CN116300585A - 一种基于矿区无人驾驶自动卸料状况的检测控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于矿区无人驾驶自动卸料状况的检测控制方法，包括自动驾驶矿车自动泊入卸料口，通过第一传感装置获取卸料口卸料状况进行初步判断，并根据结果反馈相应卸料请求指令；云控中心通过设置于卸料口的第二传感装置，对卸料口状况，利用内置智能算法进行再次确认，若满足卸料条件则发送允许卸料指令；当自动驾驶矿车卸料完成后，将卸料完成指令发送至云控中心，云控中心通过第二传感装置对自动驾驶矿车后车厢进行二次检测，检测是否卸料完成进行确认，若卸料完成后，则开始下发下一次装料任务。本发明通过设置传感装置对自动驾驶矿车进行识别校验，避免因故障或输送带效率下降，未及时将料输送，出现无法卸料等意外状况的问题。

Description

一种基于矿区无人驾驶自动卸料状况的检测控制方法
技术领域
本发明涉及自动驾驶矿车技术领域，特别涉及一种基于矿区无人驾驶自动卸料状况的检测控制方法。
背景技术
自动驾驶作为今年的科技新研究方向，在其应用场景中也包括运用于矿区运输方面。能够替代矿区工人进行长时间的体力工作，降低了工人工作风险和人力成本。但其如何判断自动驾驶矿车的在装卸方面的成功率还有待提高，值得技术人员进行进一步的研究。
现有技术的不足之处在于，无法通过对自动驾驶矿车称重，来判断卸料是否完成，如卸料未完成还需要处理，针对矿山生成场景较复杂；未排除如卸料口已满，自动驾驶矿车如再去卸料，会导致在规定时间内未卸完料，存在带料上山装料的风险，严重影响矿车作业效率。
发明内容
本发明的目的克服现有技术存在的不足，为实现以上目的，采用一种基于矿区无人驾驶自动卸料状况的检测控制方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
一种基于矿区无人驾驶自动卸料状况的检测控制方法，包括：
步骤S1、自动驾驶矿车自动泊入卸料口，通过第一传感装置获取卸料口卸料状况进行初步判断，并根据结果反馈相应卸料请求指令；
步骤S2、云控中心通过设置于卸料口的第二传感装置，对卸料口状况，利用内置智能算法进行再次确认，若满足卸料条件则发送允许卸料指令；
步骤S3、当自动驾驶矿车卸料完成后，将卸料完成指令发送至云控中心，云控中心通过第二传感装置对自动驾驶矿车后车厢进行二次检测，检测是否卸料完成进行确认，若卸料完成后，则开始下发下一次装料任务。
作为本发明的进一步的方案：所述步骤S1的具体步骤包括：
自动驾驶矿车自动泊入卸料口附近后，自动驾驶矿车则自动挂N档，并驻车制动；
再通过第一传感装置对后向的卸料口进行探测，判断卸料口是否存在未通过输送带及时运输的物料，排除本次卸料影响因素；
在确认卸料口符合正常卸料情况后，发送卸料请求给云控中心。
作为本发明的进一步的方案：所述步骤S2的具体步骤包括：
云控中心接收卸料请求指令后，通过安装在卸料口顶端的第二传感装置，判断自动驾驶矿车泊入位置是否合适，以及卸料口是否堆满料影响本次卸料，判断无问题后云控中心发送允许卸料指令至自动驾驶矿车；
自动驾驶矿车接收允许卸料指令后，开始进行卸料，卸料完成后反馈卸料完成至云控中心。
作为本发明的进一步的方案：所述利用内置智能算法进行再次确认的具体步骤包括：
通过第二传感装置的内置智能算法对自动驾驶矿车后车厢进行拍照对比；
首先识别出自动驾驶矿车，再识别出自动驾驶矿车后车厢，最终通过对比识别出后车厢装料情况，确认后车厢是否卸料完成。
作为本发明的进一步的方案：所述内置智能算法的具体运算步骤包括：
步骤一、通过第一传感装置将自动驾驶矿车在卸料口空载状态，及不同载重状态下进行数据采集；
步骤二、采用YOLOv3算法模型，对采集数据进行模型训练，设定第一特征层，提取出自动驾驶矿车，第二特征层为自动驾驶矿车后车厢；
步骤三、将自动驾驶矿车后车车厢设定第三特征层，提取出后车厢无物料状态标记为卸料完成状态sig0,及后车厢有物料状态标记为未卸料完成状态sig1，经过训练后输出至Sigmoid激活函数中；
步骤四、在自动驾驶矿车发送卸料完成后，第二传感装置对自动驾驶矿车后车厢卸料数据进行采集，与前期采集数据比较，判断后车厢是否存在物料，得到自动驾驶矿车是否卸料完成的结果。
作为本发明的进一步的方案：所述步骤S3的具体步骤包括：
云控中心接收卸料完成指令后，通过卸料口的第二传感装置检测自动驾驶矿车后车厢卸料完成无料后，发送装料指令，以及挖机位置信息给自动驾驶矿车；
同时，若发现自动驾驶矿车未卸料完成，则发送再次卸料指令，确保矿车自动卸料完成后，再发送装料指令；
自动驾驶矿车接收云控中心发送的装料指令，并根据装料指令规划下一趟装载地点，自动泊出卸料口，按规划路径进行装料。
作为本发明的进一步的方案：所述第一传感装置采用的是后向的激光雷达，所述第二传感装置采用的是多功能摄像头。
与现有技术相比，本发明存在以下技术效果：
采用上述的技术方案，通过自动驾驶矿车后向激光雷达判断卸料口是否满料，并通过安装在卸料口的摄像头对卸料口是否满料进行校验，避免因卸料口存在故障或输送带效率下降，未及时将料输送，出现无法卸料或卸料时将料溢出卸料口；卸料完成后通过安装在卸料口的摄像头，通过AI智能学习，对自动驾驶矿车后车厢进行自动识别，判断卸料是否完成，排除卸料不完全带料山上，提升影响生产效率。
附图说明
下面结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细描述：
图1为本申请公开实施例的检测控制方法的步骤示意图；
图2为本申请公开实施例的检测控制方法的示意图；
图3为本申请公开实施例的内置算法的计算过程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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做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。
请参考图1，本发明实施例中，一种基于矿区无人驾驶自动卸料状况的检测控制方法，具体步骤包括：
步骤S1、自动驾驶矿车自动泊入卸料口，通过第一传感装置获取卸料口卸料状况进行初步判断，并根据结果反馈相应卸料请求指令，具体步骤包括：
自动驾驶矿车自动泊入卸料口附近后，自动驾驶矿车则自动挂N档，并停车，拉装置制动；
再通过第一传感装置对后向的卸料口进行探测，判断卸料口是否存在未通过输送带及时运输的物料，排除本次卸料影响因素；
在确认卸料口符合正常卸料情况后，发送卸料请求给云控中心。
步骤S2、云控中心通过设置于卸料口的第二传感装置，对卸料口状况，利用内置智能算法进行再次确认，若满足卸料条件则发送允许卸料指令，具体步骤包括：
云控中心接收卸料请求指令后，通过安装在卸料口顶端的第二传感装置，判断自动驾驶矿车泊入位置是否合适，以及卸料口是否堆满料影响本次卸料，判断无问题后云控中心发送允许卸料指令至自动驾驶矿车；
自动驾驶矿车接收允许卸料指令后，开始进行卸料，卸料完成后反馈卸料完成至云控中心。
本实施例中，所述利用内置智能算法进行再次确认的具体步骤包括：
通过第二传感装置的内置智能算法对自动驾驶矿车后车厢进行拍照对比；
首先识别出自动驾驶矿车，再识别出自动驾驶矿车后车厢，最终通过对比识别出后车厢装料情况，确认后车厢是否卸料完成。
所述内置只能算法的具体步骤包括：
步骤一、通过第一传感装置将自动驾驶矿车在卸料口空载状态，及不同载重状态下进行数据采集；
步骤二、采用YOLOv3算法模型，对采集数据进行模型训练，设定第一特征层，提取出自动驾驶矿车，第二特征层为自动驾驶矿车后车厢；
步骤三、将自动驾驶矿车后车车厢设定第三特征层，提取出后车厢无物料状态标记为卸料完成状态sig0,及后车厢有物料状态标记为未卸料完成状态sig1，经过训练后输出至Sigmoid激活函数中；
步骤四、在自动驾驶矿车发送卸料完成后，第二传感装置对自动驾驶矿车后车厢卸料数据进行采集，与前期采集数据比较，判断后车厢是否存在物料，得到自动驾驶矿车是否卸料完成的结果。
本实施例中，YOLOv3借鉴了FPN的思想，从不同尺度提取特征。。YOLOv3提取最后3层特征图，不仅在每个特征图上分别独立做预测，同时通过将小特征图上采样到与大的特征图相同大小，然后与大的特征图拼接做进一步预测。用维度聚类的思想聚类出9种尺度的anchor box，将9种尺度的anchor box均匀的分配给3种尺度的特征图。
YOLOv3矿卡后车厢特征图目标框的设定，每个框会预测四个坐标数据：
tx、ty、tw、th这个四个坐标是经过实际坐标数据变换而成的，变换的公式如下：
bx＝δ(tx)+cx
by＝δ(ty)+cy
bw＝Pwetw
bh＝Pheth
其中，bx、by、bw、bh分别是实际预测框的中心x和y坐标，宽和高，cx、cy是先验框所在网络的左上角左边，Pw、Ph分别时先验框的宽和高，δ(tx)、σ(ty)是基于矩形中心点左上角格点坐标的偏移量，δ是激活函数Sigmoid；
如图3所示，图示为内置算法的计算过程示意图；
则可以计算得到tx、ty、tw、th的值，以此计算目标框特征层是否为标记物体矿卡后车厢，以此方法继续进行后车厢是否存在未卸料完成的石头，判断矿卡是否卸料完成。步骤S1中卸料口是否满料的判断，与当前步骤算法可采用一致的运算方式。
步骤S3、当自动驾驶矿车卸料完成后，将卸料完成指令发送至云控中心，云控中心通过第二传感装置对自动驾驶矿车后车厢进行二次检测，检测是否卸料完成进行确认，若卸料完成后，则开始下发下一次装料任务，具体步骤包括：
云控中心接收卸料完成指令后，通过卸料口的第二传感装置检测自动驾驶矿车后车厢卸料完成无料后，发送装料指令，以及挖机位置信息给自动驾驶矿车；
同时，若发现自动驾驶矿车未卸料完成，则发送再次卸料指令，确保矿车自动卸料完成后，再发送装料指令；
自动驾驶矿车接收云控中心发送的装料指令，并根据装料指令规划下一趟装载地点，自动泊出卸料口，按规划路径进行装料。
本实施例中，所述第一传感装置采用的是后向的激光雷达，所述第二传感装置采用的是多功能摄像头。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于矿区无人驾驶自动卸料状况的检测控制方法，其特征在于，具体步骤包括：
步骤S1、自动驾驶矿车自动泊入卸料口，通过第一传感装置获取卸料口卸料状况进行初步判断，并根据结果反馈相应卸料请求指令；
步骤S2、云控中心通过设置于卸料口的第二传感装置，对卸料口状况，利用内置智能算法进行再次确认，若满足卸料条件则发送允许卸料指令；
步骤S3、当自动驾驶矿车卸料完成后，将卸料完成指令发送至云控中心，云控中心通过第二传感装置对自动驾驶矿车后车厢进行二次检测，检测是否卸料完成进行确认，若卸料完成后，则开始下发下一次装料任务。
2.根据权利要求1所述一种基于矿区无人驾驶自动卸料状况的检测控制方法，其特征在于，所述步骤S1的具体步骤包括：
自动驾驶矿车自动泊入卸料口附近后，自动驾驶矿车则自动挂N档，并驻车制动；
再通过第一传感装置对后向的卸料口进行探测，判断卸料口是否存在未通过输送带及时运输的物料，排除本次卸料影响因素；
在确认卸料口符合正常卸料情况后，发送卸料请求给云控中心。
3.根据权利要求1所述一种基于矿区无人驾驶自动卸料状况的检测控制方法，其特征在于，所述步骤S2的具体步骤包括：
云控中心接收卸料请求指令后，通过安装在卸料口顶端的第二传感装置，判断自动驾驶矿车泊入位置是否合适，以及卸料口是否堆满料影响本次卸料，判断无问题后云控中心发送允许卸料指令至自动驾驶矿车；
自动驾驶矿车接收允许卸料指令后，开始进行卸料，卸料完成后反馈卸料完成至云控中心。
4.根据权利要求1所述一种基于矿区无人驾驶自动卸料状况的检测控制方法，其特征在于，所述利用内置智能算法进行再次确认的具体步骤包括：
通过第二传感装置的内置智能算法对自动驾驶矿车后车厢进行拍照对比；
首先识别出自动驾驶矿车，再识别出自动驾驶矿车后车厢，最终通过对比识别出后车厢装料情况，确认后车厢是否卸料完成。
5.根据权利要求1所述一种基于矿区无人驾驶自动卸料状况的检测控制方法，其特征在于，所述内置智能算法的具体运算步骤包括：
步骤一、通过第一传感装置将自动驾驶矿车在卸料口空载状态，及不同载重状态下进行数据采集；
步骤二、采用YOLOv3算法模型，对采集数据进行模型训练，设定第一特征层，提取出自动驾驶矿车，第二特征层为自动驾驶矿车后车厢；
步骤三、将自动驾驶矿车后车车厢设定第三特征层，提取出后车厢无物料状态标记为卸料完成状态sig0,及后车厢有物料状态标记为未卸料完成状态sig1，经过训练后输出至Sigmoid激活函数中；
步骤四、在自动驾驶矿车发送卸料完成后，第二传感装置对自动驾驶矿车后车厢卸料数据进行采集，与前期采集数据比较，判断后车厢是否存在物料，得到自动驾驶矿车是否卸料完成的结果。
6.根据权利要求1所述一种基于矿区无人驾驶自动卸料状况的检测控制方法，其特征在于，所述步骤S3的具体步骤包括：
云控中心接收卸料完成指令后，通过卸料口的第二传感装置检测自动驾驶矿车后车厢卸料完成无料后，发送装料指令，以及挖机位置信息给自动驾驶矿车；
同时，若发现自动驾驶矿车未卸料完成，则发送再次卸料指令，确保矿车自动卸料完成后，再发送装料指令；
自动驾驶矿车接收云控中心发送的装料指令，并根据装料指令规划下一趟装载地点，自动泊出卸料口，按规划路径进行装料。
7.根据权利要求1所述一种基于矿区无人驾驶自动卸料状况的检测控制方法，其特征在于，所述第一传感装置采用的是后向的激光雷达，所述第二传感装置采用的是多功能摄像头。
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