CN115797132A - 一种散装货物装载车的爬坡能力监测系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种散装货物装载车的爬坡能力监测系统及方法，包括集中控制服务器，散装货物装载设备，多辆散装货物装载车；散装货物装载车包括整车控制器、电驱动组件、图像采集模块、重量采集模块、缓冲连接模块；整车控制器根据图像采集模块采集的前方道路标记线提前判断行驶道路前方预设距离内是否有爬坡，以及判断散装货物装载车是否能直接爬坡、是否能通过调节上坡路线爬坡；集中控制服务器调度待爬坡散装货物装载车附近预设区域范围内的空载车辆协助爬坡，并根据整车控制器反馈的坡度更新修正装货质量。本发明能够提前检测爬坡路况，保证车辆顺利爬坡，提高爬坡平稳性可靠性。

Description

一种散装货物装载车的爬坡能力监测系统和方法

技术领域

本发明涉及车辆监测控制领域，尤其涉及一种散装货物装载车的爬坡能力监测系统和方法。

背景技术

散装运输是指将未包装的颗粒状、粉末状和液体货物，运用适当的工具和设备进行运输。现如今，散装运输已经进入了智能车辆装载运输的时代，逐渐开始使用新兴的轨迹自动规划技术、自动驾驶技术。但是在散装货物装载车的自动运输过程中，由于车辆装载的货物是未包装的散装货物，货物容易掉落，所以对车辆的平稳性提出了较高的要求，而车辆在路况较为复杂时，难以在没有人工干预的情况下顺利运输货物。比如遇到爬坡路段时，通常需要自动驾驶车辆增大车辆动力，但是若增大的动力过大则可能导致车辆前冲过猛，平稳性差，货物掉落；若增大的动力不足，则可能导致车辆无法顺利爬坡，导致车辆溜坡，造成安全事故。因此，如何监测散装货物装载车的爬坡性能，如何保证散装货物装载车能够顺利爬坡，是急需解决的技术问题。

并且，现有技术中对于车辆爬坡性能的监测与控制的对象仅仅针对一辆车，而缺乏多辆车之间的联动控制，也缺乏车辆对爬坡路况的反馈更新。例如，某一个车辆在遇到爬坡困难时，现有技术仅仅聚焦于该辆车如何提高爬坡能力，如何从自身角度来突破困境，但是并没有考虑如何通过控制中心的规划控制，通过与其他车辆的联动来解决问题。也没有将当前的爬坡困难反馈，没有考虑如何给后续的其他车辆提供修正措施，这就导致后续车辆仍然会遇到相同的爬坡困难。

并且，现有技术通常使用在陀螺仪等传感器实时检测爬坡的坡度，但是传感器采集的时效性是快于电机控制环调整的时效性的，即对于电机力矩的控制具有滞后性，在这种情况下，电机力矩的调整是滞后于坡度的变化的，这就会导致电机输出功率与爬坡路况的不匹配，平稳性降低，容易导致货物掉落、车辆不稳定、甚至导致车辆侧倾。而现有技术中针对车辆上坡的提前控制都依赖于高精地图信息中的坡度信息，即预先已经采集了路线上的所有爬坡的坡度信息。不但需要巨大的工作量来标识高精地图，还需要联网获取大量的地图数据，而且地图数据通常更新较慢、时效性差。

现有技术中存在一些针对爬坡问题的解决方案，但是都存在需要解决的技术问题，例如专利CN201710414821.3提出了一种轮式工具助力爬坡的控制系统及方法，包括以下步骤；步骤一，上电初始化；步骤二，采集轮式工具的爬坡信号；步骤三，判断爬坡信号是否大于设定值；如果是大于设定值，则进入下步骤，如果不是大于设定值，则返回步骤二；步骤四，提高电机运行力矩，助力推动轮式工具爬坡运行；步骤五，返回步骤二。该发明提高轮式工具的爬坡动力，降低了由于轮式工具爬坡动力不足导致的安全隐患。但是，该发明仅仅在检测到需要爬坡时增大电机力矩，没有考虑车辆本身的负载情况，也没有考虑具体增加多大数值的电机力矩，对于散装货物装载车而言，在负载较重时，由于电机力矩的增加是有上限的，增大的力矩不足以帮助重载下的装载车顺利爬坡；在负载较轻时，若突然增加行车动力，还极易导致货物掉落、甚至导致车辆与前车相撞。又例如，专利CN201910836882.8提出一种扭矩控制方法、设备及车辆，该方法包括：在接收到扭矩请求时，获取车辆所在道路的坡度以及获取扭矩请求对应的初始扭矩值，若坡度大于第一预设坡度，则根据坡度和预设车辆重量确定扭矩补偿值，并根据扭矩补偿值对初始扭矩值进行补偿，得到目标扭矩值，若坡度小于或等于第一预设坡度，则将初始扭矩值作为目标扭矩值，控制车辆的电机输出目标扭矩值。该专利虽然声称根据坡度和预设车辆重量确定扭矩补偿值，但是在其实际方案中计算扭矩补偿值时仅考虑了重力加速度、预设转动惯量、坡度、摩擦系数、减速箱的速比、预设半径，而计算公式中并未采取车辆重量进行计算。此外，上述两项发明专利的监测与控制的对象仅仅针对一辆车，而缺乏多辆车之间的联动控制，也缺乏车辆对爬坡路况的反馈更新；上述两项发明专利也都是实时获取当前爬坡的坡度信息，也并未解决电机力矩控制环的时效性滞后于坡度变化的技术问题。

发明内容

发明目的：针对以上问题，本发明提出一种散装货物装载车的爬坡能力监测系统和方法。

技术方案

第一方面，本发明提出一种散装货物装载车的爬坡能力监测系统，包括，集中控制服务器，散装货物装载设备，多辆散装货物装载车，散装货物装载车包括整车控制器、电驱动组件、图像采集模块、重量采集模块、缓冲连接模块；

优选地，集中控制服务器发送装货质量至散装货物装载设备，发送自动行驶轨迹至散装货物装载车；

散装货物装载设备用于向散装货物装载车装载散装货物；

散装货物装载车在装货完毕后按照自动驾驶轨迹运输行驶；

整车控制器根据图像采集模块采集的前方道路标记线提前判断行驶道路前方预设距离内是否有爬坡；

整车控制器还用于判断散装货物装载车是否能直接爬坡以及是否能通过调节上坡路线爬坡；

集中控制服务器还用于调度待爬坡散装货物装载车附近预设区域范围内的空载车辆协助爬坡，并根据整车控制器反馈的坡度更新修正装货质量。

优选地，在散装货物装载车的运输路线上预先设置有道路标记线；

通过散装货物装载车安装的图像采集模块获取行驶道路前方的道路标记线图像，根据道路标记线图像提前判断车辆行驶方向前方预设距离内是否有爬坡。

优选地，散装货物装载车上还设置有倾角传感器，用于检测爬坡的坡度；

整车控制器根据坡度、装货质量、车身质量以及散装货物装载车的最大驱动力，判断散装货物装载车是否能够直接爬坡。

优选地，通过图像采集模块获取爬坡图像，整车控制器通过分析图像获取爬坡的路面宽度W以及爬坡的垂直高度H，整车控制器根据坡度、W、H、装货质量、车身质量以及散装货物装载车的最大驱动力，判断是否能够通过调节上坡路线爬坡。

优选地，散装货物装载车的爬坡能力监测系统还包括便携控制终端，与集中控制服务器通信连接，用于实现远程监控。

优选地，散装货物装载车的前端和后端均设置有缓冲连接模块，包括缓冲垫和磁吸连接装置，用于空载车辆与装货车辆之间的缓冲连接。

第二方面，本发明还提供了一种散装货物装载车的爬坡能力监测方法，包括：

步骤S1、集中控制服务器发送装货控制参数至散装货物装载设备，发送运输控制参数至散装货物装载车；装货控制参数包括装货质量m，运输控制参数包括自动行驶轨迹；

步骤S2、散装货物装载车在装货完毕后按照自动驾驶轨迹运输行驶，判断行驶道路前方预设距离内是否有爬坡；若是则进入步骤S3，若否则继续按照自动驾驶轨迹运输行驶；

优选地，所述步骤S2包括：步骤S21、通过散装货物装载车安装的图像采集模块获取行驶道路前方的道路标记线图像；

步骤S22、获取道路标记线图像中预设竖直距离L的图像；其中，预设竖直距离L=系数r*车速v；

步骤S23、对步骤S22中的获取的图像进行分析，获取道路标记线与水平方向的夹角θ；

步骤S24、沿垂直向上方向判断夹角θ是否增大，若增大则计算夹角θ的增量Δθ；

步骤S25、判断夹角θ的增量Δθ是否超出预设值，若超出预设值，则判断判断行驶道路前方预设距离内有爬坡；否则，判断前方预设距离没有爬坡。

步骤S3、整车控制器发送减速指令，控制散装货物装载车以预设加速度降低车辆行驶速度至第一速度；整车控制器获取爬坡坡度β，判断车辆是否能够直接爬坡；若否则进入步骤S4，若是则进入步骤S7；

优选地，步骤S3包括：

步骤S31、整车控制器通过重量传感器获取装货质量m；

步骤S32、整车控制器从集中控制服务器的数据库中获取散装货物装载车的车身质量M，以及散装货物装载车的最大驱动力F_m；

步骤S33、计算爬坡基准驱动力F₁：

；

其中，ΔF为预设裕量；

步骤S34、判断F_m是否大于等于F₁，若是，则判断能够直接爬坡；若否，则判断不能直接爬坡进入步骤S4；

步骤S4、判断是否能够通过调节上坡路线顺利爬坡，若否则依次进入步骤S5和步骤S6，若是则进入步骤S7；

优选地，步骤S4包括：

步骤S41、通过图像采集模块获取爬坡图像；

步骤S42、整车控制器通过分析图像获取爬坡的路面宽度W以及爬坡的垂直高度H；

步骤S43、计算调节上坡路线与水平方向投影的角度γ：

；

步骤S44、计算调节上坡路线的爬坡基准驱动力F₂：

；

步骤S45、判断F_m是否大于等于F₂，若是，则判断能够通过调节上坡路线爬坡；若否，则判断不能通过调节上坡路线爬坡进入步骤S5；

步骤S5、整车控制器发送联动指令至集中控制服务器，集中控制服务器调度待爬坡散装货物装载车附近预设区域范围内的空载车辆前往协助爬坡；

优选地，步骤S5包括：

步骤S51、空载车辆通过缓存连接装置与前方爬坡车辆实现低速缓冲连接；

步骤S52、计算空载车辆提供的驱动力F₃：

；

其中a₃为预设协助爬坡加速度，M₃为空载车辆的车身重量；

步骤S6、整车控制器将爬坡坡度β反馈至集中控制服务器，集中控制服务器调节并更新装货控制参数中的装货质量m，发送至散装货物装载设备，m按照下式进行计算：

；

其中，F_m为散装货物装载车的最大驱动力，ΔF为预设裕量，M为散装货物装载车的车身质量，g为重力加速度，γ为爬坡的调节上坡路线与水平方向投影的角度，μ为摩擦系数。

步骤S7、整车控制器计算直接爬坡输出的爬坡驱动力上限值和通过调节路线爬坡输出的爬坡驱动力上限值。

优选地，步骤S7包括：

整车控制器计算直接爬坡输出的爬坡驱动力上限值F_s1：

；

整车控制器计算通过调节路线爬坡输出的爬坡驱动力上限值F_s2：

；

其中，a_s是爬坡时的加速度上限阈值，p为修正系数。

本发明相对于现有技术具有以下有益效果：

1、本发明针对散装货物装载车的爬坡能力进行监测和调节，基于坡度和货物重量快速判断出车辆是否能够通过爬坡，能够避免溜坡现象，提高安全性。并且，本发明在判断车辆能够直接爬坡或者通过调节爬坡路线爬坡时，还需要对车辆的爬坡驱动力进行限制，防止爬坡驱动力的增量过大导致车辆不平稳和晃动，避免车辆上的散装货物掉落，提高了散装货物运输的可靠性。并且，本发明考虑车辆所运输的货物的重量，能够避免货物过重时溜坡，也能够避免货物较轻时加速过猛，提高了车辆运输的平稳性。

2、本发明在判断车辆无法通过自身调整爬坡时，通过集中控制服务器进行联动控制。由于散装货物运输现场通常同时存在多辆车辆进行工作，集中控制服务器能够调度爬坡车辆附近的空载车辆前往协助爬坡。本发明计算出空载车辆提供的驱动力，保证装载车辆能够平稳爬坡。并且，本发明在车辆的前后两端设置缓冲连接装置，既能够保证对准，又能够防止冲撞。

3、本发明在判断出车辆无法直接通过直线爬坡时，首先考虑是否能够通过调节车辆的上坡路线来实现顺利爬坡，因为当车辆通过坡面上的斜线爬坡时，能够降低实际路线的爬坡坡度。在仿真和实验中，散装货物装载车的爬坡坡度均高于20°，且能够保证在爬坡时的平稳可靠。

4、本发明在判断出车辆无法独自完成爬坡时，上传当前的调节上坡路线与水平方向投影的角度至集中控制服务器，集中控制服务器根据反馈的角度信息，计算出后续车辆的装货质量，从而对装货控制参数进行更新修正，避免后续车辆装货量过多导致无法顺利爬坡，也能避免后续车辆装货量过少而导致运输效率降低。

5、本发明能够提前判断车辆行驶方向前方预设距离内道路是否有爬坡，只需要根据自动驾驶车辆中通常已有的图像采集模块即可实现，无需现有技术中的高精地图信息，且时效性比通过高精地图信息更强。并且，在提前量即预设距离的设置上，是依据当前车速来确定的，车速越高则需要越高的提前量，更加的符合实际需求。

附图说明

图1为散装货物装载车的爬坡能力监测系统示意图；

图2为散装货物装载车示意图；

图3为散装货物装载车的爬坡能力监测方法流程图。

具体实施方式

显然，本领域技术人员基于本发明的宗旨所做的许多修改和变化属于本发明的保护范围。

本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当称元件、组件被“连接”到另一元件、组件时，它可以直接连接到其他元件或者组件，或者也可以存在中间元件或者组件。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。

本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。

为便于对实施例的理解，下面将结合做进一步的解释说明，且各个实施例并不构成对本发明的限定。下面结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步的说明。

实施例

如图1-图2所示，本发明提出一种散装货物装载车的爬坡能力监测系统，包括，集中控制服务器，散装货物装载设备，多辆散装货物装载车，散装货物装载车包括整车控制器、电驱动组件、图像采集模块、重量采集模块、缓冲连接模块；

优选地，集中控制服务器发送装货质量至散装货物装载设备，发送自动行驶轨迹至散装货物装载车；

散装货物装载设备用于向散装货物装载车装载散装货物；

散装货物装载车在装货完毕后按照自动驾驶轨迹运输行驶；

整车控制器根据图像采集模块采集的前方道路标记线提前判断行驶道路前方预设距离内是否有爬坡；

整车控制器还用于判断散装货物装载车是否能直接爬坡以及是否能通过调节上坡路线爬坡；

集中控制服务器还用于调度待爬坡散装货物装载车附近预设区域范围内的空载车辆协助爬坡，并根据整车控制器反馈的坡度更新修正装货质量。

优选地，在散装货物装载车的运输路线上预先设置有道路标记线；

通过散装货物装载车安装的图像采集模块获取行驶道路前方的道路标记线图像，根据道路标记线图像提前判断车辆行驶方向前方预设距离内是否有爬坡。

优选地，散装货物装载车上还设置有倾角传感器，用于检测爬坡的坡度；

整车控制器根据坡度、装货质量、车身质量以及散装货物装载车的最大驱动力，判断散装货物装载车是否能够直接爬坡。

优选地，通过图像采集模块获取爬坡图像，整车控制器通过分析图像获取爬坡的路面宽度W以及爬坡的垂直高度H，整车控制器根据坡度、W、H、装货质量、车身质量以及散装货物装载车的最大驱动力，判断是否能够通过调节上坡路线爬坡。

优选地，散装货物装载车的爬坡能力监测系统还包括便携控制终端，与集中控制服务器通信连接，用于实现远程监控。

优选地，散装货物装载车的前端和后端均设置有缓冲连接模块，包括缓冲垫和磁吸连接装置，用于空载车辆与装货车辆之间的缓冲连接。

实施例

如图3所示，本发明还提供了一种散装货物装载车的爬坡能力监测方法，包括：

步骤S1、集中控制服务器发送装货控制参数至散装货物装载设备，发送运输控制参数至散装货物装载车；装货控制参数包括装货质量m，运输控制参数包括自动行驶轨迹；

步骤S2、散装货物装载车在装货完毕后按照自动驾驶轨迹运输行驶，判断行驶道路前方预设距离内是否有爬坡；若是则进入步骤S3，若否则继续按照自动驾驶轨迹运输行驶；

优选地，所述步骤S2包括：步骤S21、通过散装货物装载车安装的图像采集模块获取行驶道路前方的道路标记线图像；

步骤S22、获取道路标记线图像中预设竖直距离L的图像；其中，预设竖直距离L=系数r*车速v；

步骤S23、对步骤S22中的获取的图像进行分析，获取道路标记线与水平方向的夹角θ；

步骤S24、沿垂直向上方向判断夹角θ是否增大，若增大则计算夹角θ的增量Δθ；

步骤S25、判断夹角θ的增量Δθ是否超出预设值，若超出预设值，则判断判断行驶道路前方预设距离内有爬坡；否则，判断前方预设距离没有爬坡。

本发明能够提前判断车辆行驶方向前方预设距离内道路是否有爬坡，只需要根据自动驾驶车辆中通常已有的图像采集模块即可实现，无需现有技术中的高精地图信息，且时效性更强。并且，在提前量即预设距离的设置上，是依据当前车速来确定的，车速越高则需要越高的提前量，更加的符合实际需求。

步骤S3、整车控制器发送减速指令，控制散装货物装载车以预设加速度降低车辆行驶速度至第一速度；整车控制器获取爬坡坡度β，判断车辆是否能够直接爬坡；若否则进入步骤S4，若是则进入步骤S7；

本发明在提前判断出车辆前方有爬坡时降低车速，是为了能够提供更大的爬坡动力，因为在电机的输出功率一定时，电机的转速与力矩成反相关的关系，因此，在检测到前方出现爬坡时，先主动降低车速，电机就可以提供更强的力矩，从而尽可能地保证较强的爬坡动力。

优选地，步骤S3包括：

步骤S31、整车控制器通过重量传感器获取装货质量m；

步骤S32、整车控制器从集中控制服务器的数据库中获取散装货物装载车的车身质量M，以及散装货物装载车的最大驱动力F_m；

步骤S33、计算爬坡基准驱动力F₁：

；

其中，ΔF为预设裕量；

步骤S34、判断F_m是否大于等于F₁，若是，则判断能够直接爬坡；若否，则判断不能直接爬坡进入步骤S4；

步骤S4、判断是否能够通过调节上坡路线顺利爬坡，若否则依次进入步骤S5和步骤S6，若是则进入步骤S7；

本发明在判断出车辆无法直接通过直线爬坡时，首先考虑是否能够通过调节车辆的上坡路线来实现顺利爬坡，因为当车辆通过坡面上的斜线爬坡时，能够降低实际路线的爬坡坡度。在仿真和实验中，散装货物装载车的爬坡坡度均高于20°，且能够保证在爬坡时的平稳可靠。

优选地，步骤S4包括：

步骤S41、通过图像采集模块获取爬坡图像；

步骤S42、整车控制器通过分析图像获取爬坡的路面宽度W以及爬坡的垂直高度H；

步骤S43、计算调节上坡路线与水平方向投影的角度γ：

；

步骤S44、计算调节上坡路线的爬坡基准驱动力F₂：

；

步骤S45、判断F_m是否大于等于F₂，若是，则判断能够通过调节上坡路线爬坡；若否，则判断不能通过调节上坡路线爬坡进入步骤S5；

步骤S5、整车控制器发送联动指令至集中控制服务器，集中控制服务器调度待爬坡散装货物装载车附近预设区域范围内的空载车辆前往协助爬坡；

优选地，步骤S5包括：

步骤S51、空载车辆通过缓存连接装置与前方爬坡车辆实现低速缓冲连接；

步骤S52、计算空载车辆提供的驱动力F₃：

；

其中a₃为预设协助爬坡加速度，M₃为空载车辆的车身重量；

本发明在判断车辆无法通过自身调整爬坡时，通过集中控制服务器进行统一管理调度，实现联动控制。由于散装货物运输现场通常同时存在多辆车辆进行工作，集中控制服务器能够调度爬坡车辆附近的空载车辆前往协助爬坡。本发明计算出空载车辆提供的驱动力，保证装载车辆能够平稳爬坡。并且，本发明在车辆的前后两端设置缓冲连接装置，可以为缓冲垫与磁吸装置，既能够保证对准，又能够防止冲撞。

步骤S6、整车控制器将爬坡坡度β反馈至集中控制服务器，集中控制服务器调节并更新装货控制参数中的装货质量m，发送至散装货物装载设备，m按照下式进行计算：

；

其中，F_m为散装货物装载车的最大驱动力，ΔF为预设裕量，M为散装货物装载车的车身质量，g为重力加速度，γ为爬坡的调节上坡路线与水平方向投影的角度，μ为摩擦系数。

本发明在判断出车辆无法独自完成爬坡时，上传当前的调节上坡路线与水平方向投影的角度至集中控制服务器，集中控制服务器根据反馈的角度信息，计算出后续车辆的装货质量，从而对装货控制参数进行更新修正，避免后续车辆装货过多导致无法顺利爬坡，也能避免后续车辆装货过少而导致运输效率降低。

步骤S7、整车控制器计算直接爬坡输出的爬坡驱动力上限值和通过调节路线爬坡输出的爬坡驱动力上限值。

本发明在判断车辆能够直接爬坡或者通过调节爬坡路线爬坡时，还需要对车辆的爬坡驱动力进行限制，防止爬坡驱动力的增量过大导致车辆不平稳和晃动，避免车辆上的散装货物掉落，提高了散装货物运输的可靠性。

优选地，步骤S7包括：

整车控制器计算直接爬坡输出的爬坡驱动力上限值F_s1：

；

整车控制器计算通过调节路线爬坡输出的爬坡驱动力上限值F_s2：

；

其中，a_s是爬坡时的加速度上限阈值，p为修正系数。

本发明在设置驱动力上限值时，考虑车辆所运输的货物的重量，能够避免货物过重时溜坡，也能够避免货物较轻时加速过猛，提高了车辆运输的平稳性。

特别地，本发明不限于本文中所包含的实施方式和说明，并且权利要求应当被理解为包括那些实施方式的修改形式，该修改形式包括实施方式的部分和在所附权利要求的范围中的不同实施方式的元素的组合。本文中所描述的所有公开内容(包括专利和非专利公开内容)在此通过引用其全部内容并入到本文中。

Claims (10)

1.一种散装货物装载车的爬坡能力监测系统，包括，集中控制服务器，散装货物装载设备，多辆散装货物装载车，散装货物装载车包括整车控制器、电驱动组件、图像采集模块、重量采集模块、缓冲连接模块；其特征在于，集中控制服务器发送装货质量至散装货物装载设备，发送自动行驶轨迹至散装货物装载车；散装货物装载设备用于向散装货物装载车装载散装货物；散装货物装载车在装货完毕后按照自动驾驶轨迹运输行驶；整车控制器根据图像采集模块采集的前方道路标记线提前判断行驶道路前方预设距离内是否有爬坡；整车控制器还用于判断散装货物装载车是否能直接爬坡以及是否能通过调节上坡路线爬坡；集中控制服务器还用于调度待爬坡散装货物装载车附近预设区域范围内的空载车辆协助爬坡，并根据整车控制器反馈的坡度更新修正装货质量。

2.根据权利要求1所述的散装货物装载车的爬坡能力监测系统，其特征在于，在散装货物装载车的运输路线上预先设置有道路标记线；通过散装货物装载车安装的图像采集模块获取行驶道路前方的道路标记线图像，根据道路标记线图像提前判断车辆行驶方向前方预设距离内是否有爬坡。

3.根据权利要求2所述的散装货物装载车的爬坡能力监测系统，其特征在于，散装货物装载车上还设置有倾角传感器，用于检测爬坡的坡度；整车控制器根据坡度、装货质量、车身质量以及散装货物装载车的最大驱动力，判断散装货物装载车是否能够直接爬坡。

4.根据权利要求3所述的散装货物装载车的爬坡能力监测系统，其特征在于，通过图像采集模块获取爬坡图像，整车控制器通过分析图像获取爬坡的路面宽度W以及爬坡的垂直高度H，整车控制器根据坡度、W、H、装货质量、车身质量以及散装货物装载车的最大驱动力，判断是否能够通过调节上坡路线爬坡。

5.一种应用于权利要求1-4中任一项所述散装货物装载车的爬坡能力监测系统的散装货物装载车的爬坡能力监测方法，其特征在于，该方法包括：

步骤S1、集中控制服务器发送装货控制参数至散装货物装载设备，发送运输控制参数至散装货物装载车；装货控制参数包括装货质量m，运输控制参数包括自动行驶轨迹；

步骤S2、散装货物装载车在装货完毕后按照自动驾驶轨迹运输行驶，判断行驶道路前方预设距离内是否有爬坡；若是则进入步骤S3，若否则继续按照自动驾驶轨迹运输行驶；

步骤S3、整车控制器发送减速指令，控制散装货物装载车以预设加速度降低车辆行驶速度至第一速度；整车控制器获取爬坡坡度β，判断车辆是否能够直接爬坡；若否则进入步骤S4，若是则进入步骤S7；

步骤S4、判断是否能够通过调节上坡路线顺利爬坡，若否则依次进入步骤S5和步骤S6，若是则进入步骤S7；

步骤S5、整车控制器发送联动指令至集中控制服务器，集中控制服务器调度待爬坡散装货物装载车附近预设区域范围内的空载车辆前往协助爬坡；

步骤S6、整车控制器将爬坡坡度β反馈至集中控制服务器，集中控制服务器调节并更新装货控制参数中的装货质量m，发送至散装货物装载设备，m按照下式进行计算：

；

其中，F_m为散装货物装载车的最大驱动力，ΔF为预设裕量，M为散装货物装载车的车身质量，g为重力加速度，γ为爬坡的调节上坡路线与水平方向投影的角度，μ为摩擦系数；

步骤S7、整车控制器计算直接爬坡输出的爬坡驱动力上限值和通过调节路线爬坡输出的爬坡驱动力上限值。

6.根据权利要求5所述的散装货物装载车的爬坡能力监测方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

步骤S21、通过散装货物装载车安装的图像采集模块获取行驶道路前方的道路标记线图像；

步骤S22、获取道路标记线图像中预设竖直距离L的图像；其中，预设竖直距离L=系数r*车速v；

步骤S23、对步骤S22中的获取的图像进行分析，获取道路标记线与水平方向的夹角θ；

步骤S24、沿垂直向上方向判断夹角θ是否增大，若增大则计算夹角θ的增量Δθ；

步骤S25、判断夹角θ的增量Δθ是否超出预设值，若超出预设值，则判断判断行驶道路前方预设距离内有爬坡；否则，判断前方预设距离没有爬坡。

7.根据权利要求6所述的散装货物装载车的爬坡能力监测方法，其特征在于，步骤S3包括：

步骤S31、整车控制器通过重量传感器获取装货质量m；

步骤S32、整车控制器从集中控制服务器的数据库中获取散装货物装载车的车身质量M，以及散装货物装载车的最大驱动力F_m；

步骤S33、计算爬坡基准驱动力F₁：

；

其中，ΔF为预设裕量；

步骤S34、判断F_m是否大于等于F₁，若是，则判断能够直接爬坡；若否，则判断不能直接爬坡进入步骤S4。

8.根据权利要求7所述的散装货物装载车的爬坡能力监测方法，其特征在于，步骤S4包括：

步骤S41、通过图像采集模块获取爬坡图像；

步骤S42、整车控制器通过分析爬坡图像获取爬坡的路面宽度W以及爬坡的垂直高度H；

步骤S43、计算调节上坡路线与水平方向投影的角度γ：

；

步骤S44、计算调节上坡路线的爬坡基准驱动力F₂：

；

步骤S45、判断F_m是否大于等于F₂，若是，则判断能够通过调节上坡路线爬坡；若否，则判断不能通过调节上坡路线爬坡进入步骤S5。

9.根据权利要求8所述的散装货物装载车的爬坡能力监测方法，其特征在于，步骤S5包括：

步骤S51、空载车辆通过缓存连接装置与前方爬坡车辆实现低速缓冲连接；

步骤S52、计算空载车辆提供的驱动力F₃：

；

其中a₃为预设协助爬坡加速度，M₃为空载车辆的车身重量。

10.根据权利要求9所述的散装货物装载车的爬坡能力监测方法，其特征在于，步骤S7包括：

整车控制器计算直接爬坡输出的爬坡驱动力上限值F_s1：

；

整车控制器计算通过调节路线爬坡输出的爬坡驱动力上限值F_s2：

；

其中，a_s是爬坡时的加速度上限阈值，p为修正系数。

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