CN108222093B - 一种自主推土机器人 - Google Patents
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Abstract
一种自主推土机器人，依靠环境感知、卫星定位、机器视觉与自动控制等装置，实现自主规划行驶路径、自动推土作业、自主在线作业质量评估功能，是一种无人化、智能化的建筑施工机械。自主推土机器人根据任务与作业区域，利用卫星定位测量位姿、利用机器视觉感知与认知作业环境，自主决策推土机器人任务顺序、行驶路线、铲刀位姿，以及依据视觉测量的作业效果与评估作业质量。其中卫星定位系统采用卫星定位接收机组实时精确感知推土机器人的位姿；机器视觉系统采用固定基线摄像机对感知推土机器人周围环境以及评估推土作业质量状况；自动控制系统基于现场总线由上位机与下位控制器组成机载自动化控制网络。自主推土机器人也可由人工驾驶或遥控操作。
Description
技术领域
本发明属于工程机械技术领域，特别涉及一种自主推土机器人，是一种自主决策、无人驾驶、智能化推土作业的土石方建筑施工机械。
背景技术
我国工程建设机械化已成为一个长期发展趋势，其中推土机在土木、水利、采矿、农林、油田及国防等各类建筑工程中担负繁重土石方作业任务，是施工中不可缺少的关键设备。近年来，随着微处理器的不断发展，低成本计算机、传感与通讯等技术的实用性的增加，使工程建设自动化技术，特别是推土机器人变为可能。
工程机械自动化技术是一项先进的机械化技术，它可以使一些重要的循环工作变得程序化，从而提高生产率、降低生产成本。但工程建设不同于机械制造业有固定场所进行批量生产，而是在一个开放的户外场所，进行规模庞大但个性化非批量生产。因此，工程建设机械都是可移动或是可重新定位的系统，要求机动性作为完成工作过程中的必备功能，这不同于大多数工业机器人。
工程建设机器智能化是在工程机械机电液一体化的基础上，与计算机自动化相结合发展起来的。其目之一是以简化驾驶员操作，提高车辆的动力性、经济性、作业效率，以及节省能源为目的；目的之二是提高作业质量。
目前工程建设智能化机器通常可分三类。第一类是遥控操作工程机机械。遥操作是指对机器和系统通过有线或无线的远程控制。这主要为了减少工程机械操作人员劳动强度、提高碾压机施工质量，采用遥控无人驾驶技术。遥操作的思想与方法最早出现在航控与核工业领域，目前在建筑行业中应用也很广泛。如日本的机器操控推土机、遥控水下推土机、山推的遥控推土机等。在遥控操作推土机技术中，推土机并非完全自主运行，而是要由人控制，环境的感知与数据的解释都需要人工来完成。
第二类是可编程建筑机器。这类工程机械的操作员能够通过选择预编程的功能菜单或者示教机器完成新任务的方式，来调整工作任务以便在某些约束条件下来完成。通常来讲，软件可编程的建筑机器可以等同于传统的机器，利用施工现场一部分电子设备去控制全部或部分机械运行，仅增加了作业辅助系统，如同目前小汽车辅助驾驶系统一样。目前应用比较好的是推土机作业引导系统，利用从3D模型得来的数据结合卫星定位系统或激光测量系统，控制推土机的铲刀作业，实现自动找平功能，然而推土机还是需要人来操作。
第三类是智能建筑机器人系统。不同于遥控操作与软件可编程的建筑机械，全自动建筑机器人需要在特定的范围内，在无人干预的情况下完成任务；而半自动建筑机器人则需要在人的监督下进行某种程度的计划互动来完成任务。在各种情况下，建筑机器人都需要适应周围环境，为执行任务制定计划，必要时需要重新制定计划。当建筑机器人在不能执行任务时应该能够做出判断并请求帮助。这类智能建筑机器人是目前研究的热点，少有成功的案例，目前仅是简单将工业机器人从工厂搬到工地机械上，而不是直接对工程机械发展建筑机器人技术。
建筑工程作业环境具有许多特性，特别是土石方工程。一是施工环境的时变性，工程开始设计3D数字模型，然后施工按照设计模型开展工作，这不同于农业耕作、航空飞行等领域作业环境固定，可以采用事先准备的电子地图规划导航线路，特别是制定的导航路线可以重复使用。二是作业环境填筑的随机性、不均匀性。工程建设的作业面环境随着工程建设进程不断变化，导致规划导航线路需要跟踪建设场地作业面地图，而所需场地工作面地图并不是事先确定的，需要根据施工进度确定。三是推土作业的往复性，需要铲土、运土、卸土及倒退几个工序。推土机作业需要根据工程建设进度与作业场地不断规划铲土位置与行驶线路，并且需要实时评估推土作业质量。
目前，国内外工程建设领域还没有相应的自主推土机器人相应技术。
发明内容
为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种自主推土机器人，不但可提高作业质量，而且作业过程中不需要人为干预，可实现无人驾驶智能化自主作业。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种自主推土机器人，包括推土机、推土机载自主测控装置、远程调度管理装置和卫星定位装置，其特征在于：
所述推土机载自主测控装置包括卫星定位接收机组1、通讯收发天线2、摄像机对3、铲刀升降传感器4、铲刀倾斜传感器5、发动机调速驱动器6、倒车防撞雷达7、集成控制器8和行驶电磁驱动器9；
所述远程调度管理装置包括远端收发天线12、调度服务器13以及远程监控摄像机；
所述卫星定位装置包括定位导航卫星10、数传电台以及固定的定位基准站11；
所述集成控制器8包括机载计算机8.1、CAN总线8.2、发动机控制器8.3、行驶控制器8.4、铲刀控制器8.5、故障诊断控制器8.6以及机器视觉计算机8.7；
其中，所述机载计算机8.1、通讯收发天线2、远端收发天线12以及调度服务器13构成全双工模式的场地无线通讯局域网络，用于调度服务器13与各个推土机之间命令与状态信息的传送；
所述机载计算机8.1和发动机控制器8.3、行驶控制器8.4、铲刀控制器8.5、故障诊断控制器8.6以及机器视觉计算机8.7构成机载CAN总线控制器网络，用于推土机自主行驶与作业；
所述卫星定位接收机组1、定位导航卫星10、定位基准站11以及调度服务器13构成卫星定位网络，用于获取推土机当前位姿；
所述卫星定位接收机组1接收定位导航卫星10的信号以及定位基准站11传递的相位信号，通过RTK模式实现高精度定位；
所述机载计算机8.1结合工程建设进度和调度服务器13发送的作业场地的3D数字模型，适时生成施工作业面数字地图，并基于作业面数字地图自主规划作业区域；
所述摄像机对3安装于固定基线位置，与机器视觉计算机8.7构成机器视觉系统，立体视觉测量环境信息，确定作业场地状况，并与其它传感器信息融合，基于机器学习方法，认知信息规律，自主确定作业目标与行驶方向，制定导航路线；
所述机载计算机8.1根据作业区域、任务要求以及基于机器视觉测量确定的作业目标，自主规划作业区域内行驶路径、遍历模式。
所述多台自主推土机器人互联所述场地无线通讯局域网络、机载CAN总线控制器网络以及卫星定位网络构成推土机器人机群，协同作业。
所述机载计算机8.1接收卫星定位接收机组1的位置信息，并利用该位置信息计算推土机姿态信息；依据导航路线和位姿信息，生成行驶控制器8.4与铲刀控制器8.5的控制命令，并根据反馈信息实现闭环控制。
本发明采用三角形测量法计算推土机器人姿态信息，具体过程是：在至少三个不共线测点位置安装卫星定位接收装置，实时测出测点位置与高程；然后分别计算两两测点之间的相对位置与高差，即可确定出自主推土机器人的位姿。
所述机载计算机8.1根据定位信息与机器视觉测量的环境信息，以及作业标准要求自主评估推土作业质量，自主决策重新推土作业范围，以及所需工作量。
所述发动机控制器8.3通过CAN总线8.2接收机载计算机8.1发送的控制命令，通过控制发动机调速驱动器6来控制发动机转速，实现发动机恒速；运行过程中，实时比较行驶速度与目标值之间偏差，经PID调整控制行驶液压马达，实现预期行驶路径；
所述行驶控制器8.4通过CAN总线8.2接收机载计算机8.1发送的控制命令，通过行驶电磁驱动器9驱动电液阀，再控制行驶液压马达控制推土机器人行驶，实现行驶转向自动化；运行过程中，实时比较行驶位置与目标位置之间偏差，经PID调整控制转向；
所述铲刀控制器8.5通过CAN总线8.2接收机载计算机8.1发来的控制命令，通过采集铲刀升降传感器4与铲刀倾斜传感器5的当前信息，结合作业场地的3D数字模型，利用PID方法控制铲刀的电磁液压阀，驱动液压作动器，控制铲刀的作业位姿，实现铲刀自动找平，实现推土作业的自动化；
所述故障诊断控制器8.6接收推土机器人状态传感器信息，判断推土机器人的健康状况，发出相应控制命令。
本发明设定遥控驾驶、自动驾驶和人工驾驶三种作业模式，如遥控驾驶则屏蔽自动驾驶功能；如人工驾驶介入，则屏蔽自动驾驶与遥控驾驶功能；即自动导航驾驶优先级低于遥控驾驶，遥控驾驶优先级低于人工驾驶。
所述机载计算机8.1接受倒车防撞雷达7的信号，制定倒车运行方案。
基于所述装备与网络系统，自主推土机器人可以实现以下功能：
1、自主推土机器人通过无线通讯网络接收作业任务与命令，并向调度服务器传送机器人运行状态信息。
所述的作业任务与命令包括作业区域参数、区域3D数字设计模型、工艺参数，以及推土机器人上电、点火、启动、熄火、休眠与唤醒等。
所述机器人运行状态信息包括发动机状态、机载传感器状态、控制器状态、作业轨迹、作业质量等。
所述区域3D数字设计模型，以按工程建设进度适时进行人机交互操作生成施工作业面数字地图，并基于作业面数字地图规划设计推土机导航线路。
2、自主推土机器人利用机载摄像机对探测作业场地环境，认知并形成需要推土作业方位与作业量。
所述的机载摄像机对构成双目机器视觉，立体测量推土机器人作业场地环境，形成作业场地地表数据模型；与区域3D数字设计模型对比，确定推土机作业范围，估算推土作业量。
3、自主规划推土机机器人行驶路线，保证推土机器人可在复杂的作业环境实现更精细化的操作。
所述的规划行驶路线是一种计算机算法，规定推土机器人遍历作业范围的方式，具有避障能力，根据完成的作业质量自主决策遍历次数。
4、利用自主推土机机器人位姿，自主控制行驶轨迹。
基于卫星定位系统网络，所述的推土机器人能够在线确定位姿，以规划的行驶路线为目标，自主控制推土机器人的行驶轨迹，实现自主导航功能。
所述的卫星定位系统包括RTK-GPS基准站与流动站，用于获取推土机当前位置坐标值。具体地，基准站接受GPS卫星信号并实时确定发射载波相位差，流动站根据自己接受的GPS信号以及基准站传送的载波相位差信号高精度确定推土机器人的位置。实时比较行驶速度与目标速度值之间偏差，经PID调整控制推土机器人油门；实时检查、判断作业环境信息，自动控制电子刹车元件实现停车、作业以及紧急事件处理。
5、基于场地作业量信息，自主控制推土机器人工作铲刀位姿。
所述的推土机器人针对前进方向上的工作量，考虑行驶速度，自主决策工作铲刀的高低位置、倾斜状态，使机器人发动机处于平稳的工作状态。
所述机载自动作业控制装置实时比较铲刀位置与目标位置之间偏差，经PID调整控制铲刀位姿，实现预期目标。
6、推土作业质量评估。
所述的推土机器人能够利用其位姿信息与机器视觉测量的场地高程信息，与推土工艺参数、标准对比，在线评估作业质量等级，自主决策推土作业范围与遍历次数。
利用机载自动导航控制装置实时采集振动碾压机的各种状态信息并反馈至远程监控装置，远程监控装置根据这些信息向机载自动导航控制装置发出相应的控制指令，实现遥控驾驶；
如若调整的转向轮转角度数、速度超过设定的极限值，则机载自动导航控制装置发出转向错误信息；如发现障碍物距离变化速度大于规定值，则向远程监控装置发出紧急处理请求。
如遥控驾驶则屏蔽自动驾驶功能；如人工驾驶介入，则屏蔽自动驾驶与遥控驾驶功能；即自动导航驾驶优先级低于遥控驾驶，遥控驾驶优先级低于人工驾驶。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、自主推土机器人可以随意切换自动驾驶、遥控驾驶和人工驾驶三种操作模式。
2、自主推土机器人采用了输出信息双重反馈方式，且具有设备间无线通讯、自动启动、调整档位、加速与刹车功能。
3、采用建设工程3D数字模型规划作业区域、机器视觉立体测量，不需要SLAM(同步定位与绘图)，结合RTK-GPS定位信号，实现了精确自主导航、避免了作业面遗漏、交叉重复作业的问题，提高了推土作业施工质量。
4、自主推土机器人不受距离、光线限制，能够实现24小时昼夜远程连续作业，有效提高了机器使用率。
5、自主推土机器人技术除适应普通压路机的应用范围，还特别适合于恶劣、危险环境下施工作业。
6、自主推土机器人技术与普通推土机系统兼容，加装测控器件方便，不影响原推土机结构、外观和性能。
因此，本发明的自主推土机器人既保证了推土机在特殊、紧急作业情况下方便、安全施工，又解决了相邻作业面交叉重复的问题。自主推土机器人技术与人工驾驶方式兼容，且自动驾驶、远程遥控与人工驾驶可随时随意切换，可以应用于水利、公路、铁路、机场、港口等土石方工程，尤其适合危险环境、极限条件等特殊作业环境。
附图说明
图1为本发明的一个实施例的结构图。
图2为本发明的自主推土机器人机载控制系统框图。
具体实施方式
下面结合实施例和附图，对本发明的技术和方法做进一步详细描述。以下实施例和附图用于说明本发明技术构成，但不是用来限定本发明的范围。
图1所示为本发明适用于推土机器人的一个实施例的结构图，其主要包括推土机、推土机载自主测控装置、远程调度管理装置以及卫星定位装置。
推土机载自主测控装置包括卫星定位接收机组1、通讯收发天线2、摄像机对3、铲刀升降传感器4、铲刀倾斜传感器5、发动机调速驱动器6、倒车防撞雷达7、集成控制器8和行驶电磁驱动器9；
远程调度管理装置包括远端收发天线12、调度服务器13以及远程监控摄像机；
卫星定位装置包括定位导航卫星10、数传电台以及固定的定位基准站11。
如图2所示，集成控制器8基于CAN总线通信，主要包括机载计算机8.1、CAN总线8.2、发动机控制器8.3、行驶控制器8.4、铲刀控制器8.5、故障诊断控制器8.6以及机器视觉计算机8.7等。
定位导航卫星10、定位基准站11、卫星定位接收机组1以及机载计算机8.1形成构成卫星定位网络。推土机器人工作场地以及基站位置需要接受至少4颗卫星信号才能实现卫星定位功能。卫星定位接收机组1同时接收定位导航卫星10信号外，还需要接收定位基准站11传递的相位信号，通过RTK模式实现高精度定位。机载计算机8.1接收卫星定位接收机组1的位置信息，并利用位置信息计算推土机器人的姿态信息。具体方法：
将三个卫星定位接收机1安装构成平面三角形顶点处，三个卫星定位接收机分别接收位置与高程信号。将三个位置平均作为碾压机的位置与高程坐标；计算每两个定位接收机的位置坐标差得到三角形的边长；分别计算每两个定位接收机的高程差得到安装三角形的顶点高差；利用三角形边长(基线)与高程差分别计算推土机的航向角、俯仰角与横滚角。至此推土机位姿的六个参量全部确定。
机载计算机8.1、通讯收发天线2、远端收发天线12以及调度服务器13构成碾压机器人作业的场地无线通讯局域网络，为全双工模式。机载计算机8.1通过通讯收发天线2接收调度服务器13通过远端收发天线12发送的作业任务与命令；同时机载计算机8.1将推土机器人的运行信息通过通讯收发天线2与远端收发天线12传送至调度服务器13。另外，调度服务器13还对发送与接收的信息进行显示与存储，分析与预警。
机载计算机8.1结合工程建设进度和调度服务器13发送的作业场地的3D数字模型，适时生成施工作业面数字模型，并基于作业面数字模型自主规划作业区域；机载计算机8.1根据指定任务区域、任务要求以及基于机器视觉测量确定的作业区域，自主规划作业范围内行驶路径、遍历模式。具体地：
首先，机载计算机8.1将从调度服务器13接收到的3D数字模型进行分区与分层处理，即将待完成任务分解，形成任务子序列。然后，对于当前子任务，形成施工作业面数字模型，基于施工作业面数字模型，自主划分子作业区域。第三，利用机载摄像头对3对当前作业子区域成像，通过视觉计算机8.7立体测量当前作业区地形。最后，对比设计得任务区域与测量的作业区域情况，根据比较差值量自主规划作业区内的行驶路线、遍历模式，以及评估作业质量等。
自主推土机器人完成一个作业任务区后进入下一个区域，完成一个作业面后进入下一个作业面，完成一层工作任务后进入下一层作业，完成一个区域任务后进行下一个任务区域，直到整个任务完成为止。机载计算机8.1除接受上述信息外，还接受倒车防撞雷达7的信号，制定倒车运行方案。
发动机控制器8.3通过CAN总线8.2接收机载计算机8.1发来的启动、熄火、加减转速、唤醒、休眠等命令，通过控制发动机调速驱动器6来控制发动机转速。同时发动机控制器8.3采集发动机转速、驱动器位置等信息，通过CAN总线8.2传送至机载计算机8.1，并无线传送至调度服务器13。
行驶控制器8.4通过CAN总线8.2接收机载计算机8.1发来的前进、后退方式，以及相应速度等命令；通过行驶电磁驱动器9驱动电液阀，再控制行驶液压马达控制推土机器人行驶。当左右驱动器同向时，前进或后退；左右驱动器信号不同时，推土机器人以不同转弯半径转向，以致原地转向。
铲刀控制器8.5通过CAN总线8.2接收机载计算机8.1发来的升降、倾斜等命令；通过采集铲刀升降传感器4与铲刀倾斜传感器5的当前信息，利用PID方法控制铲刀的电磁液压阀，驱动液压作动器，控制铲刀的作业位姿。
故障诊断控制器8.6接收推土机器人状态传感器信息，判断推土机器人的健康状况，发出相应控制命令，如急停、补充燃料、添加冷却液等。
机器视觉计算机8.7与摄像机对3构成视觉立体测量传感器，感知与认知推土机器人环境信息，测量确定作业场地状况。利用3D数字模型，确定作业范围与导航前进方向，评估作业工作量，在线指定遍历作业范围的导航路线。
具体地，机器视觉系统具有两个重要功能，一是测量自主推土机器人作业环境信息，另一个是对完成的推土作业质量进行评估。机器视觉采用两个机载摄像头3，具有固定基线，形成作业环境的视频图像。机载计算机8.7利用像机标定参数，识别图像中的特征点对，利用本质矩阵校核特征点对；然后利用特征点对反演成像物点的场地坐标，将所有特征点对对应成像物点的点云数据插值形成作业环境的实际数字模型。同时对于移动人或物体采用跟踪特征区域方法进行对象的识别。比较3D数字模型中当前任务区域与机器视觉成像数字模型，获得差值量，依据差值量自主决策规划作业区域，同时也基于差值量对于满足任务要求的作业区域进行质量评定。作为自主规划推土机器人的作业模式的依据。
机载计算机8.1作为上位机，具有自主决策、智能化作业的功能。后退遇到障碍物时，利用倒车防撞雷达7的信号判断障碍物位置，决定行驶速度；依据机器视觉计算机8.7制定的导航路线，以及卫星定位接收机组1的位姿信息，自主生成行驶控制器8.4与铲刀控制器8.5的控制命令，并根据反馈信息实现闭环控制。
机载计算机8.1根据故障诊断控制器8.6的信息，生成相应控制命令，控制发动机控制器8.3、行驶控制器8.4、铲刀控制器8.5等。
由多台推土机器人可以构成自主推土机器人集群，进行协同作业。
另外，人机交互遥控过程为：首先，处理需要紧急处理的请求；根据请求情况，将自动导航模式改为人机遥控模式，分别判断并发送操纵转向命令、操纵发动机调速命令、操纵刹车制动命令，以及相应命令的参数值；其次，根据接收作业面视频、行驶速度等情况，预见性的人机交互调整推土机的行驶速度、油门限度、刹车距离等控制参数，仍然应用自动导航过程；第三，对于殊部位以及多台推土机器人协同作业时，可以自动停止自动导航过程，切换到人工遥控转向、油门和制动刹车，完成特殊作业任务。
远程监控程序可以自动导航与人机交互遥控交替驾驶模式，在人机交互遥控转为自动导航时，需要自动修改导航目标，以免发生短时跳跃现象。
推土机器人作业时，人工驾驶优先级最高，远程遥控优先级次之，自动导航优先级最低。
本发明将推土机器人作业远程监控、自动导航控制以及人工驾驶结合为一个完整的系统，实现了推土机器人按照工程建设进度、工程3D数字模型精确作业，在特殊情况时人机交互远程遥控或人工驾驶干预的情况下屏蔽自动导航功能，保证推土机器人能安全作业。本发明的推土机器人按照3D数字模型规划作业，有效地避免了目前施工作业过程中发生的遗漏、交叉、重复现象，显著地提高了机械作业效率和质量。特别是推土机器人通过自动驾驶与远程人机交互监控作用，可以不需驾驶员操作，减轻或解放了驾驶人员的劳动强度和技能要求。推土机器人技术依靠卫星定位与机器视觉测量，可以为全天候工作提供条件，也为有效延长推土机器人作业组的作业时间。
以上实施方式仅用于说明本发明，并非对本发明的限制。所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应有权力要求限定。
Claims (6)
1.一种自主推土机器人，包括推土机、推土机载自主测控装置、远程调度管理装置和卫星定位装置，其特征在于：
所述推土机载自主测控装置包括卫星定位接收机组(1)、通讯收发天线(2)、摄像机对(3)、铲刀升降传感器(4)、铲刀倾斜传感器(5)、发动机调速驱动器(6)、倒车防撞雷达(7)、集成控制器(8)和行驶电磁驱动器(9)；
所述远程调度管理装置包括远端收发天线(12)、调度服务器(13)以及远程监控摄像机；
所述卫星定位装置包括定位导航卫星(10)、数传电台以及固定的定位基准站(11)；
所述集成控制器(8)包括机载计算机(8.1)、CAN总线(8.2)、发动机控制器(8.3)、行驶控制器(8.4)、铲刀控制器(8.5)、故障诊断控制器(8.6)以及机器视觉计算机(8.7)；
其中，所述机载计算机(8.1)、通讯收发天线(2)、远端收发天线(12)以及调度服务器(13)构成全双工模式的场地无线通讯局域网络，用于调度服务器(13)与各个推土机之间命令与状态信息的传送；
所述机载计算机(8.1)和发动机控制器(8.3)、行驶控制器(8.4)、铲刀控制器(8.5)、故障诊断控制器(8.6)以及机器视觉计算机(8.7)构成机载CAN总线控制器网络，用于推土机自主行驶与作业；
所述卫星定位接收机组(1)、定位导航卫星(10)、定位基准站(11)以及调度服务器(13)构成卫星定位网络，用于获取推土机当前位姿；
所述卫星定位接收机组(1)接收定位导航卫星(10)的信号以及定位基准站(11)传递的相位信号，通过RTK模式实现高精度定位；
所述机载计算机(8.1)结合工程建设进度和调度服务器(13)发送的作业场地的3D数字模型，适时生成施工作业面数字地图，并基于作业面数字地图自主规划作业区域；
所述摄像机对(3)安装于固定基线位置，与机器视觉计算机(8.7)构成机器视觉系统，立体视觉测量环境信息，确定作业场地状况，并与其它传感器信息融合，基于机器学习方法，认知信息规律，自主确定作业目标与行驶方向，制定导航路线；
所述机载计算机(8.1)根据作业区域、任务要求以及基于机器视觉测量确定的作业目标，自主规划作业区域内行驶路径、遍历模式；
所述机载计算机(8.1)根据定位信息与机器视觉测量的环境信息，以及作业标准要求自主评估推土作业质量，自主决策重新推土作业范围，以及所需工作量；
多台所述自主推土机器人互联所述场地无线通讯局域网络、机载CAN总线控制器网络以及卫星定位网络构成推土机器人机群，协同作业。
2.根据权利要求1所述自主推土机器人，其特征在于，所述机载计算机(8.1)接收卫星定位接收机组(1)的位置信息，并利用该位置信息计算推土机姿态信息；依据导航路线和位姿信息，生成行驶控制器(8.4)与铲刀控制器(8.5)的控制命令，并根据反馈信息实现闭环控制。
3.根据权利要求2所述自主推土机器人，其特征在于，采用三角形测量法计算推土机器人姿态信息，具体过程是：在至少三个不共线测点位置安装卫星定位接收装置，实时测出测点位置与高程；然后分别计算两两测点之间的相对位置与高差，即可确定出自主推土机器人的位姿。
4.根据权利要求1所述自主推土机器人，其特征在于，
所述发动机控制器(8.3)通过CAN总线(8.2)接收机载计算机(8.1)发送的控制命令，通过控制发动机调速驱动器(6)来控制发动机转速，实现发动机恒速；运行过程中，实时比较行驶速度与目标值之间偏差，经PID调整控制行驶液压马达，实现预期行驶路径；
所述行驶控制器(8.4)通过CAN总线(8.2)接收机载计算机(8.1)发送的控制命令，通过行驶电磁驱动器(9)驱动电液阀，再控制行驶液压马达控制推土机器人行驶，实现行驶转向自动化；运行过程中，实时比较行驶位置与目标位置之间偏差，经PID调整控制转向；
所述铲刀控制器(8.5)通过CAN总线(8.2)接收机载计算机(8.1)发来的控制命令，通过采集铲刀升降传感器(4)与铲刀倾斜传感器(5)的当前信息，结合作业场地的3D数字模型，利用PID方法控制铲刀的电磁液压阀，驱动液压作动器，控制铲刀的作业位姿，实现铲刀自动找平，实现推土作业的自动化；
所述故障诊断控制器(8.6)接收推土机器人状态传感器信息，判断推土机器人的健康状况，发出相应控制命令。
5.根据权利要求1所述自主推土机器人，其特征在于，设定遥控驾驶、自动驾驶和人工驾驶三种作业模式，如遥控驾驶则屏蔽自动驾驶功能；如人工驾驶介入，则屏蔽自动驾驶与遥控驾驶功能；即自动导航驾驶优先级低于遥控驾驶，遥控驾驶优先级低于人工驾驶。
6.根据权利要求1所述自主推土机器人，其特征在于，机载计算机(8.1)接受倒车防撞雷达(7)的信号，制定倒车运行方案。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113739802B (zh) * | 2021-08-30 | 2024-02-27 | 山东省科学院自动化研究所 | 无人驾驶推土机路径规划方法、系统、存储介质及设备 |
Families Citing this family (37)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108894272A (zh) * | 2018-07-31 | 2018-11-27 | 青岛雷沃工程机械有限公司 | 一种挖掘机自动引导施工系统及施工方法 |
| CN109029473B (zh) * | 2018-08-13 | 2019-08-23 | 中国石油大学(华东) | 一种采用智能石油勘探机器人系统的石油勘探方法 |
| US11054831B2 (en) * | 2018-09-27 | 2021-07-06 | Caterpillar Paving Products Inc. | Automatic site planning for autonomous construction vehicles |
| CN109335719A (zh) * | 2018-10-10 | 2019-02-15 | 杭州登元科技有限公司 | 推耙机控制装置 |
| CN109487839A (zh) * | 2018-11-22 | 2019-03-19 | 包头钢铁（集团）有限责任公司 | 一种推土机回旋快推系统 |
| CN111813141A (zh) * | 2019-04-11 | 2020-10-23 | 上海交通大学 | 远程操控无人航空器的飞行任务控制系统和方法 |
| CN110386074B (zh) * | 2019-06-25 | 2023-06-20 | 天津大学 | 一种用于无人驾驶工程作业设备视觉的系统及装置 |
| CN110409550A (zh) * | 2019-07-29 | 2019-11-05 | 湖南大学 | 一种全自动作业地下采矿铲运机 |
| JP7296823B2 (ja) * | 2019-08-23 | 2023-06-23 | 株式会社安藤・間 | 自動運転式建設機械制御システム、及び自動運転式建設機械制御方法 |
| CN110512671A (zh) * | 2019-08-23 | 2019-11-29 | 中南大学 | 运输设备受矿位姿确定方法、装置、系统及存储介质 |
| CN110531764B (zh) * | 2019-08-27 | 2024-07-12 | 第一拖拉机股份有限公司 | 一种无人驾驶拖拉机控制系统及控制方法 |
| CN110800451A (zh) * | 2019-12-12 | 2020-02-18 | 江西洪都航空工业集团有限责任公司 | 一种全自主无人割草系统 |
| CN111287430A (zh) * | 2020-02-19 | 2020-06-16 | 广东博智林机器人有限公司 | 物料自动摊铺装置及铺料机器人 |
| CN111245953A (zh) * | 2020-02-26 | 2020-06-05 | 洛阳智能农业装备研究院有限公司 | 一种无人驾驶电动拖拉机智能网联系统及集群驾驶方法 |
| CN111367265A (zh) * | 2020-03-11 | 2020-07-03 | 新石器慧通（北京）科技有限公司 | 一种无人车控制终端管理方法及管理系统 |
| CN111364539A (zh) * | 2020-04-14 | 2020-07-03 | 杭州登元科技有限公司 | 一种纯电驱动无人驾驶推煤机 |
| CN111399007A (zh) * | 2020-04-21 | 2020-07-10 | 江苏农林职业技术学院 | 一种农业机械自动导航定位定向系统 |
| CN111733920B (zh) * | 2020-06-30 | 2021-03-09 | 北京建工环境修复股份有限公司 | 一种智能上料控制系统及其控制方法 |
| CN114032978A (zh) * | 2020-07-29 | 2022-02-11 | 四川鼎鸿智电装备科技有限公司 | 工程机械 |
| CN114035561A (zh) * | 2020-07-29 | 2022-02-11 | 四川鼎鸿智电装备科技有限公司 | 工程机械 |
| CN114032990A (zh) * | 2020-07-29 | 2022-02-11 | 四川鼎鸿智电装备科技有限公司 | 工程机械 |
| CN112211248A (zh) * | 2020-10-26 | 2021-01-12 | 吉林大学 | 一种装载机及其自主铲装控制方法 |
| CN112434912A (zh) * | 2020-11-02 | 2021-03-02 | 中建三局第二建设工程有限责任公司 | 一种基于机械自动化的沙漠地带场平固沙方法 |
| CN112376535A (zh) * | 2020-11-02 | 2021-02-19 | 中建三局第二建设工程有限责任公司 | 一种高温沙漠腹地大面积场平固沙方法 |
| CN112211249A (zh) * | 2020-11-04 | 2021-01-12 | 广西柳工机械股份有限公司 | 一种挖掘机的挖掘控制系统、方法和挖掘机 |
| CN112627261B (zh) * | 2020-11-19 | 2022-06-14 | 徐州徐工筑路机械有限公司 | 一种基于机器视觉的铲刀姿态控制系统、方法及平地机 |
| CN112095692B (zh) * | 2020-11-23 | 2021-02-05 | 柳工常州机械有限公司 | 推土机的遥控控制系统和方法 |
| CN112572470B (zh) * | 2020-12-07 | 2022-01-28 | 清华大学 | 施工机械设备自动驾驶方法及装置 |
| CN113405554A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-09-17 | 东风汽车集团股份有限公司 | 基于卫星定位系统的车辆姿态计算方法 |
| CN113605483B (zh) * | 2021-07-19 | 2022-07-19 | 江苏徐工工程机械研究院有限公司 | 一种挖掘机自动作业控制方法和装置 |
| CN113721619B (zh) * | 2021-08-30 | 2024-03-26 | 山推工程机械股份有限公司 | 一种基于rtk技术的推土机路径规划系统及作业方法 |
| CN114164875A (zh) * | 2021-12-06 | 2022-03-11 | 山东高速建设管理集团有限公司 | 一种无人链式开挖装置、无人作业系统及无人作业方法 |
| CN114494432B (zh) * | 2021-12-31 | 2022-09-16 | 上海联适导航技术股份有限公司 | 基于卫星定位的整平与整坡作业地势轨迹显示系统及方法 |
| CN114489031B (zh) * | 2022-01-26 | 2023-04-21 | 上海联适导航技术股份有限公司 | 一种基于卫星平地整平作业过载控制系统及方法 |
| CN114880440A (zh) * | 2022-07-06 | 2022-08-09 | 中国人民解放军国防科技大学 | 基于智能辅助和知识赋能的视觉语言导航方法及装置 |
| CN115623325B (zh) * | 2022-12-16 | 2023-05-30 | 山西航天清华装备有限责任公司 | 一种高机动车辆清障推铲及其控制系统和控制方法 |
| CN118238153B (zh) * | 2024-05-28 | 2024-08-16 | 华中科技大学 | 一种具身智能推土机器人自主施工方法及系统 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9002565B2 (en) * | 2003-03-20 | 2015-04-07 | Agjunction Llc | GNSS and optical guidance and machine control |
| JP4575334B2 (ja) * | 2006-06-28 | 2010-11-04 | 日立建機株式会社 | 建設機械 |
| CN102360211A (zh) * | 2011-07-27 | 2012-02-22 | 山东理工大学 | 一种工程车辆运行状态远程监控系统 |
| CN105002810B (zh) * | 2015-06-01 | 2017-03-15 | 清华大学 | 一种智能碾压机器人 |
| CN105137997B (zh) * | 2015-09-22 | 2017-12-19 | 清华大学 | 水利施工振动碾压机自动驾驶系统与方法 |
-
2018
- 2018-01-02 CN CN201810003103.1A patent/CN108222093B/zh active Active
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113739802B (zh) * | 2021-08-30 | 2024-02-27 | 山东省科学院自动化研究所 | 无人驾驶推土机路径规划方法、系统、存储介质及设备 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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