一种无人驾驶矿车的姿态实时调整方法

技术领域

本申请涉及自动化控制技术领域，更具体地，涉及一种无人驾驶矿车的姿态实时调整方法。

背景技术

随着科技的不断进步，无人驾驶矿车的应用越来越广泛。在矿区内，无人驾驶矿车可以自主运行，提高了矿车运输的效率和安全性。然而，由于地形起伏、载重变化等原因，矿车在运行过程中容易出现姿态失稳的情况，这不仅影响了矿车的安全性，也降低了运输效率。因此，实现无人驾驶矿车的姿态实时调整是提高矿车运输效率和安全性的重要技术。

现有技术中，矿车的姿态经常出现改变，不能及时对姿态进行调整，姿态控制精度低，不能适应复杂的矿场环境，降低了矿车运输效率。

因此，如何提高姿态调整的准确性和适应性，是目前有待解决的技术问题。

发明内容

本发明提供一种无人驾驶矿车的姿态实时调整方法，用以解决现有技术中姿态控制精度低、适应性差的技术问题。所述方法包括：

接收运输任务，并根据运输任务确定运输路径；

采集运输路径所涉及的地形信息，基于运输路径所涉及的地形信息建立地形仿真模型，并选定运输路径；

通过四元数定义矿车姿态，基于运输任务、运输路径和地形仿真模型预测矿车运输时的姿态，并确定目标姿态；

控制矿车按照选定的运输路径进行运输，根据矿车上载荷情况将运输路径划分为无载荷路径和有载荷路径，并监测矿车的实时运动信息；

在无载荷路径上，基于运输任务、地形仿真模型、实时运动信息和目标姿态进行第一姿态调整模式；

在有载荷路径上，基于运输任务、地形仿真模型、实时运动信息和目标姿态进行第二姿态调整模式。

本申请一些实施例中，并根据运输任务确定运输路径，包括：

运输任务包括起始点、终点和任务时段；

基于起始点和终点确定所有路径，获取与任务时段同时的其余车辆行经路径；

将所有路径中和其余车辆行经路径相重合的路径记作第一路径；

计算第一路径的拥挤度；

；

其中，L为第一路径的拥挤度，

将拥挤度低于拥挤度阈值的第一路径筛选出来，并根据筛选出来的第一路径的长度进行排序，将排名前三的第一路径作为运输路径。

本申请一些实施例中，基于运输路径所涉及的地形信息建立地形仿真模型，并选定运输路径，包括：

根据运输路径所涉及的地形信息提取所有地形特征，计算所有地形特征与矿车平稳性指标的相关度；

将相关度超过第一相关度阈值的地形特征记作第一地形特征，将相关度超过第二相关度阈值，且不超过第一相关度阈值的地形特征记作第二地形特征，将相关度不超过第二相关度阈值的地形特征记作第三地形特征；

分别赋予第一地形特征、第二地形特征和第三地形特征不同的权重，并计算运输路径中每条第一路径的平稳性，将平稳性最高的第一路径作为选定的运输路径。

本申请一些实施例中，基于运输任务、运输路径和地形仿真模型预测矿车运输时的姿态，并确定目标姿态，包括：

运输任务包括车辆信息；

根据车辆信息和地形仿真模型进行矿车运输的动态仿真模拟，得到矿车运输时的姿态和动作；

获取矿车运输历史姿态信息，根据矿车运输历史姿态信息设定每个动作所对应的姿态，将该姿态记为标准姿态；

根据矿车运输时的姿态和动作对应的标准姿态确定姿态偏差；

若姿态偏差超过姿态偏差阈值，则根据动作属性判断该姿态偏差调整是否会影响该动作，若姿态偏差调整不会影响该动作，则将标准姿态作为目标姿态，否则，基于姿态偏差确定一个临近姿态，根据临近姿态和标准姿态确定目标姿态；

若姿态偏差不超过姿态偏差阈值，则将动作对应的标准姿态作为目标姿态。

本申请一些实施例中，在无载荷路径上，基于运输任务、地形仿真模型、实时运动信息和目标姿态进行第一姿态调整模式，包括：

运输任务包括动作信息，动作信息与目标姿态相对应，实时运动信息包括实时姿态和矿车实时运动；

基于地形仿真模型确定路径的平稳性，基于矿车实时运动确定运动指标；

根据路径的平稳性和运动指标构建二元影响数组（s1，s2），并根据二元影响数组、实时姿态和目标姿态进行姿态调整。

本申请一些实施例中，根据路径的平稳性和运动指标构建二元影响数组（s1，s2），并根据二元影响数组、实时姿态和目标姿态进行姿态调整，包括：

根据目标姿态确定路径的平稳性阈值和运动指标阈值，计算路径的平稳性和运动指标分别与路径的平稳性阈值和运动指标阈值的偏离度，将偏离度较大的一项作为s1，偏离度较小的一项作为s2，其中，路径的平稳性阈值和运动指标阈值均为范围值，偏离度是指偏离范围值的距离，位于范围值内，偏离度为0；

基于实时姿态和目标姿态确定初始姿态控制，并根据二元影响数组对初始姿态控制进行调节，以进行姿态控制。

本申请一些实施例中，并根据二元影响数组对初始姿态控制进行调节，包括：

记s1对应的偏离度为第一偏离度，s2对应的偏离度为第二偏离度；

若第一偏离度、第二偏离度均为0，则不对初始姿态控制进行调节；

若第一偏离度和第二偏离度中有一个为0，则根据不为0的偏离度对应的s1或s2对初始姿态控制进行调节；

若第一偏离度、第二偏离度均不为0，则赋予s1和s2权重，并确定二元影响量，基于二元影响量对初始姿态控制进行调节。

本申请一些实施例中，在有载荷路径上，基于运输任务、地形仿真模型、实时运动信息和目标姿态进行第二姿态调整模式，包括：

实时运动信息包括实时姿态、矿车实时运动和载荷；

基于地形仿真模型确定路径的平稳性，基于矿车实时运动确定运动指标；

根据路径的平稳性、运动指标和载荷构建三元影响数组（d1，d2，d3），并根据三元影响数组、实时姿态和目标姿态进行姿态调整。

本申请一些实施例中，根据路径的平稳性、运动指标和载荷构建三元影响数组（d1，d2，d3），并根据三元影响数组、实时姿态和目标姿态进行姿态调整，包括：

根据目标姿态确定路径的平稳性阈值、运动指标阈值和载荷阈值，计算路径的平稳性、运动指标和载荷分别与路径的平稳性阈值、运动指标阈值和载荷阈值的偏离度，将偏离度从大到小依次排序，分别作为d1、d2、d3；

基于实时姿态和目标姿态确定初始姿态控制，并根据三元影响数组对初始姿态控制进行调节，以进行姿态控制。

本申请一些实施例中，并根据三元影响数组对初始姿态控制进行调节，包括：

记d1、d2、d3对应的偏离度分别为第三偏离度、第四偏离度和第五偏离度；

若第三偏离度、第四偏离度和第五偏离度均为0，则不对初始姿态控制进行调节；

若第三偏离度、第四偏离度和第五偏离度中有一个为0，则赋予剩余两个不为0的偏离度队对应的d1或d2或d3权重，计算二元影响量，并根据二元影响量对初始姿态控制进行调节；

若第三偏离度、第四偏离度和第五偏离度中有两个为0，则根据剩余不为0的偏离度对应的d1或d2或d3调节初始姿态控制；

若第三偏离度、第四偏离度和第五偏离度均不为0，则赋予d1、d2、d3权重，并计算三元影响量，根据三元影响量对初始姿态控制进行调节。

通过应用以上技术方案，接收运输任务，并根据运输任务确定运输路径；采集运输路径所涉及的地形信息，基于运输路径所涉及的地形信息建立地形仿真模型，并选定运输路径；通过四元数定义矿车姿态，基于运输任务、运输路径和地形仿真模型预测矿车运输时的姿态，并确定目标姿态；控制矿车按照选定的运输路径进行运输，根据矿车上载荷情况将运输路径划分为无载荷路径和有载荷路径，并监测矿车的实时运动信息；在无载荷路径上，基于运输任务、地形仿真模型、实时运动信息和目标姿态进行第一姿态调整模式；在有载荷路径上，基于运输任务、地形仿真模型、实时运动信息和目标姿态进行第二姿态调整模式。本申请通过地形仿真模型选定运输路径，合理安排无人矿车运输路线。通过运输任务、运输路径和地形仿真模型预测矿车运输时的姿态确定目标姿态，并在无载荷路径上和在有载荷路径上设置有不同的姿态调整模式，保证了控制的精度，以及提高姿态调节的适应性，使得矿车能更好的适应矿场复杂环境，保证了运输效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了本发明实施例提出的一种无人驾驶矿车的姿态实时调整方法的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

本申请实施例提供一种无人驾驶矿车的姿态实时调整方法，如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤S101，接收运输任务，并根据运输任务确定运输路径。

本实施例中，根据运输的任务要求，规划出初始较为合理的运输路径。

本申请一些实施例中，并根据运输任务确定运输路径，包括：

运输任务包括起始点、终点和任务时段；

基于起始点和终点确定所有路径，获取与任务时段同时的其余车辆行经路径；

将所有路径中和其余车辆行经路径相重合的路径记作第一路径；

计算第一路径的拥挤度；

；

其中，L为第一路径的拥挤度，

将拥挤度低于拥挤度阈值的第一路径筛选出来，并根据筛选出来的第一路径的长度进行排序，将排名前三的第一路径作为运输路径。

本实施例中，一般来说，因为矿场运输任务比较繁重，因此各个路径上均可能存在车辆。

步骤S102，采集运输路径所涉及的地形信息，基于运输路径所涉及的地形信息建立地形仿真模型，并选定运输路径。

本实施例中，根据运输路径涉及的地形信息构建地形仿真模型，根据仿真模型确定路径的平稳性，将平稳性最高的路径作为选定运输路径。

本申请一些实施例中，基于运输路径所涉及的地形信息建立地形仿真模型，并选定运输路径，包括：

根据运输路径所涉及的地形信息提取所有地形特征，计算所有地形特征与矿车平稳性指标的相关度；

将相关度超过第一相关度阈值的地形特征记作第一地形特征，将相关度超过第二相关度阈值，且不超过第一相关度阈值的地形特征记作第二地形特征，将相关度不超过第二相关度阈值的地形特征记作第三地形特征；

分别赋予第一地形特征、第二地形特征和第三地形特征不同的权重，并计算运输路径中每条第一路径的平稳性，将平稳性最高的第一路径作为选定的运输路径。

本实施例中，地形特征是指地形高度、坡度、曲率等特征。矿车平稳性指标是表征矿车是否平稳及平稳程度的指标。

本实施例中，根据第一地形特征、第二地形特征和第三地形特征不同的权重计算路径的平稳性。综合不同特征的不同影响及权重，来得到路径的平稳性。

步骤S103，通过四元数定义矿车姿态，基于运输任务、运输路径和地形仿真模型预测矿车运输时的姿态，并确定目标姿态。

本实施例中，四元数是一种非常高效的旋转表示方式，可以避免欧拉角的万向锁问题。它由一个实部和三个虚部组成，通常用q = a + bi + cj + dk的形式表示。通过将四元数与向量相乘，可以将向量旋转到新的方向。

实部和虚部分别表示四元数在空间旋转和空间位移中的不同作用。实部为a，b、c、d为虚部的三个分量，i、j、k是虚数单位，实部表示旋转角度的余弦值，虚部b、c、d表示旋转轴上的三个分量的正弦值，通过四元数乘法可以表示空间的旋转变换。

假设有一个物体从初始方向q1旋转到目标方向q2，可以用四元数来表示这个旋转变化。表示从q1到q2的旋转四元数可以通过以下公式计算得到：

q = q2 * q1

其中，q1

需要说明的是，后续涉及到的所有矿车姿态均以四元数形式进行表示以及变换。

本申请一些实施例中，基于运输任务、运输路径和地形仿真模型预测矿车运输时的姿态，并确定目标姿态，包括：

运输任务包括车辆信息；

根据车辆信息和地形仿真模型进行矿车运输的动态仿真模拟，得到矿车运输时的姿态和动作；

获取矿车运输历史姿态信息，根据矿车运输历史姿态信息设定每个动作所对应的姿态，将该姿态记为标准姿态；

根据矿车运输时的姿态和动作对应的标准姿态确定姿态偏差；

若姿态偏差超过姿态偏差阈值，则根据动作属性判断该姿态偏差调整是否会影响该动作，若姿态偏差调整不会影响该动作，则将标准姿态作为目标姿态，否则，基于姿态偏差确定一个临近姿态，根据临近姿态和标准姿态确定目标姿态；

若姿态偏差不超过姿态偏差阈值，则将动作对应的标准姿态作为目标姿态。

本实施例中，车辆信息包括车辆结构、车辆重量等信息。动作是指车辆在运输中所要进行的操作，例如停车等待装货、运输中避让等操作。每种动作对应有其各自的姿态，以保证矿车能顺利完成任务。

本实施例中，根据矿车运输时的姿态和动作对应的标准姿态确定姿态偏差，姿态偏差是指姿态的实部、虚部的差值。

本实施例中，若姿态偏差超过姿态偏差阈值，则根据动作属性判断该姿态偏差调整是否会影响该动作。姿态偏差过大，如果按照标准姿态进行调整，可能会影响此时的动作，需要考虑此点因素。

本实施例中，基于姿态偏差确定一个临近姿态，根据临近姿态和标准姿态确定目标姿态。姿态偏差过大，就选择一个最靠近标准姿态的姿态作为目标姿态。每个姿态偏差和动作共同对应有一个临近姿态，标准姿态与临界姿态的差值，即为目标姿态。此步骤的目标姿态为模拟预测的姿态。

步骤S104，控制矿车按照选定的运输路径进行运输，根据矿车上载荷情况将运输路径划分为无载荷路径和有载荷路径，并监测矿车的实时运动信息。

本实施例中，根据矿车上载荷情况将运输路径划分为无载荷路径和有载荷路径，是指矿车上载荷超过预设载荷，即为有载荷，这个阶段行进的路径称作有载荷路径，反之，称作无载荷路径。这是因为，载荷较轻时，不会对矿车姿态产生影响。

步骤S105，在无载荷路径上，基于运输任务、地形仿真模型、实时运动信息和目标姿态进行第一姿态调整模式。

本实施例中，第一姿态调整模式不需要考虑载荷的影响，仅仅考虑路径的平稳性和运动指标对姿态的影响，根据预测的目标姿态和实时姿态得到初始姿态控制（量），并根据路径的平稳性和运动指标对姿态的影响对初始姿态控制进行调整。

本申请一些实施例中，在无载荷路径上，基于运输任务、地形仿真模型、实时运动信息和目标姿态进行第一姿态调整模式，包括：

运输任务包括动作信息，动作信息与目标姿态相对应，实时运动信息包括实时姿态和矿车实时运动；

基于地形仿真模型确定路径的平稳性，基于矿车实时运动确定运动指标；

根据路径的平稳性和运动指标构建二元影响数组（s1，s2），并根据二元影响数组、实时姿态和目标姿态进行姿态调整。

本实施例中，基于矿车实时运动确定运动指标，矿车实时运动是指速度、加速度、刹车、加速等。综合考虑这些因素得到运动指标，该指标能衡量矿车运动速度的综合变化量，较大说明行驶速度变化比较频繁、程度比较高。

本实施例中，s1，s2分别是路径的平稳性和运动指标参数，或者相反。

本申请一些实施例中，根据路径的平稳性和运动指标构建二元影响数组（s1，s2），并根据二元影响数组、实时姿态和目标姿态进行姿态调整，包括：

根据目标姿态确定路径的平稳性阈值和运动指标阈值，计算路径的平稳性和运动指标分别与路径的平稳性阈值和运动指标阈值的偏离度，将偏离度较大的一项作为s1，偏离度较小的一项作为s2，其中，路径的平稳性阈值和运动指标阈值均为范围值，偏离度是指偏离范围值的距离，位于范围值内，偏离度为0；

基于实时姿态和目标姿态确定初始姿态控制，并根据二元影响数组对初始姿态控制进行调节，以进行姿态控制。

本实施例中，目标姿态对应有一个路径的平稳性阈值和运动指标阈值。

本申请一些实施例中，并根据二元影响数组对初始姿态控制进行调节，包括：

记s1对应的偏离度为第一偏离度，s2对应的偏离度为第二偏离度；

若第一偏离度、第二偏离度均为0，则不对初始姿态控制进行调节；

若第一偏离度和第二偏离度中有一个为0，则根据不为0的偏离度对应的s1或s2对初始姿态控制进行调节；

若第一偏离度、第二偏离度均不为0，则赋予s1和s2权重，并确定二元影响量，基于二元影响量对初始姿态控制进行调节。

本实施例中，根据二元影响数组对初始姿态控制进行调节分为以下几种情况：

情况1、第一偏离度、第二偏离度均为0，说明两者都符合要求，不需要调节。

情况2、第一偏离度和第二偏离度中有一个为0，说明一个符合要求，另一个不符合，根据不符合的参数对初始姿态控制进行调节。例如，运动指标不符合要求，运动指标对应有一个修正四元系数，乘以初始姿态，得到调节后的姿态，并加以控制。

情况3、第一偏离度、第二偏离度均不为0，说明两个都不符合要求，需要综合考虑两者因素，赋予s1和s2权重，并确定二元影响量，基于二元影响量对初始姿态控制进行调节。例如，s1权重为0.3，s2权重为0.7，二元影响量=0.3*s1+0.7*s2，每个二元影响量对应有一个修正四元系数，乘以初始姿态，得到调节后的姿态，并加以控制。

步骤S106，在有载荷路径上，基于运输任务、地形仿真模型、实时运动信息和目标姿态进行第二姿态调整模式。

本实施例中，在有载荷路径上需要考虑载荷对姿态的影响，建立路径的平稳性、运动指标和载荷的三元影响数组。影响数组中位置越靠前说明该种因素影响越大，相关性越强。

本申请一些实施例中，在有载荷路径上，基于运输任务、地形仿真模型、实时运动信息和目标姿态进行第二姿态调整模式，包括：

实时运动信息包括实时姿态、矿车实时运动和载荷；

基于地形仿真模型确定路径的平稳性，基于矿车实时运动确定运动指标；

根据路径的平稳性、运动指标和载荷构建三元影响数组（d1，d2，d3），并根据三元影响数组、实时姿态和目标姿态进行姿态调整。

本申请一些实施例中，根据路径的平稳性、运动指标和载荷构建三元影响数组（d1，d2，d3），并根据三元影响数组、实时姿态和目标姿态进行姿态调整，包括：

根据目标姿态确定路径的平稳性阈值、运动指标阈值和载荷阈值，计算路径的平稳性、运动指标和载荷分别与路径的平稳性阈值、运动指标阈值和载荷阈值的偏离度，将偏离度从大到小依次排序，分别作为d1、d2、d3；

基于实时姿态和目标姿态确定初始姿态控制，并根据三元影响数组对初始姿态控制进行调节，以进行姿态控制。

本申请一些实施例中，并根据三元影响数组对初始姿态控制进行调节，包括：

记d1、d2、d3对应的偏离度分别为第三偏离度、第四偏离度和第五偏离度；

若第三偏离度、第四偏离度和第五偏离度均为0，则不对初始姿态控制进行调节；

若第三偏离度、第四偏离度和第五偏离度中有一个为0，则赋予剩余两个不为0的偏离度队对应的d1或d2或d3权重，计算二元影响量，并根据二元影响量对初始姿态控制进行调节；

若第三偏离度、第四偏离度和第五偏离度中有两个为0，则根据剩余不为0的偏离度对应的d1或d2或d3调节初始姿态控制；

若第三偏离度、第四偏离度和第五偏离度均不为0，则赋予d1、d2、d3权重，并计算三元影响量，根据三元影响量对初始姿态控制进行调节。

本实施例中，根据三元影响数组对初始姿态控制进行调节的具体过程同上，在此不再赘述。

需要注意的是，二元影响数组和三元影响数组不是固定的，是随具体情况而改变的。上述内容中，一些数据间的对应关系，是根据以往历史经验或关系原理得到的。

通过应用以上技术方案，接收运输任务，并根据运输任务确定运输路径；采集运输路径所涉及的地形信息，基于运输路径所涉及的地形信息建立地形仿真模型，并选定运输路径；通过四元数定义矿车姿态，基于运输任务、运输路径和地形仿真模型预测矿车运输时的姿态，并确定目标姿态；控制矿车按照选定的运输路径进行运输，根据矿车上载荷情况将运输路径划分为无载荷路径和有载荷路径，并监测矿车的实时运动信息；在无载荷路径上，基于运输任务、地形仿真模型、实时运动信息和目标姿态进行第一姿态调整模式；在有载荷路径上，基于运输任务、地形仿真模型、实时运动信息和目标姿态进行第二姿态调整模式。本申请通过地形仿真模型选定运输路径，合理安排无人矿车运输路线。通过运输任务、运输路径和地形仿真模型预测矿车运输时的姿态确定目标姿态，并在无载荷路径上和在有载荷路径上设置有不同的姿态调整模式，保证了控制的精度，以及提高姿态调节的适应性，使得矿车能更好的适应矿场复杂环境，保证了运输效率。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可以通过硬件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质（可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等）中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施场景所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不驱使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。