、用于执行根据afp1-afp16所述方法的装置。
490.apf18、根据apf17所述的装置，其中，装置是一台自主运输车辆(5)、一个服务机械臂、一个盘库机械臂、一个清洁机械臂或者一个消毒机械臂。
491.apf19、根据apf18所述的装置，带有一个运动规划器(115)和/或一个路径规划模块(112)，用于优化成本函数。
492.实施例18：取决于地点的能耗的地图映射
493.在一个方面，通常会对aff 5或者自主车辆(例如以服务机械臂、清洁机械臂或者消毒机械臂的形式)进行配置，使得它能够将一个区域的能耗进行地图映射，也就是说，下面描述的规则会被存储到一个地图映射模块117中。这在图23中详细进行了描述。在步骤1305中，自主车辆会用定义的重量、路线和/或速度经过一片区域，其中，定义的速度为一个恒定的速度。在一个方面，这意味着，只要是一台aff 5，则aff 5在此期间不会接收任何装载物。接下来，会在时间进程中测量能耗1310，其中，具体通过在驱动装置124(也就是说尤其是在电机6上)上测量存在的电压加以实现，其中，对于所施加的电压，通过积分u(t)*i(t)*dt确定能量，其中，参数u(t)表示当前电压，i(t)则表示当前的电流消耗量，并且t表示测得的时间。备选地和/或作为补充，在步骤1315中通过一个惯性传感器40对地面倾斜度进行分析。它的作用是发现可能存在的、并且会导致能耗增加或者减少的上坡道或者下坡道。在通过惯性传感器40测量时，可以结合自主车辆的当前朝向使用惯性传感器的加速度值。
借助重力/重力加速度，可以确定z轴或者旋转轴的倾斜情况。
494.测量值会被存储1320。在一个可选的方面，会将能耗与存储的能耗进行比较1325，从而可以实现标准化，具体方法是将测得的能耗(例如以路线为单位)呈比例地设置为一个标准能耗，并加以参考，以便针对一个任务，对相关的能耗进行预测。另外，会确定自主车辆的位置，例如借助里程表模块121。测得的能耗会分配给位置1335。在此基础上，可以对所经过位置之间的测量值进行内插补1350，例如采用线性插值法。在一个方面，会使用摄像头20，以便在自主车辆周围环境中采集地面1340，优选地朝行驶方向，并且在纹理方面对记录的内容开展分析1345。为此，可以在python或者opencv中采用scikitimage，例如在lokalbinarypatterns的基础上。在步骤1350中，会进行内插补，使得纹理大致相同的区域分配到相同的能量值。为此，会将为纹理创建的地图与能量值的地图叠加到一起，以便进行位置匹配，继而实现位置的关联。接下来，会在采集的和分析的数据(在一个方面包括在步骤1340和1345中测定的纹理数据)的基础上，创建一张地图，它会存储在存储器2中和/或通过一个接口(122、123)传输至一套外部系统36或者另外一台自主车辆，例如另外一台aff 5(步骤1360)。在地图的基础上，自主车辆，例如aff 5接下来可以做出路线选择决定，例如在运动规划器(115)或者路径规划模块(112)中。
495.取决于位置的能耗的地图映射在此通过下述的方面ake1-ake12予以体现：
496.ake1、用于确定表面对自主车辆能耗影响的的计算机实现的方法，包括：
497.·
经过一片区域；
498.·
测量能耗；
499.·
存储测量值；
500.·
确定自主车辆的位置，以及
501.·
将测得的能耗分配给确定的位置。
502.ake2、根据ake1所述的方法，包含通过一个惯性传感器(40)对地面倾斜度进行分析。
503.ake3、根据ake2所述的方法，其中，为了分析上坡道或者下坡道，可以结合自主车辆的当前朝向使用惯性传感器(40)的加速度值。
504.ake4、根据ake1所述的方法，包含将能耗与存储的能耗进行比较。
505.ake5、根据ake1所述的方法，还包括对地面表面进行采集。
506.ake6、根据ake5所述的方法，还包括对采集的表面进行纹理分析。
507.ake7、根据ake6所述的方法，将为一种纹理采集的能耗分配给所有基本上带有相同纹理的位置。
508.ake8、根据ake6所述的方法，还包括对经过位置之间的测量值进行内插补。
509.ake9、根据ake1所述的方法，还包括在测定的数据的基础上创建一张地图。
510.ake10、根据ake2所述的方法，还包括将地图通过一个接口(122、123)传输至其他系统。
511.ake11、根据ake9所述的方法，还包括为自主车辆的路线选择决定使用地图。
512.ake12、用于执行根据ake1-ake11所述方法的装置。
513.ake13、根据ake12所述的装置，其中，自主车辆为一台自主运输车辆(5)、一个盘库机械臂、一个服务机械臂、一个清洁机械臂或者一个消毒机械臂。
514.实施例19：自适应充电时长调整
515.在一个方面，自主车辆(例如aff 5、一个服务机械臂、一个盘库机械臂、一个清洁机械臂或者一个消毒机械臂)具有自适应充电时长调整功能，可以创建一份用于自主车辆充电的充电计划。在此实现的流程在图27中示出。据此，在步骤1605中，会对自主车辆未来的任务量进行一次预测。它基于的是存储在存储器(2、38)中的任务历史记录，它反映的是自主车辆随着时间的利用率，并且会存在季节性波动(例如以日为节拍、以星期为节拍、或者以月为节拍或者以班次为节拍)。在这些数据的基础上，可以进行预测，即何时会执行任务，其中，这样预测的定位会以发生概率为基础。这样的预测同样也会包含任务停歇时间，也就是说，不同长度的时间窗口，在此期间，有一定的发生概率，即没有任务。任务量，例如这些没有任务的时间窗口会与存储的阈值进行比较1610。如果在一个定义的时间段内预测存在一个达到最低长度(阈值)的时间窗口，例如5或者10分钟，则可以使用这个时间窗口对蓄电池4(至少部分地)进行充电。
516.在步骤1615中，会预测蓄电池4的剩余能量，例如通过测量蓄电池4的当前电压或者借助阻抗光谱分析法测量电芯阻抗，并且与存储在存储器(2、38)中的、将一个电压值与一个剩余电量关联在一起的比较值进行比较。另外，在步骤1605中预测的基础上，通过将运行时间和/或行驶里程长度与存储在存储器(2、38)中的能耗相乘，就可以对剩余电量进行预测，它会说明蓄电池4中的剩余能量在接下来的数分钟或者数小时内会怎样变化。会将剩余能量与一个阈值(步骤1620)进行比较，它会说明一个剩余能量水平，从这个能量水平开始，应为蓄电池4重新充电。在此，阈值可以为20％或者50％，其中，阈值可以进一步取决于预测的任务量。在此基础上，在任务量和剩余电量低于阈值的情况下，会为蓄电池的部分充电创建一个充电计划1625，它会说明何时会为自主车辆充电，其中，对于装载物143，优先选择任务之间的停歇时间。这些停歇时间通过阈值具有一个最小长度，它可能取决于预测的任务量和/或要充入的电量。充电计划本身可以包含充电站43的信息，例如其id和/或其位置，它们可以在距离的基础上加以确定和/或可能取决于预测的任务的地点。后者意味着，会为充电确定一个充电站43，它位于一个预测存在任务的区域内，这些任务在时间上接近充电时间段，或者在理想情况向下紧随充电时间段。
517.在一个后续步骤1630中，可以将充电计划传输至另外一台自主车辆(例如5)或者一套外部系统36，具体通过接口(122、123)进行。备选地和/或作为补充，充电计划同样也可以作为成本函数应用于运动规划，它由路径规划模块112或者运动规划器115具体负责，并且相应描述的是路线选择(必要时取决于时间)。
518.在下一步中，会根据充电计划对蓄电池4进行充电。在这里，所使用的充电站43可以位于一台机器上(或者旁边)，它会与自主车辆进行交互，使得充电在自主车辆与机器交互期间进行(步骤1645)。这意味着，自主车辆在与机器交互的位置上通过充电触点(或者以电感的方式)进行充电。
519.自适应充电时长调整在此通过下述的方面aal1-aal10予以体现：
520.aal1、用于自主车辆自适应充电时长调整的方法，包括：
521.·
对自主车辆未来的任务量进行预测；
522.·
将任务量与至少一个阈值进行比较；
523.·
对蓄电池(4)的剩余电量进行预测；
524.·
将剩余电量与一个阈值进行比较；
525.·
在任务量和剩余电量低于阈值的情况下，创建一份用于蓄电池(4)部分充电的充电计划。
526.aal2、根据aal1所述的方法，其中，蓄电池(4)剩余电量的预测基于的是对未来任务量的预测。
527.aal3、根据aal1所述的方法，对于预测，会随时间分析存储的任务历史数据，包括季节性的波动或者班次之间的波动。
528.aal4、根据aal1所述的方法，其中，充电计划包括充电站(43)的信息，例如其id和/或地点位置。
529.aal5、根据aal1所述的方法，还包括将蓄电池(4)充电用充电计划通过接口(122、123)传输至至少一套系统(5、36)。
530.aal6、根据aal1所述的方法，还包括将充电计划作为成本函数在运动规划方面予以考虑。
531.aal7、根据aal1所述的方法，其中，自主车辆为一台地面运输车辆(5)、一个服务机械臂、一个盘库机械臂、一个清洁机械臂或者一个消毒机械臂。
532.aal8、根据aal4所述的方法，其中，充电站(43)位于一台机器上或者附近，并且会与自主车辆交互。
533.aal9、根据aal8所述的方法，还包括在自主车辆与机器交互期间为蓄电池(4)充电。
534.aal10、用于执行根据aal1-aal9所述方法的装置。
535.实施例20：视野范围受限的系统
536.视野范围受限的原因在图13以及接下来的段落中予以了阐述。在此会简短讲解具体过程及背后的系统。图28可用作参考辅助。在此，在步骤1705中，会接收装载物143，它会至少部分遮盖传感器(例如18)的视野范围。在步骤1710中，会通过图案比较分析传感器的视野范围143在多大程度上受到接收的装载物143的限制。图案比较指的是将由传感器采集的数据与存储器2中的数据进行比较，其中存储的图案描述的是何时存在视野范围受限。在此过程中，会进行一次关联性分析，并且在超过某个关联性的情况下，传感器的视野范围在步骤1720中会受限。在一个方面，在这里，视野范围受限的角度可能取决于图案比较。在一个替代的和/或补充的方面，会在步骤1715中对接收的装载物143开展分析和评价。对于步骤1715而言，具体指的是通过运输任务或者接收的装载物来定义是否发生了视野范围受限的情况，其中，在存储器2中存储了此类信息。在步骤1720中，视野范围受限意味着视野范围在水平面上减少了40-190
°
，其中，视野范围受限分别从视野范围的边缘开始呈比例地发生。备选地和/或作为补充，视野范围受限不会分析这一区域的传感器数据。
537.换言之，存在一套系统，它用来控制带有高度可调装载面12的自主车辆接收装载物143，它具有至少一个传感器单元17，带有一个用来采集侧面环境的传感器，装载物143从这一侧通过装载面12进行接收，并且传感器单元17的至少为一个的传感器的视野范围会由于接收的装载物143而受限。对于传感器单元17的传感器，其未分析的视野范围部分至少包含视野范围的边缘区域。在未接收装载物143的情况下，传感器单元17至少为一个的传感器的视野范围在水平面上为130-270
°
并且在接收装载物143后减小为大约90-120
°
。传感器单
元17至少为一个的传感器是一个激光雷达18、一个摄像头(20、31)、一个雷达传感器32和/或一个超声波传感器。
538.视野范围的限制在此通过下述的方面aes1-aes10予以体现：
539.aes1、用于控制自主车辆的方法，包括：
540.·
接收装载物(143)以及
541.·
限制至少一个传感器的视野范围。
542.aes2、根据aes1所述的方法，包括通过图案比较对传感器视野范围进行分析。
543.aes3、根据aes1所述的方法，包括对接收的装载物进行分析，并且评价它是否与视野范围的限制存在关联。
544.aes4、根据aes1所述的方法，其中，受限的视野范围至少部分被接收的装载物(143)遮盖。
545.aes5、根据aes1所述的方法，其中，限制意味着减小传感器的水平探测角度40-190
°
。
546.aes6、根据aes1所述的方法，其中，对探测角度进行限制意味着对在该区域中采集的数据不进行分析。
547.aes7、用于执行根据aes1-aes6所述方法的装置。
548.aes8、用来控制带有高度可调装载面(12)的自主车辆接收装载物(143)的系统，它具有至少一个传感器单元(17)，带有一个用来采集侧面环境的传感器，装载物(143)从这一侧通过装载面(12)进行接收，并且传感器单元(17)至少为一个的传感器的视野范围会由于接收的装载物(143)而受限。
549.aes9、根据aes6所述的系统，其中，对于传感器单元(17)的传感器，其未分析的视野范围部分至少包括视野范围的边缘区域。
550.aes10、根据aes6所述的系统，其中，在未接收装载物(143)的情况下，传感器单元(17)至少为一个的传感器的视野范围在水平面上为130-270
°
。
551.aes11、根据aes6所述的系统，其中，在接收装载物(143)后，传感器单元(17)至少为一个的传感器的视野范围在水平面上为90-120
°
。
552.aes12、根据aes6所述的系统，其中，传感器单元(17)至少为一个的传感器为激光雷达(18)、摄像头(20、31)、雷达传感器(32)和/或超声波传感器。
553.实施例21：带经过调整的空间占用地图更新的自主车辆
554.在一个方面，自主车辆，例如aff 5的传感器布置，使得侧面区域不会被传感器完全探测到，例如在运输装载物143的过程中。这意味着，自主车辆会较长时间地间接观察侧面探测到的障碍物，为此，会对借助传感器数据生成的空间占用地图进行调整。会对它们进行调整，使得在侧面探测到的障碍物会被更缓慢地忘记，从而确保缓慢的障碍物同样也会被感知，而这又意味着在转动、转向或者回转时，在自主车辆的路线规划中会以更高的概率考虑到这些障碍物，即使是在未通过传感机构探测到障碍物的情况下。在图29中汇总了过程：会探测位于自主车辆，例如aff 5侧面的障碍物1805。在一个方面，自主车辆具有一个最低速度，例如至少0.1m/秒。在步骤1815中，会对基于采集的障碍物创建的空间占用地图进行调整，具体方法是对于在时间进程中标记为被(障碍物)占用的区域，相比较可以通过传感器探测到障碍物的区域，会更缓慢地忘记它们，也就是说，记录的障碍物的减半时间更
长，例如至少为两倍的时间。这些显示在空间占用地图中的障碍物会在转动、转向和回转时进行监控(步骤1820)，并且在行驶路线规划时予以考虑1825，例如在运动规划器115中重新规划路线时。
555.经过调整的空间占用地图更新在此通过下述的方面aab1-aab8予以体现：
556.aab1、用于控制带高度可调装载面的自主车辆接收装载物(143)的方法，包括：
557.·
探测位于自主车辆侧面的障碍物；
558.·
用采集的障碍物调整一张由传感器生成的空间占用地图，使得这些在空间占用地图中采集的障碍物作为空间占用地图中标记为已占用的区域随着时间会被更缓慢地忘记，并且
559.·
在空间占用地图的基础上，在自主车辆转动、转向或者回转时监控探测到的障碍物。
560.aab2、根据aab1所述的方法，其中，自主车辆为一台自主运输车辆(5)。
561.aab3、根据aab1所述的方法，其中，更缓慢地忘记意味着，取决于时间的概率减小(通常适用于被占用的区域)会更缓慢地进行。
562.aab4、根据aab3所述的方法，其中，概率降低的减半时间会超过两倍。
563.aab5、根据aab1所述的方法，包括自主车辆的一个最小速度。
564.aab6、根据aab5所述的方法，其中，最小速度为至少0.1m/秒。
565.aab7、根据aab1所述的方法，其中，忘记的速度取决于自主车辆的速度。
566.aab8、根据aab1所述的方法，还包括在路线规划中对采集的障碍物加以考虑。
567.aab9、用于执行根据aab1-aab8所述方法的装置。
568.实施例22：用于在转动较大装载物时减少滑移的系统
569.对于重型装载物(143)转动过程中的滑移减少，在此通过下述的方面asdl1-asdl11予以体现：
570.asdl1、对于带两个驱动轮(10)和一个用于接收装载物(143)的装载面(12)的自主车辆，用来减少滑移的方法，其中，自主车辆的重心在接收装载物(143)后不位于驱动轮(10)的轴线上，其中，在转向和/或回转机动时，一个驱动轮(10)的驱动速度大于另外一个驱动轮(10)的驱动速度。
571.asdl2、对于带两个驱动轮(10)和一个用于接收装载物(143)的装载面(12)的自主车辆，用来促动驱动轮(10)的方法，其中，自主车辆的重心在接收装载物(143)后不位于驱动轮(10)的轴线上，其中，在转向和/或回转机动时，一个驱动轮(10)的驱动速度大于另外一个驱动轮(10)的驱动速度。
572.asdl3、根据asld1或asld2所述的方法，其中，驱动轮的转动是相向的。
573.asdl4、根据asld1或asld2所述的方法，其中，一个驱动轮(10)的转动速度超过另外一个驱动轮(10)的转动速度两倍。
574.asdl5、根据asld1或asld2所述的方法，其中，一个驱动轮(10)的转动速度超过另外一个驱动轮(10)的转动速度十倍。
575.asdl6、根据asld1或asld2所述的方法，其中，一个驱动轮(10)的转动速度为零或者接近零。
576.asdl7、根据asld1或asld2所述的方法，其中，自主车辆为一台自主运输车辆(5)。
577.asdl8、根据asld1或asld2所述的方法，其中，在装载面(12)下有一个滚轮(11)。
578.asdl9、根据asld1或asld2所述的方法，其中，接收的装载物(143)的重量超过自主车辆的重量。
579.asdl10、根据asld1或asld2所述的方法，其中，装载物(143)的重心距离驱动轮(10)的轴线超过20cm。
580.asdl11、用于执行根据asdl1-asdl10所述方法的装置。
581.实施例23：里程表单元和惯性传感器的自动校准
582.在一个方面，在移动式基座1中为里程表单元121和/或惯性传感器(imu)40实现了一个自动校准功能。它们在一开始或者会随着时间出现误差。这可以归咎于磨损(驱动轮10的磨损，但也有可能是地面不平整，未探测到的滑移等)或者归咎于偏移。如果是惯性传感器40，则它可能具有生产导致的、材料导致的或者温度导致的误差，和/或在安装时稍有倾斜，其中，对于传感器数据的分析，随着时间的推移，即使是很小的偏差也会在积分(汇总)的过程中导致误差被进一步放大。因此，落实了一个定期重复的自动化修正过程，以便校准里程表单元121和/或惯性传感器40。对于里程表单元121，这涉及到轮距，其变化可能导致移动式基座1不准确的旋转角度，继而导致错误导航。过程在图31中示出：
583.会进行一次周围环境采集1905，例如通过一个传感器，例如一个摄像头(31)、雷达(32)和/或激光雷达(例如15)。在此过程中，会探测固定障碍物，并且进行分析，确定这些障碍物是否具有直边(152)(步骤1910)。图32示出了这一点。带有直边的障碍物可以是一堵墙(151)。确定一个探测到的障碍物是否是直的，具体可以通过方向矢量，对障碍物坐标的连接进行比较，并且分析这些方向矢量的朝向，其中，相同的朝向意味着障碍物是直的。接下来，会测定采集障碍物的传感器，例如摄像头(31)、雷达(32)和/或激光雷达(例如15)之间的探测角度(步骤1915)，它在图32中被称为α。接下来，会转动移动式基座1一个定义的旋转角度(图32中的β)(步骤1920)，其中，通过分析探测角度α来确定旋转角度。也就是说，会随着时间监控探测角度α。如果旋转了360
°
，则这个角度在旋转开始和结束时刻必须是恒定的。这里的至少旋转一圈可以以任意的角度进行，只要相对于障碍物，例如带有直边152的障碍物采集并且分析角度β即可，以便在外部验证旋转。在一个方面，会向右并且向左来回旋转，这对于接下来描述的修正系数的确定很有帮助。对于里程表单元121，会确定至少一个驱动轮10、在一个方面会确定两个驱动轮10的旋转，具体通过分析旋转角传感器129进行。这样一来，对于在移动式基座1相向促动驱动轮10时形成的圆形轨迹，简而言之，就可以在驱动轮10之间一半距离的基础上得出，这个距离作为半径用于圆周的计算，其中，所得到的圆周周长相当于移动式基座1旋转360
°
时驱动轮10必须经过的距离。接下来，旋转圈数取决于驱动轮10的周长。而精确的半径则取决于驱动轮10在地面上具体的接触点，并且可能随着磨损而发生变化。在驱动轮10周长的基础上，为了实现规定的圆周轨迹，最终会得出一个驱动轮10经过的旋转角度。驱动轮10的这个旋转角度(也就是说绕着驱动轮的旋转轴)具有一个规定值，它存储在控制存储器127中，并且对应于移动式基座1旋转360
°
(即绕着垂直轴的角度，角度β)。也就是说，在此会确定一个驱动轮10的旋转角度，并且推导出移动式基座1的旋转角度β(步骤1925)。接下来，会在驱动轮10的基础上，确定移动式基座的旋转角度与定义的旋转角度之间的差值(步骤1930)。如果旋转两圈，也就是说一圈向左并且一圈向右，则会对测得的差值求平均数。在旋转超过一圈的情况下(朝一个方向或者分别朝两个方
向)，可以提高差值计算的精确度。接下来的计算示例示出了此处的步骤：通过周围环境采集，并且分析相对于直边的角度(α)来确定移动式基座1具体旋转的程度(它可以被称为ground truth)。如果轮距为60cm(半径：30cm)，则这相当于188.5cm的圆周长。如果驱动轮的直径为10cm(周长：31.42cm)，则车轮刚好旋转6圈。现在，如果通过与ground truth比较确定仅为5.9圈，则可以由此得出修正系数为6/5.9＝1.017。实际轮距(半径)可以如下反向计算：5.9*31.42＝185.38为圆周长。将其除以pi得到轮距为59cm。60/59＝1.017。计算可以通过多次旋转(步骤1920-1940)和求平均数进行，以便在识别系统性偏差的过程中减少随机影响因素，继而提高测量精度。在步骤1945中，会将修正系数存储在控制存储器127中，并且在里程表模块121将来的旋转角度规定时予以考虑1950。
584.惯性传感器40的校准过程与此类似。在所述步骤1920后，会在步骤1935中通过分析惯性传感器数据确定旋转，具体方法同样也是分析作为ground truth、相对于直边152的角度α。通过对惯性传感器40垂直(z轴)的数据进行积分，来确定移动式基座1的旋转。在步骤1940中，会在惯性传感器数据的基础上，确定旋转角度β与一个规定的旋转角度(ground truth)之间的差值。下面的示例将会示出可能的计算。在这里，同样也会考虑到惯性传感器40的偏移，它可以在外部加以规定，例如在数据表的基础上进行预测，测量环境参数以及惯性传感器40定义的动作。在这里，移动式基座1规定的两次旋转(一次向左，一次向右)会在差不多相同的时间段内完成。会将为旋转积分得出的惯性传感器的角度与ground truth进行比较。具体可以是：积分得出的角度为357.4
°
，加上1
°
的偏移得出在朝一个方向旋转时的偏差为360
°
(ground truth)减去(357.4
°
+1
°
)＝1.6
°
，在(同一时间段)朝另一个方向旋转时的偏差则为360
°
减去(-357.2
°
+1
°
偏移)，差值为3.8
°
，其中，偏差的平均数为2.7
°
，它即为修正系数。之后，同样也会进行步骤1945(将修正系数存储在存储器(例如127)中)，并且对接下来基于惯性传感器数据的计算执行一次修正1955。这样的计算可以确保规定的旋转与正确的旋转相符(也就是说，通过修正系数，就可以确保规定旋转90
°
实际同样也的确为90
°
)。在定义的时间段后、经过了定义的里程后，或者完成一定数量的任务后，会重新执行一次校准1960。
585.校准里程表模块的方法在此通过下述的方面ako1-ako15予以体现：
586.ako1。校准移动式基座(1)里程表模块(121)和/或惯性传感器(40)的方法，包括：
587.·
采集移动式基座(1)的周围环境；
588.·
探测带有直边(152)的固定障碍物；
589.·
确定边缘(152)的探测角度；
590.·
令移动式基座(1)以一个定义的旋转角度旋转至少一次；
591.其中，通过分析探测角度来确定旋转角度。
592.ako2、根据ako1所述的方法，其中，分别向右和向左各旋转一圈。
593.ako3、根据ako1所述的方法，其中，定义的旋转角度是一个至少为360
°
的旋转角度。
594.ako4、根据ako1所述的方法，还包括确定至少一个驱动轮(10)的旋转角度以及移动式基座(1)对应的旋转角度。
595.ako5、根据ako4所述的方法，还包括确定移动式基座(1)的旋转角度与一个规定的旋转角度之间的差值。
596.ako6、根据ako1所述的方法，还包括通过分析惯性传感器数据，确定移动式基座(1)的旋转。
597.ako7、根据ako2所述的方法，其中，向左和向右的旋转分别在同一时间段内进行。
598.ako8、根据ako6所述的方法，还包括在惯性传感器数据的基础上，确定旋转角度与规定的旋转角度之间的差值。
599.ako9、根据ako8所述的方法，其中，差值计算会考虑到惯性传感器(40)一个给定的偏移。
600.ako10、根据ako5或ako8所述的方法，其中，通过对探测角度进行旋转分析得出规定的旋转角度。
601.ako11、根据ako5或ako8所述的方法，其中，规定的旋转角度得出自与直边(152)之间的相对旋转。
602.ako12、根据ako5或ako8所述的方法，其中，在至少一次向左旋转和至少一次向右旋转的基础上，通过求平均数来确定偏差。
603.ako13、根据ako5或ako8所述的方法，还包括将确定的差值作为修正系数存储在一个存储器(2、127)中。
604.ako14、根据ako5或ako8所述的方法，还包括在里程表模块(121)和/或惯性传感器(40)数据的基础上，对所有接下来的计算用确定的修正系数进行修正。
605.ako15、根据ako1-ako14所述的方法，在一个定义的时间段后、一个定义的里程后或者定义数量的任务后。
606.ako16、用于执行根据ako1-ako15所述方法的装置。
607.实施例24：基于路径点的分析
608.对于描述的基于地点的路线选择决策参数方法，例如实施例4中以经过的里程为单位确定能耗，实施例11和12中等待位置的确定，以及在此过程中障碍物的探测和为了确定等待位置或者路线而开展的对障碍物的空间分析(例如在完成任务的过程中)，实施例16中各个地图层面，实施例18中取决于地点的能耗的地图映射或者实施例19中的自适应充电时长调整(在那里，同样也包括以里程为单位的能耗，以里程为单位的任务量等)，在一个方面，可以进行基于图的分析，例如在路线规划的框架条件下。这种分析部分基于节点，它们在基于图的slam方法(在现有技术中已知，(例如参见doi：10.1109/mits.2010.939925))的框架条件下沿着一条由机械臂经过的路线创建。(例如与里程有关的)能耗的确定，障碍物探测，需要完成的任务类型(例如要运输的质量等)，交通规则等等在此过程中均可以作为边缘重量分配给节点(也就是说沿着一条路线的路径点)之间的边缘。而这些边缘重量则又会在路线规划中加以考虑。
609.实施例25：行驶特性的调整
610.如图33所示，在一个方面，针对装载物143，实现了aff 5行驶特性的调整。在此，aff 5会借助装载高度传感器45采集装载物143的高度(步骤2005)。在步骤2010中，测定的装载物高度会与一个或者多个阈值进行比较，它们存储在存储器(2、38)中。在阈值比较结果的基础上，会调整行驶特性2040。备选地和/或作为补充，为了确定装载物高度，会确定装载物的重心2015。为此，会在步骤2020中，在装载面12的多个位置上采集作用力，例如借助至少一个装载面装载物传感器21。接下来，会对测得的作用力进行分析，从而确定作用力的
几何重心(步骤2025)，并且将其评价为装载物的重心。在一个方面，这一评价是相对于装载面12中点的评价(步骤2030)。备选地和/或作为补充，会相对于装载面的一根对称轴，也就是说沿着或者垂直于行驶方向开展评价(步骤2035)。在一个方面，会共同分析装载物高度和装载物重心。在分析或者评价的基础上，会调整行驶特性2050。在此过程中，对于不同的装载物高度和/或装载物重心，存储了不同的行驶特性。在一个方面，会朝行驶方向调整加速度2055，例如在起步或者制动减速时。备选地和/或作为补充，会调整aff 5的弯道加速度2060，例如将其降低。具体而言，会对弯道速度进行调整2065或者对弯道半径进行调整2070。具体而言，会随着装载物143高度的增加降低弯道速度，或者在弯道中调整速度，使得存在一个最大速度，它取决于弯道半径。备选地和/或作为补充，会随着装载物高度的增加而增大弯道半径。在一个方面，同样也会改变制动特性2075，例如在超过一个装载物高度阈值时选择更长的制动距离。
611.对于装载物重心，在探测到装载物重心在行驶方向上位于装载面12对称轴、或者装载面中点右侧的情况下，和右向弯道相比，会降低速度和/或用增大的弯道半径通过左向弯道。这一点同样也适用于装载物重心位于装载面12中心(或者装载面12纵向对称轴)左侧的情形。如果装载物重心在行驶方向上位于装载面12的后部(也就是说位于中心后面或者横向对称轴的后面)，则会减缓制动机动操作。
612.在一个方面，装载面装载物传感器21备选地和/或作为补充为至少一个惯性传感器，它会测定装载面12相对于水平面的倾斜度2040。接下来，这个倾斜度会与存储的倾斜度模板进行比较2045，它存储在一个存储器(2、38)中。这些模板可以通过定位定义尺寸、定义重量的装载物(在说平面上)，并且针对至少一根对称轴(例如平行于主行驶方向和/或与之垂直)定位装载物重心来加以创建，从而在确定倾斜度时可以找到作为参考基础的位置(例如在质量已知的情况下)。备选地和/或作为补充，模板比较是对所述对称轴的一次评价。在模板比较的基础上，在一个方面，会在步骤2030和2035后进行评价，备选地，直接在步骤2050后进行。由于倾斜度主要反映的是重心的位置，因此，接下来的分析以模拟方式进行。
613.调整行驶特性的过程在此通过下述的方面afv1-afv11予以体现：
614.afv1、用于调整自主运输车辆(5)的行驶特性的方法，包括：
615.·
采集装载物(143)的高度和/或确定装载物重心；
616.·
评价装载物(143)的高度和/或装载物重心，以及
617.·
调整自主运输车辆(5)的行驶特性。
618.afv2、根据afv1所述的方法，其中，装载物(143)高度的评价包括一次装载物高度阈值比较。
619.afv3、根据afv1所述的方法，其中，装载物重心的确定包括在装载面(12)的多个位置上采集作用力，并且确定压力(143)的几何重心。
620.afv4、根据afv1所述的方法，其中，装载物重心的评价包括一次相对于装载面(12)中点的评价。
621.afv5、根据afv1所述的方法，其中，装载物重心的评价包括一次相对于装载面(12)某根对称轴的评价。
622.afv6、根据afv1所述的方法，其中，装载物重心的确定通过确定装载面的倾斜度并且与存储的模板进行比较进行。
623.afv7、根据afv1所述的方法，其中，行驶特性的调整包括行驶方向上的一次加速度调整。
624.afv8、根据afv1所述的方法，其中，行驶特性的调整包括对弯道加速度的调整。
625.afv9、根据afv8所述的方法，其中，弯道加速度的调整包括一次对弯道速度的调整。
626.afv10、根据afv8所述的方法，其中，弯道加速度的调整包括一次对弯道半径的调整。
627.afv11、根据afv1所述的方法，其中，行驶特性的调整包括对制动特性的调整。
628.afv12、用于执行根据afv1-afv11所述方法的装置。
629.实施例26：放置装载物的方法
630.接下来会描述控制aff放置装载物的方法，它如下在方面aabl1-aabl15中加以体现：
631.aabl1、用于控制自主运输车辆(5)的方法，包括：
632.·
确定一个位置，以及
633.·
接下来重新定位自主运输车辆(5)。
634.aabl2、根据aabl1所述的方法，其中，位置确定包括一次装载物(143)的位置确定和/或确定装载物(143)突出自主运输车辆(5)装载面的情况。
635.aabl3、根据aabl2所述的方法，还包括：
636.·
将确定的位置和/或确定的突出量与一个阈值进行比较，以及
637.·
在超过阈值的情况下
638.ο放置装载物(143)和/或
639.ο生成一条故障消息。
640.aabl4、根据aabl2所述的方法，其中，自主运输车辆(5)在存储在存储器(2、38)中的滚动滑座(200)的长度和确定的装载物(143)位置的基础上，控制自主运输车辆(5)的运动，使得自主运输车辆(5)的一侧装载面(12)不会在要运输的滚动滑座(200)下过于突出。
641.aabl5、根据aabl1所述的方法，其中，自主运输车辆(5)会移动至要运输的滚动滑座(200)的下方，直至达到一个阈值。
642.aabl6、根据aabl1所述的方法，其中，会识别至少一个平行于停放的装载物(143)的标记(202)、轨道(201)和/或识别装置(例如203)。
643.aabl7、根据aabl1所述的方法，其中，为了识别装载物(143)，会以光学和/或无线方式，读取一个识别装置(203)。
644.aabl8、根据aabl7所述的方法，其中，识别装载物(143)的识别装置(例如203)是一个用于识别滚动滑座行的装置。
645.aabl9、根据aabl6-8所述的方法，其中，在识别的标记(202)、轨道(201)和/或识别装置(例如203)，或者读取识别装置的基础上，重新定位自主运输车辆(5)。
646.aabl10、根据aabl9所述的方法，其中，重新定位在不同的装载物(143)行之间进行，或者在一个单独的装载物(143)行内进行。
647.aabl11、用于控制自主运输车辆(5)的方法，其中，为了放置滚动滑座(200)，会确定至一个标记(202)、轨道(201)端点的距离和/或从或者至一个识别装置(例如203)的距
离，其中，标记(202)和/或轨道(201)基本上平行于要放置的滚动滑座(200)。
648.aabl12、根据aabl11所述的方法，其中，自主运输车辆(5)在一个标记(202)、轨道(201)和/或识别装置(例如203)前超过5cm，优选地大约70cm的距离上基本上平行对齐标记(202)、轨道(201)和/或识别装置(例如203)，和/或平行对齐停放的滚动滑座(200)的侧边，并且在此过程中与这些滚动滑座侧边保持超过5mm，优选超过10mm的距离。
649.aabl13、根据aabl12所述的方法，其中，至滚动滑座侧边的距离以非接触的方式测定。
650.aabl14、根据aabl6-12所述的方法，其中，标记(202)、轨道(201)和/或识别装置(例如203)所在的区域会被照亮，并且以光学方式采集。
651.aabl15、用于执行根据aabl1-14所述方法的装置。
652.实施例27：备选装载面高度调整：
653.在图1、3和4中，示出了一个装载面高度调整驱动装置14，其驱动装置位于车身13中。这要求在车身13中提供安装空间，会导致需要更大的蓄电池4，并且会限制aff 5的运行时间。另外，一个仅位于车身13上或者内的装载面高度调整驱动装置14意味着如果升高装载物143，那么，在装载面12，尤其是上部高度可调装载面部分12a上会产生严重的杠杆效应。这样一来，就需要在装载面高度调整驱动装置14中杠杆效应的基础上，考虑到额外的作用力，或者为驱动装置确定足够强劲的尺寸。在一个变型中，对aff 5进行了配置，使得装载面高度调整驱动装置14直接位于装载面12内。装载面12具有一个下部装载面部分12a，在其上固定了朝后的传感器单元17或者滚轮11，并且同时也是车身13的基础，以及上部装载面部分12b的基础，如图4b所示。在本实施例中，这个下部装载面部分12a通过至少一个高度调整装置269与上部装载面部分12b联动，后者在装载时与装载物143接触，如图34所示。
654.在这种情况下，当装载面高度调整驱动装置14位于上部装载面部分12b下方时，和将装载面高度调整驱动装置14定位在车身13上或者内相比，可以减小举升装载物143所需施加的作用力(参见图1、3、4a)。同时，这意味着在装载面高度调整驱动装置14作用力相同的情况下，可以举升更重的装载物143，因为通过装载物143最大程度消除了杠杆效应。
655.在一个方面，高度调整装置269由至少一个缸体264组成。这个至少为一个的缸体264平行对齐垂直线，并且可以设置其垂直位置，因而可以改变装载面12的高度，也就是说上部装载面部分12b的高度。这些缸体264借助液压、气动系统或者拉线改变高度。在另外一个备选的方面，会进行基于齿轮的高度调整。在一个实施例中，涉及的是至少一个带有螺纹的缸体264，其中，缸体264至少一部分以可活动的方式支承，并且至少有另外一部分是固定的，使得通过可活动部分的旋转可以在垂直方向上进行高度调整。
656.对于基于螺纹的高度调整，图35示出了缸体264一种可能的实施方式。该缸体264固定在带有上部装载面部分12b的上部安装面263上，为此，分别使用顶面的螺纹孔250，它们位于升降轴256上。升降轴256通过主轴259在垂直方向上移动，具体基于的是一个与主轴259连接在一起的齿轮261。升降轴256在径向上被一个径向滑动轴承258所包围，其中，在上部区域中存在一个密封圈251。主轴螺母252确保主轴259固定在升降轴256上，并且主轴259通过固定板253在垂直方向上在自由度方面受到限制。主轴259通过一个径向深沟球轴承254固定在缸体264的升降壳体257内部。齿轮261在轴向上通过一个装在主轴259上的滑动轴承260在上方在自由度方面受限，并且在下方通过一块端板255在自由度方面受限。最后，
缸体264通过位于其地面上、用作下部安装面262的升降壳体257固定在下部装载面部分12a上，为此，和顶面类似，使用了螺栓。在此特别示出的缸体261同样也可以采用其他结构，配以外置主轴等。图34同样也示出了这样的结构，并且在左侧示出了缩回状态的缸体264，在右侧示出了其伸出状态，其中，下部升降壳体257和上部主轴259表现的是侧视图状态下的缸体264。
657.通过如图36所示与链条265啮合的缸体264的齿轮261(作为备选，对于专业人员而言，同样也可以考虑使用皮带驱动装置，并且配套不同于齿轮261的另一种机械元件)，会移动主轴259，使得缸体261的长度在垂直方向上发生变化。如果至少使用两个这样的缸体261，并且分别固定在下部装载面部分12a和上部装载面部分12b上，则通过缸体264内部的旋转所产生的旋转力就会相互阻塞，使得主轴259的旋转动作只能够导致垂直方向上的移动。如果仅使用一个旋转缸体264，则需要另外一个机械元件，以便限制上部装载面部分12b的旋转自由度。
658.在一个方面，如图36所示，会通过一根链条265驱动齿轮261，该链条由一个驱动齿轮268驱动，它与装载面高度调整电机267啮合。此处可以涉及仅一根链条265，它既与缸体264的齿轮261，也与驱动齿轮268啮合。在一个方面，这根链条265通过另外一个以可活动的方式支承的张紧齿轮266张紧，其中，这个以可活动的方式支承的张紧齿轮266在活动性方面垂直于链条265的活动平面。在一个替代或补充方面，驱动齿轮268采用可以活动的支承方式，使得它直接负责张紧齿轮266的功能，如图36所示。如果是皮带，则会使用一个等价的元件来张紧皮带。在这里，对于张紧齿轮266或者同时用作张紧齿轮266的驱动齿轮268，可以活动的支承指的是通过一个弹簧机构对链条施加压力，从而将其张紧。在图36中的实施方式中，链条265(或者皮带，它与等价于齿轮的元件啮合)位于一个平行于装载面12的平面中。总体上，所使用的缸体264的数量可以变化。这一数量介于一个至八个之间。
659.接下来，在方面aval1-aval9中描述aff的装载面高度调整驱动装置14：
660.aval1、用于举升装载面(12)的装置，包括一个下部装载面部分(12a)和一个上部装载面部分(12b)，它们通过至少一个装载面高度调整驱动装置(14)联动，其中，至少一个的装载面高度调整驱动装置(14)位于上部装载面部分(12b)下方，并且装载面高度调整驱动装置至少包括一个高度调整装置(269)。
661.aval2、根据aval1所述的装置，其中，至少一个的高度调整装置(269)通过一根链条(265)或者一根皮带驱动。
662.aval3、根据aval2所述的装置，其中，超过一个的高度调整装置(269)通过通过同一根链条(265)或者同一根皮带驱动。
663.aval4、根据aval2所述的装置，其中，链条(265)或者皮带通过一个驱动元件张紧。
664.aval5、根据aval2所述的装置，其中，链条(265)或者皮带位于一个平面上。
665.aval6、根据aval1所述的装置，其中，高度调整装置(269)在垂直方向上可以改变高度。
666.aval7：根据aval1所述的装置，其中，高度调整装置(269)是一个缸体(264)。
667.aval8、根据aval7所述的装置，其中，至少一个的缸体(264)的高度调整通过一个主轴(259)进行。
668.aval9、根据aval8所述的装置，其中，主轴(259)与一个齿轮(261)或者一个皮带驱
动元件啮合。
669.aval10、根据aval1所述的装置，它实现在自主运输车辆(5)中。
670.实施例28：自主运输车辆用警告系统
671.出于安全原因，自主运输车辆5应具有声音报警装置，例如发出声音信号的信号发生器280，例如一个喇叭、一个扬声器，用来输出警告，而警告本身则可能取决于自主运输车辆5的状态。由于始终是相同的信号，位于自主运输车辆5周围的人员可能因此降低对它们的敏感度，并且忽视警告。这会增加事故危险。在一个方面，配置了自主运输车辆5，使得在需要警告的状态下，它能够改变警告的方式，以避免被警告的人员产生上述的倦怠感。自主运输车辆5的状态可以通过一台状态机加以描述。警告可以是特定的信号音序列、扬声器文本输出等。为此，自主运输车辆5在存储器(例如2)中存储了不同的警告，例如按照警告等级进行分类。存储的这些警告的输出通过一个输出发生器281进行控制。这个输出发生器281可以在一套固定规则的基础上输出警告，例如根据自主运输车辆5的状态，在与探测到的障碍物，例如活动障碍物(它们通过一个非接触式传感器采集，例如15、16、18、20、31、31)的距离的基础上输出警告。备选地和/或作为补充，同样也可以通过警告发生器中的一个随机发生器，从一张由不同警告(或者警告等级)组成的列表中生成警告。在一个方面，同样也可以采取组合的方式：不同警告取决于自主运输车辆5的状态，或者至活动障碍物距离。所述组件可能的布置参见图37。
672.警告过程可以在图38的基础上表述如下：采集障碍物的位置2105。这一采集通过传感器，例如15、16、18、20、31、31以非接触的方式进行。之后，会进行障碍物评价2110。在一个方面，这意味着将确定的障碍物位置与空间占用地图中记录的(固定)障碍物进行比较(步骤2111)，以确定障碍物是否可以活动(2112)。如果没有存储在空间占用地图中，则障碍物会被归类为可移动。备选地和/或作为补充，会分析障碍物至自主运输车辆5的距离(2113)。在此过程中，同样也会评价它是否位于定义的保护区域内。作为结果，会对障碍物进行分级2114。在这一分级的基础上，会选择警告等级2115，它代表的是警告的类型。这一警告针对的可以是自主运输车辆5的状态。警告可以是一个通用警告，提示自主运输车辆5正位于附近。或者可以是一个特殊警告，提示障碍物位于自主运输车辆5经过的路线上，因而存在碰撞危险。接下来，会在警告等级内选择一个警告2120。此处可以是随机选择，具体通过随机发生器进行。但同样也可以是一个定义顺序的不同警告，它们会按照顺序输出。最终会输出选定的警告2125。
673.接下来，通过下述方面aaw1-aaw8描述警告输出的装置及过程：
674.aaw1、警告生成方法，包括：
675.·
选择警告等级；
676.·
在警告等级内选择一个警告；
677.·
输出警告。
678.aaw2、根据aaw1所述的方法，其中，会在状态机中定义的状态的基础上输出警告。
679.aaw3、根据aaw1所述的方法，首先包括：
680.·
采集障碍物的位置，以及
681.·
评价障碍物。
682.aaw4、根据aaw3所述的方法，其中，障碍物评价包括：
683.·
将采集的障碍物位置与空间占用地图进行比较；
684.·
确定障碍物是否可以活动；
685.·
分析至障碍物的距离，以及
686.·
对障碍物分级。
687.aaw5、根据aaw3所述的方法，其中，障碍物评价包括：
688.·
分析至障碍物的距离，以及
689.·
对障碍物分级。
690.aaw6、根据aaw4-5所述的方法，其中，在障碍物分级的基础上进行警告等级选择。
691.aaw7、根据aaw1-aaw6所述的方法，它实现在自主运输车辆(5)中。
692.aaw8、用于执行根据aaw1-aaw5所述方法的装置。
693.aaw9、警告装置，包括一个非接触式传感器(15、16、18、20、31、31)、一个存储器(2)、一个输出发生器(281)和一个用于输出警告的信号发生器(280)，其中，存储器(2)含有存储的警告，并且输出发生器(281)含有在非接触式传感器(15、16、18、20、31、31)数据的基础上选择警告的规则，它们通过一个信号发生器(280)输出。
694.aaw10、根据aaw9所述的警告装置，其中，输出发生器(281)包括一个随机发生器。
695.附图标记
[0696]1ꢀꢀꢀꢀ
移动式基座
[0697]2ꢀꢀꢀꢀ
存储器
[0698]3ꢀꢀꢀꢀ
计算器
[0699]4ꢀꢀꢀꢀ
蓄电池
[0700]5ꢀꢀꢀꢀ
aff
[0701]6ꢀꢀꢀꢀ
电机
[0702]7ꢀꢀꢀꢀ
变速箱
[0703]
10
ꢀꢀꢀ
驱动轮
[0704]
11
ꢀꢀꢀ
滚轮
[0705]
12
ꢀꢀꢀ
装载面
[0706]
12a
ꢀꢀ
下部装载面部分
[0707]
12b
ꢀꢀ
上部装载面部分
[0708]
13
ꢀꢀꢀ
车身
[0709]
14
ꢀꢀꢀ
装载面高度调整驱动装置
[0710]
15
ꢀꢀꢀ
激光雷达：朝前
[0711]
16
ꢀꢀꢀ
激光雷达：基本上垂直
[0712]
17
ꢀꢀꢀ
朝后的传感器单元
[0713]
18
ꢀꢀꢀ
传感器单元激光雷达
[0714]
19
ꢀꢀꢀ
传感器单元照明灯
[0715]
20
ꢀꢀꢀ
传感器单元摄像头
[0716]
21
ꢀꢀꢀ
装载面装载物传感器
[0717]
22
ꢀꢀꢀ
激光测距仪
[0718]
23
ꢀꢀꢀ
接触传感器
[0719]
24
ꢀꢀꢀ
操作元件
[0720]
25
ꢀꢀꢀ
警告灯(信号灯)
[0721]
26
ꢀꢀꢀ
投影单元
[0722]
27
ꢀꢀꢀ
天线
[0723]
28
ꢀꢀꢀ
对压力敏感的保险杠
[0724]
29
ꢀꢀꢀ
红外线tof传感器
[0725]
30
ꢀꢀꢀ
显示屏
[0726]
31
ꢀꢀꢀ
摄像头
[0727]
32
ꢀꢀꢀ
雷达传感器
[0728]
33
ꢀꢀꢀ
充电接口
[0729]
34
ꢀꢀꢀ
云
[0730]
35
ꢀꢀꢀ
终端
[0731]
36
ꢀꢀꢀ
外部系统
[0732]
37
ꢀꢀꢀ
外部计算器
[0733]
38
ꢀꢀꢀ
外部存储器
[0734]
39
ꢀꢀꢀ
高度调整传感器
[0735]
40
ꢀꢀꢀ
惯性传感器
[0736]
41
ꢀꢀꢀ
旋转分析单元
[0737]
42
ꢀꢀꢀ
控制接口
[0738]
43
ꢀꢀꢀ
充电站
[0739]
44
ꢀꢀꢀ
集成式装载面传感器
[0740]
45
ꢀꢀꢀ
装载高度传感器
[0741]
100
ꢀꢀ
机械臂能力层面(软件)
[0742]
110
ꢀꢀ
导航模块
[0743]
111
ꢀꢀ
2d/3d环境采集模块
[0744]
112
ꢀꢀ
路径规模模块
[0745]
113
ꢀꢀ
自锁止探测模块
[0746]
114
ꢀꢀ
自定位模块
[0747]
115
ꢀꢀ
运动规划器
[0748]
116
ꢀꢀ
等待位置模块
[0749]
117
ꢀꢀ
地图映射模块
[0750]
118
ꢀꢀ
充电模块
[0751]
119
ꢀꢀ
装载物测定模块
[0752]
120
ꢀꢀ
硬件层面
[0753]
121
ꢀꢀ
里程表模块
[0754]
122
ꢀꢀ
无线局域网
[0755]
123
ꢀꢀ
aff间通信模块(zigbee)
[0756]
124
ꢀꢀ
差速驱动装置
[0757]
125
ꢀꢀ
充电端口和电子装置
[0758]
126
ꢀꢀ
控制系统
[0759]
127
ꢀꢀ
控制存储器
[0760]
128
ꢀꢀ
计数单元
[0761]
129
ꢀꢀ
旋转角传感器
[0762]
130
ꢀꢀ
处理器
[0763]
131
ꢀꢀ
看门狗
[0764]
132
ꢀꢀ
电子电路
[0765]
133
ꢀꢀ
继电器
[0766]
134
ꢀꢀ
机械制动器
[0767]
135
ꢀꢀ
靠近传感器的存储器
[0768]
136
ꢀꢀ
前部激光雷达视野范围
[0769]
137
ꢀꢀ
接收滚动滑座时后部激光雷达的视野范围
[0770]
138
ꢀꢀ
滚动滑座装载物激光雷达盲区
[0771]
139
ꢀꢀ
滚动滑座滚轮
[0772]
140
ꢀꢀ
一个滚动滑座滚轮的垂直旋转轴
[0773]
141
ꢀꢀ
没有装载物影响的情况下后部激光雷达的视野范围
[0774]
142
ꢀꢀ
无装载物激光雷达盲区
[0775]
143
ꢀꢀ
装载物
[0776]
144
ꢀꢀ
地图模块
[0777]
145
ꢀꢀ
能耗地图层
[0778]
146
ꢀꢀ
活动障碍物地图层
[0779]
147
ꢀꢀ
难以探测的障碍物地图层
[0780]
148
ꢀꢀ
普通障碍物地图层
[0781]
149
ꢀꢀ
交通规则地图层
[0782]
150
ꢀꢀ
内部保护区域
[0783]
151
ꢀꢀ
墙壁/障碍物
[0784]
152
ꢀꢀ
传输通道
[0785]
200
ꢀꢀ
滚动滑座
[0786]
201
ꢀꢀ
轨道
[0787]
202
ꢀꢀ
标记线和/或引导线
[0788]
203
ꢀꢀ
滚动滑座行识别装置
[0789]
204
ꢀꢀ
货物支架(在滚动滑座上)
[0790]
250
ꢀꢀ
顶面螺纹孔
[0791]
251
ꢀꢀ
密封圈
[0792]
252
ꢀꢀ
主轴螺母
[0793]
253
ꢀꢀ
固定板
[0794]
254
ꢀꢀ
轴向深沟球轴承
[0795]
255
ꢀꢀ
端板
[0796]
256
ꢀꢀ
升降轴
[0797]
257
ꢀꢀ
升降壳体
[0798]
258
ꢀꢀ
径向滑动轴承
[0799]
259
ꢀꢀ
主轴
[0800]
260
ꢀꢀ
滑动轴承
[0801]
261
ꢀꢀ
齿轮
[0802]
262
ꢀꢀ
下部安装面
[0803]
263
ꢀꢀ
上部安装面
[0804]
264
ꢀꢀ
缸体
[0805]
265
ꢀꢀ
链条
[0806]
266
ꢀꢀ
张紧齿轮
[0807]
267
ꢀꢀ
高度调整电机
[0808]
268
ꢀꢀ
驱动齿轮
[0809]
269
ꢀꢀ
高度调整装置
[0810]
280
ꢀꢀ
信号发生器
[0811]
281
ꢀꢀ
输出发生器