技术特征：
1.一种行进路径的纠偏方法，其特征在于，包括：根据行进物的坐标信息，以及速度曲线构建所述行进物的状态向量；根据卡尔曼滤波算法得到所述行进物在行进过程中所述状态向量的值；将所述状态向量的值传递给调节器进行偏差判断，若偏差需要纠正，则改变行进物左右轮的速度差，调节行进物的行进路径以纠正偏差。2.如权利要求1所述的行进路径的纠偏方法，其特征在于，所述坐标信息通过扫描所述行进物的目标行进路径上间隔设置的多个二维码中的至少一个二维码得到。3.如权利要求1所述的行进路径的纠偏方法，其特征在于，所述速度曲线为v
k
＝v
k-1
+e
10k-5
，k为时间，v
k
为k时刻行进物的速度，v
k-1
为k-1时刻行进物的速度。4.如权利要求1所述的行进路径的纠偏方法，其特征在于，所述卡尔曼滤波为扩展卡尔曼滤波或无迹卡尔曼滤波。5.如权利要求4所述的行进路径的纠偏方法，其特征在于，根据卡尔曼滤波算法得到所述行进物在行进过程中所述状态向量的值具体包括：根据所述状态向量建立行进物的状态预测方程、误差协方差预测方程；根据所述行进物的传感器装置构建观测方程；根据状态预测方程、误差协方差预测方程以及观测方程计算卡尔曼增益；根据卡尔曼增益对状态预测方程以及误差协方差预测方程进行更新，并得到的定位预测值与观测方程得到的定位观测值的权重；根据定位预测值、观测预测值以及它们的权重计算得到定位过程中的状态信息。6.如权利要求5所述的行进路径的纠偏方法，其特征在于，当速度曲线为非线性曲线时，在计算卡尔曼增益之前，先计算所述状态预测方程以及观测方程的雅可比矩阵；在得到所述卡尔曼增益之后，基于所述状态预测方程的雅可比矩阵对所述状态预测方程进行更新，以及基于所述观测方程的雅可比矩阵对所述误差协方差矩阵进行更新。7.如权利要求5所述的行进路径的纠偏方法，其特征在于，所述状态预测方程为所述表示k时刻预测的状态向量的值，f
k
是状态转移矩阵，b
k
为输入控制量，u
k
为外部控制量。8.如权利要求5所述的行进路径的纠偏方法，其特征在于，所述传感器装置包括加速度传感器，所述观测方程为z
k
＝h
k
x
k
+r
k
。h
k
为观测模型矩阵，x
k
为k时刻观测的状态向量的值，r
k
为k时刻的观测噪声协方差矩阵。9.如权利要求5所述的行进路径的纠偏方法，其特征在于，所述卡尔曼增益通过公式k
k
＝p
k-1
h
kt
(h
k
p
k-1
h
kt
+r
k
)-1
计算得到，所述k
k
为k时刻的卡尔曼增益，p
k-1
为k-1时刻的误差协方差矩阵，h
k
为k时刻的观测模型矩阵，r
k
为k时刻的观测噪声协方差矩阵。10.如权利要求1所述的行进路径的纠偏方法，其特征在于，所述行进物为agv。
技术总结
本发明公开了一种行进路径的纠偏方法。其中行进路径的纠偏方法，包括：根据行进物的坐标信息，以及速度曲线构建所述行进物的状态向量；根据卡尔曼滤波算法得到所述行进物在行进过程中所述状态向量的值；将所述状态向量的值传递给调节器进行偏差判断，若偏差需要纠正，则改变行进物左右轮的速度差，调节行进物的行进路径以纠正偏差。本发明可以对自动行驶技术实现的自动行驶过程进行精确的定位以及纠偏，确保行进物可以顺利沿着目标行进路径行驶。确保行进物可以顺利沿着目标行进路径行驶。确保行进物可以顺利沿着目标行进路径行驶。
技术研发人员：乔雨 刘丹 张浩
受保护的技术使用者：珠海格力电器股份有限公司
技术研发日：2022.09.27
技术公布日：2023/2/3