[发明专利]面向自动搬运的定位模型训练及基于定位模型的定位方法

说明书

本发明实施例提供了面向自动搬运的定位模型训练及基于定位模型的定位方法，涉及物联网定位技术领域。确定关于待定位对象的至少一种待训练场景；针对每一待训练场景，确定待定位对象位于关于基准定位区域的第一基准位置时，基准定位区域中的每个基准点的第一距离和第一信号强度；针对每一待训练场景，利用每个基准点的第一距离和第一信号强度，计算该基准点的第一路径损耗系数；针对每一待训练场景，利用每个基准点的第一信号强度和第一路径损耗系数，对预设模型进行训练，得到该待训练场景下第一基准位置对应的关于第一信号强度和第一路径损耗系数的第一定位模型。与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方案，可以提高对AGV定位的准确性。

技术领域

本发明涉及物联网定位技术领域，特别是涉及面向自动搬运的定位模型训练及基于定位模型的定位方法。

背景技术

现有技术中，为了实现对执行物品自动搬运任务的AGV(Automated GuidedVehicle自动导引无人搬运车)的位置的准确定位，大多使用基于RSSI(Received SignalStrength Indication，接收信号强度)的物联网标识定位方法，例如，UWB-TDOA(UltraWide Band Time Difference of Arrival，超宽带时差定位)、TOF(Time of flight，飞行时间)和蓝牙AOA(Angle-of-Arrival，到达角度测距)等。

然而，RSSI会受到影响诸多因素的影响，例如，仓库内货物遮挡影响信号强度等，从而，在仓库内环境较复杂的情况下，RSSI可能因受到影响而降低定位精度，进而，导致无法实现对AGV的准确定位，影响后续作业效果。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供面向自动搬运的定位模型训练及基于定位模型的定位方法，以提高对AGV定位的准确性。具体技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种面向自动搬运的定位模型训练方法，所述方法包括：

确定关于待定位对象的至少一种待训练场景；其中，不同待训练场景中，目标定位区域中的物品摆放情况不同，所述目标定位区域包括：基准定位区域和所述基准定位区域的相邻定位区域；所述基准定位区域与所述相邻定位区域的形状和尺寸均相同；

针对每一待训练场景，确定所述待定位对象位于关于所述基准定位区域的第一基准位置时，所述基准定位区域中的每个基准点的第一距离和第一信号强度；其中，所述第一距离为：所述待定位对象与每个基准点的距离；所述第一信号强度为：所述待定位对象的信号接收设备接收到的位于每个基准点的信号发射设备所发射信号的信号强度；

针对每一待训练场景，利用每个基准点的第一距离和第一信号强度，计算该基准点的第一路径损耗系数；其中，每个基准点的第一路径损耗系数为：位于该基准点的信号发射设备所发射信号从该基准点至所述第一基准位置的路径损耗系数；

针对每一待训练场景，利用每个基准点的第一信号强度和第一路径损耗系数，对预设模型进行训练，得到该待训练场景下所述第一基准位置对应的关于第一信号强度和第一路径损耗系数的第一定位模型。

可选的，一种具体实现方式中，所述针对每一待训练场景，利用每个基准点的第一信号强度和第一路径损耗系数，对预设模型进行训练，包括：

针对每一待训练场景，以每个基准点的第一信号强度作为输入，以每个基准点的第一路径损耗系数作为输出，对预设模型进行训练。

可选的，一种具体实现方式中，在所述针对每一待训练场景，利用每个基准点的第一距离和第一信号强度，计算每个基准点的第一路径损耗系数之前，所述方法还包括：

基于预设的滤波算法，对每个基准点的第一信号强度进行滤波；

所述针对每一待训练场景，利用每个基准点的第一距离和第一信号强度，计算每个基准点的第一路径损耗系数，包括：