CN115366917A - 一种工程设备的自动驾驶方法、装置、系统及工程设备 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种工程设备的自动驾驶方法、装置、系统及工程设备，通过获取待施工路段两侧的环境信息、根据环境信息计算得到待施工路段的路沿，然后计算工程设备与待施工路段的路沿之间的横向距离和偏角，最后根据横向距离和偏角规划工程设备的行驶路径；即在施工过程中实时获取待施工路段两侧的环境信息以计算得到路沿，基于计算得到的路沿，计算工程设备与路沿之间的横向距离和偏角以确定工程设备相对于路沿的位姿信息，根据工程设备相对于路沿的位姿规划工程设备的行驶路径，根据实时获取待施工路段两侧的环境信息调整行驶路径，不仅减少工程设备定位所需要的必要基础建设，还可以保证规划的行驶路径更加贴合实际场景，从而保证施工效果。

Description

一种工程设备的自动驾驶方法、装置、系统及工程设备
技术领域
本申请涉及工程设备自动驾驶技术领域，具体涉及一种工程设备的自动驾驶方法、装置、系统及工程设备。
背景技术
工程设备是道路、桥梁等建筑领域中必不可少的重要设施，例如摊铺机、压路机等道路施工的设备，通过摊铺机、压路机可以大幅提高道路施工的效率，且利用工业化设备施工也能保证施工效果。
现有的人工驾驶的摊铺机主要依靠工人反复观测路面以调整机器参数，施工质量多依赖于操作人员的操作经验，很难保证施工效果，且施工效率也较低。
随着智能化、数字化的不断深入发展，越来越多的工程设备也逐渐引入自动化或半自动化作业系统。并且，由于传统施工环境恶劣、劳动强度大、质量不可控，为了克服这些弊端，道路施工行业变革也势在必行。
然而，现有的自动化驾驶的工程设备都需要对工程设备进行定位，并基于工程设备的位置和道路的相对位置以规划工程设备的行进路线，但是目前的定位方式多是采用导航定位，这样不仅需要在施工前进行大量的基础建设，而且还难以完全兼顾施工环境，从而导致施工效果不够理想。
发明内容
为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种工程设备的自动驾驶方法、装置、系统及工程设备，解决了上述技术问题。
根据本申请的一个方面，提供了一种工程设备的自动驾驶方法，包括：
步骤110：获取待施工路段两侧的环境信息；
步骤120：根据所述环境信息，计算得到所述待施工路段的路沿；
步骤130：计算所述工程设备与所述待施工路段的路沿之间的横向距离和偏角；以及
步骤140：根据所述横向距离和所述偏角，规划所述工程设备的行驶路径。
在一实施例中，所述工程设备上设置激光雷达；其中，所述步骤110包括：
步骤111：采用所述激光雷达获取所述待施工路段两侧的点云数据；
所述步骤120调整为：根据所述点云数据，计算得到所述待施工路段的路沿。
在一实施例中，所述步骤120包括：
步骤121：提取所述点云数据中的路沿点；以及
步骤122：根据所述路沿点直线拟合得到所述待施工路段的路沿。
在一实施例中，所述工程设备上设置摄像头；其中，所述步骤110包括：
步骤112：采用所述摄像头获取所述待施工路段两侧的图像数据；
其中，所述步骤120调整为：根据所述图像数据，计算得到所述待施工路段的路沿。
在一实施例中，所述步骤120包括：
步骤123：分割所述图像数据，得到包含路沿图像的分割图像；以及
步骤124：根据所述分割图像，采用最小二乘法拟合得到所述待施工路段的路沿。
在一实施例中，所述步骤130包括：
步骤131：计算所述工程设备与所述待施工路段的路沿之间的多个距离；
步骤132：选取所述多个距离中的最小值作为所述工程设备与所述待施工路段的路沿之间的横向距离；其中，所述横向距离表征所述工程设备与所述待施工路段的路沿之间的最短距离；以及
步骤133：根据所述多个距离，计算得到所述工程设备与所述待施工路段的路沿之间的偏角。
在一实施例中，所述步骤140包括：
步骤141：根据所述横向距离和所述偏角，计算所述工程设备的当前转角；其中，所述当前转角表征所述工程设备的前轮转角。
在一实施例中，所述工程设备的自动驾驶方法还包括：
步骤150：根据所述环境信息和所述工程设备的行驶路径，三维重构得到所述工程设备的施工示意图；以及
步骤160：发送所述施工示意图至显示设备。
根据本申请的另一个方面，提供了一种工程设备的自动驾驶装置，包括：环境检测器，所述环境检测器设置于所述工程设备上，用于检测待施工路段两侧的环境信息；控制器，所述控制器与所述环境检测器电连接，用于执行上述任一项所述的工程设备的自动驾驶方法；以及行驶机构，所述行驶机构与所述控制器电连接，用于根据所述控制器规划的所述行驶路径执行所述工程设备的行驶动作。
在一实施例中，所述环境检测器包括：激光雷达和/或摄像头。
在一实施例中，所述工程设备的自动驾驶装置还包括：边控盒，所述边控盒与所述控制器电连接，所述边控盒用于输入控制指令至所述控制器。
根据本申请的另一个方面，提供了一种工程设备的自动驾驶系统，包括：如上述任一项所述的工程设备的自动驾驶装置；以及移动控制端，所述移动控制端与所述控制器通讯连接，所述移动控制端用于供用户手动输入控制指令至所述控制器。
在一实施例中，所述自动驾驶系统还包括：局域网络模块，所述局域网络模块通讯连接所述移动控制端与所述控制器。
根据本申请的另一个方面，提供了一种工程设备，包括：工程设备本体；以及如上述任一项所述的工程设备的自动驾驶装置；其中，所述工程设备的自动驾驶装置设置于所述工程设备本体上。
本申请提供的一种工程设备的自动驾驶方法、装置、系统及工程设备，通过获取待施工路段两侧的环境信息，并且根据环境信息计算得到待施工路段的路沿，然后计算工程设备与待施工路段的路沿之间的横向距离和偏角，最后根据横向距离和偏角，规划工程设备的行驶路径；即施工设备在施工过程中实时获取待施工路段两侧的环境信息，以根据该环境信息计算得到路沿，基于计算得到的路沿，计算工程设备与路沿之间的横向距离和偏角以确定工程设备相对于路沿的位姿信息，并且根据工程设备相对于路沿的位姿规划工程设备的行驶路径，根据实时获取待施工路段两侧的环境信息实时调整行驶路径，不仅可以减少工程设备定位所需要的必要基础建设，还可以保证规划的行驶路径更加贴合实际场景，从而保证施工效果。
附图说明
通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。
图1是本申请一示例性实施例提供的一种工程设备的自动驾驶方法的流程示意图。
图2是本申请另一示例性实施例提供的一种工程设备的自动驾驶方法的流程示意图。
图3是本申请另一示例性实施例提供的一种工程设备的自动驾驶方法的流程示意图。
图4是本申请另一示例性实施例提供的一种工程设备的自动驾驶方法的流程示意图。
图5是本申请另一示例性实施例提供的一种工程设备的自动驾驶方法的流程示意图。
图6是本申请另一示例性实施例提供的一种工程设备的自动驾驶方法的流程示意图。
图7是本申请一示例性实施例提供的一种工程设备的自动驾驶方法中计算计算横向距离和偏角的原理图。
图8是本申请另一示例性实施例提供的一种工程设备的自动驾驶方法的流程示意图。
图9是本申请另一示例性实施例提供的一种工程设备的自动驾驶方法的流程示意图。
图10是本申请另一示例性实施例提供的一种工程设备的自动驾驶方法的流程示意图。
图11是本申请一示例性实施例提供的一种工程设备的自动驾驶装置的结构示意图。
图12是本申请一示例性实施例提供的一种工程设备的自动驾驶系统的结构示意图。
图13是本申请一示例性实施例提供的一种工程设备的结构示意图。
图14是本申请一示例性实施例提供的电子设备的结构图。
具体实施方式
下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。
为了实现工程设备(下面以摊铺机为例进行说明，但是应当理解，本申请中的工程设备包括但不限于摊铺机)的自动化作业，可以通过获取摊铺机与施工路段的相对位置和姿态，从而规划出摊铺机的自动驾驶路径。其中，获取摊铺机与施工路段的相对位置和姿态的方法可以是利用定位系统(例如GNSS等)对摊铺机和施工路段上标志物(例如基站等)进行实时定位，并且根据摊铺机和施工路段上标志物位置计算摊铺机和施工路段上标志物的相对位置，基于摊铺机和施工路段上标志物之间的相对位置关系规划摊铺机的自动驾驶路径。然而，采用该定位方式不仅需要在施工前期有大量的基站架设、数据采集等复杂工作，而且由于施工环境的不同可能会导致定位精度的不同，例如偏远地点的信号较弱而导致定位不准或延时，另外定位系统的定位精度也有限，难以满足道路施工的精度要求。
出于解决上述问题，本申请提出了一种工程设备的自动驾驶方法、装置、系统及工程设备，通过实时采集待施工路段两侧的环境信息，并根据该环境信息计算得到待施工路段的路沿，基于该路沿计算摊铺机与路沿之间的相对位姿(包括位置和姿态)，根据摊铺机与路沿之间的相对位姿规划摊铺机的行驶路径。通过近距离采集待施工路段两侧的环境信息，可以提高采集数据的真实性和准确性以减少误差，并且根据实时采集的环境信息计算待施工路段的路沿，也可以提高获取路沿的准确性，从而为后续规划摊铺机行驶路径提供了较为准确的数据基础。
下面结合附图具体说明本申请实施例的具体结构和实现方式：
图1是本申请一示例性实施例提供的一种工程设备的自动驾驶方法的流程示意图。如图1所示，该工程设备的自动驾驶方法包括如下步骤：
步骤110：获取待施工路段两侧的环境信息。
通过在摊铺机的左右两侧分别安装一个采集环境信息的设备，以在摊铺机自动驾驶过程中实时采集待施工路段两侧的环境信息，例如获取摊铺机前进方向5米内待施工路段两侧的环境信息。具体的，环境信息包括待施工路段两侧的特征物信息，例如路沿特征数据、标志物特征数据、树木特征信息等。通过近距离采集环境信息，可以保证所采集的环境信息的时效性和准确性，从而更为准确的反映出待施工路段的当前状态。
步骤120：根据环境信息，计算得到待施工路段的路沿。
环境信息中包含多种特征物信息，例如路沿石、护栏、桥护栏等以及人工设置的参照物(线、模板、点等)，通过对多种特征物信息进行分析和区分，以得到待施工路段的路沿信息，从而通过实际采集得到较为准确的路沿信息。具体的，可以根据路沿信息与其他特征物信息之间的区别进行区分，例如颜色(灰度等)、稠密程度及与摊铺机的距离范围限制等，根据多方面的特征进行区分，可以得到较为准确的路沿信息。
步骤130：计算工程设备与待施工路段的路沿之间的横向距离和偏角。
由于路沿信息是由安装在摊铺机上的设备采集并计算得到的，在得到待施工路段的路沿信息后，可以计算工程设备与路沿之间的相对横向距离和偏角。也就是说，在得到以摊铺机上的环境信息采集设备为采集点的路沿信息后，可以计算摊铺机与路沿之间的相对位姿(包括摊铺机与路沿之间的横向距离和偏角，可以不考虑摊铺机与路沿的绝对位置)，不仅可以降低计算绝对位置的计算量，还提高了相对位姿的准确性。
步骤140：根据横向距离和偏角，规划工程设备的行驶路径。
在计算得到了摊铺机与路沿之间的横向距离和偏角后，即得到了摊铺机相对于路沿的位姿状态，此时可以根据该位姿状态规划摊铺机的行驶轨迹，以保证摊铺机沿着路沿行驶(具体的，可以是摊铺机的熨平板的边缘靠近路沿)。
本申请提供的一种工程设备的自动驾驶方法，通过获取待施工路段两侧的环境信息，并且根据环境信息计算得到待施工路段的路沿，然后计算工程设备与待施工路段的路沿之间的横向距离和偏角，最后根据横向距离和偏角，规划工程设备的行驶路径；即施工设备在施工过程中实时获取待施工路段两侧的环境信息，以根据该环境信息计算得到路沿，基于计算得到的路沿，计算工程设备与路沿之间的横向距离和偏角以确定工程设备相对于路沿的位姿信息，并且根据工程设备相对于路沿的位姿规划工程设备的行驶路径，根据实时获取待施工路段两侧的环境信息实时调整行驶路径，不仅可以减少工程设备定位所需要的必要基础建设，还可以保证规划的行驶路径更加贴合实际场景，从而保证施工效果。
图2是本申请另一示例性实施例提供的一种工程设备的自动驾驶方法的流程示意图。工程设备上设置激光雷达；如图2所示，上述步骤110可以包括：
步骤111：采用激光雷达获取待施工路段两侧的点云数据。
对应的，步骤120调整为：根据点云数据，计算得到待施工路段的路沿。
通过在摊铺机的左右两侧分别设置一个激光雷达以采集待施工路段两侧的环境信息，其中，该环境信息为点云数据。具体的，激光雷达分别采集自身一侧的点云数据(包含该侧的路沿数据)，在采集到点云数据后，对点云数据进行区分，以得到待施工路段的路沿数据，并且基于路沿数据得到待施工路段的路沿。
图3是本申请另一示例性实施例提供的一种工程设备的自动驾驶方法的流程示意图。如图3所示，上述步骤120可以包括：
步骤121：提取点云数据中的路沿点。
在采集到待施工路段两侧的点云数据后，根据路沿与其他特征物的区别，区分并提取点云数据中的路沿点(即路沿对应的点云数据)。具体的，可以通过区域增长算法提取点云数据中的路沿点。
步骤122：根据路沿点直线拟合得到待施工路段的路沿。
由于点云数据是不连续的多个点位数据，且路沿通常为直线(至少在较短距离段内)，并且在提取路沿点的过程中可能会因为误差等原因而导致提取了非路沿点，此时可以根据多个路沿点进行直线拟合以得到待施工路段的路沿，可以排除非路沿点的干扰，从而提高获取的路沿信息的准确性。
图4是本申请另一示例性实施例提供的一种工程设备的自动驾驶方法的流程示意图。工程设备上设置摄像头；如图4所示，上述步骤110可以包括：
步骤112：采用摄像头获取待施工路段两侧的图像数据。
对应的，步骤120调整为：根据图像数据，计算得到待施工路段的路沿。
通过在摊铺机的左右两侧分别设置一个摄像头以采集待施工路段两侧的环境信息，其中，该环境信息为图像数据。具体的，摄像头分别采集自身一侧的图像数据(包含该侧的路沿图像)，在采集到图像数据后，对图像数据进行划分，以得到待施工路段的路沿图像，并且基于路沿图像得到待施工路段的路沿。
图5是本申请另一示例性实施例提供的一种工程设备的自动驾驶方法的流程示意图。如图5所示，上述步骤120可以包括：
步骤123：分割图像数据，得到包含路沿图像的分割图像。
在采集到待施工路段两侧的图像数据后，根据路沿与其他特征物的区别，区分并提取图像数据中的分割图像(即路沿对应的图像数据)。
步骤124：根据分割图像，采用最小二乘法拟合得到待施工路段的路沿。
由于路沿通常为直线(至少在较短距离段内)，并且在分割图像的过程中可能会因为干扰等原因而导致分割图像中出现了非路沿图像，此时可以根据多个路沿图像进行直线拟合以得到待施工路段的路沿，可以排除非路沿图像的干扰，从而提高获取的路沿信息的准确性。具体的，在得到分割图像后，可以采用最小二乘法计算到该分割图像的边界的距离的平方和最小的直线作为路沿。
可选的，为了进一步提高获取的环境信息的精度，本申请还可以在摊铺机的左右两侧分别设置一个激光雷达和一个摄像头，利用激光雷达分别采集自身一侧的点云数据，在采集到点云数据后，对点云数据进行区分，以得到待施工路段的路沿数据；利用摄像头分别采集自身一侧的图像数据(包含该侧的路沿图像)，在采集到图像数据后，对图像数据进行划分，以得到待施工路段的路沿图像，最后综合激光雷达得到的路沿数据和摄像头得到的路沿图像，相互佐证以得到待施工路段的路沿，从而提高了环境信息的准确性，并且在激光雷达或摄像头故障时也可以获取环境信息，提高了自动驾驶的可靠性。
还应当理解，本申请实施例可以根据实际应用场景的需求而设定激光雷达或摄像头的具体数量，例如可以摊铺机的单侧设置多个激光雷达或多个摄像头，以提高采集精度和可靠性，只要所设定的激光雷达或摄像头的具体数量能够满足环境信息获取的需求即可，本申请实施例对于激光雷达或摄像头的具体数量不做限定。
图6是本申请另一示例性实施例提供的一种工程设备的自动驾驶方法的流程示意图。如图6所示，上述步骤130可以包括：
步骤131：计算工程设备与待施工路段的路沿之间的多个距离。
具体的，如图7所示，可以通过激光雷达发射多束激光，激光在到达特征物后反射会激光雷达，激光雷达根据所接收到的反射激光的角度和时间可以计算出该特征物与激光雷达之间的相对位置和距离。应当理解，本申请中的激光雷达可以发射多束不同方向的激光(例如通过转动发射等)，本申请也可以通过设置多个激光雷达以从多个位置点发射激光，只要可以得到摊铺机与路沿之间的多个距离和角度即可，本申请实施例对于激光雷达获取摊铺机与路沿之间多个距离的具体方式不做限定。
还应当理解，本申请也可以利用摄像头获取包含一段路沿在内的图像数据，并且基于该图像数据计算得到摊铺机与该段路沿上多个点之间的距离和角度。
步骤132：选取多个距离中的最小值作为工程设备与待施工路段的路沿之间的横向距离。
其中，横向距离表征工程设备与待施工路段的路沿之间的最短距离，即横向距离为摊铺机的左右侧面上某一固定点(例如激光雷达或摄像头所在位置等)与路沿之间的最短距离。本申请中的激光雷达可以根据路沿上多个点与激光雷达之间的距离和角度计算摊铺机与路沿的横向距离(激光雷达设置于摊铺机上的固定位置)，摄像头也可以根据路沿上多个点与摄像头之间的距离和角度计算摊铺机与路沿的横向距离(摄像头设置于摊铺机上的固定位置)，即图7中所示的距离d。
步骤133：根据多个距离，计算得到工程设备与待施工路段的路沿之间的偏角。
在得到激光雷达或摄像头与路沿之间的多个距离后，根据该多个距离可以计算得到摊铺机与路沿之间的偏角(即摊铺机相对路沿的姿态)，具体的，可以计算摊铺机侧面外沿所在直线与路沿之间的夹角作为摊铺机与路沿之间的偏角，在获知了摊铺机与路沿之间的最短距离和偏角后，调整摊铺机的行驶路径。
图8是本申请另一示例性实施例提供的一种工程设备的自动驾驶方法的流程示意图。如图8所示，上述步骤140可以包括：
步骤141：根据横向距离和偏角，计算工程设备的当前转角；其中，当前转角表征工程设备的前轮转角。
在得到摊铺机与路沿之间的横向距离和偏角后，结合路沿与摊铺机的相对位置信息，计算摊铺机前轮的当前转角，以保证摊铺机的熨平板边缘靠近路沿，从而保证施工质量。具体的，可以根据摊铺机与路沿之间的横向距离和偏角、摊铺机控制预瞄距离(摊铺机的熨平板边缘与路沿之间的设定距离)、机器轴距等参数计算摊铺机前轮转角，为摊铺机路径规划提供参数。
图9是本申请另一示例性实施例提供的一种工程设备的自动驾驶方法的流程示意图。如图9所示，上述工程设备的自动驾驶方法还可以包括：
步骤150：根据环境信息和工程设备的行驶路径，三维重构得到工程设备的施工示意图。
利用激光雷达或摄像头实时动态的去感知待施工路段两侧的环境信息，利用三维重构可以得到待施工路段的示意图；并且根据摊铺机的行驶路径可以利用模拟出摊铺机自动驾驶的示意图，结合待施工路段的示意图和摊铺机自动驾驶的示意图，可以模拟得到摊铺机的施工示意图(即施工过程和效果图)。
步骤160：发送施工示意图至显示设备。
在得到施工示意图后，可以将该施工示意图在本地(摊铺机上的显示屏等)展示，也可以将该施工示意图发送至其他设备，例如后台服务器或指挥室内的显示设备，也可以将施工示意图发送至手机等移动终端，以更方便的监控施工效果。
图10是本申请另一示例性实施例提供的一种工程设备的自动驾驶方法的流程示意图。如图10所示，该工程设备的自动驾驶方法可以包括如下步骤：
步骤201：将摊铺机移动至施工起始点。
具体的，可以通过人工驾驶或人工遥控操作以驱动摊铺机至施工起始点，即将摊铺机移动至待施工路段上的初始位置处。
步骤202：设置摊铺机的熨平板参数。
具体的，可以通过人工或遥控设置摊铺机的熨平板的高度、机械仰角、找平高度等。
步骤203：判断摊铺机的施工参数是否需要调整，若是则转步骤204，否则转步骤205。
步骤204：调整摊铺机的施工参数，并转步骤203。
具体的，可以利用控制端调整摊铺机的摊铺宽度、摊铺机行驶速度、摊铺机工作模式及振捣频率、摊铺机螺旋刮板的输料速度等施工参数。
步骤205：获取摊铺机相对路沿的横向距离和方向夹角。
具体的，利用激光雷达和/或摄像头获取摊铺机与路沿之间的横向距离和夹角，具体方式如上述实施例，此处不再赘述。
步骤206：判断摊铺机相对路沿的横向距离和方向夹角是否合理，若是则转步骤207，否则转步骤203。
判断设定判别区域内获取的摊铺机相对路沿的横向距离和方向夹角是否合理和准确。
步骤207：计算摊铺机的物理质心与路沿的横向距离和车头方向。
计算摊铺机在当前状态下，其物理质心(可以是摊铺机上设定的一个固定点)与路沿的横向距离以及摊铺机的车头方向。
步骤208：根据摊铺宽度和横向距离计算摊铺机的目标路径。
步骤209：以摊铺机的质心为原点预测摊铺机的预测路径。
步骤210：计算摊铺机左右履带的输出转速。
具体的，依据摊铺机的行驶速度、预测路径及设定速度计算摊铺机左右履带的输出转速。
步骤211：判断摊铺机的位置和姿态是否满足要求，若是则转步骤212，否则转步骤214。
步骤212：控制摊铺机进行路径跟踪。
具体的，输出履带控制量以控制摊铺机进行路径跟踪。
步骤213：判断摊铺机是否完成施工任务，若是则转步骤216，否则转步骤211。
步骤214：输出不满足项并显示报警。
步骤215：人工处理不满足项和报警信息。
步骤216：施工作业完成。
图11是本申请一示例性实施例提供的一种工程设备的自动驾驶装置的结构示意图。如图11所示，该工程设备的自动驾驶装置80包括：环境检测器1，环境检测器1设置于工程设备上，用于检测待施工路段两侧的环境信息；控制器2，控制器2与环境检测器1电连接，用于执行上述任一项的工程设备的自动驾驶方法；以及行驶机构3，行驶机构3与控制器2电连接，用于根据控制器2规划的行驶路径执行工程设备的行驶动作。
本申请提供的一种工程设备的自动驾驶装置，通过环境检测器1检测待施工路段两侧的环境信息，控制器2根据环境信息计算得到待施工路段的路沿，然后计算工程设备与待施工路段的路沿之间的横向距离和偏角，最后根据横向距离和偏角，规划工程设备的行驶路径，行驶机构3根据控制器2规划的行驶路径执行工程设备的行驶动作；即施工设备在施工过程中实时获取待施工路段两侧的环境信息，以根据该环境信息计算得到路沿，基于计算得到的路沿，计算工程设备与路沿之间的横向距离和偏角以确定工程设备相对于路沿的位姿信息，并且根据工程设备相对于路沿的位姿规划工程设备的行驶路径，根据实时获取待施工路段两侧的环境信息实时调整行驶路径，不仅可以减少工程设备定位所需要的必要基础建设，还可以保证规划的行驶路径更加贴合实际场景，从而保证施工效果。
在一实施例中，上述环境检测器1可以是：激光雷达和/或摄像头。
通过在摊铺机的左右两侧分别设置一个或多个激光雷达以采集待施工路段两侧的环境信息，其中，该环境信息为点云数据。具体的，激光雷达分别采集自身一侧的点云数据，在采集到点云数据后，对点云数据进行区分，以得到待施工路段的路沿数据，并且基于路沿数据得到待施工路段的路沿。
或者，通过在摊铺机的左右两侧分别设置一个或多个摄像头以采集待施工路段两侧的环境信息，其中，该环境信息为图像数据。具体的，摄像头分别采集自身一侧的图像数据，在采集到图像数据后，对图像数据进行划分，以得到待施工路段的路沿图像，并且基于路沿图像得到待施工路段的路沿。
或者，通过在摊铺机的左右两侧分别设置一个或多个激光雷达和一个或多个摄像头，利用激光雷达分别采集自身一侧的点云数据，在采集到点云数据后，对点云数据进行区分，以得到待施工路段的路沿数据；利用摄像头分别采集自身一侧的图像数据，在采集到图像数据后，对图像数据进行划分，以得到待施工路段的路沿图像，最后综合激光雷达得到的路沿数据和摄像头得到的路沿图像，相互佐证以得到待施工路段的路沿，从而提高了环境信息的准确性，并且在激光雷达或摄像头故障时也可以获取环境信息，提高了自动驾驶的可靠性。
在一实施例中，如图11所示，上述自动驾驶装置80还可以包括：边控盒4，边控盒4与控制器2电连接，边控盒4用于供用户手动输入控制指令至控制器2。
通过在摊铺机上设置控制盒4，以输入控制指令至控制器2，即当摊铺机自动驾驶偏离或故障时，操作人员可以利用摊铺机侧面设置的控制盒4实现对摊铺机的手动操控或声控操控等，例如手动控制摊铺机的行走、转向、熨平板控制等，从而可以随时手动介入，以保证施工效果。
图12是本申请一示例性实施例提供的一种工程设备的自动驾驶系统的结构示意图。如图12所示，该工程设备的自动驾驶系统90包括：如上述任一项的工程设备的自动驾驶装置80；以及移动控制端5，移动控制端5与控制器2通讯连接，移动控制端5用于供用户手动输入控制指令至控制器2。
本申请提供的一种工程设备的自动驾驶系统，通过自动驾驶装置80获取待施工路段两侧的环境信息，并且根据环境信息计算得到待施工路段的路沿，然后计算工程设备与待施工路段的路沿之间的横向距离和偏角，最后根据横向距离和偏角，规划工程设备的行驶路径，从而实现工程设备的自动驾驶，另外用户可以通过移动控制端5输入控制指令至控制器2，以实现手动操控；即施工设备在施工过程中实时获取待施工路段两侧的环境信息，以根据该环境信息计算得到路沿，基于计算得到的路沿，计算工程设备与路沿之间的横向距离和偏角以确定工程设备相对于路沿的位姿信息，并且根据工程设备相对于路沿的位姿规划工程设备的行驶路径，根据实时获取待施工路段两侧的环境信息实时调整行驶路径，不仅可以减少工程设备定位所需要的必要基础建设，还可以保证规划的行驶路径更加贴合实际场景，实时性更好、鲁棒性更强，并且利用移动控制端5可以随时介入工程设备的控制，从而保证施工效果。
在一实施例中，如图12所示，上述自动驾驶系统90还可以包括：局域网络模块6，局域网络模块6通讯连接移动控制端5与控制器2。
通过设置局域网络模块6提供局域无线网络(例如蓝牙、红外等)，以通讯连接控制器2与移动控制端5，从而实现移动控制端5短距离快速介入控制摊铺机的作业，而且控制器2获取和计算得到的数据也可以通过局域网络模块6实时发送至移动控制端5，从而实现数据的实时显示，便于用户监控。
图13是本申请一示例性实施例提供的一种工程设备的结构示意图。如图13所示，该工程设备包括：工程设备本体10；以及如上述任一项的工程设备的自动驾驶装置80；其中，工程设备的自动驾驶装置80设置于工程设备本体10上。
本申请提供的一种工程设备，通过自动驾驶装置80获取待施工路段两侧的环境信息，并且根据环境信息计算得到待施工路段的路沿，然后计算工程设备与待施工路段的路沿之间的横向距离和偏角，最后根据横向距离和偏角，规划工程设备的行驶路径；即施工设备在施工过程中实时获取待施工路段两侧的环境信息，以根据该环境信息计算得到路沿，基于计算得到的路沿，计算工程设备与路沿之间的横向距离和偏角以确定工程设备相对于路沿的位姿信息，并且根据工程设备相对于路沿的位姿规划工程设备的行驶路径，根据实时获取待施工路段两侧的环境信息实时调整行驶路径，不仅可以减少工程设备定位所需要的必要基础建设，还可以保证规划的行驶路径更加贴合实际场景，从而保证施工效果。
下面，参考图14来描述根据本申请实施例的电子设备。该电子设备可以是第一设备和第二设备中的任一个或两者、或与它们独立的单机设备，该单机设备可以与第一设备和第二设备进行通信，以从它们接收所采集到的输入信号。
图14图示了根据本申请实施例的电子设备的框图。
如图14所示，电子设备10包括一个或多个处理器11和存储器12。
处理器11可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，并且可以控制电子设备10中的其他组件以执行期望的功能。
存储器12可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器11可以运行所述程序指令，以实现上文所述的本申请的各个实施例的工程设备的自动驾驶方法以及/或者其他期望的功能。在所述计算机可读存储介质中还可以存储诸如输入信号、信号分量、噪声分量等各种内容。
在一个示例中，电子设备10还可以包括：输入装置13和输出装置14，这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。
在该电子设备是单机设备时，该输入装置13可以是通信网络连接器，用于从第一设备和第二设备接收所采集的输入信号。
此外，该输入装置13还可以包括例如键盘、鼠标等等。
该输出装置14可以向外部输出各种信息，包括确定出的距离信息、方向信息等。该输出装置14可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。
当然，为了简化，图14中仅示出了该电子设备10中与本申请有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，电子设备10还可以包括任何其他适当的组件。
所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。
所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本申请的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。

Claims (10)

1.一种工程设备的自动驾驶方法，其特征在于，包括：
步骤110：获取待施工路段两侧的环境信息；
步骤120：根据所述环境信息，计算得到所述待施工路段的路沿；
步骤130：计算所述工程设备与所述待施工路段的路沿之间的横向距离和偏角；
步骤140：根据所述横向距离和所述偏角，规划所述工程设备的行驶路径。
2.根据权利要求1所述的工程设备的自动驾驶方法，其特征在于，所述工程设备上设置激光雷达；其中，所述步骤110包括：
步骤111：采用所述激光雷达获取所述待施工路段两侧的点云数据；
所述环境信息包括所述点云数据；和/或，
所述工程设备上设置摄像头；其中，所述步骤110包括：
步骤112：采用所述摄像头获取所述待施工路段两侧的图像数据；
所述环境信息包括所述图像数据。
3.根据权利要求2所述的工程设备的自动驾驶方法，其特征在于，
所述步骤120包括：
步骤121：提取所述点云数据中的路沿点；
步骤122：根据所述路沿点直线拟合得到所述待施工路段的路沿；
和/或，
所述步骤120包括：
步骤123：分割所述图像数据，得到包含路沿图像的分割图像；
步骤124：根据所述分割图像，采用最小二乘法拟合得到所述待施工路段的路沿。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的工程设备的自动驾驶方法，其特征在于，所述步骤130包括：
步骤131：计算所述工程设备与所述待施工路段的路沿之间的多个距离；
步骤132：选取所述多个距离中的最小值作为所述工程设备与所述待施工路段的路沿之间的横向距离；其中，所述横向距离表征所述工程设备与所述待施工路段的路沿之间的最短距离；
步骤133：根据所述多个距离，计算得到所述工程设备与所述待施工路段的路沿之间的偏角；
和/或，
所述步骤140包括：
步骤141：根据所述横向距离和所述偏角，计算所述工程设备的当前转角；其中，所述当前转角表征所述工程设备的前轮转角。
5.根据权利要求1至3中任一项所述的工程设备的自动驾驶方法，其特征在于，所述工程设备的自动驾驶方法还包括：
步骤150：根据所述环境信息和所述工程设备的行驶路径，三维重构得到所述工程设备的施工示意图；
步骤160：发送所述施工示意图至显示设备。
6.一种工程设备的自动驾驶装置，其特征在于，包括：
环境检测器，所述环境检测器设置于所述工程设备上，用于检测待施工路段两侧的环境信息；
控制器，所述控制器与所述环境检测器电连接，用于执行权利要求1-5中任一项所述的工程设备的自动驾驶方法；以及
行驶机构，所述行驶机构与所述控制器电连接，用于根据所述控制器规划的所述行驶路径执行所述工程设备的行驶动作。
7.根据权利要求6所述的工程设备的自动驾驶装置，其特征在于，所述环境检测器包括：激光雷达和/或摄像头；和/或，所述工程设备的自动驾驶装置还包括：
边控盒，所述边控盒与所述控制器电连接，所述边控盒用于供用户手动输入控制指令至所述控制器。
8.一种工程设备的自动驾驶系统，其特征在于，包括：
如权利要求6或7所述的工程设备的自动驾驶装置；以及
移动控制端，所述移动控制端与所述控制器通讯连接，所述移动控制端用于输入控制指令至所述控制器。
9.根据权利要求8所述的工程设备的自动驾驶系统，其特征在于，所述自动驾驶系统还包括：
局域网络模块，所述局域网络模块通讯连接所述移动控制端与所述控制器。
10.一种工程设备，其特征在于，包括：
工程设备本体；以及
如权利要求6或7所述的工程设备的自动驾驶装置；其中，所述工程设备的自动驾驶装置设置于所述工程设备本体上。
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