CN111775930A - 智能驾驶矿用车辆失稳状态检测方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种智能驾驶矿用车辆失稳状态检测方法、装置、设备及介质。方法包括：建立矿用车辆的运动模型，运动模型中包含表征矿用车辆稳定状态的状态参数，状态参数包括车辆侧偏角、前轮胎侧偏角、后轮胎侧偏角、横摆角速率、横向加速度、车轮滑动率、侧倾角、侧倾角速率、俯仰角、俯仰角速率中的一个及以上参数；根据矿用车辆的路径规划值和装载状态，设置状态参数所对应的稳定范围；获取矿用车辆的当前状态参数；根据当前状态参数以及稳定范围，确定矿用车辆的稳定状态信息。能够检测出矿用车辆的各种失稳状态，提高了矿用车辆在复杂工作环境中的安全性。

Description

智能驾驶矿用车辆失稳状态检测方法、装置、设备及介质

技术领域

本公开涉及智能驾驶控制领域，具体地，涉及一种智能驾驶矿用车辆失稳状态检测方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着智慧矿山的发展，矿用无人驾驶技术成为近年研究的热点。由于智能驾驶矿用车辆的工作环境较为恶劣，车辆的安全性问题一直受到广泛关注。智能驾驶矿用车辆的行驶道路上下起伏较大，坡道较为陡峭，路面颠簸较大，遇上雨雪天气后路面湿滑，车辆更容易发生事故。智能驾驶矿用车辆失稳状态的准确检测和识别，对提高车辆的安全性具有重要意义。

相关技术中，一般使用横摆角速度判断车辆在制动时的失稳状态。或者采集其它参数，利用代价函数仅对车辆的翻车危险进行预判。横摆角速度只是特定情况下失稳状态的一个表征参数，并不能全面反映出车辆失稳状态。利用代价函数判断翻车危险时需要进行空间建模和预测，算法较为复杂，检测灵敏度较低，并且只对翻车危险一种失稳状态进行了判断。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本公开提供了一种智能驾驶矿用车辆失稳状态检测方法、装置、设备及介质，能够检测出矿用车辆的各种失稳状态，提高了矿用车辆在复杂工作环境中的安全性。

(二)技术方案

本公开提供了一种智能驾驶矿用车辆失稳状态检测方法，所述方法包括：建立所述矿用车辆的运动模型，所述运动模型中包含表征所述矿用车辆稳定状态的状态参数，所述状态参数包括车辆侧偏角、前轮胎侧偏角、后轮胎侧偏角、横摆角速率、横向加速度、车轮滑动率、侧倾角、侧倾角速率、俯仰角、俯仰角速率中的一个及以上参数；根据所述矿用车辆的路径规划值和装载状态，设置所述状态参数所对应的稳定范围；获取所述矿用车辆的当前状态参数；根据所述当前状态参数以及所述稳定范围，确定所述矿用车辆的稳定状态信息。

可选地，所述根据所述当前状态参数以及所述稳定范围，确定所述矿用车辆的稳定状态信息，包括：根据当前车辆侧偏角以及所述车辆侧偏角所对应的稳定范围，判断所述矿用车辆是否处于侧滑状态。

可选地，所述根据所述当前状态参数以及所述稳定范围，确定所述矿用车辆的稳定状态信息，包括：根据当前前轮胎侧偏角、当前后轮胎侧偏角、当前横摆角速率、当前横向加速度以及所述前轮胎侧偏角、后轮胎侧偏角、横摆角速率、横向加速度所对应的稳定范围，判断所述矿用车辆是否处于转向过度状态或转向不足状态。

可选地，所述根据所述当前状态参数以及所述稳定范围，确定所述矿用车辆的稳定状态信息，包括：根据当前车轮滑动率以及所述车轮滑动率所对应的稳定范围，判断所述矿用车辆是否处于滑移状态。

可选地，所述根据所述当前状态参数以及所述稳定范围，确定所述矿用车辆的稳定状态信息，包括：根据当前侧倾角、当前侧倾角速率以及所述侧倾角、侧倾角速率所对应的稳定范围，判断所述矿用车辆是否处于侧翻状态。

可选地，所述根据所述当前状态参数以及所述稳定范围，确定所述矿用车辆的稳定状态信息，包括：根据当前俯仰角、当前俯仰角速率以及所述俯仰角、俯仰角速率所对应的稳定范围，判断所述矿用车辆是否处于俯仰过度状态。

可选地，所述矿用车辆中设置有捷联惯性导航系统、卫星导航系统、轮速传感器、方向盘转角传感器、油门传感器和刹车传感器，所述获取所述矿用车辆的当前状态参数，包括：获取所述捷联惯性导航系统、卫星导航系统、轮速传感器、方向盘转角传感器、油门传感器和刹车传感器所检测到的当前行驶信息；根据所述当前行驶信息计算所述矿用车辆的当前状态参数。

本公开还提供了一种智能驾驶矿用车辆失稳状态检测装置，所述装置包括：建立模块，用于建立所述矿用车辆的运动模型，所述运动模型中包含表征所述矿用车辆稳定状态的状态参数，所述状态参数包括车辆侧偏角、前轮胎侧偏角、后轮胎侧偏角、横摆角速率、横向加速度、车轮滑动率、侧倾角、侧倾角速率、俯仰角、俯仰角速率中的一个及以上参数；设置模块，用于根据所述矿用车辆的路径规划值和装载状态，设置所述状态参数所对应的稳定范围；获取模块，用于获取所述矿用车辆的当前状态参数；确定模块，用于根据所述当前状态参数以及所述稳定范围，确定所述矿用车辆的稳定状态信息。

本公开还提供了一种电子设备，包括：处理器；存储器，其存储有计算机可执行程序，所述程序在被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上所述的智能驾驶矿用车辆失稳状态检测方法。

本公开还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上所述的智能驾驶矿用车辆失稳状态检测方法。

(三)有益效果

本公开提供的智能驾驶矿用车辆失稳状态检测方法、装置、设备及介质，利用车辆侧偏角、前轮胎侧偏角、后轮胎侧偏角、横摆角速率、横向加速度、车轮滑动率、侧倾角、侧倾角速率、俯仰角、俯仰角速率对车辆的多种失稳状态进行检测，提高了矿用车辆在复杂工作环境中的安全性。

附图说明

图1示意性示出了本公开实施例提供的智能驾驶矿用车辆失稳状态检测方法的流程图；

图2示意性示出了本公开实施例提供的智能驾驶矿用车辆失稳状态检测装置的框图；

图3示意性示出了本公开实施例提供的电子设备的框图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

图1示意性示出了本公开实施例提供的智能驾驶矿用车辆失稳状态检测方法的流程图。参阅图1，该方法包括操作S110-操作S140。

操作S110，建立矿用车辆的运动模型，运动模型中包含表征矿用车辆稳定状态的状态参数，状态参数包括车辆侧偏角、前轮胎侧偏角、后轮胎侧偏角、横摆角速率、横向加速度、车轮滑动率、侧倾角、侧倾角速率、俯仰角、俯仰角速率中的一个及以上参数。

本公开实施例中，以矿用车辆的二自由度模型作为其运动模型，选取能够表征矿用车辆稳定状态的状态参数来建立其运动模型。本实施例中，以选取的状态参数包括车辆侧偏角β_T、前轮胎侧偏角α_f，T、后轮胎侧偏角α_r，T、横摆角速率

横向加速度a_y，T、车轮滑动率s_T、侧倾角γ_T、侧倾角速率

俯仰角θ_T、俯仰角速率

中的所有参数为例说明。

操作S120，根据矿用车辆的路径规划值和装载状态，设置状态参数所对应的稳定范围。

本实施例中，操作S120包括子操作S120A-子操作S120C。

在子操作S120A中，根据矿用车辆的路径规划值，计算矿用车辆处于稳定状态下各状态参数所对应的理想值。

路径规划值包括预先为该矿用车辆所规划的位置、速度、加速度、转向曲率等。根据预先设置的路径规划值计算矿用车辆处于稳定状态下的理想车辆侧偏角β_T′、理想前轮胎侧偏角α_f，T′、理想后轮胎侧偏角α_r，T′、理想横摆角速率

理想横向加速度a_y，T′、理想车轮滑动率s_T′、理想侧倾角γ_T′、理想侧倾角速率

理想俯仰角θ_T′、理想俯仰角速率

在子操作S120B中，根据矿用车辆的装载状态，确定各状态参数所对应的偏差范围。

矿用车辆的装载状态不同时，各状态参数所对应的偏差范围也会有所区别。以空载和重载两种装载状态为例，这两种装载状态下的各状态参数所对应的偏差范围是不同的。对于固定装载状态的矿用车辆，各状态参数所对应的偏差范围是固定不变的。

在子操作S120C中，根据各状态参数所对应的理想值以及各状态参数所对应的偏差范围，计算各状态参数所对应的稳定范围。

对于任一状态参数而言，其对应的稳定范围为其对应的理想值与偏差范围之和。以车辆侧偏角β_T为例，对应的稳定范围β_Threshold为：

β_Threshold＝β_T′+β_T″

其中，β_T″为车辆侧偏角β_T所对应的偏差范围。

操作S130，获取矿用车辆的当前状态参数。

根据本公开的实施例，矿用车辆中设置有捷联惯性导航系统、卫星导航系统、轮速传感器、方向盘转角传感器、油门传感器和刹车传感器，操作S130包括子操作S130A和子操作S130B。

在子操作S130A中，获取捷联惯性导航系统、卫星导航系统、轮速传感器、方向盘转角传感器、油门传感器和刹车传感器所检测到的当前行驶信息。

具体地，获取捷联惯性导航系统、卫星导航系统、轮速传感器、方向盘转角传感器、油门传感器和刹车传感器所检测到的以下信息：时间，位置pⁿ＝(L，λ，h)^T(L、λ、h分别为纬度、经度和高度)，速度vⁿ＝(v_e，v_n，v_u)^T(v_e、v_n、v_u分别为东向速度、北向速度和天向速度)，加速度aⁿ＝(a_e，a_n，a_u)^T(a_e、a_n、a_u分别为东向加速度、北向加速度和天向加速度)，姿态角

(γ、θ、

分别为滚转角、俯仰角和航向角)，姿态角速率

(

分别为滚转角速率、俯仰角速率和航向角速率)，陀螺角速率ω_ib，加速度计比力f_ib，轮速(前左车轮轮速V_rfl，w、前右车轮轮速V_fr，w、后左车轮轮速V_rl，w、后右车轮轮速V_rr，w)，方向盘转角θ_s，油门踏板百分比，刹车踏板百分比。

在子操作S130B中，根据当前行驶信息计算矿用车辆的当前状态参数。

具体地，根据速度vⁿ＝(v_e，v_n，v_u)^T和姿态角

计算矿用车辆的侧偏角β_T。根据速度vⁿ＝(v_e，v_n，v_u)^T、方向盘转角θ_s、各车轮中心在矿用车辆中的位置关系，计算矿用车辆的前轮胎侧偏角α_f，T、后轮胎侧偏角α_r，T。根据陀螺角速率ω_ib，计算矿用车辆的横摆角速率

根据姿态角

和加速度计比力f_ib，计算矿用车辆的横向加速度a_y，T。根据速度vⁿ＝(v_e，v_n，v_u)^T、各车轮中心在矿用车辆中的位置关系、各车轮轮速，计算矿用车辆的车轮滑动率s_T。根据姿态角

和姿态角速率

计算矿用车辆的侧倾角γ_T及侧倾角速率

根据姿态角

和姿态角速率

计算矿用车辆的俯仰角θ_T及俯仰角速率

操作S140，根据当前状态参数以及稳定范围，确定矿用车辆的稳定状态信息。

本实施例中，若当前状态参数中的每一个参数均在其对应的稳定范围内，则矿用车辆处于稳定状态；若当前状态参数中存在参数不在其对应的稳定范围内，则矿用车辆处于失稳状态，需要根据该不在其对应的稳定范围内的参数确定矿用车辆的失稳状态。

根据本公开的实施例，操作S140包括：根据当前车辆侧偏角β_Td以及车辆侧偏角所对应的稳定范围β_Threshold，判断矿用车辆是否处于侧滑状态。具体地，若当前车辆侧偏角β_Td不在其对应的稳定范围β_Threshold内，则矿用车辆处于侧滑状态，否则，矿用车辆处于非侧滑状态。

根据本公开的实施例，操作S140包括：根据当前前轮胎侧偏角α_f，Td、当前后轮胎侧偏角α_r，Td、当前横摆角速率

当前横向加速度a_y，Td以及前轮胎侧偏角所对应的稳定范围α_{f，Threshold}、后轮胎侧偏角所对应的稳定范围α_{r，Threshold}、横摆角速率所对应的稳定范围

横向加速度所对应的稳定范围a_{y，Threshold}，判断矿用车辆是否处于转向过度状态或转向不足状态。具体地，分为以下三种情况：

(1)若当前前轮胎侧偏角α_f，Td小于当前后轮胎侧偏角α_r，Td，且二者之间的差值α_r，Td-α_f，Td不在α_{r，Threshold}-α_{f，Threshold}的范围内，并且当前横摆角速率

不在其对应的稳定范围

内，并且当前横向加速度a_y，Td不在其对应的稳定范围a_{y，Threshold}内，矿用车辆处于转向过度状态。

(2)若当前前轮胎侧偏角α_f，Td大于当前后轮胎侧偏角α_r，Td，且二者之间的差值α_f，Td-α_r，Td不在α_{f，Threshold}-α_{r，Threshold}的范围内，矿用车辆处于转向不足状态。

(3)若当前前轮胎侧偏角α_f，Td小于当前后轮胎侧偏角α_r，Td，但二者之间的差值α_r，Td-α_f，Td在α_{r，Threshold}-α_{f，Threshold}的范围内；或者，若当前前轮胎侧偏角α_f，Td大于当前后轮胎侧偏角α_r，Td，但二者之间的差值α_f，Td-α_r，Td在α_{f，Threshold}-α_{r，Threshold}的范围内；或者，当前横摆角速率

在其对应的稳定范围

内；或者，当前横向加速度a_y，Td在其对应的稳定范围a_{y，Threshold}内，矿用车辆转向正常。

根据本公开的实施例，操作S140包括：根据当前车轮滑动率s_Td以及车轮滑动率所对应的稳定范围s_Threshold，判断矿用车辆是否处于滑移状态。具体地，若当前车轮滑动率s_Td不在其对应的稳定范围s_Threshold内，则矿用车辆处于滑移状态，否则，矿用车辆处于非滑移状态。

根据本公开的实施例，操作S140包括：根据当前侧倾角γ_Td、当前侧倾角速率

以及侧倾角所对应的稳定范围γ_Threshold、侧倾角速率所对应的稳定范围

判断矿用车辆是否处于侧翻状态。具体地，若当前侧倾角γ_Td不在其对应的稳定范围γ_Threshold内，或者，若当前侧倾角速率

不在其对应的稳定范围

内，则矿用车辆处于侧翻状态，否则，矿用车辆处于非侧翻状态。

根据本公开的实施例，操作S140包括：根据当前俯仰角θ_Td、当前俯仰角速率

以及俯仰角所对应的稳定范围θ_Threshold、俯仰角速率所对应的稳定范围

判断矿用车辆是否处于俯仰过度状态。具体地，若当前俯仰角θ_Td不在其对应的稳定范围θ_Threshold内，或者，若当前俯仰角速率

不在其对应的稳定范围

内，则矿用车辆处于俯仰过度失稳状态，否则，矿用车辆处于非俯仰过度失稳状态。

本实施例中，可以选取相应的参数对矿用车辆侧滑状态、转向过度状态、转向不足状态、滑移状态、俯仰过度状态中的一种及以上状态进行检测，以检测出矿用车辆的各种失稳状态，提高了矿用车辆在复杂工作环境中的安全性。

图2示意性示出了本公开实施例提供的智能驾驶矿用车辆失稳状态检测装置的框图。参阅图2，该装置包括建立模块210、设置模块220、获取模块230以及确定模块240。

建立模块210例如执行操作S110，用于建立矿用车辆的运动模型，运动模型中包含表征矿用车辆稳定状态的状态参数，状态参数包括车辆侧偏角、前轮胎侧偏角、后轮胎侧偏角、横摆角速率、横向加速度、车轮滑动率、侧倾角、侧倾角速率、俯仰角、俯仰角速率中的一个及以上参数。

设置模块220例如执行操作S120，用于根据矿用车辆的装载状态，设置状态参数所对应的稳定范围。

获取模块230例如执行操作S130，用于获取矿用车辆的当前状态参数。

确定模块240例如执行操作S140，用于根据当前状态参数以及稳定范围，确定矿用车辆的稳定状态信息。

本实施例中未尽之细节，请参阅前述图1所示实施例中描述的智能驾驶矿用车辆失稳状态检测方法，此处不再赘述。

本公开的实施例还示出了一种电子设备，如图3所示，电子设备300包括处理器310、可读存储介质320。该电子设备300可以执行上面图1中描述的智能驾驶矿用车辆失稳状态检测方法。

具体地，处理器310例如可以包括通用微处理器、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))，等等。处理器310还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器310可以是用于执行参考图1描述的根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。

可读存储介质320，例如可以是能够包含、存储、传送、传播或传输指令的任意介质。例如，可读存储介质可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外或半导体系统、装置、器件或传播介质。可读存储介质的具体示例包括：磁存储装置，如磁带或硬盘(HDD)；光存储装置，如光盘(CD-ROM)；存储器，如随机存取存储器(RAM)或闪存；和/或有线/无线通信链路。

可读存储介质320可以包括计算机程序321，该计算机程序321可以包括代码/计算机可执行指令，其在由处理器310执行时使得处理器310执行例如上面结合图1所描述的方法流程及其任何变形。

计算机程序321可被配置为具有例如包括计算机程序模块的计算机程序代码。例如，在示例实施例中，计算机程序321中的代码可以包括一个或多个程序模块，例如包括321A、模块321B、……。应当注意，模块的划分方式和个数并不是固定的，本领域技术人员可以根据实际情况使用合适的程序模块或程序模块组合，当这些程序模块组合被处理器310执行时，使得处理器310可以执行例如上面结合图1所描述的方法流程及其任何变形。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种智能驾驶矿用车辆失稳状态检测方法，其特征在于，所述方法包括：

建立所述矿用车辆的运动模型，所述运动模型中包含表征所述矿用车辆稳定状态的状态参数，所述状态参数包括车辆侧偏角、前轮胎侧偏角、后轮胎侧偏角、横摆角速率、横向加速度、车轮滑动率、侧倾角、侧倾角速率、俯仰角、俯仰角速率中的一个及以上参数；

根据所述矿用车辆的路径规划值和装载状态，设置所述状态参数所对应的稳定范围；

获取所述矿用车辆的当前状态参数；

根据所述当前状态参数以及所述稳定范围，确定所述矿用车辆的稳定状态信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前状态参数以及所述稳定范围，确定所述矿用车辆的稳定状态信息，包括：

根据当前车辆侧偏角以及所述车辆侧偏角所对应的稳定范围，判断所述矿用车辆是否处于侧滑状态。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前状态参数以及所述稳定范围，确定所述矿用车辆的稳定状态信息，包括：

根据当前前轮胎侧偏角、当前后轮胎侧偏角、当前横摆角速率、当前横向加速度以及所述前轮胎侧偏角、后轮胎侧偏角、横摆角速率、横向加速度所对应的稳定范围，判断所述矿用车辆是否处于转向过度状态或转向不足状态。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前状态参数以及所述稳定范围，确定所述矿用车辆的稳定状态信息，包括：

根据当前车轮滑动率以及所述车轮滑动率所对应的稳定范围，判断所述矿用车辆是否处于滑移状态。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前状态参数以及所述稳定范围，确定所述矿用车辆的稳定状态信息，包括：

根据当前侧倾角、当前侧倾角速率以及所述侧倾角、侧倾角速率所对应的稳定范围，判断所述矿用车辆是否处于侧翻状态。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前状态参数以及所述稳定范围，确定所述矿用车辆的稳定状态信息，包括：

根据当前俯仰角、当前俯仰角速率以及所述俯仰角、俯仰角速率所对应的稳定范围，判断所述矿用车辆是否处于俯仰过度状态。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述矿用车辆中设置有捷联惯性导航系统、卫星导航系统、轮速传感器、方向盘转角传感器、油门传感器和刹车传感器，所述获取所述矿用车辆的当前状态参数，包括：

获取所述捷联惯性导航系统、卫星导航系统、轮速传感器、方向盘转角传感器、油门传感器和刹车传感器所检测到的当前行驶信息；

根据所述当前行驶信息计算所述矿用车辆的当前状态参数。

8.一种智能驾驶矿用车辆失稳状态检测装置，其特征在于，所述装置包括：

建立模块，用于建立所述矿用车辆的运动模型，所述运动模型中包含表征所述矿用车辆稳定状态的状态参数，所述状态参数包括车辆侧偏角、前轮胎侧偏角、后轮胎侧偏角、横摆角速率、横向加速度、车轮滑动率、侧倾角、侧倾角速率、俯仰角、俯仰角速率中的一个及以上参数；

设置模块，用于根据所述矿用车辆的路径规划值和装载状态，设置所述状态参数所对应的稳定范围；

获取模块，用于获取所述矿用车辆的当前状态参数；

确定模块，用于根据所述当前状态参数以及所述稳定范围，确定所述矿用车辆的稳定状态信息。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

存储器，其存储有计算机可执行程序，所述程序在被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的智能驾驶矿用车辆失稳状态检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的智能驾驶矿用车辆失稳状态检测方法。

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