CN116823719A

CN116823719A - 一种挖掘机的挖土量计算方法、装置及电子设备

Info

Publication number: CN116823719A
Application number: CN202310411819.6A
Authority: CN
Inventors: 陈广大; 陈赢峰; 范长杰; 胡志鹏
Original assignee: Netease Hangzhou Network Co Ltd
Current assignee: Netease Hangzhou Network Co Ltd
Priority date: 2023-04-14
Filing date: 2023-04-14
Publication date: 2023-09-29

Abstract

本申请公开了一种挖掘机的挖土量计算方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取挖掘机作业场景的地面点云信息，并建立高程地图；获取第一挖掘时刻所述挖掘机的铲斗齿尖各点的位置信息；根据所述位置信息以及所述高程地图，计算所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的第一挖掘深度；根据所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的所述第一挖掘深度，计算所述挖掘机在所述第一挖掘时刻的挖土量。该方法实现了对挖掘机在每一个挖掘时刻的挖土量的计算，解决了现有的挖土量测量方法存在的无法实时测量挖掘机在挖掘过程中的挖土量，从而导致挖掘机作业精准度低的问题。

Description

一种挖掘机的挖土量计算方法、装置及电子设备

技术领域

本申请涉及挖掘机技术领域，尤其涉及一种挖掘机的挖土量计算方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

挖掘机是工程基建类项目中使用频率较高的一种机械，随着计算机技术的发展，如何提高挖掘机在项目中的精准作业也提上了日程。其中，挖土量的精准测量是提高挖掘机的作业精准度和作业效率的一项重要因素。

目前，挖土量测量方法有多种(比如：人工测量法、仪器测量法、基于视觉的挖土量估算法等)，但这些方法主要是针对挖掘机铲斗挖出的土量进行测量，并不能实时测量挖掘过程中铲斗能够挖出的土量，这样会导致在挖掘过程中挖掘机操控者无法实时决策进一步的挖掘进度(比如：无法确定要继续挖深还是结束挖掘)，从而会影响挖掘机的作业精准度，甚至会导致挖掘失败。

因此，如何实时测量挖掘机在挖掘过程中的挖土量，从而提高挖掘机的作业精准度，已经成为了一个亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请提供了一种挖掘机的挖土量计算方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质，以解决现有的挖土量测量方法存在的无法实时测量挖掘机在挖掘过程中的挖土量，从而导致挖掘机作业精准度低的问题。

本申请实施例提供了一种挖掘机的挖土量计算方法，所述方法包括：

获取挖掘机作业场景的地面点云信息，并根据所述地面点云信息建立高程地图，所述高程地图以第一坐标系的水平面作为基准面，所述第一坐标系为以所述挖掘机的大臂根部作为原点的坐标系；

获取第一挖掘时刻所述挖掘机的铲斗齿尖各点的位置信息，所述位置信息为所述铲斗齿尖各点在所述第一坐标系中的坐标，所述第一挖掘时刻为所述挖掘机完成一次挖掘操作过程内的任一挖掘时刻；

根据所述位置信息以及所述高程地图，计算所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的第一挖掘深度；

根据所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的所述第一挖掘深度，计算所述挖掘机在所述第一挖掘时刻的挖土量。

本申请实施例还提供了一种挖掘机的挖土量计算装置，所述装置包括：高程地图构建单元、位置信息获取单元、挖掘深度计算单元、挖土量计算单元；

所述高程地图构建单元，用于获取挖掘机作业场景的地面点云信息，并根据所述地面点云信息建立高程地图，所述高程地图以第一坐标系的水平面作为基准面，所述第一坐标系为以所述挖掘机的大臂根部作为原点的坐标系；

所述位置信息获取单元，用于获取第一挖掘时刻所述挖掘机的铲斗齿尖各点的位置信息，所述位置信息为所述铲斗齿尖各点在所述第一坐标系中的坐标，所述第一挖掘时刻为所述挖掘机完成一次挖掘操作过程内的任一挖掘时刻；

所述挖掘深度计算单元，用于根据所述位置信息以及所述高程地图，计算所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的第一挖掘深度；

所述挖土量计算单元，用于根据所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的所述第一挖掘深度，计算所述挖掘机在所述第一挖掘时刻的挖土量。

本申请实施例还提供了一种挖掘机，所述挖掘机配置有车载设备、测距设备、以及多个传感器；

所述车载设备包括：第一获取组件、高程地图构建组件、第二获取组件、第一计算组件、第二计算组件；

所述第一获取组件，用于获取挖掘机作业场景的地面点云信息；

所述高程地图构建组件，用于根据所述地面点云信息建立高程地图，所述高程地图以第一坐标系的水平面作为基准面，所述第一坐标系为以所述挖掘机的大臂根部作为原点的坐标系；

所述第二获取组件，用于获取第一挖掘时刻所述挖掘机的铲斗齿尖各点的位置信息，所述位置信息为所述铲斗齿尖各点在所述第一坐标系中的坐标，所述第一挖掘时刻为所述挖掘机完成一次挖掘操作过程内的任一挖掘时刻；

所述第一计算组件，用于根据所述位置信息以及所述高程地图，计算所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的第一挖掘深度；

所述第二计算组件，用于根据所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的所述第一挖掘深度，计算所述挖掘机在所述第一挖掘时刻的挖土量；

所述测距设备，用于采集所述挖掘机作业场景的地面点云信息，并将所述地面点云信息传输给所述第一获取组件；

所述多个传感器，用于采集所述挖掘机的各关节在所述第一挖掘时刻的位姿信息，并将所述位姿信息传输给所述第二获取组件，以使所述第二获取组件根据所述位姿信息获取所述挖掘机的铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的位置信息。

本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：存储器和处理器；

所述存储器，用于存储一条或多条计算机指令；

所述处理器，用于执行所述一条或多条计算机指令，以实现上述方法。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有一条或多条计算机指令，该指令被处理器执行以实现上述方法。

与现有技术相比，本申请提供的挖土量计算方法通过建立以第一坐标系的水平面为基准面的高程地图，并获取挖掘机铲斗齿尖各点在第一挖掘时刻在第一坐标系中的位置信息，从而计算出铲斗齿尖各点在第一挖掘时刻的第一挖掘深度，进而根据铲斗齿尖各点的第一挖掘深度计算出挖掘机在第一挖掘时刻的挖土量。该方法是基于将高程地图和铲斗齿尖各点在某一挖掘时刻的坐标转换到同一个坐标系下，从而获得了铲斗齿尖各点在该挖掘时刻的挖掘深度，进一步基于挖掘深度获得了铲斗在该挖掘时刻能够挖出的土量。该方法实现了对挖掘机在每一个挖掘时刻的挖土量的实时计算，解决了现有的挖土量测量方法存在的无法实时测量挖掘机在挖掘过程中的挖土量，从而导致挖掘机作业精准度低的问题。

附图说明

图1是本申请实施例提供的一种挖掘机的挖土量计算方法的应用系统图；

图2是本申请第一实施例提供的挖掘机的挖土量计算方法的流程图；

图3是本申请第一实施例提供的一种对高程地图中的点进行离散化处理的方法示意图；

图4是本申请第一实施例提供的获取铲斗齿尖各点位置信息的方法示意图；

图5是本申请第一实施例提供的计算铲斗齿尖各点挖掘深度的方法示意图；

图6是本申请第一实施例提供的挖掘机作业展示图；

图7是本申请第一实施例提供的一种挖掘机实时挖土量的计算流程图；

图8是本申请第二实施例提供的挖掘机的挖土量计算装置的结构示意图；

图9是本申请第三实施例提供的挖掘机的结构示意图；

图10是本申请第四实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。

以下对本申请实施例所涉及的专业名词进行解释，以便于理解。

点云(Point Cloud)，是点的集合，点云中的每一个点都是三维点，点云所包含的信息有每个点所在的位置信息(即每个点的三维坐标X，Y，Z)，还可以有颜色、光照强度、类别标签、法向量、灰度值等信息。点云可以将现实世界原子化，通过高精度的点云数据可以还原现实世界。

点云信息，即点云数据(Point Cloud Data)，是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合，这些向量通常以(X，Y，Z)三维坐标的形式表示，而且一般主要用来代表一个物体的外表面形状。除(X，Y，Z)代表的几何位置信息之外，点云数据还可以表示一个点的颜色信息，灰度值信息等。若用P_i＝{X_i，Y_i，Z_i，……}表示点云中的一个点，那么，Point Cloud＝{P₁，P₂，P₃，……，P_i}即可表示一组点云数据。

高程(Elevation)，是指某点沿铅垂线方向到基准面的距离。

高程地图，是指用于表示某一区域高程的图纸，在本实施例中，是用于表示挖掘机作业场景的地面高度的地图。

转换矩阵，是线性代数中的概念，在线性代数中，线性转换能够用矩阵表示。如果T是一个把Rn映射到Rm的线性转换，且x是一个具有n个元素的列向量，那么即可把m×n的矩阵A称为T的转换矩阵。

坐标系(Frame)，是描述物体位置和姿态的参考，也被称为参考系或参照系。为了在运算时进行点乘和叉乘，n维坐标系常由n个正交单位矢量构成，物体在坐标系中的描述被称为坐标(Coordinate)。

挖掘机是工程基建类项目中必不可少的一个工程机械，在建筑领域、交通运输领域、矿山采掘领域发挥着无可替代的作用。随着计算机技术和挖掘机技术的发展，挖掘机在项目中的作业精准度得到了提高，但如何进一步提高挖掘机的精准作业是挖掘机技术领域的一项长期任务。

挖掘机的精准作业涉及多种因素，比如：挖掘机的操控精度、操控设备的精度等，其中，挖土量的精准测量是提高挖掘机的作业精准度和作业效率的一项重要因素。

目前，挖土量测量方法有多种，比如：人工测量法、仪器测量法、基于视觉的挖土量估算法等，其中，人工测量法费时费力且测量精度较低，仪器测量法成本代价较高，且仍无法脱离人工的操作，基于视觉的挖土量估算法鲁棒性较差且不能有视觉遮挡。另外，上述挖土量测量方法主要是针对挖掘机铲斗挖出的土量进行测量，并不能实时测量挖掘过程中铲斗能够挖出的土量。即，只能在挖掘机完成一次挖掘后，测量铲斗挖出的土量，并不能在挖掘过程中对每一个挖掘时刻的挖土量进行实时测量。测量挖出的土量可以帮助挖掘机操控者判断是否需要进行再次挖掘，但并不能帮助挖掘机操控者判断在某一挖掘时刻后是继续深挖还是结束挖掘。因此，现有的挖土量测量方法会导致在挖掘过程中挖掘机操控者无法实时进行挖掘进度的决策，从而影响挖掘作业的精准度，甚至导致挖掘作业失败。

有鉴于此，本申请提供了一种挖土量计算方法，该方法通过建立以第一坐标系的水平面为基准面的高程地图，并获取挖掘机铲斗齿尖各点在第一挖掘时刻在第一坐标系中的位置信息，从而计算出铲斗齿尖各点在第一挖掘时刻的第一挖掘深度，进而根据铲斗齿尖各点的第一挖掘深度计算出挖掘机在第一挖掘时刻的子挖土量。实现了对挖掘机在每一个挖掘时刻的挖土量的实时计算，使挖掘机操控者能够根据每一个挖掘时刻的挖土量决策下一个挖掘时刻的作业内容，进一步提高了挖掘机作业的精准度。

下面结合具体实施例及附图对本申请所述的挖掘机的挖土量计算方法、装置、电子设备、及计算机可读存储介质做进一步详细说明。

图1是本申请实施例提供的一种挖掘机的挖土量计算方法的应用系统图。

如图1所示，所述应用系统，包括：挖掘机端101、服务端102。所述挖掘机端101与所述服务端102之间进行电连接或网络连接。所述挖掘机端101为控制挖掘机在作业场景中执行作业内容的终端，可以是配置在挖掘机上的控制模块，也可以是挖掘机的远程控制模块。所述服务端102可以是配置在所述挖掘机上的车载装置，也可以是独立于挖掘机的终端设备。所述服务端102部署有本申请提供的挖土量计算方法，能够根据挖掘机在每一个挖掘时刻的作业情况，计算出挖掘机在每一个挖掘时刻的挖土量。当然，所述服务端102还可以是服务器，同时为多个挖掘机提供实时挖土量计算，以辅助挖掘机操控者决策挖掘机的作业内容。

本申请第一实施例提供了一种挖掘机的挖土量计算方法，通过该方法能够实时计算出挖掘机在每一个挖掘时刻的挖土量。

图2是本实施例提供的挖掘机的挖土量计算方法的流程图。以下结合图2对本实施例提供的挖土量计算方法进行详细描述。以下描述所涉及的实施例用于解释本申请的技术方案，并不作为实际使用的限定。

如图2所示，本实施例提供的挖土量计算方法，包括如下步骤S201至步骤S204。

步骤S201，获取挖掘机作业场景的地面点云信息，并根据所述地面点云信息建立高程地图，所述高程地图以第一坐标系的水平面作为基准面，所述第一坐标系为以所述挖掘机的大臂根部作为原点的坐标系。

所述地面点云信息是指挖掘机作业场景的地面所对应的点云信息，由于点云信息中不仅包括了地面各点的位置信息，还包括了地面各点的深度信息，因此，由点云信息构建的高程地图能够更加准确的显示出地面的真实情况。

在本实施例提供的一种可选实现方式中，所述挖掘机上安装有测距设备，具体可以安装在挖掘机的座舱顶部，所述测距设备用于采集挖掘机作业场景的地面点云信息。

所述测距设备是一种通过向地面投射光，而采集地面上各个点的三维坐标的设备。因此，通过测距设备采集的地面点云信息是所述挖掘机作业场景的地面上各个点在以所述测距设备作为原点的第二坐标系中的坐标。

本实施例提供了一种可选的测距设备，即，激光测距雷达。所述激光测距雷达是一种用于测绘科学技术领域的电子测量仪器，能够对大范围空间进行检测，获得空间内任意一个点的三维坐标。激光测距雷达具有测量距离远(最大测量距离为60m)，测量角度大(水平方向360°，垂直方向±145°)、数据采集速度快(最大数据采集速度3000点/秒)等优势，满足挖掘机作业场景的信息获取需求。当然，其他测距设备如深度相机等，都可以作为安装在所述挖掘机上的测距设备。

测距设备采集了作业场景的地面点云信息后，即会将地面点云信息传输给服务端，服务端将根据所述地面点云信息建立作业场景地面的高程地图，步骤S201-1至步骤S201-3是本实施例提供的建立高程地图的一种可选实施方法，具体为：

步骤S201-1，基于第一转换矩阵对所述地面点云信息进行转换，得到第二地面点云信息，所述第二地面点云信息为所述地面上各个点在所述第一坐标系中的坐标，所述第一转换矩阵表征所述第二坐标系到所述第一坐标系的转换关系。

测距设备采集的地面点云信息是地面各点在第二坐标系中的坐标，而需要建立的高程地图是以第一坐标系的水平面作为基准面的，因此，建立高程地图的首要步骤是对地面点云信息进行坐标系的转换。

在本实施例中，通过第一转换矩阵能够将地面点云信息从第二坐标系转换到第一坐标系，使地面点云信息转换为第二地面点云信息。此转变仅仅涉及参考坐标系的变换，并不会改变点云信息的维度。

所述第一转换矩阵是第二坐标系与第一坐标系之间的转换矩阵，由于第一坐标系的原点为挖掘机的大臂根部，即，挖掘机大臂与座舱的连接处，第二坐标系的原点为测距设备，而大臂根部与测距设备在世界坐标系中的位置都是固定不变的，因此，可以通过视觉标定方法得到所述第一转换矩阵。需要说明的是，只要不移动测距设备的安装位置，第一坐标系与第二坐标系之间的第一转换矩阵是固定不变的，因此，只需要在测距设备安装完成后，进行一次视觉标定即可。

步骤S201-2，根据所述第二地面点云信息，建立所述高程地图。

如上所示，第二地面点云信息是地面上各个点在第一坐标系中的坐标，可以表示为Point Cloud＝{P₁，P₂，P₃，……，P_i}的向量集合，其中，以P_i＝{X_i，Y_i，Z_i}表示一个点的三维坐标。

服务端得到所述第二地面点云信息后，即可利用点云渲染技术建立高程地图。比如：通过WebGL将得到的第二地面点云信息渲染为对应的高程地图。

通常情况下，由点云信息渲染得到的图像或模型为若干点组成的点云图像或点云模型，在本实施例中，为了后续挖土量计算的便利，需要对由第二地面点云信息初步渲染得到的点状高程地图进行网格化处理。一种可选的实施方法为：将点状高程地图中的点进行离散化处理，获得由多个大小相同的方格组成的网状高程地图，其中，所述方格的边长为所述高程地图的分辨率。根据点状高程地图中各点的坐标信息，即可对应得到网状高程地图中各方格的坐标信息。由于第二地面点云信息是地面各点在第一坐标系中的三维坐标，那么，方格的坐标信息也是在第一坐标系中的三维坐标。

图3是本实施例提供的一种对高程地图中的点进行离散化处理的方法示意图。

如图3(a)所示，服务端获得第二地面点云信息后，利用点云渲染技术即可得到点状高程地图301，点状高程地图301由若干点组成，点302为其中的一个点，点状高程地图301中的每一个点均具有其在第一坐标系中的三维坐标。如图3(b)所示，在点状高程地图301上建立包围盒303，按照预设的边长(如，0.1米)将包围盒303离散化为若干大小相同的方格，每个方格中包含有多个点，方格304为其中的一个方格。如图3(c)所示，在每个方格包含的多个点中取离方格的中心最近的点，以该点的坐标信息作为对应方格的坐标信息，如方格304，点305为方格304中距离中心最近的点，那么，则以点305的坐标信息作为方格304的坐标信息。

在实际应用中，由于测距设备是安装在挖掘机座舱顶部的，测距设备采集地面点云信息时，无法避免的会将光投射在挖掘机手臂的部分部位上，对挖掘机手臂的部分部位也进行了信息采集，并将手臂对应的点云信息也作为地面点云信息的一部分。为了避免将挖掘机手臂误当作地面的一部分，在本实施例提供的一种可选实现方式中，在根据第二地面点云信息建立高程地图的步骤之前，需要从所述第二地面点云信息中删除所述挖掘机的手臂对应的点云信息。具体的，可以通过挖掘机手臂各关节上安装的传感器，获得挖掘机手臂的位姿信息，根据手臂位姿信息即可得知第二地面点云信息中哪些是手臂对应的点云信息，从而将手臂对应的点云信息从第二地面点云信息中删除。

综上所述，建立高程地图的具体方法可以为：

第一，通过测距设备采集挖掘机作业场景的地面点云信息，所述地面点云信息为所述挖掘机作业场景的地面上各个点在以所述测距设备作为原点的第二坐标系中的坐标。

第二，基于第一转换矩阵将所述地面点云信息转换为第二地面点云信息，所述第二地面点云信息为所述地面上各个点在所述第一坐标系中的坐标。

第三，从所述第二地面点云信息中删除所述挖掘机手臂对应的点云信息。

第四，根据删除了所述挖掘机手臂对应的点云信息后的所述第二地面点云信息建立点状高程地图。

第五，将点状高程地图中的点进行离散化处理，获得由多个大小相同的方格组成的高程地图，所述方格的边长为所述高程地图的分辨率。

需要说明的是，挖掘机在执行一次挖掘任务过程中，通常需要进行多次挖掘，在本实施例中，将一次挖掘对应为一个挖掘周期，挖掘机在执行挖掘任务时针对每一个挖掘周期，都需要重新建立对应的高程地图，主要是因为前一个挖掘周期内挖掘机已对地面进行了挖掘，改变了作业场景的地面状况。

步骤S202，获取第一挖掘时刻所述挖掘机的铲斗齿尖各点的位置信息，所述位置信息为所述铲斗齿尖各点在所述第一坐标系中的坐标。

如上所述，挖掘周期是挖掘机执行挖掘任务过程中一次挖掘操作对应的时间段，在本实施例中，为了对挖掘机的挖土过程进行实时监控，将一个挖掘周期进一步划分为多个挖掘时刻，从而精准的计算出每一个挖掘时刻对应的挖土量。

所述第一挖掘时刻为所述挖掘机完成一次挖掘操作过程内的任一挖掘时刻。

由于挖掘机挖掘的地面不可能是绝对的平面，而铲斗齿尖具有一定的宽度，在后期挖土量计算中，无论以铲斗齿尖的哪个位置代表全部铲斗齿尖，均会因为铲斗齿尖上每一个位置与地面的接触情况不同而产生误差，因此，在本实施例中将铲斗齿尖点状化，以一系列均匀分布的离散挖掘点代表所述铲斗齿尖，累计每一个挖掘点对应的挖土量，即可获得铲斗的挖土量，即挖掘机的挖土量。通常情况下，铲斗齿尖上相邻点之间的间距应该小于高程地图中方格的边长，即，铲斗齿尖上相邻点之间的间距小于高程地图的分辨率。这样可以保证高程地图上每一个方格均对应有铲斗齿尖上的点，能够避免挖土量的漏算。

在本实施例提供的一种可选实现方式中，所述挖掘机上安装有多个传感器，具体的，在挖掘机的座舱与履带连接处、大臂与座舱连接处、小臂与大臂连接处、铲斗与小臂连接处共安装四个传感器，用于获取挖掘机各关节在每一个挖掘时刻的位姿变化情况，传感器会根据挖掘机各关节的位姿变化读取倾角数据。

步骤S202-1至步骤S202-6是本实施例提供的获取铲斗齿尖各点的位置信息的一种可选实施方法，图4是本实施例提供的获取铲斗齿尖各点位置信息的方法示意图，以下结合图4对本实施例提供的铲斗齿尖各点的位置信息的获取方法进行具体说明。

步骤S202-1，基于所述多个传感器在所述第一挖掘时刻的读数，计算在所述第一挖掘时刻所述挖掘机的大臂关节夹角、所述挖掘机的小臂关节夹角、以及所述挖掘机的铲斗关节夹角。

如图4所示，大臂、小臂、铲斗向下移动为绕y轴的逆时针旋转，随之大臂、小臂、铲斗的关节角度会逐渐增大。大臂、小臂、铲斗向上移动为绕y轴的顺时针旋转，随之大臂、小臂、铲斗的关节角度会逐渐减小。

将传感器T1安装在大臂与座舱连接处O、传感器T2安装在小臂与大臂连接处A、传感器T3安装在铲斗与小臂连接处B、传感器T4安装在座舱处K，以T1、T2、T3、T4分别代表传感器T1、传感器T2、传感器T3、传感器T4在第一挖掘时刻的坐标方向。

假设在第一挖掘时刻，传感器T1、传感器T2、传感器T3、传感器T4的读数分别为θ₁、θ₂、θ₃、θ₄，方向与水平面向上为正，向下为负，大臂关节夹角为α，小臂关节夹角/>为β，铲斗关节夹角/>为γ。那么，即可建立各关节夹角与传感器读数的角度转换方程，如下所示：

由于传感器T1刚性安装在大臂与座舱连接处，传感器T2刚性安装在小臂与大臂连接处，传感器T3刚性安装在铲斗与小臂连接处，因此，角角/>角/>均为定值。设置角度转换方程的参数k、m、n，将其设置为：/> 可以将上述角度转换方程表示为：

通过上述角度转换方程即可根据传感器T1、传感器T2、传感器T3、传感器T4在任意挖掘时刻的读数θ₁、θ₂、θ₃、θ₄，计算出大臂关节夹角α、小臂关节夹角β、以及铲斗关节夹角γ。

步骤S202-2，根据所述大臂关节夹角确定第二转换矩阵，所述第二转换矩阵表征所述第一坐标系到以小臂根部作为原点的第三坐标系的转换关系。

大臂关节夹角表征了大臂在第一挖掘时刻的位姿信息，如图4所示，线段OA为大臂等效的转动关节间直杆，采用机器人正向运动学的D-H(Denavit-Hartenberg)参数模型可以根据大臂关节夹角，确定大臂坐标系(即，以大臂根部作为原点的第一坐标系)到小臂坐标系(即，以小臂根部作为原点的第三坐标系)的第二转换矩阵，以R_OA表示第二转换矩阵，则，第二转换矩阵可以表示为：

步骤S202-3，根据所述小臂关节夹角确定第三转换矩阵，所述第三转换矩阵表征所述第三坐标系到以铲斗根部作为原点的第四坐标系的转换关系。

小臂关节夹角表征了小臂在第一挖掘时刻的位姿信息，如图4所示，线段AB为小臂等效的转动关节间直杆，采用机器人正向运动学的D-H(Denavit-Hartenberg)参数模型可以根据小臂关节夹角，确定小臂坐标系(即，以小臂根部作为原点的第三坐标系)到铲斗坐标系(即，以铲斗根部作为原点的第四坐标系)的第三转换矩阵，以R_AB表示第三转换矩阵，则，第三转换矩阵可以表示为：

步骤S202-4，根据所述铲斗关节夹角确定第四转换矩阵，所述第四转换矩阵表征所述第四坐标系到以铲斗齿尖作为原点的第五坐标系的转换关系。

铲斗关节夹角表征了铲斗在第一挖掘时刻的位姿信息，如图4所示，线段BH为铲斗等效的转动关节间直杆，采用机器人正向运动学的D-H(Denavit-Hartenberg)参数模型可以根据铲斗关节夹角，确定铲斗坐标系(即，以铲斗根部作为原点的第四坐标系)到铲斗齿尖坐标系(即，以铲斗齿尖作为原点的第五坐标系)的第四转换矩阵，以R_BH表示第四转换矩阵，则，第四转换矩阵可以表示为：

步骤S202-5，根据所述第二转换矩阵、所述第三转换矩阵、以及所述第四转换矩阵，计算第五转换矩阵，所述第五转换矩阵表征所述第一坐标系到所述第五坐标系的转换关系。

如图4所示，根据上述第二转换矩阵、第三转换矩阵、以及第四转换矩阵，即可得到从大臂坐标系(即，以大臂根部作为原点的第一坐标系)到铲斗齿尖坐标系(即，以铲斗齿尖作为原点的第五坐标系)的第五转换矩阵，以R_OH表示第五转换矩阵，则，第五转换矩阵可以表示为：

R_OH＝R_OA·R_AB·R_BH

步骤S202-6，基于所述第五转换矩阵，将所述挖掘机的铲斗齿尖各点在所述第五坐标系中的坐标转换为在所述第一坐标系中的坐标，以所述挖掘机的铲斗齿尖各点在所述第一坐标系中的坐标作为所述挖掘机的铲斗齿尖各点的所述位置信息。

挖掘机铲斗齿尖各点的坐标为在铲斗齿尖坐标系(即，第五坐标系)中的坐标，由于步骤S201中获得高程地图是以第一坐标系的水平面作为基准面的，因此，需要将铲斗齿尖各点的坐标也转换到第一坐标系中。铲斗齿尖各点的坐标与高程地图的基准面为同一个坐标，才能进行后续的计算。

基于第五转换矩阵，可以将铲斗齿尖各点在第五坐标系中的坐标转换为在第一坐标系中的坐标，以铲斗齿尖各点在第一坐标系中的坐标作为铲斗齿尖各点的位置信息。

如图4所示，以H_i(0,y_i,BH)表示铲斗齿尖各点在第五坐标系中的坐标，根据第五转换矩阵，即可计算出铲斗齿尖各点在第一坐标系中的坐标，可以表示如下：

H_o＝R_OH·[0,y_i,BH,1]^T

其中，y_i表示铲斗齿尖各点距离铲斗中间点的偏移量。

步骤S203，根据所述位置信息以及所述高程地图，计算所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的第一挖掘深度。

通过步骤S201获取的高程地图为第一坐标系下的地图，通过步骤S202获取的铲斗齿尖各点的位置信息为在第一坐标系下的三维坐标，因此，通过上述两个步骤不仅获得了高程地图及铲斗齿尖各点的位置信息，还将二者均转换在同一个坐标系下，以便于对铲斗齿尖各点的挖掘深度的计算，在本实施例中，将铲斗齿尖各点在第一挖掘时刻的挖掘深度定义为第一挖掘深度。

本实施例提供了一种可选的计算铲斗齿尖各点的第一挖掘深度的方法，包括如下步骤S203-1至步骤S203-4，图5是本实施例提供的计算铲斗齿尖各点挖掘深度的方法示意图。以下结合图5对本实施例提供的挖掘深度计算方法进行具体说明。

步骤S203-1，根据所述位置信息获取所述铲斗齿尖各点到所述第一坐标系的水平面的第一距离。

铲斗齿尖各点的位置信息为铲斗齿尖各点在第一坐标系中的三维坐标(x，y，z)，因此，铲斗齿尖各点到第一坐标系水平面的第一距离即为三维坐标中的z。

如图5所示，以铲斗齿尖上点M为例，点M为铲斗齿尖上的任意挖掘点。AB面为第一坐标系的水平面，点M到AB面的距离d₀为第一距离。

步骤S203-2，将所述铲斗齿尖各点投影在所述高程地图上，得到所述铲斗齿尖各点对应的投影点。

将铲斗齿尖上各点沿第一坐标系水平面的垂直方向投影在高程地图上，如图5所示，点M’即为点M在高程地图上的投影点。

步骤S203-3，根据所述高程地图获取所述铲斗齿尖各点对应的投影点到所述第一坐标系的水平面的第二距离。

高程地图中的每一个点都有其在第一坐标系中的三维坐标(x’，y’，z’)，因此，铲斗齿尖各点对应的投影点到第一坐标系水平面的第二距离即为三维坐标中的z’。

如图5所示，点M在高程地图上的投影点M’到AB面的距离d_g为第二距离。

步骤S203-4，根据所述铲斗齿尖各点对应的所述第一距离及所述第二距离，计算所述铲斗齿尖各点的所述第一挖掘深度。

获取了所述铲斗齿尖各点所对应的第一距离，以及铲斗齿尖各点对应的投影点所对应的第二距离，即可根据第一距离和第二距离，计算出铲斗齿尖上各点的第一挖掘深度，具体的，可以以第二距离与第一距离的差值作为铲斗齿尖各点的第一挖掘深度。

仍以图5为例进行说明，以所述点M对应的所述第二距离减所述点M对应的所述第一距离的差值作为所述点M的所述第一挖掘深度，即，M点在第一挖掘时刻的第一挖掘深度d可以表示为：

d＝d_g-d_o

当然，如果铲斗还没有接触地面，即不会存在挖掘深度，因此，在本实施例提供的另一种可选实施方式中，在根据铲斗齿尖各点对应的第一距离及第二距离，计算铲斗齿尖各点的第一挖掘深度的步骤之前，可以根据所述铲斗齿尖上点M对应的所述第一距离及所述第二距离，判断铲斗齿尖上点M是否已经与地面接触，即判断是否开始计算所述点M的所述第一挖掘深度，具体为：

若所述第一距离小于或等于所述第二距离，则开始计算所述点M的所述第一挖掘深度；若所述第一距离大于所述第二距离，则获取所述点M在第二挖掘时刻的位置信息，所述第二挖掘时刻为所述第一挖掘时刻的下一挖掘时刻；其中，所述点M为所述铲斗齿尖各点中的任一点，M为大于或等于1的正整数。

如图5所示，若在第一挖掘时刻，d₀小于等于d_g，点M即与地面接触或已插入地面，则需要计算点M在第一挖掘时刻的第一挖掘深度d。若在第一挖掘时刻，d₀大于d_g，点M即没有与地面接触，即不存在点M的挖掘深度，则继续获取点M在下一挖掘时刻的位置信息。

步骤S204，根据所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的所述第一挖掘深度，计算所述挖掘机在所述第一挖掘时刻的挖土量。

通过步骤S203获得了铲斗齿尖各点在第一挖掘时刻的第一挖掘深度，那么，根据各点的第一挖掘深度，即可计算出挖掘机在第一挖掘时刻的挖土量。具体可包括如下步骤S204-1至步骤S204-2。

步骤S204-1，根据所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的所述第一挖掘深度，分别计算所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻对应的子挖土量。

铲斗齿尖各点与地面的接触时刻不一样，因此，在第一挖掘时刻，有些挖掘点可能已经插入地面，有些挖掘点可能刚与地面接触，有些挖掘点可能还没有接触到地面，因此，需要根据每一个挖掘点在第一挖掘时刻的实时挖掘深度，计算每一个挖掘点在第一挖掘时刻对应的实时挖土量，在本实施例中，将每一个挖掘点在第一挖掘时刻对应的实时挖土量定义为子挖土量。

在本实施例提供的一种可选实现方式中，计算铲斗齿尖各点在第一挖掘时刻对应的子挖土量可以包括如下步骤S204-11至步骤S204-12。

步骤S204-11，根据所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的所述第一挖掘深度、所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻下的移动路径投影在所述高程地图上的第一挖掘长度、以及所述铲斗齿尖各点对应在所述高程地图上的第一挖掘宽度，计算所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的挖土增量。

所述铲斗齿尖各点在第一挖掘时刻下的移动路径可以理解为铲斗齿尖在第一挖掘时刻下所经过的轨迹。将该移动路径投影在高程地图上即会获得铲斗齿尖各点相对地面的横向挖掘长度，在本实施例中，将铲斗齿尖各点在第一挖掘时刻下的移动路径投影在高程地图上的横向挖掘长度定义为第一挖掘长度。

所述铲斗齿尖各点对应在所述高程地图上的第一挖掘宽度可以理解为铲斗齿尖各点在高程地图上所对应的纵向宽度，在本实施例提供的一种可选实现方式中，以所述高程地图的方格边长作为所述铲斗齿尖各点对应在所述高程地图上的所述第一挖掘宽度。以网状高程地图为例进行说明，在步骤S201中已对网状高程地图进行了详细说明，该高程地图由多个方格组成，分辨率为所述方格的边长。可以以所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的所述第一挖掘深度、所述第一挖掘长度以及所述分辨率的乘积作为所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的挖土增量。

在本实施例提供的一种可选实现方式中，将每一个挖掘时刻对应的第一挖掘长度限定为所述高程地图的方格边长。

如图5所示，点M在第一挖掘时刻对应的挖土增量Vi可以表示为：

V_i＝(d_g-d_o)×ε×ε

其中，ε为高程地图的分辨率。

若铲斗齿尖上挖掘点的分布比较密集，有可能会出现高程地图中一个方格对应多个挖掘点的情况，如果通过上述公式对方格对应的每一个挖掘点的挖土增量进行计算，那么，一个方格内的土量即会被重复计算，计算出的挖土增量会比真实的挖土增量多，因此，若一个所述方格对应多个所述铲斗齿尖上的点，则计算其中任意一个点在所述第一挖掘时刻对应的所述挖土增量。

对应同一个方格的多个挖掘点的挖掘深度不会有明显的差异，因此，可以随机选择任意一个挖掘点采用上述公式计算挖土增量。

步骤S204-12，对所述第一挖掘时刻和所述第一挖掘时刻之前的每一个挖掘时刻的所述挖土增量进行累加，获得所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻对应的所述子挖土量。

计算出铲斗齿尖上每一个点在第一挖掘时刻的挖土增量后，可以将每一个点对应的该挖土增量与每一个点在第一挖掘时刻之前的每一个挖掘时刻的挖土增量进行累加处理，得到每一个点在第一挖掘时刻的子挖土量。

步骤S204-2，累计所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻对应的所述子挖土量，得到所述挖掘机在所述第一挖掘时刻的挖土量。

计算出铲斗齿尖上每一个点在第一挖掘时刻的子挖土量后，将每一个点在第一挖掘时刻的子挖土量进行累计加和处理，即可获得整个铲斗在第一挖掘时刻的总挖土量，即挖掘机在第一挖掘时刻的挖土量。

以网状高程地图为例进行说明，高程地图中每一个方格都有其三维坐标，以标识j标记高程地图中的每一个方格，同时，以i标记铲斗齿尖上的每一个挖掘点，那么，记录下挖掘过程中铲斗齿尖各点i经过的高程地图各方格j、铲斗齿尖各点距离第一坐标系水平面的高度铲斗齿尖各点在高程地图上的投影点距离第一坐标系水平面的高度/>即可实时计算出挖掘机在每一个挖掘时刻的挖土量V，公式表示如下：

服务端计算出挖掘机的实时挖土量后，可以将计算结果传输至挖掘机端，在本实施例提供的另一种可选实现方式中，服务端还可以将挖掘机作业过程中的图像信息传输至挖掘机端，使得挖掘机端不仅能够给挖掘机操控者提供挖掘机的实时挖土量结果，还能够将挖掘机挖掘过程的可视化图像呈现给挖掘机操控者，使挖掘机操控者能够直观的看到挖掘机及挖掘机铲斗在当前挖掘时刻的状态，从而实时决策下一挖掘时刻的挖掘内容，如：在下一挖掘时刻是继续深挖还是提起铲斗。

挖掘机挖掘过程的可视化图像可以呈现在挖掘机端的显示屏幕上，比如：呈现在挖掘机的控制模块的显示屏幕上，再比如：呈现在挖掘机的远程控制系统的显示屏幕上。挖掘机操控者通过直观的观察，即可做出更加精准的决策。

图6是本实施例提供的挖掘机作业展示图。

图6(a)是挖掘机在第一挖掘时刻的整体姿态展示图，图6(b)是图6(a)对应的可视化图像，图6(c)是挖掘机在第一挖掘时刻的手臂姿态展示图，图6(d)是图6(c)对应的可视化图像。图6(b)和图6(d)呈现在挖掘机端的显示屏幕上，挖掘机操控者能够根据图6(b)和图6(d)直观的看到挖掘机在第一挖掘时刻下，铲斗与地面的接触程度、铲斗的挖掘深度、以及当前的挖土状况等。

步骤S201至步骤S205提供了挖掘机实时挖土量的计算方法，通过该方法能够在挖掘周期的每一个挖掘时刻计算出当前的实时挖土量，该方法能够使挖掘机的控制达到更加精细化的水平。

图7是本实施例提供的一种挖掘机实时挖土量的计算流程图，挖掘机作业过程中，服务端可以根据该流程进行挖土量的自动化监测。

如图7所示，在一个挖掘周期内，挖掘机实时挖土量计算流程包括如下步骤：

步骤S701，响应于挖掘机操控者启动挖掘作业(比如：挖掘机操控者点击挖掘机的启动按钮、控制挖掘机手臂运动等)，服务端控制安装在挖掘机座舱顶部的3D激光测距雷达采集挖掘机作业场景的地面点云信息。

步骤S702，服务端获取3D激光测距雷达采集的地面点云信息，并将地面点云信息转换到大臂坐标系下，建立以大臂坐标系的水平面为基准面的高程地图。

步骤S703，服务端根据安装在挖掘机手臂各关节处的倾角传感器计算当前挖掘时刻从铲斗齿尖坐标系到大臂坐标系的转换矩阵，将铲斗齿尖各挖掘点的坐标从铲斗齿尖坐标系转换到大臂坐标系下，并计算各挖掘点以及各挖掘点投影在高程地图上的投影点到第一坐标系水平面的第一高度信息及第二高度信息。

步骤S704，服务端判断第一高度信息是否小于或等于第二高度信息。

步骤S705，若服务端判断第一高度信息小于或等于第二高度信息，则根据第一高度信息及第二高度信息计算铲斗齿尖挖掘点的挖掘深度；若服务端判断第一高度信息大于第二高度信息，则返回步骤S703，重新计算下一个挖掘时刻各挖掘点以及各挖掘点投影在高程地图上的投影点到第一坐标系水平面的第一高度信息及第二高度信息。

步骤S706，服务端根据铲斗齿尖挖掘点的挖掘深度，计算挖掘机在当前挖掘时刻的挖土增量，累计计算当前挖掘时刻的挖土量，返回步骤S703，重新计算下一个挖掘时刻的挖土增量，累加得到下一个挖掘时刻的挖土量。

上述第一实施例提供了挖掘机的挖土量计算方法的可选实施方式，需要说明的是，第一实施例中的示例性说明仅是为了便于理解本申请所述的方法，而非用于限定，本申请所述的挖土量计算方法包括但不限于上述第一实施例提供的实现方式。

本申请第二实施例提供了一种挖掘机的挖土量计算装置，图8是本实施例提供的挖掘机的挖土量计算装置的结构示意图。

如图8所示，本实施例提供的挖土量计算装置，包括：高程地图构建单元801、位置信息获取单元802、挖掘深度计算单元803、挖土量计算单元804。

所述高程地图构建单元801，用于获取挖掘机作业场景的地面点云信息，并根据所述地面点云信息建立高程地图，所述高程地图以第一坐标系的水平面作为基准面，所述第一坐标系为以所述挖掘机的大臂根部作为原点的坐标系。

可选的，所述挖掘机上安装有测距设备，所述获取挖掘机作业场景的地面点云信息，包括：

通过所述测距设备采集所述地面点云信息，所述地面点云信息为所述挖掘机作业场景的地面上各个点在以所述测距设备作为原点的第二坐标系中的坐标。

可选的，所述根据所述地面点云信息建立高程地图，包括：

基于第一转换矩阵对所述地面点云信息进行转换，得到第二地面点云信息，所述第二地面点云信息为所述地面上各个点在所述第一坐标系中的坐标，所述第一转换矩阵表征所述第二坐标系到所述第一坐标系的转换关系；

根据所述第二地面点云信息建立所述高程地图。

可选的，所述高程地图由多个大小相同的方格组成，所述方格的边长为所述高程地图的分辨率。

可选的，在所述根据所述第二地面点云信息建立所述高程地图的步骤之前，所述高程地图构建单元801还用于：

从所述第二地面点云信息中删除所述挖掘机的手臂对应的点云信息。

所述位置信息获取单元802，用于获取第一挖掘时刻所述挖掘机的铲斗齿尖各点的位置信息，所述位置信息为所述铲斗齿尖各点在所述第一坐标系中的坐标，所述第一挖掘时刻为所述挖掘机完成一次挖掘操作过程内的任一挖掘时刻。

可选的，所述挖掘机上安装有多个传感器，所述获取第一挖掘时刻所述挖掘机的铲斗齿尖各点的位置信息，包括：

基于所述多个传感器在所述第一挖掘时刻的读数，计算在所述第一挖掘时刻所述挖掘机的大臂关节夹角、所述挖掘机的小臂关节夹角、以及所述挖掘机的铲斗关节夹角；

根据所述大臂关节夹角确定第二转换矩阵，所述第二转换矩阵表征所述第一坐标系到以小臂根部作为原点的第三坐标系的转换关系；

根据所述小臂关节夹角确定第三转换矩阵，所述第三转换矩阵表征所述第三坐标系到以铲斗根部作为原点的第四坐标系的转换关系；

根据所述铲斗关节夹角确定第四转换矩阵，所述第四转换矩阵表征所述第四坐标系到以铲斗齿尖作为原点的第五坐标系的转换关系；

根据所述第二转换矩阵、所述第三转换矩阵、以及所述第四转换矩阵，计算第五转换矩阵，所述第五转换矩阵表征所述第一坐标系到所述第五坐标系的转换关系；

基于所述第五转换矩阵，将所述挖掘机的铲斗齿尖各点在所述第五坐标系中的坐标转换为在所述第一坐标系中的坐标，以所述挖掘机的铲斗齿尖各点在所述第一坐标系中的坐标作为所述挖掘机的铲斗齿尖各点的所述位置信息。

所述挖掘深度计算单元803，用于根据所述位置信息以及所述高程地图，计算所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的第一挖掘深度。

可选的，所述根据所述位置信息以及所述高程地图，计算所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的第一挖掘深度，包括：

根据所述位置信息获取所述铲斗齿尖各点到所述第一坐标系的水平面的第一距离；

将所述铲斗齿尖各点投影在所述高程地图上，得到所述铲斗齿尖各点对应的投影点；

根据所述高程地图获取所述铲斗齿尖各点对应的投影点到所述第一坐标系的水平面的第二距离；

根据所述铲斗齿尖各点对应的所述第一距离及所述第二距离，计算所述铲斗齿尖各点的所述第一挖掘深度。

可选的，在所述根据所述铲斗齿尖各点对应的所述第一距离及所述第二距离，计算所述铲斗齿尖各点的所述第一挖掘深度的步骤之前，所述挖掘深度计算单元803还用于：

根据所述铲斗齿尖上点M对应的所述第一距离及所述第二距离，判断是否开始计算所述点M的所述第一挖掘深度，具体为：

若所述第一距离小于或等于所述第二距离，则开始计算所述点M的所述第一挖掘深度；

若所述第一距离大于所述第二距离，则获取所述点M在第二挖掘时刻的位置信息，所述第二挖掘时刻为所述第一挖掘时刻的下一挖掘时刻；

其中，所述点M为所述铲斗齿尖各点中的任一点。

可选的，所述根据所述铲斗齿尖各点对应的所述第一距离及所述第二距离，计算所述铲斗齿尖各点的所述第一挖掘深度，包括：

以所述点M对应的所述第二距离减所述点M对应的所述第一距离的差值作为所述点M的所述第一挖掘深度。

所述挖土量计算单元804，用于根据所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的所述第一挖掘深度，计算所述挖掘机在所述第一挖掘时刻的挖土量。

可选的，所述根据所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的所述第一挖掘深度，计算所述挖掘机在所述第一挖掘时刻的挖土量，包括：

根据所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的所述第一挖掘深度，分别计算所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻对应的子挖土量；

累计所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻对应的所述子挖土量，得到所述挖掘机在所述第一挖掘时刻的所述挖土量。

可选的，所述根据所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的所述第一挖掘深度，分别计算所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻对应的子挖土量，包括：

根据所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的所述第一挖掘深度、所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻下的移动路径投影在所述高程地图上的第一挖掘长度、以及所述铲斗齿尖各点对应在所述高程地图上的第一挖掘宽度，计算所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的挖土增量；

对所述第一挖掘时刻和所述第一挖掘时刻之前的每一个挖掘时刻的所述挖土增量进行累加，获得所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻对应的所述子挖土量。

可选的，所述高程地图由多个方格组成，所述铲斗齿尖各点对应在所述高程地图上的所述第一挖掘宽度为所述方格的边长，所述方格的边长为所述高程地图的分辨率；所述根据所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的所述第一挖掘深度、所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻下的移动路径投影在所述高程地图上的第一挖掘长度、以及所述铲斗齿尖各点对应在所述高程地图上的第一挖掘宽度，计算所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的挖土增量，包括：

以所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的所述第一挖掘深度、所述第一挖掘长度以及所述分辨率的乘积作为所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的挖土增量。

可选的，若一个所述方格对应多个所述铲斗齿尖上的点，则计算其中任意一个点在所述第一挖掘时刻对应的所述挖土增量。

本申请第三实施例提供了一种挖掘机，图9是本实施例提供的挖掘机的结构示意图。

如图9所示，本实施例提供的挖掘机配置有车载设备901、测距设备902、以及多个传感器903；

所述车载设备901包括：第一获取组件9011、高程地图构建组件9012、第二获取组件9013、第一计算组件9014、第二计算组件9015；

所述第一获取组件9011，用于获取挖掘机作业场景的地面点云信息；

所述高程地图构建组件9012，用于根据所述地面点云信息建立高程地图，所述高程地图以第一坐标系的水平面作为基准面，所述第一坐标系为以所述挖掘机的大臂根部作为原点的坐标系；

所述第二获取组件9013，用于获取第一挖掘时刻所述挖掘机的铲斗齿尖各点的位置信息，所述位置信息为所述铲斗齿尖各点在所述第一坐标系中的坐标，所述第一挖掘时刻为所述挖掘机完成一次挖掘操作过程内的任意时刻；

所述第一计算组件9014，用于根据所述位置信息以及所述高程地图，计算所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的第一挖掘深度；

所述第二计算组件9015，用于根据所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的所述第一挖掘深度，计算所述挖掘机在所述第一挖掘时刻的挖土量；

所述测距设备902，用于采集所述挖掘机作业场景的地面点云信息，并将所述地面点云信息传输给所述第一获取组件；

所述多个传感器903，用于采集所述挖掘机的各关节在所述第一挖掘时刻的位姿信息，并将所述位姿信息传输给所述第二获取组件，以使所述第二获取组件根据所述位姿信息获取所述挖掘机的铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的位置信息。

可选的，所述测距设备902为3D激光测距雷达，配置在所述挖掘机的座舱顶部。

可选的，所述传感器903为倾角传感器，所述多个倾角传感器分别配置在所述挖掘机的大臂与座舱连接处、小臂与大臂连接处、铲斗与小臂连接处、座舱与履带连接处。

所述挖掘机的具体作业方法可以参考第一实施例的描述，此处不再赘述。

本申请第四实施例提供了一种电子设备，图10是本实施例提供的电子设备的结构示意图。

如图10所示，本实施例提供的电子设备，包括：存储器1001、处理器1002；

所述存储器1001，用于存储执行挖掘机的挖土量计算方法的计算机指令；

所述处理器1002，用于执行存储于所述存储器1001中的计算机指令，以执行如下操作：

可选的，所述根据所述地面点云信息建立高程地图，包括：

根据所述第二地面点云信息建立所述高程地图。

可选的，在所述根据所述第二地面点云信息建立所述高程地图的步骤之前，所述方法还包括：

可选的，在所述根据所述铲斗齿尖各点对应的所述第一距离及所述第二距离，计算所述铲斗齿尖各点的所述第一挖掘深度的步骤之前，所述方法还包括：

其中，所述点M为所述铲斗齿尖各点中的任一点。

上述内容的相关部分可以参考第一实施例的描述，此处不再赘述。

本申请第五实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括计算机指令，计算机指令在被处理器执行时用于实现本申请各实施例所述的方法。

需要注意的是，本文中的“第一”、“第二”等关系术语仅用于区分一个实体或操作与另一个实体或操作，并不要求或暗示这些实体或操作之间存在任何实际的关系或顺序。此外,“包括”、“有”,“包含”和“包括”和其他类似形式的词语在含义上是相同的，并且，在上述任何一个词语之后的任何一个或者多个项目的结尾是开放式的，上述任何一个名词均不表示所述一个或多个项目已经列举穷尽，或者仅限于这些已列举的一个或者多个项目。

在本文中使用时，除非另有明确说明，术语“或”包括所有可能的组合，但不可行的除外。例如，如果表达为一个数据库可能包括A或B，则除非另有特别规定或不可行，可能包括数据库A，或B，或者A和B。第二个例子，如果表达为某个数据库可能包括A、B或C，则除非另有特别规定或不可行，所述数据库可以包括数据库A、或B、或C、或者A和B、或者A和C、或者B和C、或者A和B和C。

值得注意的是，上述实施例可以通过硬件或软件(程序代码)，或硬件和软件的组合来实现。如果由软件实现，则可将其存储在上述计算机可读介质中。该软件在由处理器执行时，可以执行上述已披露的方法。本公开中描述的计算单元和其他功能单元可以由硬件或软件，或硬件和软件的组合来实现。本领域普通技术人员，也会理解上述多个模块/单元可以组合成一个模块/单元，而上述每个模块/单元可以进一步划分为多个子模块/子单位。

在上述详细说明中，实施例已参照许多具体细节进行了描述，这些细节可能因实施而异。可以对所述实施例进行某些适配和修改。对于本领域的技术人员，可以从本申请公开的具体实施方式中，显而易见的获得其它一些实施方式。本说明书和示例仅出于示例性的目的，本申请的真实范围和本质由权利要求说明。示图所示的步骤顺序也仅出于解释说明的目的，并不意味着限定于任何特定的步骤、顺序。因此，那些精通本领域的技术人员会意识到，在实施相同的方法时，这些步骤可以以不同的顺序执行。

在本申请的示图和详细说明中，公开了示例性的实施例。但是，可以对这些实施例进行许多变化和修改。相应的，尽管使用了具体的术语，但这些术语只是一般和描述性的，而不是出于限定的目的。

Claims

1.一种挖掘机的挖土量计算方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述挖掘机上安装有测距设备，所述获取挖掘机作业场景的地面点云信息，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述地面点云信息建立高程地图，包括：

根据所述第二地面点云信息建立所述高程地图。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述高程地图由多个大小相同的方格组成，所述方格的边长为所述高程地图的分辨率。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述根据所述第二地面点云信息建立所述高程地图的步骤之前，所述方法还包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述挖掘机上安装有多个传感器，所述获取第一挖掘时刻所述挖掘机的铲斗齿尖各点的位置信息，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述位置信息以及所述高程地图，计算所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的第一挖掘深度，包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在所述根据所述铲斗齿尖各点对应的所述第一距离及所述第二距离，计算所述铲斗齿尖各点的所述第一挖掘深度的步骤之前，所述方法还包括：

其中，所述点M为所述铲斗齿尖各点中的任一点。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述铲斗齿尖各点对应的所述第一距离及所述第二距离，计算所述铲斗齿尖各点的所述第一挖掘深度，包括：

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的所述第一挖掘深度，计算所述挖掘机在所述第一挖掘时刻的挖土量，包括：

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述根据所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的所述第一挖掘深度，分别计算所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻对应的子挖土量，包括：

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述高程地图由多个方格组成，所述铲斗齿尖各点对应在所述高程地图上的所述第一挖掘宽度为所述方格的边长，所述方格的边长为所述高程地图的分辨率；所述根据所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的所述第一挖掘深度、所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻下的移动路径投影在所述高程地图上的第一挖掘长度、以及所述铲斗齿尖各点对应在所述高程地图上的第一挖掘宽度，计算所述铲斗齿尖各点在所述第一挖掘时刻的挖土增量，包括：

13.根据权利要求12所示的方法，其特征在于，若一个所述方格对应多个所述铲斗齿尖上的点，则计算其中任意一个点在所述第一挖掘时刻对应的所述挖土增量。

14.一种挖掘机的挖土量计算装置，其特征在于，所述装置包括：高程地图构建单元、位置信息获取单元、挖掘深度计算单元、挖土量计算单元；

15.一种挖掘机，其特征在于，所述挖掘机配置有车载设备、测距设备、以及多个传感器；

16.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器；

所述存储器，用于存储一条或多条计算机指令；

所述处理器，用于执行所述一条或多条计算机指令，以实现如权利要求1-13任意一项所述的方法。

17.一种计算机可读存储介质，其上存储有一条或多条计算机指令，其特征在于，该指令被处理器执行以实现如权利要求1-13任意一项所述的方法。