导航定位方法、装置、系统及存储介质与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种导航定位方法、装置、系统及存储介质。


背景技术：

2.智能装车系统是一套集成视觉检测子系统、垛形设计子系统、路径规划子系统和机器人运动控制的全自动物料装车系统。智能装车系统可以实现装车过程的无人化、信息化和智能化，能够有效解决生产企业在货物搬运和装车过程中人工效率低、安全隐患高和用工成本高等难题。
3.装车机在货车车厢的导航定位是智能装车系统中重要的一环，决定着货物码放的质量。目前，智能装车系统常用的导航技术包括标记制导和环境自然制导。但是，采用这些导航技术的智能装车系统存在导航定位精度较低的问题。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种导航定位方法、装置、系统及存储介质，其能够改善目前的智能装车系统所存在的导航定位精度较低的问题。
5.为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下。
6.第一方面，本发明实施例提供一种导航定位方法，采用如下的技术方案。
7.一种导航定位方法，应用于装车机的控制设备，所述装车机上安装有工业相机和多个激光雷达，与所述控制设备配合的激光发射器用于照射激光线至所述货车的车厢底板上，所述控制设备与所述激光雷达和所述工业相机通信连接，所述方法包括：
8.实时获取一组采集数据，所述采集数据包括在同一位置同一时刻，各所述激光雷达采集自身所正对的货车车厢区域的点云数据，以及所述工业相机采集的所述货车的车厢底板图像；
9.根据所述点云数据得到每个所述激光雷达与所述货车的车厢边沿的距离，根据所有所述距离，计算出所述装车机与所述货车中轴线的第一偏角，以及所述装车机在所述货车车厢中的偏移量；
10.根据所述第一偏角和所述偏移量实时控制所述装车机在所述货车车厢中的行驶；
11.从所述车厢底板图像中提取出激光线数据，根据所述激光线数据计算出所述装车机与激光线间的第二偏角，将由同一组所述采集数据获得的所述第一偏角和所述第二偏角作为一组偏角数据进行记录；
12.在装车机到达装车位置后，根据多组所述偏角数据拟合出偏角估计值，根据所述偏角估计值调整所述装车机的装车角度。
13.进一步地，所述激光雷达为三个，包括第一雷达、第二雷达和第三雷达，所述第一雷达安装于所述装车机的一侧，所述第二雷达安装于所述装车机的另一侧，且所述第一雷达和第二雷达的连线与所述装车机的宽度方向平行，所述第三雷达与所述第二雷达位于所
述装车机的同一侧；
14.所述根据所有所述距离，计算出所述装车机与所述货车中轴线的第一偏角，以及所述装车机在所述货车车厢中的偏移量的步骤，包括：
15.基于所述第二雷达和所述第三雷达与所述货车的车厢边沿的距离，以及所述第二雷达和所述第三雷达之间的安装距离，计算出所述装车机与所述货车中轴线的第一偏角；
16.根据所述第一偏角，所述第一雷达与所述货车的车厢边沿的距离，以及所述第二雷达与所述货车的车厢边沿的距离，计算出所述装车机在所述货车车厢中的偏移量。
17.进一步地，所述计算出所述装车机与所述货车中轴线的第一偏角的步骤，包括：
18.利用第一偏角计算公式，计算出所述装车机与所述货车中轴线的第一偏角；
19.其中，所述第一偏角计算公式包括：θ
ladar
表征第一偏角，fr表征第二雷达与货车的车厢边沿的距离，br表征第三雷达与货车的车厢边沿的距离，l表征第二雷达与第三雷达之间的安装距离；
20.所述计算出所述装车机在所述货车车厢中的偏移量的步骤，包括：
21.利用偏移量计算公式，得到所述装车机在所述货车车厢中的偏移量；
22.其中，所述偏移量计算公式包括：fl表征第一雷达与货车的车厢边沿的距离，shfit表征偏移量。
23.进一步地，所述从所述车厢底板图像中提取出激光线数据，根据所述激光线数据计算出所述装车机与激光线间的第二偏角的步骤，包括：
24.将所述车厢底板图像中像素值大于灰度阈值的像素点作为目标像素点，并提取各所述目标像素点的坐标作为激光线数据；
25.基于各个所述坐标，拟合出关于各个所述目标像素点的拟合直线；
26.根据所述拟合直线的系数，采用三角函数，得到所述装车机与激光线间的第二偏角。
27.进一步地，所述根据所述拟合直线的系数，采用三角函数，得到所述装车机与激光线间的第二偏角的步骤，包括：
28.基于所述拟合直线的系数，利用第二偏角计算公式，得到所述装车机与激光线间的第二偏角；
29.所述第二偏角计算公式包括：
[0030][0031]
其中，θ
laser
表征第二偏角，k表征拟合直线的系数。
[0032]
进一步地，所述根据多组所述偏角数据拟合出偏角估计值的步骤，包括：
[0033]
计算每组所述偏角数据中第一偏角和第二偏角的绝对偏角差；
[0034]
将多个所述绝对偏角差中大于偏角阈值的绝对偏角差剔除，得到多个目标偏角差，对多个所述目标偏角差进行拟合，得到估计偏角差；
[0035]
获取由所述工业相机在装车位置采集的车厢底板图像得到的第二偏角；
[0036]
将所述第二偏角与所述估计偏角差的差值作为偏角估计值。
[0037]
进一步地，所述对多个所述目标偏角差进行拟合，得到估计偏角差的步骤，包括：
[0038]
基于多个所述目标偏角差，利用最小二乘法，拟合出与各个所述目标偏角差的距离之和最小的值作为估计偏角差。
[0039]
第二方面，本发明实施例提供一种导航定位系统，采用如下的技术方案。
[0040]
一种导航定位系统，包括装车机的控制设备，安装于所述装车机上的工业相机和多个激光雷达，以及激光发射器；
[0041]
所述激光发射器，用于照射激光线至所述货车的车厢底板上；
[0042]
所述工业相机，用于采集所述货车的车厢底板图像；
[0043]
所述激光雷达，用于采集自身所正对的货车车厢区域的点云数据；
[0044]
所述控制设备，用于实现如第一方面所述的导航定位方法。
[0045]
第三方面，本发明实施例提供一种导航定位装置，采用如下的技术方案。
[0046]
一种导航定位装置，应用于装车机的控制设备，所述装车机上安装有工业相机和多个激光雷达，与所述控制设备配合的激光发射器用于照射激光线至所述货车的车厢底板上，所述控制设备与所述激光雷达和所述工业相机通信连接，所述导航定位装置包括数据获取模块、导航模块和定位模块：
[0047]
所述数据获取模块，用于实时获取一组采集数据，所述采集数据包括在同一位置同一时刻，各所述激光雷达采集自身所正对的货车车厢区域的点云数据，以及所述工业相机采集的所述货车的车厢底板图像；
[0048]
所述导航模块，用于根据所述点云数据得到每个所述激光雷达与所述货车的车厢边沿的距离，根据所有所述距离，计算出所述装车机与所述货车中轴线的第一偏角，以及所述装车机在所述货车车厢中的偏移量，还用于根据所述第一偏角和所述偏移量实时控制所述装车机在所述货车车厢中的行驶；
[0049]
所述定位模块，用于从所述车厢底板图像中提取出激光线数据，根据所述激光线数据计算出所述装车机与激光线间的第二偏角，将由同一组所述采集数据获得的所述第一偏角和所述第二偏角作为一组偏角数据进行记录，以及在装车机到达装车位置后，根据多组所述偏角数据拟合出偏角估计值，根据所述偏角估计值调整所述装车机的装车角度。
[0050]
第四方面，本发明实施例提供一种存储介质，采用如下的技术方案。
[0051]
一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权第一方面所述的导航定位方法。
[0052]
本发明实施例提供的导航定位方法、装置、系统及存储介质，在装车机行驶过程中，实时通过由激光雷达采集的点云数据计算出第一偏角和偏移量，从而根据第一偏角和偏移量来控制装车机在货车车厢中的行驶，并根据车厢底板图像提取出的激光线数据得到第二偏角，将装车机行驶过程中，由同一位置和同一时刻下的采集数据得到的第一偏角和第二偏角作为一组偏角数据进行记录，并在装车机到达装车位置后，根据历史记录的多组偏角数据拟合出偏角估计值，进而根据偏角估计值调整装车机的装车角度，使得基于历史
偏角数据的偏角估计值更为准确，从而能够提高导航定位的精度。
[0053]
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
[0054]
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
[0055]
图1示出了本发明实施例提供的导航定位方法所应用的装车系统的结构示意图。
[0056]
图2示出了本发明实施例提供的导航定位方法的流程示意图。
[0057]
图3示出了图2中步骤s103的部分子步骤的流程示意图。
[0058]
图4示出了图2中步骤s107的部分子步骤的流程示意图。
[0059]
图5示出了图2中步骤s109的部分子步骤的流程示意图。
[0060]
图6示出了本发明实施例提供的导航定位系统的方框示意图。
[0061]
图7示出了本发明实施例提供的导航定位装置的方框示意图。
[0062]
图8示出了本发明实施例提供的控制设备的方框示意图。
[0063]
图标：100-装车系统；110-装车机；120-货车；130-控制设备；140-工业相机；150-激光雷达；160-激光发射器；170-激光线；180-导航定位装置；190-数据获取模块；200-导航模块；210-定位模块；220-导航定位系统。
具体实施方式
[0064]
下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0065]
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。
[0066]
需要说明的是，术语“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0067]
装车机在货车车厢的导航定位是智能装车系统中重要的一环，决定着货物码放的质量。智能装车系统常用的导航技术包括标记制导和环境自然制导。标记制导是在期望路径上铺设磁带，以及喷涂或照射标记物，再由传感器进行识别跟踪来实现导航。环境自然制导是利用周围环境的特征进行行驶路径的规划，不需要额外的标记物。
[0068]
标记制导相较于环境自然制导，准确性更高，但货车的流动性不适合在车厢内做标记或铺设磁带。环境自然制导通常利用激光雷达平行于水平面进行扫描，获取车厢两侧的点云数据来进行制导。但是，由于平板型货车两侧没有围栏，环境自然制导的方案不适用于平板型货车，对于围栏车雷达的安装高度和位置也受限制。
[0069]
基于以上原因，目前的智能装车系统存在导航定位精度较低的问题。
[0070]
基于以上考虑，本发明实施例提供一种导航定位方案，其能够改善目前的智能装车系统所存在的导航定位精度较低的问题。以下，将从导航定位方法和导航定位系统等角度介绍本发明实施例提供的导航定位方案。
[0071]
本发明实施例提供的导航定位方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。该导航定位方法应用于装车系统100中，装车系统100包括装车机110和货车120，装车机110上安装有控制设备130、工业相机140和多个激光雷达150，靠近货车120尾部且货车120以外的位置处上安装有激光发射器160，且激光发射器160安装于货车120的外部。控制设备130与工业相机140和多个激光雷达150均通信连接，激光发射器160用于照射激光线170至货车120的车厢底板上。其中，每个激光雷达150的扫描口朝向货车120车厢底板。
[0072]
控制设备130用于实时根据激光雷达150和工业相机140采集的数据，计算出装车机110与货车120中轴线的第一偏角，装车机110在货车120车厢中的偏移量，以及装车机110与激光线170间的第二偏角。根据实时得到的第一偏角和偏移量控制装车机110在货车120车厢中的行驶，并在到达装车位置后，根据历史记录的多个第一偏角和第二偏角得到偏角估计值，并根据偏角估计值调整装车机110的装车角度。
[0073]
需要说明的是，在本发明实施例中，激光发射器160发射的激光线170与货车120车厢底板所在的面平行，且激光线170可以与货车120的中轴线成任意角度。
[0074]
其中，控制设备130可以但不限于是各种个人计算机和电脑等。
[0075]
应当理解的是，激光发射器160安装于货车120外部，即非货车120上。
[0076]
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种导航定位方法。本实施例主要以该方法应用图1中的控制设备130来举例说明。
[0077]
s101,实时获取一组采集数据。
[0078]
其中，采集数据包括在同一位置同一时刻，各激光雷达150采集自身所正对的货车120车厢区域的点云数据，以及工业相机140采集的货车120的车厢底板图像。
[0079]
装车机110上的各个激光雷达150和工业相机140会在同一时刻同一位置进行数据采集得到采集数据，即采集数据中的点云数据和车厢底板图像是同一位置同一时刻采集的。
[0080]
s103，根据点云数据得到每个激光雷达与货车的车厢边沿的距离，根据所有距离，计算出装车机与货车中轴线的第一偏角，以及装车机110在货车车厢中的偏移量。
[0081]
对于每个激光雷达150采集的点云数据，根据该点云数据得到采集该点云数据的激光雷达150与货车120的车厢边沿的距离。
[0082]
应当理解的是，由于激光雷达150采集的是自身所正对的货车120车厢区域的点云数据，因此，距离是激光雷达150与自身正对的货车120车厢边沿的距离。
[0083]
例如，若激光雷达150正对的是货车120右侧的车厢区域，则距离是激光溜达与货车120车厢右侧边沿的距离。同理，若激光雷达150正对的是货车120左侧的车厢区域，则距
离是激光溜达与货车120车厢左侧边沿的距离。
[0084]
s105，根据第一偏角和偏移量实时控制装车机在货车车厢中的行驶。
[0085]
激光雷达150和工业相机140实时采集数据，故而在装车机110行驶过程中，不断实时地得到新的第一偏角和偏移量，从而能够根据实时的第一偏角和偏移量控制装车机110的行驶。
[0086]
s107，从车厢底板图像中提取出激光线数据，根据激光线数据计算出装车机与激光线间的第二偏角，将由同一组采集数据获得的第一偏角和第二偏角作为一组偏角数据进行记录。
[0087]
将一组采集数据(多个激光雷达150采集的点云数据和工业相机140采集的车厢底板图像)得到的第一偏角和第二偏角作为一组偏角数据进行记录，从而在装车机110行驶过程中会产生多组偏角数据。
[0088]
s109，在装车机到达装车位置后，根据多组偏角数据拟合出偏角估计值，根据偏角估计值调整装车机的装车角度。
[0089]
上述导航定位方法中，在装车机110行驶过程中，实时通过由激光雷达150采集的点云数据计算出第一偏角和偏移量，从而根据第一偏角和偏移量来控制装车机110在货车120车厢中的行驶，并根据车厢底板图像提取出的激光线170数据得到第二偏角，将装车机110行驶过程中，由同一位置和同一时刻下的采集数据得到的第一偏角和第二偏角作为一组偏角数据进行记录，并在装车机110到达装车位置后，根据历史记录的多组偏角数据拟合出偏角估计值，进而根据偏角估计值调整装车机110的装车角度，从而能够提高偏角估计值的准确度，进而能够提高导航定位的精度。
[0090]
需要说明的是，由于激光雷达150的扫描口均朝向货车120的车厢底板，即垂直水平面进行扫描，因此不受到货车120是否为平板型货车120的影响。故而，本发明实施例的导航定位方法适用于任意一种货车120。
[0091]
由于货车120车厢车况复杂，当车厢底板凹凸不平时，由激光雷达150采集的点云数据计算出的第一偏角的误差较大。而由于激光线170由货车120外部的激光发射器160发出，不受货车120车厢内部情况的影响，从而使得第二偏角的误差较小。故而，结合装车机110与激光线170间的第二偏角，以及第一偏角来得到装车机110在装车位置的偏角估计值，增大了估计样本，从而能够减小第一偏角的误差影响，进而提高偏角估计值的准确度。
[0092]
针对s103，在一种实施方式中，从激光雷达150采集的点云数据中能够确定出关于激光雷达150正对的货车120车厢边沿的边沿点云数据。由于点云数据具有三维坐标属性，故而，根据边沿点云数据可以计算出激光雷达150与靠近的货车120车厢边沿的距离。
[0093]
从点云数据中提取出边沿点云数据的方式可以灵活选择，例如，可以采用训练好的神经网络等机器学习模型提取边沿点云数据，也可以按照预设的规则提取边沿点云数据。
[0094]
在装车系统100中，装车机110上的激光雷达150的个数和设置位置可以根据实际需要灵活选择。在一种实施方式中，装车机110上的激光雷达150可以设置为三个，包括第一雷达、第二雷达和第三雷达，第一雷达安装于装车机110的一侧，第二雷达安装于装车机110的另一侧，且第一雷达和第二雷达的连线与装车机110的宽度方向平行，第三雷达和第二雷达位于装车机110的同一侧。
[0095]
在上述激光雷达150的设置和安装基础上，在一种实施方式中，参照图3，为上述步骤s103的部分子步骤的流程示意图，通过以下步骤实现根据所有距离，计算出装车机110与货车120中轴线的第一偏角，以及装车机110在货车120车厢中的偏移量。
[0096]
s103-1，基于第二雷达和第三雷达与货车的车厢边沿的距离，以及第二雷达和第三雷达之间的安装距离，计算出装车机与货车中轴线的第一偏角。
[0097]
即根据第二雷达与货车120的车厢边沿的距离，第三雷达与货车120的车厢边沿的距离，以及第二雷达和第三雷达之间的安全距离，得到第一偏角。
[0098]
s103-2，根据第一偏角，第一雷达与货车的车厢边沿的距离，以及第二雷达与货车的车厢边沿的距离，计算出装车机在货车车厢中的偏移量。
[0099]
进一步地，针对s103-1，采用第一偏角计算公式，计算出装车机110与货车120中轴线的第一偏角。
[0100]
第一偏角计算公式包括：其中，θ
ladar
表征第一偏角，fr表征第二雷达与货车120的车厢边沿的距离，br表征第三雷达与货车120的车厢边沿的距离，l表征第二雷达与第三雷达之间的安装距离。
[0101]
针对s103-2，利用偏移量计算公司，得到装车机110在货车120车厢中的偏移量。
[0102]
偏移量计算公式包括：其中，fl表征第一雷达与货车120的车厢边沿的距离，shfit表征偏移量。
[0103]
应当理解的是，控制设备130中预先搭载有控制算法，利用该控制算法控制装车机110向货车120车厢的装车位置移动。在此基础上，针对s105，控制设备130实际是基于实时得到的第一偏角和偏移量，利用预设的控制算法，控制装车机110在货车120车厢中的行驶。
[0104]
其中，控制算法可以为基于pid的控制算法。例如，在一种实施方式中，通过该控制算法控制装车机110的驱动电机的转动。
[0105]
在一种实施方式中，参照图4，为上述步骤s107的部分子步骤的流程示意图。通过以下步骤实现从车厢底板图像中提取出激光线170数据，根据激光线170数据计算出装车机110与激光线170间的第二偏角。
[0106]
s107-1，将车厢底板图像中像素值大于灰度阈值的像素点作为目标像素点，并提取各目标像素点的坐标作为激光线数据。
[0107]
由于激光线170的存在，车厢底板图像中激光线170所在的区域的像素点的亮度更亮。因此，根据预先设定的灰度阈值，可以从车厢底板图像中提取出关于激光线170的多个目标像素点。多个目标像素点组成激光线170图像。
[0108]
应当理解的是，根据灰度阈值提取目标像素点只是一种实施方式，提取目标像素点的方式不局限于根据灰度阈值提取，可以灵活选择多种方式。例如，可以根据预先训练的机器学习模型提取目标像素点，也可以根据预设的规则提取目标像素点。
[0109]
s107-2,基于各个坐标，拟合出关于各个目标像素点的拟合直线。
[0110]
在一种实施方式中，基于各个坐标，利用最小二乘法，能够拟合出关于各个目标像素点的拟合直线。
[0111]
其中，得到的拟合直线形如y＝kx+b。y和x表征目标像素点的坐标，k为拟合直线的
系数，b表征拟合直线的参数。
[0112]
拟合直线实质上是关于激光线170的拟合直线，对激光线170的位置进行量化。
[0113]
s107-3，根据拟合直线的系数，采用三角函数，得到装车机与激光线间的第二偏角。
[0114]
进一步，针对s107-3，基于拟合直线的系数，利用第二偏角计算公式，得到装车机110遇激光线170间的第二偏角。
[0115]
第二偏角计算公式包括：
[0116][0117]
其中，θ
laser
表征第二偏角，k表征拟合直线的系数。
[0118]
通过上述s107-1至s107-3，能够计算出装车机110与激光线170间的第二偏角，进而有助于获取装车机110在装车位置的实际偏角。
[0119]
进一步地，在一种实施方式中，参照图5，为上述步骤s109的部分子步骤的流程示意图，通过以下步骤实现根据多组偏角数据拟合出偏角估计值。
[0120]
s109-1，计算每组偏角数据中第一偏角和第二偏角的绝对偏角差。
[0121]
s109-2，将多个绝对偏角差中大于偏角阈值的绝对偏角差剔除，得到多个目标偏角差，对多个目标偏角差进行拟合，得到估计偏角差。
[0122]
其中，偏角阈值为预先设置的值，可以根据激光线170的设置角度进行设置，也可以是根据历史经验数据得到的值。
[0123]
其中，对多个目标偏角差进行拟合，得到估计偏角差的方式可以灵活选择。例如，可以采用神经网络进行拟合，也可以采用预设的规则进行拟合。在一种实施方式中，通过以下方式实现：基于多个目标偏角差，利用最小二乘法，拟合出与各个目标偏角差的距离之和最小的值作为估计偏角差。
[0124]
通过以下拟合方式，得到的估计偏角差是基于多个目标偏角差得到的最优估计值，从而有助于提高偏角估计值的准确度。
[0125]
s109-3，获取由工业相机在装车位置采集的车厢底板图像得到的第二偏角。
[0126]
其中，s109-3中的第二偏角可以是在装车机110到达并停在装车位置后，由工业相机140采集的车厢底板图像得到的第二偏角，也可以是装车机110到达装车位置后，由工业相机140采集的车厢底板图像得到的第二偏角。
[0127]
s109-4，将第二偏角与估计偏角差的差值作为偏角估计值。
[0128]
用θ
truck
表征偏角估计值，通过步骤s109-1至s109-3可知，偏角估计值为：θ
truck
＝θ
laser-θ
ladar
+ω。其中，θ
laser
为第二偏角，θ
ladar
为第一偏角，ω表征货车120车厢内的车况导致的误差项。
[0129]
结合s109-4，用θ表征偏角估计值，则θ＝θ
laser-θ
truck
＝θ
ladar
+ω。表明，采用s109-1至s109-4的步骤得到的偏角估计值θ考虑进了货车120车厢内的车况导致的误差。故而，极
大地提高了偏角估计值的准确度，进而有助于提高装车机110导航定位的精度。
[0130]
本发明实施例提供的导航定位方法，适用于围栏型货车120、平板型货车120、集装箱式货车120等任意一种车型。并且，结合多组由装车机110与货车120中轴线的第一偏角和装车机110与激光线170间的第二偏角组成的偏角数据，得到装车机110在装车位置的偏角估计值，结合第二偏角能够减少车厢内车况对第一偏角的误差影响，从而提高偏角估计值的准确度，进而提高导航定位的精度。
[0131]
基于上述导航定位方法的发明构思，在一个实施例中，提供一种导航定位系统220，参照图6，导航定位系统220包括装车机110的控制设备130，安装于装车机110上的工业相机140和多个激光雷达150，以及激光发射器160。
[0132]
激光雷达150，用于采集自身所正对的货车120车厢区域的点云数据。
[0133]
其中，每个激光雷达150的扫描口朝向货车120车厢底板，且采集的是自身所正对的货车120车厢区域的点云数据。
[0134]
激光发射器160，用于照射激光线170至货车120的车厢底板上。
[0135]
其中，激光发射器160可以安装于货车120的外部，激光线170平行与货车120车厢底板所在的平面，且激光线170与货车120中轴线的夹角大小任意。
[0136]
工业相机140，用于采集货车120的车厢底板图像。
[0137]
控制设备130，用于实现上述实施例提供的导航定位方法。
[0138]
本发明实施例提供的导航定位系统220，适用于围栏型货车120、平板型货车120、集装箱式货车120等任意一种车型的导航定位。并且，导航定位系统220结合多组由装车机110与货车120中轴线的第一偏角和装车机110与激光线170间的第二偏角组成的偏角数据，得到装车机110在装车位置的偏角估计值，结合第二偏角能够减少车厢内车况对第一偏角的误差影响，从而提高偏角估计值的准确度，进而提高导航定位的精度。
[0139]
在一个实施例中，如图7所示，提供了一种导航定位装置180，该导航定位装置180应用于上述装车系统100或导航定位系统220中的装车机110的控制设备130，该导航定位装置180包括数据获取模块190、导航模块200和定位模块210。
[0140]
数据获取模块190，用于实时获取一组采集数据。
[0141]
其中，采集数据包括在同一位置同一时刻，各激光雷达150采集自身所正对的货车120车厢区域的点云数据，以及工业相机140采集的所述货车120的车厢底板图像。
[0142]
导航模块200，用于根据点云数据得到每个激光雷达150与货车120的车厢边沿的距离，根据所有距离，计算出装车机110与所述货车120中轴线的第一偏角，以及装车机110在货车120车厢中的偏移量，还用于根据第一偏角和偏移量实时控制装车机110在货车120车厢中的行驶。
[0143]
定位模块210，用于从车厢底板图像中提取出激光线170数据，根据激光线170数据计算出装车机110与激光线170间的第二偏角，将由同一组采集数据获得的第一偏角和第二偏角作为一组偏角数据进行记录，以及在装车机110到达装车位置后，根据多组偏角数据拟合出偏角估计值，根据偏角估计值调整装车机110的装车角度。
[0144]
关于导航定位装置180的具体限定可以参见上文中对于导航定位方法的限定，在此不再赘述。上述导航定位装置180中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于控制设备130中的处理器中，也可以以软件
形式存储于控制设备130中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0145]
应当理解的是，控制设备130是一种计算机设备。
[0146]
在一个实施例中，提供了一种控制设备130，该控制设备130可以是终端，其内部结构图可以如图8所示。该控制设备130包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该控制设备130的处理器用于提供计算和控制能力。该控制设备130的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该控制设备130的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、运营商网络、近场通信(nfc)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种导航定位方法。该控制设备130的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该控制设备130的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是控制设备130外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
[0147]
本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的控制设备130的限定，具体的控制设备130可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0148]
在一个实施例中，本发明提供的导航定位装置180可以实现为一种计算机程序的形式，计算机程序可在如图8所示的计算机设备上运行。计算机设备的存储器中可存储组成该导航定位装置180的各个程序模块，比如，图7所示的数据获取模块190、导航模块200和定位模块210。各个程序模块构成的计算机程序使得处理器执行本说明书中描述的本发明各个实施例的导航定位方法中的步骤。
[0149]
例如，图8所示的控制设备130可以通过如图7所示的导航定位装置180中的数据获取模块190执行步骤s101。控制设备130可通过导航模块200执行步骤s103和s105。控制设备130可通过定位模块210执行步骤s107和s109。
[0150]
在一个实施例中，提供了一种控制设备130，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：实时获取一组采集数据；根据点云数据得到每个激光雷达150与货车120的车厢边沿的距离，根据所有距离，计算出装车机110与货车120中轴线的第一偏角，以及装车机110在货车120车厢中的偏移量；根据第一偏角和偏移量实时控制装车机110在货车120车厢中的行驶；从车厢底板图像中提取出激光线170数据，根据激光线170数据计算出装车机110与激光线170间的第二偏角，将由同一组采集数据获得的第一偏角和第二偏角作为一组偏角数据进行记录；在装车机110到达装车位置后，根据多组偏角数据拟合出偏角估计值，根据偏角估计值调整装车机110的装车角度。
[0151]
在其他实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下上文提供的导航定位方法中的其他步骤。
[0152]
在一个实施例中，提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：实时获取一组采集数据；根据点云数据得到每个激光雷达150与货车120的车厢边沿的距离，根据所有距离，计算出装车机110与货车120中轴线的第一偏角，以及装车机110在货车120车厢中的偏移量；根据第一偏角和偏移量实时控制装车机110在货车120车厢中的行驶；从车厢底板图像中提取出激光线170数据，根据激光线170数据计
算出装车机110与激光线170间的第二偏角，将由同一组采集数据获得的第一偏角和第二偏角作为一组偏角数据进行记录；在装车机110到达装车位置后，根据多组偏角数据拟合出偏角估计值，根据偏角估计值调整装车机110的装车角度。
[0153]
同理，在其他实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现上述导航定位方法中的其他步骤。
[0154]
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也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，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0155]
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
[0156]
所述功能如果以软件功能模块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-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0157]
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。