CN113127800B - 用于矿山无人驾驶的待装车辆装载位生成方法和装置 - Google Patents
用于矿山无人驾驶的待装车辆装载位生成方法和装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113127800B CN113127800B CN202110284102.0A CN202110284102A CN113127800B CN 113127800 B CN113127800 B CN 113127800B CN 202110284102 A CN202110284102 A CN 202110284102A CN 113127800 B CN113127800 B CN 113127800B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- loading
- historical
- bit
- bits
- orientation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/15—Correlation function computation including computation of convolution operations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/23—Clustering techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Algebra (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
本发明提供了一种用于矿山无人驾驶的待装车辆装载位生成方法和装置。将挖机的当前装载位的坐标和朝向和历史装载位的坐标和朝向作为输入,当历史装载位分布于挖机的两侧时,将所有历史装载位的平均朝向作为目标装载位的朝向;将历史装载位的坐标轴XOY变换为以平均朝向为Y'轴的新坐标轴X'OY',得到所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的坐标;通过聚类算法进行聚类,将所有历史装载位按照其平均朝向的左右两侧分成两类;令非当前装载位所在的类的中心坐标作为目标装载位的坐标。本发明能根据挖机的装车特点和无人驾驶的特点,对历史装载位信息进行分析,预测出下一个装载位,以便保障车辆的有序装载。
Description
技术领域
本发明涉及矿山无人驾驶技术领域,具体涉及一种用于矿山无人驾驶的待装车辆装载位生成方法和装置。
背景技术
矿山无人驾驶车辆作业主要包含装载、运输、卸载等环节。车辆在装载作业过程中,如果有新的车辆到达装载区域,新到达的车辆需要在某处进行装载,即待装车辆的目标装载位。
由于实际作业的复杂性,没有现有技术能够智能的获取待装车辆的目标装载位。
因此如何为新到达的车辆指定合适的目标装载位是亟需解决的问题。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足,本发明提供了一种用于矿山无人驾驶的待装车辆装载位生成方法和装置,解决了如何获取待装车辆的目标装载位的问题。
(二)技术方案
为实现以上目的,本发明通过以下技术方案予以实现:
第一方面,提供了一种用于矿山无人驾驶的待装车辆装载位生成方法,该方法包括:
获取挖机的当前装载位的坐标和朝向和历史装载位的坐标和朝向;
当历史装载位分布于挖机的两侧时,计算所有历史装载位的平均朝向作为目标装载位的朝向;
将历史装载位的坐标轴XOY变换为以平均朝向为Y'轴的新坐标轴X'OY',得到所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的坐标;
获取所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的x'分量,并通过聚类算法进行聚类,将所有历史装载位按照其平均朝向的左右两侧分成两类;
将非当前装载位所在的类的中心坐标作为目标装载位的坐标。
进一步的,所述将历史装载位的坐标轴XOY变换为以平均朝向为Y'轴的新坐标轴X'OY',得到所有历史装载位和当前装载位在X'OY'坐标轴的坐标;包括:
将历史装载位的坐标轴XOY逆时针旋转得到新的坐标轴X'OY';
基于所述平均朝向计算所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的坐标,且计算方法为:
其中,x'和y'为X'OY'中的坐标的两个分量,x和y为XOY中的坐标的两个分量。
进一步的,当所有历史装载位均位于挖机的一侧或没有历史装载位时,
计算当前装载位相对于挖机的所在侧,且装载位相对于挖机的所在侧包括装载位位于挖机的左侧或右侧;
以当前装载位为基准,向当前装载位相对于挖机的另一侧平移当前装载位,得到目标装载位的坐标;
若挖机与目标装载位朝向共线时,随机生成方向作为目标装载位的朝向,否则将当前装载位的朝向作为目标装载位的朝向。
进一步的,若当前装载位与历史装载位的间距或朝向偏差超过一定阈值时,清空历史装载位。
第二方面,提供了一种用于矿山无人驾驶的待装车辆装载位生成装置,该装置包括:
装载位信息获取模块,用于获取挖机的当前装载位的坐标和朝向和历史装载位的坐标和朝向;
历史平均朝向计算模块,用于当历史装载位分布于挖机的两侧时,计算所有历史装载位的平均朝向
坐标变换模块,用于将历史装载位的坐标轴XOY变换为以平均朝向为Y'轴的新坐标轴X'OY',得到所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的坐标;
聚类模块,用于获取所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的x'分量,并通过聚类算法进行聚类,将所有历史装载位按照其平均朝向的左右两侧分成两类;
目标装载位生成模块,用于将非当前装载位所在的类的中心坐标作为目标装载位的坐标,将平均朝向作为目标装载位的朝向。
进一步的,所述将历史装载位的坐标轴XOY变换为以平均朝向为Y'轴的新坐标轴X'OY',得到所有历史装载位和当前装载位在X'OY'坐标轴的坐标,包括:
将历史装载位的坐标轴XOY逆时针旋转得到新的坐标轴X'OY';
基于所述平均朝向计算所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的坐标,且计算方法为:
其中,x'和y'为X'OY'中的坐标的两个分量,x和y为XOY中的坐标的两个分量。
进一步的,所述目标装载位生成模块还用于:
当所有历史装载位均位于挖机的一侧或没有历史装载位时,
计算当前装载位相对于挖机的所在侧,且装载位相对于挖机的所在侧包括装载位位于挖机的左侧或右侧;
以当前装载位为基准,向当前装载位相对于挖机的另一侧平移当前装载位,得到目标装载位的坐标;
若挖机与目标装载位朝向共线时,随机生成方向作为目标装载位的朝向,否则将当前装载位的朝向作为目标装载位的朝向。
进一步的,所述装置还包括:历史装载位清理模块,用于若当前装载位与历史装载位的间距或朝向偏差超过一定阈值时,清空历史装载位。
第三方面,提供了一种计算机可读存储介质,其存储用于生成矿山无人驾驶的待装车辆装载位的计算机程序,其中,所述计算机程序使得计算机执行上述的用于矿山无人驾驶的待装车辆装载位生成方法。
第四方面,一种电子设备,包括:
一个或多个处理器;
存储器;以及
一个或多个程序,其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中,并且被配置成由所述一个或多个处理器执行,所述程序包括用于执行上述的用于矿山无人驾驶的待装车辆装载位生成方法。
(三)有益效果
本发明提供了一种用于矿山无人驾驶的待装车辆装载位生成方法和装置。与现有技术相比,具备以下有益效果:
本发明将挖机的当前装载位的坐标和朝向和历史装载位的坐标和朝向作为输入,当历史装载位分布于挖机的两侧时,将所有历史装载位的平均朝向作为目标装载位的朝向;同时,将历史装载位的坐标轴XOY变换为以平均朝向/>为Y'轴的新坐标轴X'OY',得到所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的坐标;获取所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的x'分量,并通过聚类算法进行聚类,将所有历史装载位按照其平均朝向/>的左右两侧分成两类;令非当前装载位所在的类的中心坐标作为目标装载位的坐标。本发明能根据挖机的装车特点和无人驾驶的特点,对历史装载位信息进行分析,预测出下一个装载位,以便保障车辆的有序装载。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的流程图;
图2为本发明实施例的装载作业示意图;
图3为本发明实施例的向当前装载位相对于挖机的另一侧平移当前装载位的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本申请实施例通过提供一种用于矿山无人驾驶的待装车辆装载位生成方法和装置,解决了如何对待装车辆进行装载位分配保证车辆安全有序的装载的问题。
本申请实施例中的技术方案为解决上述技术问题,总体思路如下:
将挖机的当前装载位的坐标和朝向和历史装载位的坐标和朝向作为输入,当历史装载位分布于挖机的两侧时,将所有历史装载位的平均朝向作为目标装载位的朝向;同时,将历史装载位的坐标轴XOY变换为以平均朝向/>为Y'轴的新坐标轴X'OY',得到所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的坐标;获取所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的x'分量,并通过聚类算法进行聚类,将所有历史装载位按照其平均朝向/>的左右两侧分成两类;令非当前装载位所在的类的中心坐标作为目标装载位的坐标。
为了更好的理解上述技术方案,下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
实施例1:
如图1所示,本发明提供了一种用于矿山无人驾驶的待装车辆装载位生成方法,该方法包括:
获取挖机的当前装载位的坐标和朝向和历史装载位的坐标和朝向;
当历史装载位分布于挖机的两侧时,计算所有历史装载位的平均朝向作为目标装载位的朝向;
将历史装载位的坐标轴XOY变换为以平均朝向为Y'轴的新坐标轴X'OY',得到所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的坐标;
获取所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的x'分量,并通过聚类算法进行聚类,将所有历史装载位按照其平均朝向的左右两侧分成两类;
将非当前装载位所在的类的中心坐标作为目标装载位的坐标。
本实施例的有益效果为:
本发明实施例将挖机的当前装载位的坐标和朝向和历史装载位的坐标和朝向作为输入,当历史装载位分布于挖机的两侧时,将所有历史装载位的平均朝向作为目标装载位的朝向;同时,将历史装载位的坐标轴XOY变换为以平均朝向/>为Y'轴的新坐标轴X'OY',得到所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的坐标;获取所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的x'分量,并通过聚类算法进行聚类,将所有历史装载位按照其平均朝向/>的左右两侧分成两类;令非当前装载位所在的类的中心坐标作为目标装载位的坐标。本发明能根据挖机的装车特点和无人驾驶的特点,对历史装载位信息进行分析,预测出下一个装载位,以便保障车辆的有序装载。
下面对本发明实施例的实现过程进行详细说明:
如图2所示的装载作业示意图,历史装载位的位置和朝向用圆点箭头表示,当前正在装车的装载位用方点箭头表示,一般车辆在挖机的右侧装车时,待装车辆是在挖机的左前方位置;车辆在挖机的左侧装车时,待装车辆在挖机的右前方位置。
但是,由于实际作业的复杂性,无法方便的获取车辆的装载位,例如左侧和右侧的横向间隔距离无法通过固定的参数指定。
而挖机进行装载是一个连续的作业过程,这个过程中会产生多个历史装载位信息,因此本发明通过对历史装载位信息的分析,可以对挖机的下一个装载位进行预测。具体步骤如下:
获取挖机的当前装载位的坐标和朝向和历史装载位的坐标和朝向;
具体的,为了保证历史装载位的准确性,只取一定数量的历史装载位数据进行分析。同时,若当前装载位与历史装载位的间距或朝向偏差超过一定阈值时,则认为挖机已经更换了装载位置,清空历史装载位。
因此,获取历史装载位时,会出现如下三种情况:
1)没有获取到历史装载位;
2)有历史装载位,但是所有历史装载位相对于挖机而言都在一侧;
3)有历史装载位,且历史装载位分布于挖机的两侧。
对于第一种和第二种情况,认为历史装载位不可用,因此需要利用挖机和当前装载位的对应关系来计算,具体如图3所示,步骤包括:
计算当前装载位相对于挖机的所在侧,且装载位相对于挖机的所在侧包括装载位位于挖机的左侧或右侧;
以当前装载位为基准,向当前装载位相对于挖机的另一侧平移当前装载位,得到目标装载位的坐标;
若挖机与目标装载位朝向共线时,随机生成方向作为目标装载位的朝向,否则将当前装载位的朝向作为目标装载位的朝向。
举例说明:
假设挖机的位置在当前装载位朝向延长线左侧时,预测装载位应当在当前装载位的左侧。以当前装载位位置和朝向为参考,将当前装载位的位置左侧平移距离为d的距离,朝向保持不变,就得到预测的装载位。平移距离d需要根据待装横向安全间距以及无人驾驶车辆的宽度来进行设定。
同理,当挖机的位置在装载位朝向延长线的右侧时,则向右平移来获得预测装载位。
如果挖机与装载位朝向共线时,可任取一个方向。
当车辆有历史装载位,但是所有历史装载位相对于挖机的而言都在一侧时,也认为历史装载位不可用,同样采用没有历史装载位的方式来确定进行装载位的预测
对于第三种情况,说明挖机的装载已经进入左右装车的正常作业模式,可以根据历史装载位进行下一个装载位的预测,需要确定坐标和朝向。
对于目标装载为的朝向,可计算所有历史装载位的平均朝向作为目标装载位的朝向;
对于目标装载位的坐标,可将历史装载位的坐标轴XOY变换为以平均朝向为Y'轴的新坐标轴X'OY',得到所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的坐标;
具体的,
首先将历史装载位的坐标轴XOY逆时针旋转得到新的坐标轴X'OY';
基于所述平均朝向计算所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的坐标,且计算方法为:
其中,x'和y'为X'OY'中的坐标的两个分量,x和y为XOY中的坐标的两个分量。
得到新坐标系下的坐标后,再获取所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的x'分量,并通过现有的聚类算法进行聚类,将所有历史装载位按照其平均朝向的左右两侧分成两类;可得到当前装载位的所在类,
取当前装载位所在类的另一个分类,获取该类的中心位置,把该位置即为目标装载位的坐标。
实施例2:
一种用于矿山无人驾驶的待装车辆装载位生成装置,该装置包括:
装载位信息获取模块,用于获取挖机的当前装载位的坐标和朝向和历史装载位的坐标和朝向;
历史平均朝向计算模块,用于当历史装载位分布于挖机的两侧时,计算所有历史装载位的平均朝向
坐标变换模块,用于将历史装载位的坐标轴XOY变换为以平均朝向为Y'轴的新坐标轴X'OY',得到所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的坐标;
聚类模块,用于获取所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的x'分量,并通过聚类算法进行聚类,将所有历史装载位按照其平均朝向的左右两侧分成两类;
目标装载位生成模块,用于将非当前装载位所在的类的中心坐标作为目标装载位的坐标,将平均朝向作为目标装载位的朝向。
历史装载位清理模块,用于若当前装载位与历史装载位的间距或朝向偏差超过一定阈值时,清空历史装载位。
可理解的是,本发明实施例提供的用于矿山无人驾驶的待装车辆装载位生成装置与上述用于矿山无人驾驶的待装车辆装载位生成方法相对应,其有关内容的解释、举例、有益效果等部分可以参考用于矿山无人驾驶的待装车辆装载位生成方法中的相应内容,此处不再赘述。
实施例3
一种计算机可读存储介质,其存储用于生成矿山无人驾驶的待装车辆装载位的计算机程序,其中,所述计算机程序使得计算机执行如下步骤,包括:
获取挖机的当前装载位的坐标和朝向和历史装载位的坐标和朝向;
当历史装载位分布于挖机的两侧时,计算所有历史装载位的平均朝向作为目标装载位的朝向;
将历史装载位的坐标轴XOY变换为以平均朝向为Y'轴的新坐标轴X'OY',得到所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的坐标;
获取所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的x'分量,并通过聚类算法进行聚类,将所有历史装载位按照其平均朝向的左右两侧分成两类;
将非当前装载位所在的类的中心坐标作为目标装载位的坐标。
实施例4
一种电子设备,包括:
一个或多个处理器;
存储器;以及
一个或多个程序,其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中,并且被配置成由所述一个或多个处理器执行,所述程序包括用于执行如下步骤,包括:
获取挖机的当前装载位的坐标和朝向和历史装载位的坐标和朝向;
当历史装载位分布于挖机的两侧时,计算所有历史装载位的平均朝向作为目标装载位的朝向;
将历史装载位的坐标轴XOY变换为以平均朝向为Y'轴的新坐标轴X'OY',得到所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的坐标;
获取所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的x'分量,并通过聚类算法进行聚类,将所有历史装载位按照其平均朝向的左右两侧分成两类;
将非当前装载位所在的类的中心坐标作为目标装载位的坐标。
综上所述,与现有技术相比,本发明具备以下有益效果:
1)本发明实施例将挖机的当前装载位的坐标和朝向和历史装载位的坐标和朝向作为输入,当历史装载位分布于挖机的两侧时,将所有历史装载位的平均朝向作为目标装载位的朝向;同时,将历史装载位的坐标轴XOY变换为以平均朝向/>为Y'轴的新坐标轴X'OY',得到所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的坐标;获取所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的x'分量,并通过聚类算法进行聚类,将所有历史装载位按照其平均朝向/>的左右两侧分成两类;令非当前装载位所在的类的中心坐标作为目标装载位的坐标。本发明能根据挖机的装车特点和无人驾驶的特点,对历史装载位信息进行分析,预测出下一个装载位,以便保障车辆的有序装载。
需要说明的是,通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解,上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (6)
1.一种用于矿山无人驾驶的待装车辆装载位生成方法,其特征在于,该方法包括:
获取挖机的当前装载位的坐标和朝向和历史装载位的坐标和朝向;
当历史装载位分布于挖机的两侧时,计算所有历史装载位的平均朝向作为目标装载位的朝向;
将历史装载位的坐标轴XOY变换为以平均朝向为Y'轴的新坐标轴X'OY',得到所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的坐标;
获取所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的x'分量,并通过聚类算法进行聚类,将所有历史装载位按照其平均朝向的左右两侧分成两类;
将非当前装载位所在的类的中心坐标作为目标装载位的坐标;
其中,所述将历史装载位的坐标轴XOY变换为以平均朝向为Y'轴的新坐标轴X'OY',得到所有历史装载位和当前装载位在X'OY'坐标轴的坐标;包括:
将历史装载位的坐标轴XOY逆时针旋转得到新的坐标轴X'OY';
基于所述平均朝向计算所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的坐标,且计算方法为:
其中,x'和y'为X'OY'中的坐标的两个分量,x和y为XOY中的坐标的两个分量;
且该方法还包括:当所有历史装载位均位于挖机的一侧或没有历史装载位时,
计算当前装载位相对于挖机的所在侧,且装载位相对于挖机的所在侧包括装载位位于挖机的左侧或右侧;
以当前装载位为基准,向当前装载位相对于挖机的另一侧平移当前装载位,得到目标装载位的坐标;
若挖机与目标装载位朝向共线时,随机生成方向作为目标装载位的朝向,否则将当前装载位的朝向作为目标装载位的朝向。
2.如权利要求1所述的一种用于矿山无人驾驶的待装车辆装载位生成方法,其特征在于,若当前装载位与历史装载位的间距或朝向偏差超过一定阈值时,清空历史装载位。
3.一种用于矿山无人驾驶的待装车辆装载位生成装置,其特征在于,该装置包括:
装载位信息获取模块,用于获取挖机的当前装载位的坐标和朝向和历史装载位的坐标和朝向;
历史平均朝向计算模块,用于当历史装载位分布于挖机的两侧时,计算所有历史装载位的平均朝向
坐标变换模块,用于将历史装载位的坐标轴XOY变换为以平均朝向为Y'轴的新坐标轴X'OY',得到所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的坐标;
聚类模块,用于获取所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的x'分量,并通过聚类算法进行聚类,将所有历史装载位按照其平均朝向的左右两侧分成两类;
目标装载位生成模块,用于将非当前装载位所在的类的中心坐标作为目标装载位的坐标,将平均朝向作为目标装载位的朝向;
其中,所述将历史装载位的坐标轴XOY变换为以平均朝向为Y'轴的新坐标轴X'OY',得到所有历史装载位和当前装载位在X'OY'坐标轴的坐标,包括:
将历史装载位的坐标轴XOY逆时针旋转得到新的坐标轴X'OY';
基于所述平均朝向计算所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的坐标,且计算方法为:
其中,x'和y'为X'OY'中的坐标的两个分量,x和y为XOY中的坐标的两个分量;
且所述目标装载位生成模块还用于:
当所有历史装载位均位于挖机的一侧或没有历史装载位时,
计算当前装载位相对于挖机的所在侧,且装载位相对于挖机的所在侧包括装载位位于挖机的左侧或右侧;
以当前装载位为基准,向当前装载位相对于挖机的另一侧平移当前装载位,得到目标装载位的坐标;
若挖机与目标装载位朝向共线时,随机生成方向作为目标装载位的朝向,否则将当前装载位的朝向作为目标装载位的朝向。
4.如权利要求3所述的一种用于矿山无人驾驶的待装车辆装载位生成装置,其特征在于,还包括:历史装载位清理模块,用于若当前装载位与历史装载位的间距或朝向偏差超过一定阈值时,清空历史装载位。
5.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其存储用于生成矿山无人驾驶的待装车辆装载位的计算机程序,其中,所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1-2任一项所述的用于矿山无人驾驶的待装车辆装载位生成方法。
6.一种电子设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储器;以及
一个或多个程序,其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中,并且被配置成由所述一个或多个处理器执行,所述程序包括用于执行如权利要求1-2任一项所述的用于矿山无人驾驶的待装车辆装载位生成方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110284102.0A CN113127800B (zh) | 2021-03-17 | 2021-03-17 | 用于矿山无人驾驶的待装车辆装载位生成方法和装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110284102.0A CN113127800B (zh) | 2021-03-17 | 2021-03-17 | 用于矿山无人驾驶的待装车辆装载位生成方法和装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113127800A CN113127800A (zh) | 2021-07-16 |
CN113127800B true CN113127800B (zh) | 2023-09-12 |
Family
ID=76773337
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110284102.0A Active CN113127800B (zh) | 2021-03-17 | 2021-03-17 | 用于矿山无人驾驶的待装车辆装载位生成方法和装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113127800B (zh) |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106096748A (zh) * | 2016-04-28 | 2016-11-09 | 武汉宝钢华中贸易有限公司 | 基于聚类分析和决策树算法的装车工时预测模型 |
CN106843219A (zh) * | 2017-02-20 | 2017-06-13 | 北京百度网讯科技有限公司 | 无人驾驶车辆选择接泊点的方法、装置、设备及存储介质 |
WO2018053921A1 (zh) * | 2016-09-22 | 2018-03-29 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 一种行车轨迹的确定方法及其装置 |
CN110111054A (zh) * | 2019-05-09 | 2019-08-09 | 上汽安吉物流股份有限公司 | 拼单网络模型的生成方法及装置、计算机可读介质以及物流系统 |
CN111103566A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-05-05 | 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 | 一种航向角确定方法、系统、电子设备及存储介质 |
CN111829491A (zh) * | 2020-07-16 | 2020-10-27 | 北京易控智驾科技有限公司 | 装载位自动标定方法、装置、电子设备及介质 |
CN112035454A (zh) * | 2020-08-28 | 2020-12-04 | 江苏徐工信息技术股份有限公司 | 一种基于聚类集成的黑工地检测算法 |
-
2021
- 2021-03-17 CN CN202110284102.0A patent/CN113127800B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106096748A (zh) * | 2016-04-28 | 2016-11-09 | 武汉宝钢华中贸易有限公司 | 基于聚类分析和决策树算法的装车工时预测模型 |
WO2018053921A1 (zh) * | 2016-09-22 | 2018-03-29 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 一种行车轨迹的确定方法及其装置 |
CN106843219A (zh) * | 2017-02-20 | 2017-06-13 | 北京百度网讯科技有限公司 | 无人驾驶车辆选择接泊点的方法、装置、设备及存储介质 |
CN110111054A (zh) * | 2019-05-09 | 2019-08-09 | 上汽安吉物流股份有限公司 | 拼单网络模型的生成方法及装置、计算机可读介质以及物流系统 |
CN111103566A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-05-05 | 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 | 一种航向角确定方法、系统、电子设备及存储介质 |
CN111829491A (zh) * | 2020-07-16 | 2020-10-27 | 北京易控智驾科技有限公司 | 装载位自动标定方法、装置、电子设备及介质 |
CN112035454A (zh) * | 2020-08-28 | 2020-12-04 | 江苏徐工信息技术股份有限公司 | 一种基于聚类集成的黑工地检测算法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
Ensemble clustering algorithm combined with dimension reduction techniques for power load profiles;ZHANG Bin;IEEE(第12期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113127800A (zh) | 2021-07-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108037519B (zh) | 线路偏移预警方法和装置 | |
CN110599067A (zh) | 仓储调配方法、存储介质及电子设备 | |
CN111736595B (zh) | 一种船舶行驶轨迹的控制方法、系统、装置和存储介质 | |
CN111746525B (zh) | 泊车路径规划方法、装置、设备及存储介质 | |
CN111062568A (zh) | 一种船舶过闸调度方法、系统和存储介质 | |
CN107146448A (zh) | 一种车辆定位信息修正方法及系统 | |
CN113127800B (zh) | 用于矿山无人驾驶的待装车辆装载位生成方法和装置 | |
CN113837688B (zh) | 运输资源匹配方法、装置、可读存储介质和计算机设备 | |
CN113011659B (zh) | 一种物流配送方法、装置及计算机可读存储介质 | |
EP4044061A1 (en) | Speed segmentation method and apparatus, and electronic device and storage medium | |
CN116596425B (zh) | 基于渗流分析石化港区槽罐车安全调度方法和系统 | |
CN114219132A (zh) | 装载信息处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN111199321B (zh) | 运输网络的优化方法、装置、介质及计算机设备 | |
CN112633587A (zh) | 一种物流信息的处理方法和装置 | |
CN111461395A (zh) | 临时配送中心的选址方法和系统 | |
CN114379594B (zh) | 安全行驶走廊构建方法和装置、自动驾驶车辆及存储介质 | |
CN115115318A (zh) | 考虑用户路径选择行为的危险品运输网络规划方法及系统 | |
CN115100283A (zh) | 货物放置控制方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN114819358A (zh) | 无人车协同配送路径规划方法、装置和计算机可读存储介质 | |
CN114462931A (zh) | 一种基于疫情信息物流运输路线规划的方法、系统及装置 | |
CN111832117B (zh) | 车架安装孔位的设计方法及装置 | |
CN111197990A (zh) | 智慧社区路线引导方法、系统、计算机设备及存储介质 | |
CN115743244B (zh) | 列车运行图冲突解决方法、装置、设备以及存储介质 | |
CN112445199B (zh) | 维修间隔确定方法及装置、存储介质、终端 | |
WO2024159611A1 (zh) | 车辆控制方法、装置、电子设备及介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |