CN116299537A - 一种矿区排土场挡墙缺陷检测方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明属于矿区施工技术领域，具体公开了一种矿区排土场挡墙缺陷检测方法和系统，包括：处理器、激光雷达、GPS定位设备和管理平台，采用如下步骤：根据所述停靠线的长度和所述挡墙的宽度生成长方形的检测区域；获得检测区域内的挡墙点云，并将多帧的挡墙点云进行重叠得到稠密点云；将检测区域沿其长度方向进行相等的间距切割获得栅格，将所述稠密点云按照所述间距分离并分别投影至对应的所述栅格中；对每个所述栅格内的稠密点云进行判断，以识别无效栅格；对所述无效栅格进行挡墙风险判断；具有如下优点：通过提取的栅格化挡墙点云的最高点、分布大小和斜率，从三个维度同时判断挡墙的整体缺失性，降低了安全隐患。

Description

一种矿区排土场挡墙缺陷检测方法和系统

技术领域

本发明涉及矿区施工技术领域，具体而言，涉及一种矿区排土场挡墙缺陷检测方法和系统。

背景技术

排土场是矿区最重要的作业区域之一，矿区车辆在排土场进行倒车卸载的过程中，需要基于终点标志物-挡墙与矿区车辆之间的距离，控制矿区车辆安全停靠，以防止矿区车辆越界；如果排土场挡墙失效，将会严重影响矿区车辆的安全停靠，尤其是智能驾驶车辆的安全停靠，如何及时发现挡墙是否存在失效风险、或者挡墙是否失效，是一个非常重要的问题。

现有技术中，通常是在排土场检测车辆与挡墙的距离，找到合适的停车点，之后开始卸载，但是缺少对挡墙是否缺失进行检测的过程，存在极大地安全隐患。

为此提出一种矿区排土场挡墙缺陷检测方法和系统，以解决上述提出的问题。

发明内容

本发明旨在提供一种矿区排土场挡墙缺陷检测方法和系统，以解决或改善上述提出的缺少对挡墙是否缺失进行检测的过程，存在极大地安全隐患的问题，提高矿区车辆安全性。

有鉴于此，本发明的第一方面在于提供一种矿区排土场挡墙缺陷检测方法。

本发明的第二方面在于提供一种矿区排土场挡墙缺陷检测系统。

本发明的第一方面提供了一种矿区排土场挡墙缺陷检测方法，包括如下步骤：包括如下步骤：S1，截取与车辆相对的所述挡墙的边界线作为停靠线，并根据所述停靠线的长度和所述挡墙的宽度生成长方形的检测区域；S2，对车载激光雷达获取的点云进行分割，以获得检测区域内的挡墙点云，并将多帧的挡墙点云进行重叠得到稠密点云；S3，将检测区域沿其长度方向进行等间距切割获得栅格，将所述稠密点云按照所述间距分离并分别投影至对应的所述栅格中；S4，对每个所述栅格内的稠密点云的纵向最高点、纵向分布大小和分布斜率进行判断，以识别无效栅格S5，对所述无效栅格的进行挡墙风险判断，根据风险判断的结果进行当前所述挡墙具有缺陷的警报。

本发明提供的一种矿区排土场挡墙缺陷检测方法，具体采用多维度判断的挡墙缺失检测，通过提取的栅格化挡墙点云的最高点、分布大小、斜率三个维度的信息，从三个维度同时判断挡墙的整体缺失性；其中，三个维度判断需要先从纵向方向提取栅格化挡墙点云的最高点、分布大小和斜率信息，再从横向方向分别判断三个维度不满足设定条件信息的连续性，不满足条件的连续区域超过一定阈值进行报警；通过多维度判断的挡墙缺失检测可以多角度，全面的确定挡墙安全性；

结合连续的GPS定位数据通过多帧叠积的方法构建更为密集的挡墙点云，弥补了激光雷达点云的稀疏性；缓存连续N帧ROI区域内的挡墙点云和当前对应GPS信息，基于激光雷达点云到GPS数据的坐标转换矩阵和矩阵的逆，将缓存的连续N帧点云转换到当前坐标系下；通过点云数据累加取当前时刻叠加后的点云；多帧叠加的点云对挡墙描述的更详细，提取特征信息更准确，避免由于点云精度不够或部分缺失造成的误检。

另外，根据本发明的实施例提供的技术方案还可以具有如下附加技术特征：

上述任一技术方案中，当所述栅格内没有稠密点云时，将当前所述栅格纵向对应的地面点云高度作为当前所述栅格高度，当前所述栅格宽度、斜率设为零，并将当前所述栅格记为无效栅格。

在该技术方案中，为了保证方法的顺利实施，当挡墙出现局部倒塌或者断裂导致的挡墙纵向区域中具有裸露地面时，此时无法检测到挡墙的点云，因此将纵向对应的地面点云高度作为栅格高度，栅格宽度、斜率设为零，以便后续的计算和判定能够顺利进行，同时当地面过高时也能够将实际的高度纳入到点云的统计中。

上述任一技术方案中，所述纵向最高点的判断的步骤，具体为：获取所述挡墙的标准高度；提取每个所述栅格中稠密点云的最高点；将每个所述栅格的最高点分别与标准高度进行高低对比，若低于标准高度则当前所述栅格为无效栅格。

在该技术方案中，提取每一纵列每个栅格内点云的最高点作为栅格高度H_g1,H_g2,......H_gN，若栅格内没有点云，则用同一坐标系下的地面高度值点代替；

将得到的栅格高度依次与挡墙的标准高度dh对比，满足H_g>dh要求的记为有效栅格，满足H_g<dh的记为无效栅格。

上述任一技术方案中，所述纵向分布大小的判断的步骤，具体为：将参考挡墙宽度与基于土质坡度的调配值的乘积二分之一作为标准宽度；获取每个所述栅格中大于标准高度二分之一的稠密点云的纵向分布大小；将所述纵向分布大小分别与标准宽度进行大小对比，若为小则当前所述格栅为无效格栅。

在该技术方案中，计算每个一纵列点云高度大于dh/2的栅格水平分布宽度W_g1,W_g2,......W_gN。栅格点云水平分布宽度W_g>η×0.5×ds，记为有效栅格，栅格点云水平分布宽度W_g<η×0.5×ds，记为无效栅格。其中，ds为参考挡墙宽度要求，η为基于土质坡度的调配值。

上述任一技术方案中，所述分布斜率的判断的步骤，具体为：获取标准斜率，具体计算规则为：标准斜率＝标准高度/(基于土质坡度的调配值×0.5×参考挡墙宽度)；获取单个所述栅格内所述稠密点云沿栅格纵向分布的距离和沿栅格纵向方向最高点高度，将所述纵向高度与距离的比值作为分布斜率；将每个所述格栅的分布斜率与标准斜率进行大小对比，若为小于则当前所述格栅为无效栅格。

在该技术方案中，利用点云的长度方向的距离Y和纵向高度Z信息，计算每一纵列内点云分布的斜率大小并记录，Slope_g1,Slope_g2,......Slope_gN。点云分布的斜率Slope_g>dh/(η×0.5×ds),记为有效栅格，Slope_g<dh/(η×0.5×ds)记为无效栅格，其中，dh为挡墙标准高度，ds为参考挡墙宽度要求，η为基于土质坡度的调配值。

上述任一技术方案中，当所述栅格的最高点大于或等于标准高度、纵向分布宽度大于或等于标准宽度、以及分布斜率大于或等于标准斜率时，当前所述栅格为有效栅格。

在该技术方案中，当三个因素均有效时记为有效栅格，保证了有效栅格判断与实际相符。

上述任一技术方案中，所述风险判断采用下述规则：计算所述无效栅格数量占当前所述挡墙所有的栅格数量的比例，若所述比例大于30％则当前所述挡墙具有缺陷；和/或判断所述无效栅格的连续数量和所述间距的乘积与二分之一的车辆后轮宽度的大小，若大于二分之一的车辆后轮宽度则当前所述挡墙具有缺陷。

在该技术方案中，采用两种规则进行分别的判断，可保证最终的判断结果能够最大程度的在实际中被车辆安全应用，降低判断误差对车辆运行造成的伤害。

上述任一技术方案中，在所述S1之前，还包括如下步骤：连续检测车辆与停靠线的最小距离、以及车辆航向与停靠线接近的夹角是否符合标准，若是则车辆停止进行步骤S1。

在该技术方案中，通过对检测车辆与停靠线的最小距离、以及车辆航向与停靠线接近的夹角，对车辆与挡墙的之间是否靠近和之间的姿态是否合适进行判断，以便本方法能够稳定的应用。

上述任一技术方案中，所述标准为车辆与停靠线的最小距离小于十五米，以及车辆航向与停靠线接近的夹角大于七十五度。

在该技术方案中，通过预设的十五米距离以及七十五度夹角，保证了实施系统能够正常实施所述方法。

本发明的第一方面提供了一种矿区排土场挡墙缺陷检测方法，包括：处理器、激光雷达、GPS定位设备和管理平台；激光雷达用于在倒车时检测车辆后方的挡墙并生成点云；GPS定位设备用于获取车辆的位置信息；管理平台用于下发由所述GPS定位设备输出的边界地图文件，所述边界地图文件包括所述挡墙的边界线信息；处理器用于加载所述点云和所述位置信息，将所述点云转换到所述GPS定位设备的坐标系下，根据所述边界地图文件筛选并提取所述点云中的挡墙点，并结合车辆尺寸信息和挡墙标准对挡墙是否具有缺陷进行判断；其中，所述一种矿区排土场挡墙缺陷检测系统用于实施第一方面中任一技术方案所述的一种矿区排土场挡墙缺陷检测方法。

在该技术方案中，激光雷达安装在车辆正后方位置，能够在倒车时检测车辆后方的挡墙；GPS定位设备安装在车辆上能够获取车辆的位置信息；激光雷达数据坐标系与GPS定位设备数据坐标系具备可测量、计算的相互转换关系；处理器能够加载激光雷达检测的点云和GPS定位设备数据；

通过激光雷达使用点云表征车辆后方三维环境；使用GPS定位设备精准定位，并触发检测算法；管理平台向处理器下发地图边界文件，通过地图边界文件提供的地图边界制作ROI区域，准确提取挡墙上激光雷达点云，以便进行针对性数据分析；通过激光雷达和GPS定位设备检测精度高，管理平台下发的地图边界制作ROI区域能够排除外界干扰。

本发明与现有技术相比所具有的有益效果：

结合连续的GPS定位数据通过多帧叠积的方法构建更为密集的挡墙点云，弥补了激光雷达点云的稀疏性。缓存连续N帧ROI区域内的挡墙点云和当前对应GPS信息，基于激光雷达点云到GPS数据的坐标转换矩阵和矩阵的逆，将缓存的连续N帧点云转换到当前坐标系下。通过点云数据累加取当前时刻叠加后的点云，多帧叠加的点云对挡墙描述的更详细，提取特征信息更准确，避免由于点云精度不够或部分缺失造成的误检；

通过提取的栅格化挡墙点云的最高点、分布大小、斜率三个维度的信息，从三个维度同时判断挡墙的整体缺失性，使得挡墙的缺陷进行检测，降低了安全隐患。

根据本发明的实施例的附加方面和优点将在下面的描述部分中变得明显，或通过根据本发明的实施例的实践了解到。

附图说明

附图仅用于示出具体实施例的目的，而并不认为是对本发明的限制。

图1为本发明的挡墙缺失检测实施例的流程图；

图2为本发明的挡墙不同损坏情况的检测示意图；

图3为本发明的矿区排土场挡墙缺陷检测系统的结构示意图。

其中，图1-3中附图标记与部件名称之间的对应关系为：

101处理器、102激光雷达、103GPS定位设备、104管理平台。

具体实施方式

为了可以更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

请参阅图1-3，本发明提供了一种矿区排土场挡墙缺陷检测方法和系统，其中所述一种矿区排土场挡墙缺陷检测方法系统包括：激光雷达102、GPS定位设备103、管理平台104和处理器101。

激光雷达102安装在车辆正后方位置，能够在倒车时检测车辆后方的挡墙；

管理平台104下发地图边界文件，地图边界由GPS定位设备采集制作，包含挡墙的边界线信息，一种方式是提前存储到处理器101固定位置，另一种方式是通过网络通信实时下载到处理器101固定位置。

GPS定位设备103需要安装或标定到后轴中心，能够获取车辆的位置信息；

激光雷达102的数据坐标系与GPS定位设备103数据坐标系具备可测量、计算的相互转换关系；

处理器101加载激光雷达102检测的点云和GPS定位设备103数据，将激光雷达点云转换到GPS定位设备坐标系下，依据管理平台104下发的地图边界筛选并提取激光雷达点云中的挡墙点，并结合车辆尺寸信息和挡墙标准进行挡墙是否缺失的判断。

所述一种矿区排土场挡墙缺陷检测方法方法，包括如下步骤：

当车辆倒车进入排土场后，通过GPS定位设备103检测车辆所在位置，确定车辆当前位置所对应的挡墙边界线和停靠位。

如图2(a)通过GPS定位系统103时刻检测车辆位置，基于车辆的GNSS定位信息搜索停靠线中的最近点，车辆距离停靠线达到激光雷达检测范围，具体的范围为15米、且车辆航向与停靠线接近垂直，具体的垂直为75度。开始挡墙检测：

如图2(b)，读取管理平台104下发的地图边界，基于车辆位置和车辆宽度，截取与车辆正对的地图边界线作为停靠线，停靠线转到激光雷达坐标系下得到，停靠线L1，停靠线L1的长度为d1；

基于挡墙标准宽度ds，将停靠线L1向后平移ds距离，得到线L2，即线L1与线L2对应点均相距ds；

线L1和线L2以及两线对应端点连线组成检测区域ROI；

激光雷达102获取激光雷达点云传入处理器101，激光点云中每个点包含XYZ的信息，通过判断点云的X和Y位置是否在ROI区域内，提取ROI区域内的挡墙点云；

由于激光点云随距离增加变得的稀少，基于连续的GPS定位信息将ROI区域的激光雷达点云进行多帧叠加，使挡墙上的点云变得稠密，以使后续的计算方便进行。

在ROI区域按水平方向将dl划分为水平精度deta_grid的栅格，每个栅格纵向大小可保持ds/n的精度，n>＝1；

将提取的点云投影到栅格内：

(1)高度因素判断

提取每一纵列每个栅格内点云的最高点作为对应的栅格高度H_g1,H_g2,......H_gN，若栅格内没有点云，则用同一坐标系下的地面高度值点代替；

将提取的栅格高度依次与挡墙标准高度dh对比，满足挡墙高度H_g>dh要求的记为有效，满足H_g<dh的记为无效；

(2)宽度因素判断

计算每个一纵列点云高度大于dh/2的栅格纵向分布宽度W_g1,W_g2,......W_gN，没有点云记为0。栅格点云纵向分布宽度W_g>η×0.5×ds,记为有效栅格，栅格点云纵向分布宽度W_g<η×0.5×ds，记为无效栅格。其中，ds为参考挡墙宽度要求，η为基于土质坡度的调配值。

(3)坡度因素

利用点云的纵向距离Y和高度Z信息，计算每一纵列内点云分布的斜率大小并记录，Slope_g1,Slope_g2,......Slope_gN，没有点云记为0。点云分布的斜率Slope_g>dh/(η×0.5×ds),记为有效栅格，Slope_g<dh/(η×0.5×ds)记为无效栅格，其中，dh为挡墙标准高度，ds为参考挡墙宽度要求，η为基于土质坡度的调配值。

当三个因素均有效时记为有效栅格，否则记为无栅格。基于有效栅格连续性与无效栅格占比评判挡墙的安全性和缺失程度，如图2(b)(b)(d)内实心点为有效栅格内的点，空心点为无效栅格内的点，图2(b)判断为安全挡墙；ROI区域内范围内无效栅格列数N0占比大于P，例如：N0>30％，认为存在危险，进行挡墙缺失报警，如图2(c)；或连续无效栅格列数N0乘以纵向栅格精度deta_grid代表无效区域的长度，大于车后轮宽度0.5*W，N*deta_grid>0.5*W则认为存在危险，进行挡墙缺失报警，如图2(d)。

通过本实施例所述方法，实现了对矿用排土场挡墙缺失、破损、高度不满足等安全性不足情况的检测，为矿用卡车排土场排土作业运行提供最后保障。

由于激光点云随距离增加变得的稀少，这里基于连续的GPS定位信息将ROI区域的激光雷达点云进行多帧叠加，使挡墙上的点云变得稠密，方便计算。

技术实现为：缓存连续N_data帧ROI区域内的挡墙点云和当前对应GPS信息，如map(lidar_data_t0,GPS_t0)、map(lidar_data_t1，GPS_t1)、...、map(lidar_data_tN,GPS_tN),其中map(lidar_data_tN,GPS_tN)代表前N个周期，同一时间获取的挡墙点云和GPS位置信息，即map(lidar_data_t0,GPS_t0)为当前时刻，同一时间获取的挡墙点云和GPS位置信息；map(lidar_data_t1，GPS_t1)为上一周期，同一时间获取的挡墙点云和GPS位置信息。

基于激光雷达点云到GPS数据的坐标转换矩阵为T_lidar_gps,其矩阵的逆为T_lidar_gps_inv；

基于当前GPS定位数据GPS_t0和上一周期GPS定位数据GPS_t1，计算由GPS_t1到GPS_t0的转换矩阵T_t1t0，将上一周期挡墙上点云lidar_data_t1转换到当前激光坐标系下

lidar_data_t1_new

＝lidar_data_t1·T_lidar_gps·T_t1t0

·T_lidar_gps_inv；

基于当前GPS定位数据GPS_t0和上一周期GPS定位数据GPS_t2，计算由GPS_t2到GPS_t0的转换矩阵T_t2t0，将前2个周期挡墙上点云lidar_data_t2转换到当前激光坐标系下

lidar_data_t2_new

＝lidar_data_t2·T_lidar_gps·T_t2t0

·T_lidar_gps_inv；

以此类推：

基于当前GPS定位数据GPS_t0和前N个周期GPS定位数据GPS_tN，计算由GPS_tN到GPS_t0的转换矩阵T_tNt0，将前2个周期挡墙上点云lidar_data_tN，转换到当前激光坐标系下

lidar_data_tN_new

＝lidar_data_tN·T_lidar_gps·T_tNt0

·T_lidar_gps_inv；

由此获取当前时刻叠加后的点云：

lidar_data_t0_add＝lidar_data_t0+lidar_data_t1_new+

lidar_data_t2_new+...+lidar_data_tN_new

其中，N≥2。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

以上所述的实施例仅是对本发明的优选方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (10)

1.一种矿区排土场挡墙缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，截取与车辆相对的所述挡墙的边界线作为停靠线，并根据所述停靠线的长度和所述挡墙的宽度生成长方形的检测区域；

S2，对车载激光雷达获取的点云进行分割，以获得检测区域内的挡墙点云，并将多帧的挡墙点云进行重叠得到稠密点云；

S3，将检测区域沿其长度方向进行等间距切割获得栅格，将所述稠密点云按照所述间距分离并分别投影至对应的所述栅格中；

S4，对每个所述栅格内的稠密点云的纵向最高点、纵向分布大小和分布斜率进行判断，以识别无效栅格；

S5，对所述无效栅格的进行挡墙风险判断，根据风险判断的结果进行当前所述挡墙具有缺陷的警报。

2.根据权利要求1所述的一种矿区排土场挡墙缺陷检测方法，其特征在于，当所述栅格内没有稠密点云时，将当前所述栅格纵向对应的地面点云高度作为当前所述栅格高度，当前所述栅格宽度、斜率设为零，并将当前所述栅格记为无效栅格。

3.根据权利要求2所述的一种矿区排土场挡墙缺陷检测方法，其特征在于，所述纵向最高点的判断的步骤，具体为：

获取所述挡墙的标准高度；

提取每个所述栅格中稠密点云的最高点；

将每个所述栅格的最高点分别与标准高度进行高低对比，若低于标准高度则当前所述栅格为无效栅格。

4.根据权利要求3所述的一种矿区排土场挡墙缺陷检测方法，其特征在于，所述纵向分布大小的判断的步骤，具体为：

将参考挡墙宽度与基于土质坡度的调配值的乘积二分之一作为标准宽度；

获取每个所述栅格中大于标准高度二分之一的稠密点云的纵向分布大小；

将所述纵向分布大小分别与标准宽度进行大小对比，若为小则当前所述格栅为无效格栅。

5.根据权利要求4所述的一种矿区排土场挡墙缺陷检测方法，其特征在于，所述分布斜率的判断的步骤，具体为：

获取标准斜率，具体计算规则为：

标准斜率＝标准高度/(基于土质坡度的调配值×0.5×参考挡墙宽度)；

获取单个所述栅格内所述稠密点云沿栅格纵向分布的距离和沿栅格纵向方向最高点高度，将所述纵向高度与距离的比值作为分布斜率；

将每个所述格栅的分布斜率与标准斜率进行大小对比，若为小于标准斜率则当前所述格栅为无效栅格。

6.根据权利要求5所述的一种矿区排土场挡墙缺陷检测方法，其特征在于，当所述栅格的最高点大于或等于标准高度、纵向分布宽度大于或等于标准宽度、以及分布斜率大于或等于标准斜率时，当前所述栅格为有效栅格。

7.根据权利要求1所述的一种矿区排土场挡墙缺陷检测方法，其特征在于，所述风险判断采用下述规则：

计算所述无效栅格数量占当前所述挡墙所有的栅格数量的比例，若所述比例大于30％则当前所述挡墙具有缺陷；和/或

判断所述无效栅格的连续数量和所述间距的乘积与二分之一的车辆后轮宽度的大小，若大于二分之一的车辆后轮宽度则当前所述挡墙具有缺陷。

8.根据权利要求1所述的一种矿区排土场挡墙缺陷检测方法，其特征在于，在所述S1之前，还包括如下步骤：

连续检测车辆与停靠线的最小距离、以及车辆航向与停靠线接近的夹角是否符合标准，若是则车辆停止进行步骤S1。

9.根据权利要求8所述的一种矿区排土场挡墙缺陷检测方法，其特征在于，所述标准为车辆与停靠线的最小距离小于十五米，以及车辆航向与停靠线接近的夹角大于七十五度。

10.一种矿区排土场挡墙缺陷检测系统，其特征在于，包括：处理器(101)、激光雷达(102)、GPS定位设备(103)和管理平台(104)；

激光雷达(102)用于在倒车时检测车辆后方的挡墙并生成点云；

GPS定位设备(103)用于获取车辆的位置信息；

管理平台(104)用于下发由所述GPS定位设备(103)输出的边界地图文件，所述边界地图文件包括所述挡墙的边界线信息；

处理器(101)用于加载所述点云和所述位置信息，将所述点云转换到所述GPS定位设备(103)的坐标系下，根据所述边界地图文件筛选并提取所述点云中的挡墙点，并结合车辆尺寸信息和挡墙标准对挡墙是否具有缺陷进行判断；

其中，所述一种矿区排土场挡墙缺陷检测系统用于实施如权利要求1-9中任一项所述的一种矿区排土场挡墙缺陷检测方法。

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