CN109322345A - 工作机器及用于控制和确定关联器具的位置的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

工作机器及用于控制和确定关联器具的位置的方法和系统。公开了工作机器以及用于控制和确定关联器具的位置的方法和系统。示例工作机器包括可相对于第二车辆组件移动的第一车辆组件；以及处理器，该处理器：使第一车辆组件朝命令位置移动；利用第一处理预测工作机器的第一车辆组件的第一位置；利用第二处理确定第一车辆组件的第二位置；并且响应于第一位置与第二位置之间的偏差，使第一车辆组件进一步朝命令位置移动，以校正所述偏差。

Description

工作机器及用于控制和确定关联器具的位置的方法和系统
技术领域
本公开总体上涉及工作机器，并且更具体地，涉及工作机器和用于控制和确定关联器具的位置的方法和系统。
背景技术
一些工作机器(诸如机动平地机)包括用于平整和/或修整表面的器具和/或工作铲刀(blade)。在一些示例中，基于从从工作铲刀的一侧或更多侧延伸的定位天线杆接收到的数据来控制该工作铲刀的位置。在一些示例中，天线杆包括诸如全球定位系统(GPS)传感器和/或激光接收器的传感器，以使得能够确定工作铲刀的位置。这些天线杆可能相对较大(例如，三米)，而且可能基于它们的成本和/或它们从工作机器的可拆卸性而成为盗贼的目标。
发明内容
示例工作机器包括可相对于第二车辆组件移动的第一车辆组件；和处理器，该处理器：使第一车辆组件朝命令位置移动；利用第一处理预测工作机器的第一车辆组件的第一位置；利用第二处理来确定第一车辆组件的第二位置；并且响应于第一位置与第二位置之间的偏差(difference)，使第一车辆组件进一步朝命令位置移动以校正该偏差。
附图说明
图1例示了被构造成实现本文所公开的示例的示例工作机器。
图2例示了包括示例工作铲刀位置控制器和可以被用于实现图1的示例工作机器的示例显示器的工作机器的示例部分的简化俯视图。
图3是描绘可以被用于实现图1的示例工作机器的示例工作机器上的示例第一和第二照相机的照相机检测范围的简化俯视图。
图4例示了可以被用于实现图1和/或2的工作机器的示例工作铲刀位置控制器的示例工作铲刀位置控制器。
图5至图8例示了包括处于不同位置以监测工作机器的一个或更多个组件上的一个或更多个目标的照相机的示例工作机器。
图9例示了利用本文所公开示例生成的示例显示画面。
图10是可以被执行以实现图1、图2和/或图4的工作铲刀位置控制器的机器可读指令的表述。
图11是可以被执行以实现图1、图2和/或图4的工作铲刀位置控制器的机器可读指令的表述。
图12是用于执行图10和图11的指令来实现图1、图2和/或图4的工作铲刀位置控制器的处理器平台。
这些图并未按比例绘制。在任何可能的情况下，贯穿附图和所附书面描述使用相同标号来指示相同或相似的部件。
具体实施方式
本文所公开的示例涉及使得能够在平整和/或修整作业表面时实现增强的控制的工作机器，举例来说，诸如包括工作铲刀(例如，机动平地机铲刀)的机动平地机。例如，本文所公开的示例使得能够分布材料以满足阈值深度和/或满足阈值平滑度。在一些示例中，工作铲刀被联接至牵引架，而牵引架被联接至机动平地机的主/机架。工作铲刀可以利用圆形旋转部(circle rotate)和/或一个或更多个致动器和/或汽缸移动。然而，工作铲刀可以旋转、枢转、平移和/或更一般地，以任何合适的方式移动。
为了确定所关注组件(例如，第一车辆组件)的位置和/或取向，诸如工作铲刀相对于机架的位置和/或取向，在一些示例中，由工作机器的一个或更多个组件承载传感器。这些传感器可以包括照相机、射频模块、汽缸传感器(例如，位置编码器)、全球定位系统(GPS)传感器、旋转传感器(例如，编码器)、线性位置编码器和/或线性速度传感器。另外或另选地，这些传感器可以包括霍尔效应传感器、用于执行飞行时间距离测量的传感器、无线电波传感器、超声波传感器、红外传感器、激光接收器和/或发送器、惯性测量单元(IMU)和/或旋转传感器。当然，可以使用附加或另选传感器来确定机动平地机上的和/或在其上实现本文所公开的示例的工作机器上的关注组件的位置。
在操作中，在一些示例中，第一处理预测工作机器的第一车辆组件的位置和/或取向，而第二处理确定第一车辆组件和/或第一车辆组件所承载的目标的实际位置。另外或另选地，在一些示例中，第一处理包括确定与预测准确度相关联的置信度，预测目标的基准点要出现在图像像素空间中的地方和/或预测目标要出现在图像中的地方。第一车辆组件可以包括工作机器的牵引架、工作机器的工作铲刀和/或另一关注组件。
第二处理可以包括处理图像数据和/或将图像数据与参考数据进行比较，以在阈值准确度级别内确定第一车辆组件的位置。在一些示例中，第二处理包括利用图像处理算法来获取并处理图像以确定第一车辆组件的位置的照相机。所述图像可以以相对较高的速率获得(例如，每秒10帧)以使得能够大体上实时跟踪第一车辆组件。如本文所阐述的，短语“大体上实时跟踪”考虑传输延迟和/或处理时间。
在一些示例中，处理图像包括识别图像内的目标、确定表示图像内目标的尺寸的尺度参数以及确定与第一车辆组件、第二车辆组件、照相机和/或目标的相对位置有关的位置参数。在一些示例中，利用照相机的针孔型号来确定尺度参数和/或位置参数，其中，位置参数被用于关联第一车辆组件、第二车辆组件、照相机和/或目标的两个或更多个位置和/或取向。位置参数和/或尺度参数可以存储在查寻表和/或数据库中。
在一些示例中，通过比较第一车辆组件的预测位置与第一车辆组件的测量/确定位置，可以识别预测的准确度和/或可以识别和/或校正预测值和/或确定/测量值中存在的任何误差。例如，当预测位置与确定/测量位置之间存在偏差(例如，残差值)时，致动器可以将第一车辆组件移动至期望的位置以校正第一车辆组件所处地方与预期位置(例如，预测与第一车辆组件实际位于的地方)之间的偏差。尤其是，在其中预测位置与确定/测量位置之间存在偏差(例如，残差值)的一些示例中，可以确定矢量增益并将其用于校正工作机器的状态，其中，工作机器的状态包括第一车辆组件的当前位置。该矢量增益可以基于与图像处理中的误差相关联的测量方差和/或与预测相关联的置信度(例如，状态协方差)来确定。
通过利用第一和第二处理，第一车辆组件和/或关联目标的位置和/或取向例如可以以增加的准确度确定。而且，通过比较第一和第二处理的结果，在一些示例中，第一个处理可以通过应用相对于误差(例如，跟踪误差)的比例、导数或积分增益以及添加至第一车辆组件的预测位置和/或取向的结果来更新。换句话说，第一处理例如可以被更新和/或细化以考虑预测中的误差和/或提高后续预测的准确度。在一些示例中，所识别出的误差被传送给个人(例如，操作者)和/或远程设施，或者以其它方式存储。
图1是被构造成实现本文所公开的示例的示例工作机器和/或车辆100的示意性例示。在所示示例中，工作机器100被实现为机动平地机，其包括示例工作铲刀或器具102、包括基准点105的一个或更多个示例目标103、104、示例驾驶室106以及示例发动机107，其被用于沿不同方向(例如，向前、向后等)推进工作机器100。在该示例中，目标103、104包括六个具有圆形和/或椭圆形形状的基准点105，其按每排三个成两排定位。当然，可以包括具有任何形状(彼此相似或不同)的任意数量的基准点105。另外，在所示示例中，工作机器100包括从驾驶室106延伸的示例转向部分112以及车轮和/或地面接合部件114。在一些示例中，地面接合部件114由履带、车轮、轮胎等实现。
在该示例中，转向部分112包括其上联接有照相机118的示例机架和/或主架116。在一些示例中，照相机118具有相对较高的分辨率和/或被构造成使得能够进行像素跟踪。为了使得工作铲刀102能够移动和/或旋转，在该示例中，包括致动器120、122、124以及圆形旋转部126。
为了使得能够监测工作铲刀102的位置，在一些示例中，示例第一传感器128被联接至第一致动器120和/或由第一致动器120承载，示例第二传感器130被联接至第二致动器122和/或由第二致动器122承载，示例第三传感器132被联接至第三致动器124和/或由第三致动器124承载，并且示例第四传感器134被联接至圆形旋转部126和/或由圆形旋转部126承载。传感器128、130、132、134中的一个或更多个可以由汽缸传感器、编码器(举例来说，诸如旋转角度编码器或线性编码器)和/或惯性传感器(举例来说，诸如加速度计、陀螺仪和/或IMU)来实现。虽然传感器128、130、132、134被描绘为由图1所示示例中的致动器120、122、124和/或圆形旋转部126承载，但在其它示例中，传感器128、130、132、134中的一个或更多个可以位于不同的位置和/或可以包括附加的或更少的传感器。
在所示示例中，工作机器100包括示例工作铲刀位置控制器140，其访问来自例如工作机器100的操作者的铲刀位置命令请求，并且利用致动器120、122和/或124中的一个或更多个和/或圆形旋转部126使工作铲刀102朝命令位置移动。在一些示例中，随着工作铲刀102的移动，示例传感器数据被工作铲刀位置控制器140访问，并且利用该传感器数据执行第一处理，以预测工作铲刀102、牵引架136、目标103、104和/或另一关注组件的位置。在一些示例中，传感器数据包括工作机器100的一个或更多个组件正在如何移动和/或工作机器100的一个或更多个组件正在如何彼此相对移动的运动数据。传感器数据可以与由第一传感器128、第二传感器130、第三传感器132和/或第四传感器134生成的位置数据相关联。
为了确定预测的准确度，在一些示例中，工作铲刀位置控制器140从照相机118访问工作铲刀102和/或其上的目标103、104的示例图像数据，并利用该图像数据执行第二处理以确定工作铲刀102的测量/确定/实际位置。例如，工作铲刀位置控制器140处理图像数据216以识别图像中的目标103、104，和/或将所识别出的目标(包括其尺寸、形状和/或在该图像内的相对位置等)与参考数据进行比较以确定工作铲刀102、牵引架136、目标103、104或另一关注组件的实际位置。在一些示例中，所述处理包括确定工作铲刀102在像素空间中的位置。换句话说，本文所公开的示例例如使用两个以上的处理来预测和/或确定/测量工作铲刀102的位置，以提高工作铲刀102的定位准确度，而无需对工作机器100进行物理测量。
为了校正预测和/或第一处理中的误差并且响应于工作铲刀102的预测位置与工作铲刀102的测量/确定位置之间的比较，在一些示例中，工作铲刀位置控制器140生成示例工作铲刀位置校正命令，其使工作铲刀102校正工作铲刀位置命令请求、工作铲刀102的预测位置和/或工作铲刀102的测量/确定位置中的两个或更多个之间的偏差。致动器120、122和/或124中的一个或更多个和/或圆形旋转部126可以被用于移动工作铲刀102。在一些示例中，第一处理可以基于工作铲刀102的预测位置与工作铲刀102的确定位置之间的任何偏差进行更新，以提高后续预测的准确度。
在所示示例中，为了向工作机器100的操作者提供与工作铲刀102相关联的信息，工作铲刀位置控制器140生成可显示在示例显示器150处的工作铲刀位置信息。在一些示例中，工作铲刀位置信息220包括与工作铲刀102的预测位置、工作铲刀102的测量/确定位置和/或工作铲刀102的预测位置与工作铲刀102的测量/确定位置之间的偏差(例如，误差)相关联的信息。当然，工作铲刀位置信息220可以包括与工作铲刀102相关联的可有助于工作机器100的操作者的任何其它信息和/或图形。
虽然在所示示例中目标103、104被例示为由工作铲刀102承载，但是目标103、104可以设置在不同的位置。例如，目标103、104可以由牵引架136承载、联接至牵引架136和/或与牵引架136集成在一起和/或在任何其它位置处。虽然在所示示例中将一个照相机118示出为由机器架116承载，但可以由机器架116承载一个以上的照相机118和/或可以将照相机118设置在不同的位置。例如，照相机118可以由驾驶室106承载和/或照相机118可以设置在不同的位置。换句话说，照相机118可以被设置成获得目标103、104的图像数据216，并且可以由工作机器100承载一个以上的目标103、104，以获得工作机器100的工作铲刀102和/或另一关注组件的相对准确的位置信息。
虽然图1的示例例示了作为机动平地机的工作机器100，但工作机器100可以被实现为任何其它车辆。例如，工作机器100可以被实现为任何类型的工作机器。例如，工作机器100可以被实现为推土机、收割机、反向铲土机、挖掘机、装载机、压实机、传送机和/或农业设备等。在一些这样的示例中，目标103、104中的一个或更多个由工作器具承载，并且照相机118由工作机器承载在使得能够获得目标103、104的图像数据216的位置。
图2例示了可以被用于实现图1的示例工作机器100的示例工作机器的一部分的简化俯视图。在该示例中，示例照相机118由示例第一和第二照相机202、204实现，并且工作铲刀102承载第一和第二目标103、104。
在操作中，在一些示例中，响应于接收到的工作铲刀位置命令请求210，示例工作铲刀位置控制器140生成工作铲刀位置命令212，该命令利用致动器120、122和/或122中的一个或更多个和/或圆形旋转部126使工作铲刀102移动至命令位置。在一些示例中，随着工作铲刀102的移动，示例传感器数据214被工作铲刀位置控制器140访问，并且利用该传感器数据214执行第一处理，以预测工作铲刀102、牵引架136、目标103、104和/或另一关注组件的位置。
为了确定预测的准确度，在一些示例中，工作铲刀位置控制器140从照相机202、204中的一个或更多个访问工作铲刀102和/或其上的目标103、104的示例图像数据216，并利用该图像数据216执行第二处理以确定工作铲刀102的测量/确定/实际位置。为了校正预测和/或第一处理中的误差并且响应于工作铲刀102的预测位置与工作铲刀102的测量/确定位置之间的比较，在一些示例中，工作铲刀位置控制器140生成示例工作铲刀位置校正命令218，该命令使工作铲刀102校正工作铲刀位置命令请求210、工作铲刀102的预测位置和/或工作铲刀102的测量/确定位置中的两个或更多个之间的偏差。在所示示例中，为了向工作机器100的操作者提供与工作铲刀102相关联的信息，工作铲刀位置控制器140生成可显示在示例显示器150处的工作铲刀位置信息220。
图3例示了图2的第一和第二照相机202、204的示例检测范围。在该示例中，第一照相机202包括第一视场(例如，第一视觉范围)302，并且第二照相机204包括第二视场(例如，第二视觉范围)304。而且，在所示示例中，线306将第一和第二视场302、304与第一和第二不可视区域308、310分开，其中，第一不可视区域308无法被第一照相机202看到，而第二不可视区域310无法被第二照相机204看到。因此，当工作铲刀102被定位成使得第一目标103被设置在第一不可视区域308中，并且第二目标104被设置在第二可视区域308中时，由工作铲刀位置控制器140访问的图像数据216使得工作铲刀位置控制器140能够基于来自第一和/或第二照相机202、204的图像数据216内存在和/或不存在目标103、104和/或与参考数据的比较，来确定工作铲刀102的位置。
图4例示了图1的示例工作铲刀位置控制器140的示例实现。在所示示例中，工作铲刀位置控制器140包括示例校准器401、示例位置预测器402、示例图像处理器404、示例比较器406、示例位置确定器408、包括示例参考数据412的示例数据库410、示例误差识别器414、示例致动器控制器416以及示例显示生成器418。
为了校准示例工作铲刀位置控制器140和/或位置预测器402，在一些示例中，致动器控制器416使工作铲刀102移动至已知位置和/或中立位置。在已知位置处，位置预测器402预测牵引架136相对于机器架116的位置和/或目标103、104的位置和/或照相机118的位置。在一些示例中，校准器401将预测与来自参考数据412的参考位置进行比较。在其中识别出误差和/或偏差的示例中，校准器401更新和/或校准位置预测器402以使得能够确定照相机118和/或目标103、104的更准确的位置和/或使得能够进行更准确的预测。
由位置预测器402进行的预测可以包括预测目标103、104和/或基准点105中的一个将出现在像素空间中的什么地方。另外或另选地，由位置预测器402进行的预测可以包括预测工作机器100的牵引架136、目标103、104、照相机118、主架116和/或另一组件的位置和/或取向。另外或另选地，由位置预测器402进行的预测可以包括工作机器100的两个或更多个组件之间的相对位置和/或取向。
响应于接收到的工作铲刀位置命令请求210，在所示示例中，致动器控制器416生成工作铲刀位置命令212，其命令致动器120、122和/或124中的一个或更多个和/或圆形旋转部126将工作铲刀102朝命令位置移动。在一些示例中，随着工作铲刀102的移动，示例位置预测器402利用传感器数据214来预测工作铲刀102的位置、牵引架136的位置、机器架116的位置和/或工作机器100上任何其它关注组件的位置。在一些示例中，位置预测器402使用预测模型和/或滤波器(诸如卡尔曼滤波器和/或互补滤波器)来执行预测。关注组件的预测位置可以存储在数据库410中。
为了确定工作铲刀102何时到达命令位置，在一些示例中，比较器406将预测位置与命令位置进行比较。如果预测位置和命令位置处于彼此的阈值内，那么在一些示例中，致动器控制器416使致动器120、122、124和/或圆形旋转部126停止移动工作铲刀102。如果预测位置和命令位置未处于彼此的阈值内，那么在一些示例中，致动器控制器416使致动器120、122、124和/或圆形旋转部126经由工作铲刀位置命令212继续将工作铲刀102朝命令位置移动。
此前，在位置预测器402预测工作铲刀102的位置的时候和/或之后和/或在致动器控制器416停止使工作铲刀102移动之后，例如在所示示例中，图像处理器404访问图像数据216并处理该图像数据216以识别图像内的多个方面，举例来说，诸如图像内目标103、104的一个或更多个的尺寸和/或目标103、104的一个或更多个中的一个目标在图像内的位置等。在一些示例中，图像处理器404处理图像数据216以使得目标103、104能够被更容易识别。例如，图像处理器404可以将图像数据216内的图像转换成黑白图像和/或增加和/或以其它方式改变图像数据216内的图像的对比度。另外或另选地，在一些示例中，图像处理器404考虑照相机118的参数。当然，图像处理器404可以以不同的方式处理图像数据216以使得目标103、104能够被更容易识别和/或被测量/确定位置具有增加的准确度。
为了利用图像数据216确定工作机器100上的关注组件的位置和/或确定工作机器100的两个或更多个组件之间的相对定位，在所例示的示例中，比较器406将经处理的图像数据216与参考数据412进行比较。关注组件可以包括目标103、104、机器架116、牵引架136、工作铲刀102等。在一些示例中，基于所述比较，位置确定器408确定关注组件(例如，牵引架136、工作铲刀102)的位置和/或工作机器100的两个或更多个组件的相对位置。在一些示例中，在确定关注组件的位置时，位置确定器408使用从数据库410访问的、机器架116上的照相机118的位置和/或取向和/或图像帧中和/或牵引架136上的目标103、104的位置和/或取向中的一个或更多个的位置和/或取向数据。
在一些示例中，位置确定器408可以基于与包含在参考数据412中的参考图像相似和/或大致相似的经处理的图像数据来确定工作铲刀102或者另一关注组件的测量/确定位置。所述参考图像和/或关联位置和/或取向数据可以包括目标103、104、机器架116、牵引架136、工作铲刀102等中的一个或更多个的位置和/取向。另外或另选地，所述参考图像和/或相对位置和/或取向数据可以包括目标103、104、机器架116、牵引架136、工作铲刀102等中的一个或更多个之间的相对位置和/或取向。例如，基于图像处理确定的图像内的目标103、104的位置可以被用于确定工作机器100上的机器架116、牵引架136、工作铲刀102和/或任何其它关注组件的实际位置。该位置和/或取向数据可以包括牵引架136上的目标103、104的位置和/或取向和/或目标103、104相对于机器架116的位置和/或取向中的一个或更多个。
为了识别关注组件的预测位置和/或关注组件的测量/确定位置中的任何误差或偏差，在所示示例中，比较器406将预测位置与测量/确定位置进行比较，并且误差识别器414识别出预测位置与测量/确定位置之间的任何偏差。在一些示例中，误差识别器414考虑参考数据中的误差、图像处理中的误差、预测中的误差等，以使得工作铲刀102能够被更准确地定位和/或使得能够更准确地确定工作铲刀102的待确定位置。
在其中误差识别器414识别预测位置与测量/确定位置之间的偏差的示例中，比较器406将工作铲刀102的测量/确定位置与工作铲刀102的命令位置进行比较。如果在测量/确定位置与命令位置之间存在偏差，则致动器控制器416生成工作铲刀位置校正命令218，该命令使得工作铲刀102移动以考虑该偏差。另外或另选地，在其中误差识别器414识别预测位置与测量/确定位置之间的偏差的示例中，位置预测器402执行考虑预测中的误差的更新处理。因此，利用本文所公开的示例，位置预测器402被构造成学习和/或更新预测模型以使得进一步的预测能够具有提高的准确度水平。另外或另选地，利用本文所公开的示例，图像处理器404和/或位置确定器408被构造成，学习和/或更新以使得进一步的确定能够具有提高的准确度水平。
在一些示例中，位置预测器402，并且更一般地说，工作铲刀位置控制器140使用卡尔曼滤波器和/或互补滤波器和/或其它机器学习算法和/或能力。在其中工作铲刀位置控制器140使用互补过滤器的示例中，位置预测器402对传感器数据214使用高通滤波器，并且图像处理器404和/或位置确定器408对图像数据216使用低通滤波器。在一些这样的示例中，位置预测器402的输出和/或车辆组件(例如，工作铲刀102、牵引架136)的确定位置趋于朝向稳定状态条件下的图像数据216，并且在动态条件期间由传感器数据216进行补充。换句话说，在一些示例中，当工作铲刀102静止和/或处于稳定状态时，本文所公开的示例通过处理图像数据216来确定工作铲刀102的位置，并且当工作铲刀102正在移动和/或处于动态状态时，本文所示公开的示例通过处理传感器数据214来确定工作铲刀102的位置。当然，当工作铲刀102静止和/或处于稳定状态时，可以处理和/或使用传感器数据214，而当工作铲刀正在移动和/或处于动态时可以处理和/或使用图像数据216。
在所示示例中，显示生成器418生成可在显示器150处显示的工作铲刀位置信息220。在一些示例中，工作铲刀位置信息220包括与工作铲刀102的预测位置、工作铲刀102的测量/确定位置和/或工作铲刀102的预测位置与工作铲刀102的测量/确定位置之间的偏差(例如，误差)相关联的信息。
虽然在图4中例示了实现图1的工作铲刀位置控制器140的示例方式，但图4中例示的部件、处理和/或装置中的一个或更多个可以按任何其它方式组合、划分、重新排列、省略、消除和/或实现。而且，图4的示例校准器401、示例位置预测器402、示例图像处理器404、示例比较器406、示例位置确定器408、示例数据库410、示例误差识别器414、示例致动器控制器416、示例显示生成器418和/或(更一般地说)示例工作铲刀位置控制器140可以通硬件、软件、固件，和/或硬件、软件和/或固件的任何组合来实现。因此，例如，图4的示例校准器401、示例位置预测器402、示例图像处理器404、示例比较器406、示例位置确定器408、示例数据库410、示例误差识别器414、示例致动器控制器416、示例显示生成器418和/或(更一般地说)示例工作铲刀位置控制器140中的任一个可以通过一个或更多个模拟或数字电路、可编程处理器、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑器件(PLD)和/或现场可编程逻辑器件(FPLD)来实现。当将本专利的设备或系统权利要求中的任一项理解成覆盖纯软件和/或固件实现时，图4的示例校准器401、示例位置预测器402、示例图像处理器404、示例比较器406、示例位置确定器408、示例数据库410、示例误差识别器414、示例致动器控制器416、示例显示生成器418和/或(更一般地说)示例工作铲刀位置控制器140中的至少一个由此被明确地限定成包括包括软件和/或固件的非暂时性计算机可读存储装置或存储盘，诸如存储器、数字万用盘(DVD)、光盘(CD)、Blu-ray盘等。更进一步地，图1的示例工作铲刀位置控制器140除了图4所例示的那些以外或者代替地，还可以包括一个或更多个其它部件、处理和/或者装置，和/或可以包括任何或全部所例示部件、处理以及装置中的一个以上。
图5例示了可以被用于实现图1的工作机器100的示例工作机器500。在图5的示例中，工作机器500包括与图3的示例相比具有另选检测范围的第一和第二照相机202、204。与图3的示例相比，第一照相机202与驾驶室106的顶部相邻地被承载，并且第二照相机204与驾驶室106的底部相邻地被承载，其中第一和第二照相机202、204二者都指向工作机器500的一侧(例如，右侧)。如本文所阐述的，术语“相邻”意指一个结构处于另一结构的阈值距离(例如，0.0英寸、0.2英寸、1.0英寸、1英尺等)内。在所示示例中，第一照相机202包括第一视场(例如，第一视觉范围)502，并且第二照相机204包括第二视场(例如，第二视觉范围)504。在图5所示工作铲刀102的位置中，目标104被包括在第一和第二视场502、504中。
图6例示了具有处于与图5相比不同位置的第一和第二照相机202、204的示例工作机器500。如图6的示例中所示，第一照相机202与第三致动器124相邻地联接以向第一照相机202提供目标103、104的第一视场602，并且第二照相机204与工作铲刀102相邻地联接以向第二照相机204提供目标103、104的第二视场604。在图6所示工作铲刀102的位置中，目标104被包括在第一和第二视场602、604中。
图7例示了具有处于与图5和图6相比不同位置的第一和第二照相机202、204的示例工作机器500。如图7的示例中所示，第一照相机202联接在机器架116的下侧上以向第一照相机202提供目标103、104的第一视场702，并且第二照相机204与工作铲刀102相邻地联接以向第二照相机204提供目标103、104的第二视场704。在图7所示工作铲刀102的位置中，目标103、104被包括在第一和第二视场702、704中。
图8例示了具有处于与图5、图6以及图7相比不同位置的第一和第二照相机202、204的示例工作机器500。如图8的示例中所示，第一照相机202联接在机器架116的下侧上以向第一照相机202提供由牵引架136承载的第一目标802和/或由工作铲刀102承载的第二目标804的第一视野。在所示示例中，第二照相机204联接至机器架116的一侧以向第二照相机204提供第一和/或第二目标802、804的第二视场。
图9例示了基于本公开的教导生成的示例显示画面900。如所示示例中所示，该显示画面900包括示例设置标签902、示例初始标签904、示例跟踪标签906、示例平移Y轴标签908、示例旋转Y轴标签910、环绕X坐标标签912以及环绕Y坐标标签914。在所示示例中，选择初始标签902和平移Y轴标签908，并且显示工作铲刀102和/或目标103、104的图像和/或视频916。
图10和图11中示出了表示用于实现图4的工作铲刀位置控制器140的示例机器可读指令的流程图。在该示例中，所述机器可读指令包括用于由处理器(诸如在下面结合图12讨论的示例处理器平台1100中示出的处理器1112)执行的程序。该程序可以以存储在非暂时性计算机可读存储介质(诸如CD-ROM、软盘、硬盘驱动器、数字万用盘(DVD)、Blu-ray盘、或与处理器1112相关联的存储器)上的软件来实现，但整个程序和/或其部分可以另选地由除了处理器1112以外的其它装置来执行，和/或以固件或专用硬件来实现。而且，尽管参照图10和图11中例示的流程图对示例程序进行了描述，但可以另选地使用实现示例工作铲刀位置控制器140的许多其它方法。例如，框的执行次序可以改变，和/或可以对框中的一些进行改变、去除、或组合。另外或另选地，任何或所有框都可以通过被构造成执行对应操作而不执行软件或固件的一个或更多个硬件电路(例如，分立的和/或集成的模拟和/或数字电路、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、比较器、运算放大器(op-amp)、逻辑电路等)来实现。
如上所述，图10和图11的示例处理可以利用存储在非暂时性计算机和/或机器可读介质(诸如硬盘驱动器、闪速存储器、只读存储器、光盘、数字万用盘、高速缓冲存储器、随机存取存储器和/或其中存储信息达任何持续时间(例如，达扩展时段、永久性地，简单举例，用于临时缓冲，和/或用于信息的高速缓冲)的任何其它存储装置或存储盘)上的编码指令(例如，计算机和/或机器可读指令)来实现。如本文所使用的，术语非暂时性计算机可读介质被明确地限定成包括任何类型的计算机可读存储装置和/或存储盘，并且排除传播信号和排除传输介质。“包括”和“包含”(及其所有形式和时态)在本文中被用作开放式术语。因此，每当权利要求列出跟随任何形式的“包括”或“包含”的任何事物时，要理解成，可以存在附加的部件、术语等，而不会落在对应权利要求的范围之外。如本文所使用的，当短语“至少”被用作权利要求书序言中的过渡术语时，其和开放式术语“包括”和“包含”按相同方式开放。
图10的程序以框1001开始，其中，致动器控制器416确定是否接收到命令210以移动第一车辆组件(例如，牵引架136、工作铲刀102)(框1001)。在其中接收到命令210的示例中，致动器控制器416例如通过生成命令致动器120、122和/或124中的一个或更多个和/或圆形旋转部126将工作铲刀102朝命令位置移动的工作铲刀位置命令212来使第一车辆组件朝命令位置移动(框1002)。
在框1003处，位置预测器402利用第一处理预测工作机器100的车辆组件(例如，牵引架136)的第一位置(框1003)。在一些示例中，该预测与车辆组件的命令位置和/或预期位置相关联并且利用传感器数据214来确定。位置确定器408利用第二处理确定车辆组件的第二位置(框1004)。例如，位置确定器408可以基于图像处理器404访问并处理图像数据216来确定第二位置(例如，测量/确定位置)，以识别图像数据216的图像内的一个或更多个目标103、104。响应于识别出一个或更多个目标103、104和/或工作机器100的另一特征(例如，基准点105)，位置确定器408确定第一车辆组件(例如，牵引架136)的位置和/或取向和/或第一车辆组件与第二车辆组件(例如，机器架116)的相对位置。
比较器406将车辆组件的第一位置与该车辆组件的第二位置进行比较(框1006)。基于第一位置与第二位置之间的偏差，致动器控制器416使车辆组件进一步朝命令位置移动以校正所述偏差(框1008)。例如，致动器控制器416生成校正命令218，该校正命令218移动工作铲刀102以考虑预测位置与实际位置之间的偏差并将工作铲刀进一步朝命令位置移动。
图11的程序在框1052开始，其中，校准器401校准位置预测器402。在一些示例中，在校准处理期间，致动器控制器416使第一车辆组件(例如，牵引架136、工作铲刀102)移动至已知位置和/或中立位置。当第一车辆组件处于该已知位置时，在一些示例中，位置预测器402预测第一车辆组件(例如，牵引架136)相对于第二车辆组件(例如，机器架116)的位置和/或目标103、104的位置和/或照相机118的位置。为了校准位置预测器402，校准器401将所述预测与来自参考数据412的参照位置进行比较。在其中识别出误差和/或偏差的示例中，校准器401更新位置预测器402以使得能够确定照相机118和/或目标103、104的更准确的位置和/或使得能够进行更准确的预测。
在框1054处，致动器控制器416确定是否接收到命令210以移动第一车辆组件(例如，牵引架136、工作铲刀102)(框1054)。在其中接收到命令210的示例中，致动器控制器416例如通过生成命令致动器120、122和/或124中的一个或更多个和/或圆形旋转部126将工作铲刀102朝命令位置移动的工作铲刀位置命令212来使第一车辆组件朝命令位置移动(框1056)。
在一些示例中，随着工作铲刀102的移动，示例位置预测器402访问传感器数据214(框1058)。利用传感器数据214，位置预测器402预测第一车辆组件的位置(框1060)。例如，位置预测器402可以预测工作铲刀102的位置、牵引架136的位置、机器架116的位置、目标103、104的位置和/或工作车辆100的两个或更多个组件的相对定位。比较器406将预测位置与命令位置进行比较以确定所述值是否满足彼此的阈值，并且更一般地，确定第一车辆组件是否处于命令位置(框1062)。在其中所述值不满足彼此的阈值的示例中，致动器控制器416经由工作铲刀位置命令请求210继续移动第一车辆组件(例如，牵引架136)，并且位置预测器402利用所访问的传感器数据214，继续预测工作机器100的第一车辆组件和/或另一组件的位置。
在其中预测位置满足命令位置的阈值的示例中，致动器控制器416停止移动第一车辆组件(框1064)。为了直接测量和/或确定第一车辆组件(例如，牵引架136、工作铲刀102)的位置，在所示示例中，图像处理器404访问图像数据216(框1066)，并处理图像数据216，以识别出图像数据216的图像内的一个或更多个目标103、104(框1068)。在一些示例中，处理图像数据216包括图像处理器404将图像数据216内的图像转换成黑白图像和/或增加和/或以其它方式改变图像数据216内的图像的对比度。另外或另选地，在一些示例中，处理图像数据216包括考虑照相机118的参数、目标103、104上的基准点105的位置和/或基准点105的像素位置。
在框1070处，图像处理器404确定是否已经在经处理的图像数据216内识别出目标103、104中的一个或更多个(框1070)。在其中图像处理器404确定在经处理的图像数据216内存在目标103、104中的一个或更多个的示例中，图像处理器404确定所识别出的目标103、104的一个或更多个特征，举例来说，诸如目标103、104的基准点105的像素位置、图像内目标103、104中的一个或更多个的大小、图像内目标103、104中的一个或更多个中的一个的位置等(框1072)。
位置确定器408从数据库410访问照相机118的位置和/或取向(框1074)，并且例如利用照相机118的位置和/或取向来确定所识别出的目标103、104相对于第二车辆组件(举例来说，诸如机器架116)的位置和/或取向(框1076)。位置确定器408从数据库410访问牵引架136上的目标103、104的位置和/或取向和/或目标103、104相对于机器架116的位置和/或取向中的一个或更多个(框1078)。利用目标103、104的确定位置、目标103、104和机器架116的相对位置和/或目标103、104在牵引架136上的位置和/或取向，位置确定器408确定第一车辆组件(例如，牵引架136)相对于第二车辆组件(例如，机器架116)的位置和/或取向(框1080)。在一些示例中，基于比较器406将经处理的图像数据与参考数据412进行比较来确定第一车辆组件相对于第二车辆组件的位置。在框1082处，位置确定器408至少部分基于例如在框1080处的处理的结果来确定第一车辆组件(例如，牵引架136)的位置和/或取向(框1082)。
比较器406将第一车辆组件的预测位置与第一车辆组件的确定(例如，直接测量)位置进行比较(框1084)，并且误差识别器414确定预测位置与确定位置之间是否存在偏差(框1086)。在其中误差识别器414识别出预测位置与确定位置之间的偏差的示例中，位置预测器402被更新以使得后续预测具有提高的准确度(框1088)。
比较器406将第一车辆组件的确定/测量位置与工作车辆组件的命令位置进行比较(框1090)，并确定在确定/测量位置与命令位置之间是否存在偏差(框1092)。在其中在确定/测量位置与命令位置之间存在偏差的示例中，致动器控制器416生成将工作铲刀102进一步朝命令位置移动和/或考虑所述偏差的校正指令218(框1094)。换句话说，当预测位置不准确性将工作铲刀102预测为处于命令位置时，校正命令218使工作铲刀102进一步朝命令位置移动。
图12是能够执行图10和图11的指令以实现图4的工作铲刀位置控制器140的示例处理器平台1100的框图。该处理器平台1100例如可以是服务器、个人计算机、移动装置(例如，蜂窝电话、智能电话、诸如iPadTM的平板电脑)、个人数字助理(PDA)、因特网应用装置、或任何其它类型的计算装置。
所示示例的处理器平台1100包括处理器1112。所示示例的处理器1112是硬件。例如，处理器1112可以通过来自任何期望系列或制造方的一个或更多个集成电路、逻辑电路、微处理器或控制器来实现。硬件处理器可以是基于半导体(例如，基于硅)的装置。在该示例中，处理器实现校准器401、位置预测器402、图像处理器404、比较器406、位置确定器408、误差识别器414、致动器控制器416、显示生成器418以及工作铲刀位置控制器140。
所示示例的处理器1112包括本地存储器1113(例如，高速缓冲)。所示示例的处理器1112经由总线1118与包括易失性存储器1114和非易失性存储器1116的主存储器通信。易失性存储器1114可以通过同步动态随机存取存储器(SDRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、RAMBUS动态随机存取存储器(RDRAM)和/或任何其它类型的随机存取存储器装置来实现。非易失性存储器1116可以通过闪速存储器和/或任何其它希望类型的存储器装置来实现。对主存储器1114、1116的访问通过存储器控制器来控制。
所示示例的处理器平台1100还包括接口电路1120。该接口电路1120可以通过任何类型的接口标准来实现，诸如以太网接口、通用串行总线(USB)、和/或PCI扩展接口。在该示例中，大容量存储装置1128实现数据库410。
在所示示例中，一个或更多个输入装置1122被连接至接口电路1120。所述输入装置1122准许用户将数据和/或命令输入到处理器1112中。所述输入装置例如可以通过音频传感器、麦克风、照相机(静态或视频)、键盘、按钮、鼠标、触摸屏、触控板、轨迹球，轨迹点和/或话音识别系统来实现。
一个或更多个输出装置1124还被连接至所示示例的接口电路1120。所述输出装置1124例如可以通过显示装置(例如，发光二极管(LED)、有机发光二极管(OLED)、液晶显示器、阴极射线管显示器(CRT)、触摸屏、触控输出装置、打印机和/或扬声器)来实现。所示示例的接口电路1120因此典型地包括图形驱动器卡、图形驱动器芯片和/或图形驱动器处理器。
所示示例的接口电路1120还包括诸如发送器、接收器、收发器、调制解调器和/或网络接口卡的通信装置，以易于经由网络1126(例如，以太网连接、数字用户线路(DSL)、电话线、同轴线缆、蜂窝电话系统等)与外部机器(例如，任何种类的计算装置)交换数据。
所示示例的处理器平台1100还包括用于存储软件和/或数据的一个或更多个大容量存储装置1128。这种大容量存储装置1128的示例包括软盘驱动器、硬盘驱动器、光盘驱动器、Blu-ray盘驱动器、RAID系统、以及数字万用盘(DVD)驱动器。
图10和图11的编码指令1132可以存储在大容量存储装置1128中、易失性存储器1114中、非易失性存储器1116中、和/或诸如CD或DVD的可移除有形计算机可读存储介质上。
根据前述，应当清楚，已经公开了示例方法、设备和制造品，它们使得能够在域值距离(例如，亚厘米(cm)级和/或亚毫米(mm)级)内确定工作机器(例如，机动平地机)的工作铲刀的位置，而无需例如利用从工作铲刀的侧面延伸的定位天线杆。定位天线杆可以是两米长。因此，通过使得能够在阈值距离内控制和/或确定工作铲刀的位置和取向，本文所公开的示例可以进一步阻止工作铲刀不经意地与工作机器的轮胎碰撞和/或不经意地与工作机器的驾驶室碰撞。
通过使得能够在不包含定位天线杆及其关联传感器系统的情况下确定工作铲刀的位置，可以降低机动平地机的成本和/或可以提高工作铲刀的位置准确度。另外或另选地，通过使得能够在不包含定位天线杆及其关联传感器系统的情况下确定工作铲刀的位置，可以从工作铲刀移除与定位天线杆及其关联传感器系统相关联的布线。
在一些示例中，使用照相机来确定工作铲刀的位置。例如，可以使用照相机来跟踪工作铲刀的位置。因此，本文所公开的示例使得能够将确定的目标位置变换成第一车辆组件相对于第二车辆组件的物理位置。换句话说，本文所公开的示例使得能够将在像素空间中跟踪的目标变换成使得能够确定真实空间中的位置。在一些示例中，通过获知照相机的位置和照相机相对于工作车辆的机器架的取向以及目标在不同参考工作铲刀位置处的相对位置和取向，本文所公开的示例确定和/或识别出目标的取向和/或位置的变化，以及(结合工作机器的运动学)牵引架相对于工作车辆车架的位置和/或取向。
在一些示例中，当图像处理识别出目标和/或基准点时，可以执行预测以预测所识别出的目标和/或基准点应该出现在图像像素空间中的何处。为了校正测量/确定位置与预测位置之间的误差和/或偏差，车辆组件可以相应地移动和/或图像处理可以被更新以使得后续位置确定能够以提高的准确度进行。因此，本文所公开的示例使得能够在像素空间中确定和/或校正车辆组件(例如，牵引架)的位置，而无需测量工作机器上的目标和/或基准点的实际真实位置和/或取向。
在一些示例中，本文所公开的示例使得能够在不添加和/或去除实质性硬件(例如，可以去除定位天线杆)的情况下，对工作机器进行改装和/或更新以提供精细修整和/或粗略修整。而且，本文所公开的示例使得能够基于测量中的噪声对图像数据进行滤波，可以在图像帧之间跟踪车辆组件(例如，牵引架)的运动，可以预测基准点的位置以使得能够处理图像的较小部分和/或使得能够融合按不同和/或不一致速率接收到的数据。另外或另选地，本文所公开的示例利用附加传感器和/或机器知识来提高由照相机确定的位置的准确度，和/或利用关于误差的知识(例如，状态预测中的误差、位置确定中的误差)和/或执行最佳拟合(例如，利用滤波器)预测误差源的值，来提高所确定的位置的准确度。
基于确定和/或融合的位置和/或取向数据，本文所公开的示例使得能够相对于机器架和/或相对于重力来确定工作铲刀的位置和取向。在其中相对于重力来确定工作铲刀的位置和取向的示例中，可以使用和/或融合来自另一传感器的传感器数据。在一些示例中，使用专用控制器来处理图像数据和/或确定工作铲刀的取向和/或位置。例如，可以将用于跟踪工作铲刀的位置的跟踪算法嵌入这种控制器和/或另一处理器中。另外或另选地，在其它示例中，使用照相机的处理器和/或工作机器的其它组件来处理图像数据和/或确定工作铲刀的取向和/或位置。
尽管本文公开了特定示例方法、设备以及制造品，但本专利的覆盖范围不限于此。与此相反，本专利覆盖完全落入本专利的权利要求书的范围内的所有方法、设备以及制造品。

Claims (20)

1.一种工作机器，该工作机器包括：
位置预测器，所述位置预测器用于利用第一处理来预测所述工作机器的车辆组件的第一位置，所述预测与所述车辆组件的命令位置相关联；
位置确定器，所述位置确定器用于利用第二处理来确定所述车辆组件的第二位置；
比较器，所述比较器用于将所述车辆组件的所述第一位置与所述车辆组件的所述第二位置进行比较；以及
致动器控制器，所述致动器控制器基于所述第一位置与所述第二位置之间的偏差，使所述车辆组件进一步朝所述命令位置移动，以校正所述偏差。
2.根据权利要求1所述的工作机器，响应于所述第一位置和所述第二位置不同，所述位置预测器执行更新处理，以使得能够以提高的准确度进行将来的预测。
3.根据权利要求1所述的工作机器，其中，所述位置预测器用于利用所述第一处理来预测所述车辆组件的所述第一位置，所述第一处理包括处理来自一个或更多个传感器的传感器数据。
4.根据权利要求3所述的工作机器，其中，所述一个或更多个传感器包括由所述工作机器的致动器承载的传感器或由所述工作机器的圆形旋转部承载的传感器。
5.根据权利要求1所述的工作机器，其中，所述位置确定器用于利用第二处理来确定所述车辆组件的所述第二位置，所述第二处理包括处理图像数据以识别出一个或更多个关注特征并且将所述一个或更多个关注特征与参考数据进行比较。
6.根据权利要求5所述的工作机器，其中，所述关注特征包括由所述第一车辆组件承载的目标、所述目标的基准点、所述目标的大小、或所述目标在图像中的取向中的一个或更多个。
7.根据权利要求5所述的工作机器，其中，所述位置确定器用于将所识别出的一个或更多个关注特征与位置参数相关联，所述位置参数将所述关注特征的位置或取向与所述工作机器的所述第一车辆组件与第二车辆组件之间的相对位置或所述第一车辆组件的位置中的至少一个相关联。
8.一种方法，该方法包括以下步骤：
通过利用至少一个处理器执行指令来利用第一处理预测工作机器的车辆组件的第一位置，所述预测与所述车辆组件的命令位置相关联；
通过利用所述至少一个处理器执行指令来利用第二处理确定所述车辆组件的第二位置；
通过利用所述至少一个处理器执行指令来将所述车辆组件的所述第一位置与所述车辆组件的所述第二位置进行比较；以及
基于所述第一位置与所述第二位置之间的偏差，通过利用所述至少一个处理器执行指令来使所述车辆组件进一步朝所述命令位置移动，以校正所述偏差。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，响应于所述第一位置和所述第二位置不同，所述方法还包括更新与所述预测和所述第一处理相关联的预测模型，以使得能够以提高的准确度进行将来的预测。
10.根据权利要求8所述的方法，其中，利用所述第一处理来预测所述第一车辆组件的所述第一位置的步骤包括处理来自一个或更多个传感器的传感器数据。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述一个或更多个传感器包括由所述工作机器的致动器承载的传感器或由所述工作机器的圆形旋转部承载的传感器。
12.根据权利要求8所述的方法，其中，利用所述第二处理来确定所述车辆组件的所述第二位置的步骤包括处理图像数据，以识别出一个或更多个关注特征并将所述一个或更多个关注特征与参考数据进行比较。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述关注特征包括由所述第一车辆组件承载的目标、所述目标的基准点、所述目标的大小、或所述目标在图像中的取向中的一个或更多个。
14.根据权利要求12所述的方法，该方法还包括将所识别出的一个或更多个关注特征与位置参数相关联，所述位置参数将所述关注特征的位置或取向与所述工作机器的所述第一车辆组件与第二车辆组件之间的相对位置或所述第一车辆组件的位置中的至少一个相关联。
15.一种包括指令的有形计算机可读介质，当执行所述指令时，使处理器至少：
利用第一处理预测工作机器的车辆组件的第一位置，所述预测与所述车辆组件的命令位置相关联；
利用第二处理确定所述车辆组件的第二位置；
将所述车辆组件的所述第一位置与所述车辆组件的所述第二位置进行比较；并且
基于所述第一位置与所述第二位置之间的偏差，使所述车辆组件进一步朝所述命令位置移动，以校正所述偏差。
16.根据权利要求15所述的计算机可读介质，其中，当执行所述指令时，如果所述第一位置和所述第二位置不同，则还使所述处理器更新与所述预测和所述第一处理相关联的预测模型，以使得能够以提高的准确度进行将来预测。
17.根据权利要求15所述的计算机可读介质，其中，利用所述第二处理对所述车辆组件的所述第二位置的确定包括处理图像数据，以识别出一个或更多个关注特征并将所述一个或更多个关注特征与参考数据进行比较。
18.根据权利要求17所述的计算机可读介质，其中，所述关注特征包括由所述第一车辆组件承载的目标、所述目标的基准点、所述目标的大小、或所述目标的取向中的一个或更多个。
19.根据权利要求17所述的计算机可读介质，其中，当执行所述指令时，还使所述处理器将所识别出的一个或更多个关注特征与位置参数相关联，所述位置参数将所述关注特征的位置或取向与所述工作机器的所述第一车辆组件与第二车辆组件之间的相对位置或所述第一车辆组件的位置中的至少一个相关联。
20.一种工作机器，该工作机器包括：
第一车辆组件，所述第一车辆组件能够相对于第二车辆组件移动；以及
处理器，所述处理器用于：
使所述第一车辆组件朝命令位置移动；
利用第一处理预测所述工作机器的所述第一车辆组件的第一位置；
利用第二处理确定所述第一车辆组件的第二位置；并且
响应于所述第一位置与所述第二位置之间的偏差，使所述第一车辆组件进一步朝所述命令位置移动，以校正所述偏差。
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