本申请涉及智能叉车，具体涉及一种激光叉车定位方法。
背景技术：
1、激光叉车是一种在激光等导航装置引导下按照既定路线运行并完成设定任务的无人驾驶自动叉车，是自动化物流系统中重要的搬运工具，能够大大提高物料的搬运效率。
2、现有技术中为了进行激光车的路径规划，往往需要先生成对应的仓储环境图，再基于仓储环境图和现有的路径规划算法等进行无人车的路径规划,需要工作人员具有一定的专业能力，当仓库内具有变动时，需要对应的工作人员利用相关知识进行路线的再次规划，这种交通规划方式较为繁琐，尤其是随着无人车的广泛应用，小规模的用户很难独立进行相应的交通规划，需要聘请相应的技术人员来进行项目考察并且设计方案然后再加以部署测试运行以达到目标，造成部署成本较高，对无人车的应用下沉具有一定的制约。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的不足，本申请的目的在于提供一种激光叉车定位方法。
2、为解决上述问题，本申请提供如下技术方案：
3、一种激光叉车定位方法，方法包括：
4、s1:接通电源，接入wlan；
5、s2:工作人员通过wlan连接ros，接着通过激光slam算法构建地图，
6、具体步骤包括：
7、s21:先由操作人员推动或驾驶车辆原地转动一圈扫描周围的环境；
8、s22:推动车辆前进扫图时候需注意激光与实际地形是否匹配，若匹配不上停下来稍等一会，等激光与实际地形匹配上了再接着走；
9、s23:确定扫描完成车辆需要工作的环境后，切勿再移动机器，只需观察地图是否整洁无重影并与实际地形相匹配，如果无明显错位情况则构图完成。
10、s3:标定位置。
11、进一步，步骤s1中流程包括：
12、s11:核对要连接的wi-fi名；
13、s12:输入wi-fi密码
14、s13:发送wi-fi信息到导航系统；
15、s14:显示ip则连接成功。
16、进一步，步骤s2中算法建图流程包括：
17、s211、激光雷达数据的预处理和扫描匹配；
18、s212、位姿图优化和地图生成；
19、s213、利用子图之间的相似性进行回环检测和闭环。
20、进一步，所述预处理包括去除运动畸变、滤波、降采样等操作。
21、进一步，所述扫描匹配是将当前帧的激光雷达数据与上一帧或者局部地图进行匹配，从而估计出车辆的位姿变化，利用ceres scan matcher的方法，将激光雷达数据、里程计数据、imu数据等多种传感器信息进行融合处理。
22、进一步，所述位姿图优化是用节点和边表示车辆轨迹和地图的数据结构，节点是车辆在某一时刻的位姿，边是节点之间的约束关系，ros cartographer使用了spa(sparsepose adjustment)，利用所有的节点和边信息，对位姿图进行优化。
23、进一步，所述地图生成是指根据优化后的位姿图，将激光雷达数据投影到二维或三维空间，形成栅格地图或点云地图。
24、进一步，所述子图是将车辆轨迹分割成若干段，每段对应一个局部地图，所述回环检测是指判断当前所述子图是否与之前的某个所述子图有重合区域，如果有，则说明车辆回到了之前经过的地方，这就是一个回环；
25、所述闭环是根据所述回环检测的结果，添加新的边到位姿图中，表示两个所述子图之间的约束关系，然后重新进行优化，消除回环处的误差，所述回环检测使用了一种叫做fast correlative scan matching的方法，可以在多个尺度上进行匹配。
26、进一步，车辆转动的时候速度不要太快，转完一圈后按照环境的实际情况继续推动车辆进行扫描，狭窄区域可走直线，走的过程需注意遇到有路口的地方，原地缓慢转动机器90°面向缺口扫清特征点，再缓慢转回去继续扫图。
27、本申请的有益效果是：通过继承了amr方面的部署简单，界面简洁化处理，去掉现有无人叉车复杂建图部署方式，实现了在叉车建图、部署和使用方面大幅降低使用人员要求和节省部署工程开支，减小了对无人车应用下沉的制约。
1.一种激光叉车定位方法，其特征在于：方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种激光叉车定位方法，其特征在于：步骤s1中流程包括：
3.根据权利要求1所述的一种激光叉车定位方法，其特征在于：步骤s2中算法建图流程包括：
4.根据权利要求3所述的一种激光叉车定位方法，其特征在于：所述预处理包括去除运动畸变、滤波、降采样等操作。
5.根据权利要求3所述的一种激光叉车定位方法，其特征在于：所述扫描匹配是将当前帧的激光雷达数据与上一帧或者局部地图进行匹配，从而估计出车辆的位姿变化，利用ceres scan matcher的方法，将激光雷达数据、里程计数据、imu数据等多种传感器信息进行融合处理。
6.根据权利要求3所述的一种激光叉车定位方法，其特征在于：所述位姿图优化是用节点和边表示车辆轨迹和地图的数据结构，节点是车辆在某一时刻的位姿，边是节点之间的约束关系，ros cartographer使用了spa(sparse pose adjustment)，利用所有的节点和边信息，对位姿图进行优化。
7.根据权利要求3所述的一种激光叉车定位方法，其特征在于：所述地图生成是指根据优化后的位姿图，将激光雷达数据投影到二维或三维空间，形成栅格地图或点云地图。
8.根据权利要求7所述的一种激光叉车定位方法，其特征在于：所述子图是将车辆轨迹分割成若干段，每段对应一个局部地图，所述回环检测是指判断当前所述子图是否与之前的某个所述子图有重合区域，如果有，则说明车辆回到了之前经过的地方，这就是一个回环；
9.根据权利要求3所述的一种激光叉车定位方法，其特征在于：车辆转动的时候速度不要太快，转完一圈后按照环境的实际情况继续推动车辆进行扫描。狭窄区域可走直线，走的过程需注意遇到有路口的地方，原地缓慢转动机器90°面向缺口扫清特征点，再缓慢转回去继续扫图。
