CN112556649A - 一种挖掘机倾角测量倾角修正方法、装置和倾角测量仪 - Google Patents

一种挖掘机倾角测量倾角修正方法、装置和倾角测量仪 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种适用于智能挖掘机的挖掘机倾角测量修正方法、装置和倾角测量仪，倾角测量修正方法包括：实时获取倾角测量数据，所述倾角测量数据包括挖掘机车体上至少两个不同位置的倾角测量数据；将获取到的数据作为预先训练的倾角修正模型的输入，得到倾角修正模型的输出；根据倾角修正模型的输出确定挖掘机实际倾角；其中，所述预先训练的倾角修正模型采用神经网络，其训练样本为实际倾角已知的所述两个不同位置的多组倾角测量数据。利用本发明能够在车体倾斜时，对倾角测量值进行修正，从而更准确的判断挖掘机的姿态。

Description

一种挖掘机倾角测量倾角修正方法、装置和倾角测量仪
技术领域
本发明涉及工程机械设计制造技术领域，特别是一种智能挖掘机倾角测量修正方法、装置和倾角测量仪。
背景技术
随着智能车辆技术的发展以及工业界对技术落地的需求，业界对智能工程车的关注度逐渐提升。智能挖掘机是智能工程车中较为复杂的器械，以智能驾驶的方式应对危险或恶劣的工况是一种必然趋势，如何对周围环境和自身进行精确感知是进行施工的前提。在智能挖掘机自身姿态的研究中，倾角传感器是一种普遍应用的传感器，通常固定在挖掘机车体、动臂位置。但倾角传感器在车体发生倾斜时，自身姿态的计算往往出现较大偏差。
发明内容
本发明的目的是提供一种适用于智能挖掘机的挖掘机倾角测量修正方法、装置和倾角测量仪，能够在车体倾斜时，对倾角测量值进行修正，从而更准确的判断挖掘机的姿态。本发明采用的技术方案如下。
一方面，本发明提供一种挖掘机倾角测量修正方法，包括：
实时获取倾角测量数据，所述倾角测量数据包括挖掘机车体上至少两个不同位置的倾角测量数据；
将获取到的数据作为预先训练的倾角修正模型的输入，得到倾角修正模型的输出；
根据倾角修正模型的输出确定挖掘机实际倾角；
其中，所述预先训练的倾角修正模型采用神经网络，其训练样本为实际倾角已知的所述两个不同位置的多组倾角测量数据。
以上方案中，倾角修正模型的输出可直接作为挖掘机的实际倾角。
可选的，所述倾角测量数据包括安装于车体上的倾角传感器测得的俯仰角、横滚角和横摆角。
可选的，挖掘机车体上，车身和动臂上分别安装倾角传感器；所述倾角测量数据为两个倾角传感器分别测得的俯仰角、横滚角和横摆角。
可选的，所述预先训练的倾角修正模型采用三层BP神经网络，输入层设置6个神经元，分别用于输入两个倾角传感器测得的俯仰角、横滚角和横摆角数据，隐藏层设置10个神经元，输出层设置一个神经元，传递函数采用logsig函数。
可选的，所述倾角修正模型的训练包括：
获取挖掘机车身处于多个不同倾斜位置时，安装于所述至少两个不同位置的倾角传感器的倾角测量数据；
对所述多个不同倾斜位置的挖掘机分别进行实际测量，得到实际倾角数据；
将对应各倾斜位置的实际倾角数据作为样本标签，基于对应的倾角测量数据，得到模型训练样本；
利用训练样本对三层BP神经网络进行训练，直至倾角修正模型满足设定训练步数或满足设定目标误差，停止训练，得到最终倾角修正模型。
可选的，所述设定训练步数为2000步，设定目标误差为0.0001。
第二方面，本发明提供一种挖掘机倾角测量修正装置，包括：
测量数据获取模块，被配置用于实时获取倾角测量数据，所述倾角测量数据包括挖掘机车体上至少两个不同位置的倾角测量数据；
倾角修正模块，被配置用于将获取到的数据作为预先训练的倾角修正模型的输入，得到倾角修正模型的输出；
以及实际倾角确定模块，被配置用于根据倾角修正模型的输出确定挖掘机实际倾角；
其中，所述预先训练的倾角修正模型采用神经网络，其训练样本为实际倾角已知的所述两个不同位置的多组倾角测量数据。
第三方面，本发明提供一种用于测量挖掘机实际倾角的倾角测量仪，包括对准杆、滑动箱、拉线位移传感器和数据采集器；
滑动箱滑动安装于对准杆上，拉线位移传感器安装于滑动箱中，拉线位移传感器的拉线自由端延伸至滑动箱外，且拉线自由端上设有连接件，拉线位移传感器的信号输出端连接数据采集器。
可选的，倾角测量仪还包括万向水平仪，万向水平仪安装于滑动箱上表面；
所述拉线自由端的连接件为吸盘。万向水平仪可帮助测量过程中使得对准杆长度方向位置更加准确。
第四方面，本发明提供一种第三方面所述倾角测量仪的倾角测量方法，包括：
在挖掘机车身上选择两个不同位置的参考点A和B；
将倾角测量仪拉线自由端的连接件固定于参考点A对应的挖掘机车体位置，利用拉线位移传感器测量参考点A与B之间的距离LAB，记录至数据采集器；
将对准杆垂直于水平方向固定于参考点B对应的地面上，移动滑动箱至与参考点A等高的参考点C，将拉线位移传感器此时的拉线长度LAC，记录至数据采集器；
数据采集器计算挖掘机实际倾角α并输出，计算公式为：
Figure BDA0002807062870000031
上述参考点的位置优先选择为挖掘机车身前侧。
有益效果
本发明中，倾角测量仪结构简单，能够实现方便的进行实际现场或者实验室的挖掘机实际倾角测量。挖掘机倾角测量修正方法则通过利用神经网络训练已知实际倾角的倾角传感器测量数据样本，获得倾角传感器的输入数据与真实倾斜角之间的关系，实现了一种能够对倾角传感器测量数据进行修正的倾角测量修正方法，使得挖掘机的倾角测量更加准确，为挖掘机操控员能够更准确的获知挖掘机状态并执行操控提供了可靠的参考。
附图说明
图1所示为本发明柔性直流工程成套耗能装置测试方法原理示意图；
图2所示为成套耗能装置与本发明测试电路的连接示意图；
图3所示为本发明柔性直流工程成套耗能装置测试装置的一种实施方式功能架构示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例进一步描述。
实施例1
本实施例介绍一种挖掘机倾角测量修正方法，包括：
实时获取倾角测量数据，所述倾角测量数据包括挖掘机车体上至少两个不同位置的倾角测量数据；
将获取到的数据作为预先训练的倾角修正模型的输入，得到倾角修正模型的输出；
根据倾角修正模型的输出确定挖掘机实际倾角；
其中，所述预先训练的倾角修正模型采用神经网络，其训练样本为实际倾角已知的所述两个不同位置的多组倾角测量数据。
倾角修正模型的输出可直接作为挖掘机的实际倾角。
本实施例中，参考图1所示，倾角修正模型采用三层BP神经网络，输入层设置6个神经元，分别用于输入两个倾角传感器测得的俯仰角、横滚角和横摆角数据，隐藏层设置10个神经元，输出层设置一个神经元，传递函数采用logsig函数。
挖掘机车体上，车身和动臂上分别安装倾角传感器，两个倾角传感器分别测得俯仰角、横滚角和横摆角，作为倾角修正模型的倾角测量数据输入。
倾角修正模型的训练包括：
获取挖掘机车身处于多个不同倾斜位置时，安装于所述至少两个不同位置的倾角传感器的倾角测量数据；
对所述多个不同倾斜位置的挖掘机分别进行实际测量，得到实际倾角数据；
将对应各倾斜位置的实际倾角数据作为样本标签，基于对应的倾角测量数据，得到模型训练样本；
利用训练样本对三层BP神经网络进行训练，直至倾角修正模型满足设定训练步数或满足设定目标误差，停止训练，得到最终倾角修正模型。
以上设定训练步数可设置为2000步，设定目标误差设置为0.0001。
倾角修正模型的训练样本中，各样本对应的实际倾角数据可通过实际测量获得，通过训练可使得倾角修正模型获得倾角测量值与实际倾角之间的输入输出关系，从而在实际应用时，能够根据倾角传感器实时测得的倾角数据，修正得到可靠性更高的实际倾角数据。
本实施例的方法步骤可通过挖掘机上设置的工控机来执行，是实现挖掘机工作过程中的倾角修正。
实施例2
与实施例基于相同的发明构思，本实施例介绍一种挖掘机倾角测量修正装置，包括：
测量数据获取模块，被配置用于实时获取倾角测量数据，所述倾角测量数据包括挖掘机车体上至少两个不同位置的倾角测量数据；
倾角修正模块，被配置用于将获取到的数据作为预先训练的倾角修正模型的输入，得到倾角修正模型的输出；
以及实际倾角确定模块，被配置用于根据倾角修正模型的输出确定挖掘机实际倾角；
其中，所述预先训练的倾角修正模型采用神经网络，其训练样本为实际倾角已知的所述两个不同位置的多组倾角测量数据。
实施例3
本实施例介绍一种用于测量挖掘机实际倾角的倾角测量仪，如图2所示，包括对准杆6、滑动箱7、拉线位移传感器3和数据采集器4；
滑动箱7滑动安装于对准6杆上，拉线位移传感器3安装于滑动箱7中，拉线位移传感器3的拉线5自由端延伸至滑动箱7外，且拉线自由端上设有连接件1，拉线位移传感器3的信号输出端连接数据采集器4。
图2中，倾角测量仪还包括万向水平仪2，万向水平仪安装于滑动箱上表面，可帮助测量过程中使得对准杆长度方向位置更加准确。拉线自由端的连接件1采用吸盘。
以测量挖掘机倾角为例说明倾角测量仪的测量原理，参考图3所示，在挖掘机前侧距离地面等高的位置，以相距距离L确定两个点A和点B，点A处固定吸盘1，点B处放置与地面垂直的对准杆6。非倾斜状态下，吸盘1与滑动箱的距离及为AB；当车体发生倾卸时，点B移动到点B'处，将对准杆移至B'处下方地面且与地面垂直放置，移动滑动箱7，与吸盘1重新位于同一水平线，滑动箱7此时位于点C，则当前倾斜状态的倾角α为：
Figure BDA0002807062870000051
结合图1，本实施例的倾角测量仪可用于对挖掘机多个倾斜状态进行实际的倾角测量，从而作为倾角修正模型的样本标签，用于倾角修正模型的训练过程。
实施例4
基于实施例3中倾角测量仪的测量原理，本实施例介绍一种倾角测量仪的倾角测量方法，包括：
在挖掘机车身上选择两个不同位置的参考点A和B；
将倾角测量仪拉线自由端的连接件固定于参考点A对应的挖掘机车体位置，利用拉线位移传感器测量参考点A与B之间的距离LAB，记录至数据采集器；
将对准杆垂直于水平方向固定于参考点B对应的地面上，移动滑动箱至与参考点A等高的参考点C，将拉线位移传感器此时的拉线长度LAC，记录至数据采集器；
数据采集器计算挖掘机实际倾角α并输出，计算公式为：
Figure BDA0002807062870000061
上述参考点的位置优先选择为挖掘机车身前侧。
具体的，在实际测量时，可首先在挖掘机前侧距离地面等高的位置，以相距距离L确定两个点A和点B。使拉线位移传感器拉线长度为L，标定为0度倾斜角。挖掘机处于倾斜的坡面时，点A处固定吸盘1，点B处(相当于倾斜后的B'处)放置与垂直于水平方向的对准杆6，移动滑动箱7，观察万向水平仪2，使万向水平仪2气泡处于中心位置，使用数据采集器4计算并记录此时的倾角Yi，i＝1,2,3,...,n，同时可通过车载工控机记录车身上两个倾角传感器的实时俯仰角数据pitch1和pitch2，横滚角roll1和roll2，横摆角heading1和heading2，由此可得到n组对应的实测倾角和倾角传感器数据，作为倾角修正模型的训练样本。
在挖掘机实际运行时，当挖掘机处于新的倾斜角，获取倾角传感器的实时俯仰角数据pitch1和pitch2、横滚角roll1和roll2，横摆角heading1和heading2，输入至倾角修正模型，即可得到修正后的挖掘机倾角。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (10)

1.一种挖掘机倾角测量修正方法，其特征是，包括：
实时获取倾角测量数据，所述倾角测量数据包括挖掘机车体上至少两个不同位置的倾角测量数据；
将获取到的数据作为预先训练的倾角修正模型的输入，得到倾角修正模型的输出；
根据倾角修正模型的输出确定挖掘机实际倾角；
其中，所述预先训练的倾角修正模型采用神经网络，其训练样本为实际倾角已知的所述两个不同位置的多组倾角测量数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述倾角测量数据包括安装于车体上的倾角传感器测得的俯仰角、横滚角和横摆角。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征是，挖掘机车体上，车身和动臂上分别安装倾角传感器；所述倾角测量数据为两个倾角传感器分别测得的俯仰角、横滚角和横摆角。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征是，所述预先训练的倾角修正模型采用三层BP神经网络，输入层设置6个神经元，分别用于输入两个倾角传感器测得的俯仰角、横滚角和横摆角数据，隐藏层设置10个神经元，输出层设置一个神经元，传递函数采用logsig函数。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述倾角修正模型的训练包括：
获取挖掘机车身处于多个不同倾斜位置时，安装于所述至少两个不同位置的倾角传感器的倾角测量数据；
对所述多个不同倾斜位置的挖掘机分别进行实际测量，得到实际倾角数据；
将对应各倾斜位置的实际倾角数据作为样本标签，基于对应的倾角测量数据，得到模型训练样本；
利用训练样本对三层BP神经网络进行训练，直至倾角修正模型满足设定训练步数或满足设定目标误差，停止训练，得到最终倾角修正模型。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征是，所述设定训练步数为2000步，设定目标误差为0.0001。
7.一种挖掘机倾角测量修正装置，其特征是，包括：
测量数据获取模块，被配置用于实时获取倾角测量数据，所述倾角测量数据包括挖掘机车体上至少两个不同位置的倾角测量数据；
倾角修正模块，被配置用于将获取到的数据作为预先训练的倾角修正模型的输入，得到倾角修正模型的输出；
以及实际倾角确定模块，被配置用于根据倾角修正模型的输出确定挖掘机实际倾角；
其中，所述预先训练的倾角修正模型采用神经网络，其训练样本为实际倾角已知的所述两个不同位置的多组倾角测量数据。
8.一种权利要求1-7任一项方法中用于测量挖掘机实际倾角的倾角测量仪，其特征是，包括对准杆、滑动箱、拉线位移传感器和数据采集器；
滑动箱滑动安装于对准杆上，拉线位移传感器安装于滑动箱中，拉线位移传感器的拉线自由端延伸至滑动箱外，且拉线自由端上设有连接件，拉线位移传感器的信号输出端连接数据采集器。
9.根据权利要求8所述的倾角测量仪，其特征是，倾角测量仪还包括万向水平仪，万向水平仪安装于滑动箱上表面；
所述拉线自由端的连接件为吸盘。
10.一种权利要求8-9任一项所述倾角测量仪的倾角测量方法，其特征是，包括：
在挖掘机车身上选择两个不同位置的参考点A和B；
将倾角测量仪拉线自由端的连接件固定于参考点A对应的挖掘机车体位置，利用拉线位移传感器测量参考点A与B之间的距离LAB，记录至数据采集器；
将对准杆垂直于水平方向固定于参考点B对应的地面上，移动滑动箱至与参考点A等高的参考点C，将拉线位移传感器此时的拉线长度LAC，记录至数据采集器；
数据采集器计算挖掘机实际倾角α并输出，计算公式为：
Figure FDA0002807062860000021
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115183732A (zh) * 2022-06-27 2022-10-14 三一重机有限公司 一种挖掘机的位姿标定方法及其系统、挖掘机

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN203672311U (zh) * 2014-01-15 2014-06-25 重庆市高新工程勘察设计院有限公司 滑坡深部位移监测系统
CN107740448A (zh) * 2017-11-30 2018-02-27 南京工业大学 一种无人自动化挖掘机智能施工系统
CN109778941A (zh) * 2019-03-25 2019-05-21 江苏徐工工程机械研究院有限公司 一种基于强化学习的半自主挖掘系统和方法
CN110409546A (zh) * 2019-07-25 2019-11-05 中国航空工业集团公司西安飞行自动控制研究所 一种挖掘机的电控系统及正流量系统挖掘机
CN110680329A (zh) * 2019-09-10 2020-01-14 中南大学湘雅医院 肢体周径测量仪
CN110864692A (zh) * 2019-11-29 2020-03-06 北京龙田华远科技有限公司 掘进机的位姿确定方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN203672311U (zh) * 2014-01-15 2014-06-25 重庆市高新工程勘察设计院有限公司 滑坡深部位移监测系统
CN107740448A (zh) * 2017-11-30 2018-02-27 南京工业大学 一种无人自动化挖掘机智能施工系统
CN109778941A (zh) * 2019-03-25 2019-05-21 江苏徐工工程机械研究院有限公司 一种基于强化学习的半自主挖掘系统和方法
CN110409546A (zh) * 2019-07-25 2019-11-05 中国航空工业集团公司西安飞行自动控制研究所 一种挖掘机的电控系统及正流量系统挖掘机
CN110680329A (zh) * 2019-09-10 2020-01-14 中南大学湘雅医院 肢体周径测量仪
CN110864692A (zh) * 2019-11-29 2020-03-06 北京龙田华远科技有限公司 掘进机的位姿确定方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115183732A (zh) * 2022-06-27 2022-10-14 三一重机有限公司 一种挖掘机的位姿标定方法及其系统、挖掘机
CN115183732B (zh) * 2022-06-27 2023-10-20 三一重机有限公司 一种挖掘机的位姿标定方法及其系统、挖掘机

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