CN114072314A - 驾驶控制系统 - Google Patents

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Abstract

驾驶控制系统(S)具备：测量部(1)，其检测运输车辆(T)中的障碍物(R)；以及货物倒塌判定部(4)，其基于所述测量部(1)的测量数据取得在所述运输车辆(T)装载的运输对象物(C)的姿势，基于所述姿势相对于时间的变化来判定所述运输对象物(C)的货物倒塌。

Description

驾驶控制系统
技术领域
本公开涉及驾驶控制系统。
本申请基于2019年6月26日在日本提出申请的日本特愿2019-118572来主张优先权，并在此引用其内容。
背景技术
在专利文献1中公开了在承载货物(运输对象物)的状态下移动的输送车辆。在这样的输送车辆中，为了防止/检测货物的落下，使用货物倒塌检测传感器来检测在承载部承载的货物的货物倒塌。专利文献1中的货物倒塌检测传感器是棒状的接触传感器，在与货物接触的状态下配置。另外，在专利文献1的输送车辆中，除了货物倒塌检测传感器之外，还设置有对在输送车辆周围出现的障碍物进行检测的障碍物传感器。在专利文献2中公开了一种自主移动式无人运输车辆，其除了具备相当于专利文献1中的障碍物传感器的超声波传感器以外，还具备检测有无货物(托盘)的托盘有无传感器。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2012-158445号公报
专利文献2：日本特开2014-186693号公报
发明内容
发明要解决的课题
目前，正在研究使用了卡车等大型运输车辆的自主行驶。在这样的自主行驶车辆中，由于驾驶员不搭乘该车辆，因此无法识别货物倒塌。因此，需要自动检测货物倒塌。然而，在专利文献1所示的输送车辆的结构中，除了设置障碍物传感器之外，还需要新设置货物倒塌检测传感器，结构复杂。对于专利文献2也是同样的。
本公开是鉴于上述情况而作出的，其目的在于，在运输车辆中以简易的结构判定货物倒塌。
用于解决课题的手段
本公开的驾驶控制系统的第一方式具备：测量部，其检测运输车辆中的障碍物；以及货物倒塌判定部，其基于所述测量部的测量数据来取得在所述运输车辆中装载的运输对象物的姿势，基于所述姿势相对于时间的变化来判定所述运输对象物的货物倒塌。
本公开的驾驶控制系统的第二方式为，在上述第一方式中，所述测量部搭载在所述运输车辆中，扫描激光来测量所述运输车辆与周围物体的距离。
本公开的驾驶控制系统的第三方式为，在上述第二方式中，所述货物倒塌判定部将所述运输对象物的外形形状中的连续的直线状的多个测量点的集合作为所述运输对象物的姿势的基准。
本公开的驾驶控制系统的第四方式为，在上述第一至第三方式中的任意一方式中，所述测量部设置在所述运输车辆的上部。
本公开的驾驶控制系统的第五方式为，在上述第一至第三方式中的任意一方式中，所述测量部分别设置在所述运输车辆的左右端。
发明效果
根据本公开，通过货物倒塌判定部，能够基于检测障碍物的测量部的测量数据，以简易的结构判定运输对象物的货物倒塌。
附图说明
图1是包含本公开的一实施方式的驾驶控制系统的示意图。
图2是表示运输车辆中的距离传感器的安装位置的示意图。
图3是说明本公开的一实施方式的驾驶控制系统的货物倒塌判定顺序的流程图。
图4是表示运输车辆中的距离传感器的安装位置的变形例的示意图。
具体实施方式
以下，使用附图对本公开的一实施方式的驾驶控制系统S进行说明。
本公开的一实施方式的驾驶控制系统S(驾驶控制系统)是将运输对象物(例如运输对象物C)运输至目的场所或者对该运输进行辅助的系统。本公开的驾驶控制系统S进行运输了运输对象物C的运输车辆T的自主行驶。该运输车辆T为包含拖车头H和与拖车头H连结的载货台N的构造。运输车辆T既可以无人也可以有人，在以下的说明中，设想运输车辆T为无人运输车辆的情况。在载货台N上装载了运输对象物C。
如图1所示，本实施方式的驾驶控制系统S具有距离传感器1(测量单元或者测量部)、形状识别部2、姿势存储部3、货物倒塌判定部4(货物倒塌判定单元)以及显示部5。形状识别部2、姿势存储部3以及货物倒塌判定部4构成为运算装置P的一个功能。该运算装置P是由CPU(Central Processing Unit：中央处理单元)、RAM(Random Access Memory：随机存取存储器)和ROM(Read Only Memory：只读存储器)这样的存储器、与外部设备进行信号交换的输入输出装置等构成的计算机。作为运算装置P的一例，具有搭载在运输车辆T中，对内燃机、电动机、变速器等或它们的组合进行控制的ECU(Electric Control Unit：电子控制单元)。由此，作为由计算机或作为其一例的ECU执行的算法，可以实现形状识别部2、姿势存储部3、货物倒塌判定部4的功能。形状识别部2、姿势存储部3、货物倒塌判定部4也可以分别是由CPU、RAM和ROM这样的存储器、与外部设备进行信号交换的输入输出装置等构成的计算机。此时，作为形状识别部2、姿势存储部3、货物倒塌判定部4所具备的由各自的计算机执行的算法，可以实现形状识别部2、姿势存储部3、货物倒塌判定部4的功能。
如图1及图2所示，例如，将距离传感器1设置在运输车辆T(车辆)的拖车头H的上部。这样的距离传感器1是如下装置：向对象物脉冲状地照射激光，测定来自对象物的反射光到达距离传感器1的时间，由此能够检测到对象物的距离。安装在行进方向前侧的距离传感器1能够扫描包含运输车辆T的前方以及后方的区域，通过测量与以下障碍物R之间的距离，也能够检测障碍物R，该障碍物R存在于包含运输车辆T前方在内的运输车辆T的周围，可能成为运输车辆T的运行障碍。关于障碍物R，例如假设电线杆、隧道的面壁、铁道路口、停车场的挡道器、中央隔离带、已停车的其他车辆、行驶中的其他车辆、在施工中的路面临时设置的防护件等。距离传感器1例如是二维或三维的LRF(Laser Range Finder：激光测距仪)、二维或三维的LIDAR(Light Detection and Ranging光探测和测距、Laser ImagingDetection and Ranging激光成像探测和测距)。另外，该距离传感器1也可以应用在SLAM(Simultaneous Localizationand Mapping即时定位与地图构建)中使用的传感器的数据。也可以将使用这样的距离传感器1测量距离的对象统称为周围物体。即，周围物体包括障碍物R、运输对象物C、载货台N、地面G(路面)等。
形状识别部2基于从距离传感器1取得的测量数据，从数据点群中识别外形形状。在此，测量数据例如表示达到距离传感器1所测定的对象物的距离。当对该数据进行了可视化时，作为点在对象物上显示多个测量点，该测量点是通过向对象物的表面照射脉冲状的激光从而测量出与距离传感器1之前的距离的对象物表面上的点。将该多个点称为数据点群。形状识别部2基于所取得的数据点群，将高度接近的连续的测量点彼此进行分组(集合化)，识别为物体的外形形状。形状识别部2不仅能够检测运输对象物C的形状，还能够检测行进方向上的可能成为障碍物R的物体的外形形状。因此，形状识别部2兼作障碍物检测传感器。将距离传感器1与运算装置P电气连接和/或电子连接，使得它们能够相互交换信号。
姿势存储部3按时间(按帧)存储在形状识别部2中识别出的测量点的组合。另外，姿势存储部3也同样地存储行进方向上的物体的外形形状。
货物倒塌判定部4在姿势存储部3中存储的测量点的组合中，判定组合的形状是否为直线状。并且，货物倒塌判定部4将直线状的测量点的组合作为运输对象物C的姿势的判定基准来用于判定货物倒塌。即，货物倒塌判定部4使用直线状的测量点的组合，将当前帧中的分组的姿势与前一个帧(以前或过去的帧)中的高度位置接近的测量点的组合的姿势进行比较，在姿势的差为阈值以上时，判定为货物倒塌。
显示部5例如是对无人运输车辆的行驶进行管理的中央管制设备等中设置的监视器，在判定为货物倒塌时，显示警告等。在作业者搭乘运输车辆T时，也可以在驾驶席的挡风玻璃或车载监视器等进行警告显示。中央管制设备等是指监视者能够始终监视在无人运输车辆例如有无货物倒塌这样的驾驶状况的设备。也可以根据需要从中央管制设备等向无人运输车辆发送停止等指示。另外，在中央管制设备等可以同时监视多个无人运输车辆。
参照图3对这样的驾驶控制系统S的货物倒塌判定流程进行说明。
在距离传感器1，测量直到运输对象物C的测量点的点群为止的距离(步骤S1)。
然后，在形状识别部2，对取得的点群的铅垂方向的高度进行比较，将距离近且点群的高度接近(即，距离以及高度的差为预定值以下)的测量点进行分组(步骤S2)。
然后，姿势存储部3存储在形状识别部2中分组后的测量点(步骤S3)。并且，货物倒塌判定部4判定当前帧中的组合是否为直线状(步骤S4)。当在步骤S4中判定为“否”时，即组合不是直线状时，不进行货物倒塌判定。
当在步骤S4中判定为“是”时，即组合为直线状时，货物倒塌判定部4判定当前帧中的测量点的组合(G1)的姿势与姿势存储部3中存储的前一个帧中的、与当前帧中的测量点的组合(G1)位置接近的测量点的组合(G2)的姿势之差是否为阈值以上(步骤S5)。当在步骤S5中判定为“是”时，即姿势差为阈值以上时，判定为发生了货物倒塌，在显示部5中进行警告显示(步骤S6)。另外，当在步骤S5中判定为“否”时，即姿势差小于阈值时，判定为未发生货物倒塌。
在运输车辆T转弯的情况下等，存在拖车头H与运输对象物C的连结角发生变化的情况。在这样的情况下，从设置在运输车辆T用于测量连结角的传感器(例如角度传感器)取得拖车头H与运输对象物C的连结角的值，利用连结角来修正距离传感器1取得的测量数据，由此能够检测运输对象物C的姿势的变化。
根据本实施方式，能够使用兼作障碍物检测传感器的距离传感器1来检测运输对象物C的姿势，并由货物倒塌判定部4判定货物倒塌。由此，无需与障碍物检测传感器分开地设置货物倒塌检测传感器，能够以简单的结构进行运输对象物C的货物倒塌判定。由于能够以简单的结构进行运输对象物C的货物倒塌判定，因此能够将驾驶控制系统S中搭载的运算装置P的处理能力抑制得较低，或者能够提高运算装置P的处理速度。因此，能够有助于实现用于运输运输对象物C的运输车辆T的自主行驶，因此改善计算机关联技术。
根据本实施方式，将运输对象物C的外形形状中的连续的直线状的多个测量点的组合用作运输对象物C的姿势基准。由此，能够容易进行帧之间的比较，能够容易地进行货物倒塌判定。
另外，根据本实施方式，距离传感器1安装在运输车辆T的上部，因此对于行进方向的前方和行进方向的后方能够减少两方的死角。因此，能够测量行进方向前方的障碍物R以及行进方向后方的运输对象物C。
本公开并不限于上述实施方式，例如可以考虑以下那样的变形例。
(1)在上述实施方式中，设为在发生了货物倒塌的情况下在显示部5进行警告显示，但本公开不限于此。例如，在发生了货物倒塌的情况下，也可以从中央管制设备等进行使运输车辆T停止行驶的处理。该处理既可以由位于中央管制设备等的监视者人为进行，也可以由中央管制设备等自动进行。
(2)在上述实施方式中，使用LiDAR作为测量部来测量距离，但本公开不限于此。例如，也可以使用全方位相机、广角雷达等作为测量部。
(3)另外，也可以设置多个距离传感器1。例如，如图4所示，可以在与运输车辆T’的行进方向正交的方向(左右方向)上，在拖车头H’的左右端在两处设置距离传感器1。此时，能够将上述两处距离传感器1的测量点进行比较来检测运输对象物C的姿势。此时，不仅通过减少距离传感器1的死角使得距离传感器1的测定范围扩大，而且将两处距离传感器1的测量点进行比较来检测运输对象物C的姿势，因此能够更大范围且准确地检测运输对象物C的姿势。
(4)在上述实施方式中，设为驾驶控制系统S用于辅助无人运输车辆的自主驾驶，但本公开不限于此。例如，也可以设为向有人运输车辆的驾驶员提供驾驶辅助信息的系统。此时，在运输车辆T的驾驶员能够视觉识别的监视器或挡风玻璃上显示货物倒塌警告信息。
(5)在上述实施方式中，设为判定发生了货物倒塌，但是通过减小运输对象物C的姿势变化的阈值，能够检测运输对象物C逐渐打破平衡的状态。由此，能够预报运输对象物C将发生货物倒塌，或者在发生了偏移从而将来有可能发展成货物倒塌的阶段发出警告。
(6)在上述实施方式中，向显示部显示货物倒塌的警告信息，但本公开不限于此。针对货物倒塌的警告信息，也可以向无人运输车辆的管理者或者有人运输车辆的驾驶员进行语音报告。
(7)在上述实施方式中，如图2所示，假设了运输对象物C为1个的情况，但并不限于此，即使运输对象物C为多个，也能够进行货物倒塌判定。
产业上的应用
根据本公开的驾驶控制系统，可通过货物倒塌判定部，基于检测障碍物的测量部的测量数据，以简易的结构判定运输对象物的货物倒塌。
附图标记的说明
1距离传感器
2形状识别部
3姿势存储部
4判定部
5显示部
C运输对象物
S驾驶控制系统。

Claims (5)

1.一种驾驶控制系统，其特征在于，具备：
测量部，其检测运输车辆中的障碍物；以及
货物倒塌判定部，其基于所述测量部的测量数据来取得在所述运输车辆中装载的运输对象物的姿势，基于所述姿势相对于时间的变化来判定所述运输对象物的货物倒塌。
2.根据权利要求1所述的驾驶控制系统，其特征在于，
所述测量部搭载在所述运输车辆中，扫描激光来测量所述运输车辆与周围物体的距离。
3.根据权利要求2所述的驾驶控制系统，其特征在于，
所述货物倒塌判定部将所述运输对象物的外形形状中的连续的直线状的多个测量点的集合作为所述运输对象物的姿势的基准。
4.根据权利要求1至3中的任意一项所述的驾驶控制系统，其特征在于，
所述测量部设置在所述运输车辆的上部。
5.根据权利要求1至3中的任意一项所述的驾驶控制系统，其特征在于，
所述测量部分别设置在所述运输车辆的左右端。
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