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CN114418430A - 外排型排土场的无人调度系统及方法 - Google Patents

外排型排土场的无人调度系统及方法 Download PDF

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CN114418430A
CN114418430A CN202210093841.6A CN202210093841A CN114418430A CN 114418430 A CN114418430 A CN 114418430A CN 202210093841 A CN202210093841 A CN 202210093841A CN 114418430 A CN114418430 A CN 114418430A
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CN
China
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unmanned
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dumping
Prior art date
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CN202210093841.6A
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不公告发明人
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AutoCore Intelligence Technology Nanjing Co Ltd
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AutoCore Intelligence Technology Nanjing Co Ltd
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Abstract

本发明公开一种外排型排土场的无人调度系统,包括数据采集单元、数据传输单元、调度控制单元和无人驾驶设备;其中,数据采集单元用于实时采集矿场的外排型排土场的排土区域情况和无人驾驶设备的位置和运动数据;数据传输单元用于实现数据采集单元、调度控制单元之间和无人驾驶设备之间的数据与控制信号的传输;调度控制单元用于根据数据采集单元采集到的数据实时识别矿场的外排型排土场的排土区域的边界;根据获取的外排型排土场的排土区域的边界实时更新排土点,并根据每个排土点的排土量对无人驾驶设备进行调度。发明提供的无人调度系统在无需人工干预的条件下完成涉及排土场作业的多种设备的动态任务调度,更加科学,能够做到真正的减员增效。

Description

外排型排土场的无人调度系统及方法
技术领域
本发明属于自动控制领域,特别涉及一种用于外排型排土场的无人调度系统及方法。
背景技术
随着无人驾驶技术的飞速发展,越来越多的矿石开采企业开始进行矿场无人化改造。
无人化改造主要包括两方面,一方面是矿卡的无人化改造,使用无人驾驶系统完成矿卡司机的驾驶任务;另一方面是调度系统的无人化改造,通过少量的人工干预,让无人调度系统在预先设置的规则下完成包括多种,多台矿用设备的任务调度工作。这样既可以减少人为因素造成的生产事故的发生,还能更加的科学的管理所有的矿用设备,做到减员增效。
矿山的无人值守调度系统,根据调度区域和任务属性的不同可以分为三种子调度系统。第一类是采面上的无人值守调度子系统,第二类是运输区域的无人值守调度子系统,第三类是排土区域的无人值守调度子系统。其中排土区域的无人调度子系统根据排土场的类型还可以细分为内排排土场无人调度子系统和外排排土场无人调度子系统两类。其中内排排土场排土点较为固定,无论从无人值守任务调度还是无人值守路径规划方面实现起来都没有太大的技术难度;而外排排土场由于面积较大往往存在多个排土点,且排土点的位置动态性较强,排土点需要根据矿场的建设规划和当前的已倾倒土方数不断发生改变,无人值守调度系统实现难度大。
针对外排排土场的无人调度系统目前业内还没有完全无人的方案落地,大部分在运营的。无人化矿场在外排排土场排土这个环节大多是将多个动态排土点简化为数个固定的排土点进行任务调度,然后调度中心的调度员通过安装在外排排土场的远程监控设备判断排土点的土方堆砌情况手动指定新的排土点供无人调度系统生成新的调度任务下发到负责运输土方的无人矿卡。按照这种方法设计的无人调度系统过于依赖调度员的经验,且需要调度员频繁的人工介入,调度效率低,人力成本高。
发明内容
发明目的:本发明针对现有技术存在的问题,提出了一种调度效率高的用于外排型排土场的无人调度系统。
技术方案:为实现上述目的,本发明提供了外排型排土场的无人调度系统,其特征在于:包括数据采集单元、数据传输单元、调度控制单元和无人驾驶设备;
其中,数据采集单元用于实时采集矿场的外排型排土场的排土区域情况和无人驾驶设备的位置和运动数据;
数据传输单元用于实现数据采集单元、调度控制单元之间和无人驾驶设备之间的数据与控制信号的传输;
调度控制单元用于根据数据采集单元采集到的数据实时识别矿场的外排型排土场的排土区域的边界;根据获取的外排型排土场的排土区域的边界实时更新排土点,并根据每个排土点的排土量对无人驾驶设备进行调度。
进一步,所述数据采集单元包括排土场内数据采集子单元和车载数据采集子单元,其中,所述排土场内数据采集子单元包括可移动基体、设置在可移动基体顶部的三轴云台、RTK定位主天线、RTK定位方向天线和非重复扫描式雷达,三轴云台上固定有固定架,固定架包括横杆和竖杆,固定架的竖杆固定在三轴云台的中心位置,竖杆垂直于三轴云台的平面,固定架的横杆固定在竖杆上,横杆穿过竖杆的轴线,且竖杆和横杆相互垂直;RTK定位主天线竖直固定在竖杆的顶端,RTK定位方向天线和非重复扫描式雷达分别设置在横杆的两端,且RTK定位方向天线与横杆相互垂直;RTK接收机设置在可移动基体上;车载数据采集子单元包括RTK接收机,分别设置在无人驾驶设备的顶部。这样能够有效的提高排土区域边界的识别效率和准确性。
进一步,所述调度控制单元包括排土场的排土区域分析子单元、排土点分析子单元和调度与路径规划子单元;
其中,排土场的排土区域分析子单元根据数据采集单元采集到的数据实时识别外排型排土场的排土区域的边界,并根据识别结果调整数据采集单元的位置,使数据采集单元位于排土区域的的中心;同时计算当前排土区域的面积,判断当前排土场区域的面积是否达到排土场规划的面积,如果达到排土场规划的面积,则发出指令停止排土;如果没有达到,则发出继续排土的指令;
排土点分析子单元根据实时识别得到的外排型排土场的排土区域的边界更新排土点,使相邻两个排土点之间的距离为设定距离阈值;同时实时判断每个排土点的土方倾倒数量是否超过预先设定的每个排土点的土方倾倒量阈值;如果超过,则发送指令修整排土场边界的指令和对应排土点停止排土指令;如果没有超过,则发出继续排土的指令;
调度与路径规划子单元对无人驾驶设备进行调度和行动路径的规划。这样能够能快速准确的相应各种控制和调度,同时兼顾了排土场各种复杂情况,从而使整个系统更加智能。
进一步,识别矿场的外排型排土场的排土区域的边界的方法包括以下步骤:
步骤1-1:将RTK定位主天线的经纬度和高度坐标Position_RTK(Longitude,Latitude,Altitude)转换到UTM坐标系下得到RTK定位主天线在UTM坐标系下的坐标Position_RTK_UTM(Easting,Northing,Altitude);
步骤1-2:根据公式Map_Pointcloud[i]=ri*(R*Queue_Pointcloud[i]+T)得到第i个航向角对应的排土区域拼接点云地图中的点云数据;遍历航向角序列Queue_Yaw和排土区域的点云序列Queue_Pointcloud中的所有数据;得到排土区域拼接点云地图Map_Pointcloud{Map_Pointcloud[0]、Map_Pointcloud[1]、…、Map_Pointcloud[i]、…、Map_Pointcloud[359]};其中,
Figure BDA0003490292270000031
Queue_Yaw[i]表示航向角序列中第i个航向角;R表示从非重复扫描式雷达到RTK定位主天线的旋转矩阵;T表示从非重复扫描式雷达到RTK定位主天线的平移矩阵;Queue_Pointcloud[i]表示第i个航向角对应的排土区域的点云序列Queue_Pointcloud中第i组点云数据;
步骤1-3:根据地面提取算法在排土区域拼接点云地图Map_Pointcloud中提取地面点云,得到地面点集合Ground_Pointcloud;
步骤1-4:在地面点集合Ground_Pointcloud中找到排土区域边缘点集合Point_Edge;以RTK定位主天线在地面投影点为圆心,将地面平均分成圆心角相等的区域;在每个区域中包含的地面点集合Ground_Pointcloud中的点中,找到距离圆心最远的点;则将该点保存到排土区域边缘点集合Point_Edge中;
步骤1-5:将排土区域边缘点集合Point_Edge中的所有点转换到UTM坐标系下,得到UTM坐标系下的排土区边缘点集合Point_Edge_UTM;
步骤1-6:将UTM坐标系下的排土区边缘点集合Point_Edge_UTM中的相邻点依次连接,得到排土场的排土区域的边界。这种识别方法的识别精度更高。
进一步,所述步骤1-4中圆心角为0.1°。有效的提高了识别精度。
进一步,无人驾驶设备包括无人驾驶矿场卡车和无人驾驶推土机。
本发明还提供了一种外排型排土场的无人调度方法,包括排土场的排土区域分析;排土点分析和调度与路径规划;
排土场的排土区域分析通过数据采集单元采集到的数据实时识别外排型排土场的排土区域的边界,并根据识别结果调整数据采集单元的位置,使数据采集单元位于排土区域的的中心;同时计算当前排土区域的面积,判断当前排土场区域的面积是否达到排土场规划的面积,如果达到排土场规划的面积,则发出指令停止排土;如果没有达到,则发出继续排土的指令;
排土点分析根据实时识别得到的外排型排土场的排土区域的边界更新排土点,使相邻两个排土点之间的距离为设定距离阈值;同时实时判断每个排土点的土方倾倒数量是否超过预先设定的每个排土点的土方倾倒量阈值;如果超过,则发送指令修整排土场边界的指令和对应排土点停止排土指令;如果没有超过,则发出继续排土的指令;
调度与路径规划对无人驾驶设备进行调度和行动路径的规划。
进一步,所述数据采集单元包括排土场内数据采集子单元和车载数据采集子单元,其中,所述排土场内数据采集子单元包括可移动基体、设置在可移动基体顶部的三轴云台、RTK定位主天线、RTK定位方向天线和非重复扫描式雷达,三轴云台上固定有固定架,固定架包括横杆和竖杆,固定架的竖杆固定在三轴云台的中心位置,竖杆垂直于三轴云台的平面,固定架的横杆固定在竖杆上,横杆穿过竖杆的轴线,且竖杆和横杆相互垂直;RTK定位主天线竖直固定在竖杆的顶端,RTK定位方向天线和非重复扫描式雷达分别设置在横杆的两端,且RTK定位方向天线与横杆相互垂直;RTK接收机设置在可移动基体上;车载数据采集子单元包括RTK接收机,分别设置在无人驾驶设备的顶部;采集数据时,将可移动基体移动到外排型排土场的中心位置,先通过调整三轴云台上的电机调整三轴云台,使其平面始终保持水平;然后使三轴云台围绕竖杆所在的轴旋转,从而横杆在三轴云台的带动下围绕竖杆旋转,每隔1秒钟沿顺时针方向旋转1次,每次旋转1°;横杆不旋转时,非重复扫描式雷达开始扫描,非重复扫描式雷达每次扫描的持续时间为1秒钟。有效提高了排土场边界识别的效率和精度。
进一步,在调度与路径规划中的无人驾驶设备包括无人驾驶矿场卡车和无人驾驶推土机,无人驾驶矿场卡车的调度方法为:
步骤2-1:初始状态下,无人驾驶矿场卡车在排土场的出入口按顺序排成一列;按顺序依次驶向正在工作的排土点;直到每个排土点均有无人驾驶矿场卡车后,其他无人驾驶矿场卡车在在排土场的出入口按顺序排成一列等候;
步骤2-2:根据公式:
Time预计等待时间=Time平均等待时间-Time当前排土点矿卡排土作业耗时
实时计算每个正在工作的排土点预计等待时间,根据计算得到的正在工作的排土点预计等待时间从小到大排序,并将对应的排土点序号按照预计等待时间从小到大排序进行排列;得到排土点序列;其中,Time平均等待时间为无人驾驶矿场卡车的历史排土作业耗时算术平均值,Time当前排土点矿卡排土作业耗时等于当前时间减去无人驾驶矿场卡车到达排土点进入排土作业时的时间点;
步骤2-3:根据等候在排土场的出入口的无人驾驶矿场卡车车队中每辆无人驾驶矿场卡车与排土场的出入口的距离,从小到大进行排序,得到等候无人驾驶矿场卡车序列;
步骤2-4:将等候无人驾驶矿场卡车序列中的无人驾驶矿场卡车按顺序依次调度到排土点序列中的对应编号的排土点进行排土;直到排土点序列中每个排土点均安排了无人驾驶矿场卡车进行排土。这样提高了整个排土场的排土效率。
本发明还提供了一种存储软件的计算机可读介质,所述软件包括能通过一个或多个计算机执行的指令,所述指令通过这样的执行使得所述一个或多个计算机执行操作,所述操作包括如权利要求7-9中任意一项所述的外排型排土场的无人调度方法的流程。
有益效果:与现有技术相比,本发明通过在外派排土场架设无人数据采集基站,配合中央调度中心的排土区边界识别算法和中央调度中心的排土点土方堆砌量计算算法,自动的根据排土场建设时的规划和排土点的土方堆砌情况调度推土机和运输土方的矿卡的任务。使用无人驾驶矿场卡车自带的传感器,不需要使用航测设备大大节省了地图的测绘成本。本发明提供的无人调度系统只需要在在系统初始化时人工输入排土场建设规划,之后就能够在无需人工干预的条件下完成涉及排土场作业的多种设备的动态任务调度,相比于依赖调度员经验的需要人工干预的无人调度系统,更加科学,能够做到真正的减员增效。
附图说明
图1为本发明提供的外排型排土场的无人调度系统示意图;
图2为本发明提供的外排型排土场的无人调度系统中排土场内数据采集子单元整体的结构示意图;
图3为本发明提供的外排型排土场的无人调度系统中排土场内数据采集子单元局部的结构示意图;
图4为排土场的排土区域内场景示意图;
图5为排土场的排土区域中排土点示意图;
图6为生成的排土场的排土区域中新排土点示意图;
图7为一种情况下可移动基体在排土场的排土区域中移动示意图;
图8为另一种情况下可移动基体在排土场的排土区域中移动示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实例中的附图,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。
如图1所示,本实施例提供了一种外排型排土场的无人调度系统,主要包括数据采集单元、数据传输单元、调度控制单元和无人驾驶设备;无人驾驶设备包括无人驾驶矿场卡车和无人驾驶推土机;其中,数据采集单元主要用于采集矿场的外排型排土场的排土区域情况和无人驾驶矿场卡车的位置和运动数据;数据传输单元主要用于实现数据采集单元和调度控制单元之间的数据与控制信号的传输;调度控制单元用于根据数据采集单元采集到的数据实时获取矿场的外排型排土场的排土区域的边界,并根据外排型排土场的每个排土点的土方倾倒量规划无人驾驶矿场卡车运输路径,同时调度无人驾驶推土机修整排土场边界。
其中,数据采集单元包括排土场内数据采集子单元和车载数据采集子单元。如图2~图3所示,排土场内数据采集子单元1主要包括可移动基体11、设置在可移动基体11顶部的三轴云台12、RTK定位主天线13、RTK定位方向天线14、非重复扫描式雷达15,三轴云台12上固定有固定架16,固定架16为“十”字型,固定架16的竖杆161固定在三轴云台12的中心位置,竖杆161垂直于三轴云台12的平面,固定架16的横杆162固定在竖杆161上,横杆162穿过竖杆161的轴线,且竖杆161和横杆162相互垂直;RTK定位主天线13竖直固定在竖杆161的顶端,从而RTK定位主天线13与三轴云台12的中心刚性连接;RTK定位方向天线14和非重复扫描式雷达15分别设置在横杆162的两端,且RTK定位方向天线14与横杆162相互垂直;RTK接收机17设置在可移动基体11上。本实施例中可移动基体11为一个可移动的铁塔。
排土场内数据采集子单元1开始采集数据时,将可移动基体11移动到外排型排土场的中心位置,先通过调整三轴云台12上的电机调整三轴云台12,使其平面始终保持水平;然后使三轴云台12围绕竖杆161所在的轴旋转,从而横杆162在三轴云台12的带动下围绕竖杆161旋转,每隔1秒钟沿顺时针方向旋转1次,每次旋转1°;而横杆162不旋转时,非重复扫描式雷达15开始扫描,非重复扫描式雷达15每次扫描的持续时间为1秒钟,并将扫描得到的数据通过数据传输单元实时传输到调度控制单元。
车载数据采集子单元包括水平设置在无人驾驶矿场卡车顶部的RTK接收机和水平安装在无人驾驶推土机顶部的RTK接收机;车载数据采集子单元主要用于采集无人驾驶矿场卡车和无人驾驶推土机的RTK轨迹。
本实施例中数据传输单元主要采用5G数据传输模块,分别设置在可移动基体11上、无人驾驶矿场卡车和无人驾驶推土机上,主要用于实时的数据传输。
调度控制单元一般设置在远程调度中心的终端上,调度控制单元主要包括排土场的排土区域分析子单元、排土点分析子单元,调度与路径规划子单元。排土场的排土区域分析子单元根据排土场内数据采集子单元采集到的数据识别排土场区域的边界,并根据识别结果调整可移动基体11的位置;同时计算排土场区域的面积,判断目前排土场区域的面积是否达到排土场规划的面积,如果达到排土场规划的面积,则发出指令停止排土;如果没有达到,则控制无人驾驶矿场卡车继续排土。
排土点分析子单元实时判断每个排土点的土方倾倒数量是否超过预先设定的每个排土点的土方倾倒量阈值;如果超过,则发送指令给无人驾驶推土机修整排土场边界,并生成新的排土点;如果没有超过,则继续安排排土。
调度与路径规划子单元主要根据接收到的信号分别分析和规划无人驾驶矿场卡车、无人驾驶推土机和可移动基体11的行动路径。
本实施例公开一种基于外排型排土场的无人调度系统的调度方法,主要分成三个部分:排土场的排土区域分析;排土点分析和调度与路径规划。
其中,排土场的排土区域分析包括以下步骤:
步骤1-1:如图4所示,将排土场内数据采集子单元中的可移动基体移动到当前外排型排土场的排土区域的中心位置;排土场内数据采集子单元开始采集排土区域的相关数据,并将采集到的数据发送到调度控制单元中的排土场的排土区域分析子单元。其中,排土场内数据采集子单元采集到的相关数据包括通过RTK接收机得到的RTK定位主天线13的经纬度和高度坐标Position_RTK(Longitude,Latitude,Altitude)和航向角序列Queue_Yaw;其中,Longitude表示RTK定位主天线13的经度,Latitude表示RTK定位主天线13的纬度,Altitude表示RTK定位主天线13的高度;航向角序列Queue_Yaw;非重复扫描式雷达15扫描得到的排土区域的点云序列Queue_Pointcloud;
排土场内数据采集子单元中三轴云台12围绕竖杆161所在的轴旋转,从而横杆162在三轴云台12的带动下围绕竖杆161旋转,每隔1秒钟沿顺时针方向旋转1次,每次旋转1°;而横杆162不旋转时,非重复扫描式雷达15开始扫描,非重复扫描式雷达15每次扫描的持续时间为1秒钟,并将扫描得到的点云数据通过数据传输单元实时传输到调度控制单元中的排土场的排土区域分析子单元。因此,航向角序列Queue_Yaw中一共有360个航向角,每两个相邻的航向角之间相差1°;排土区域的点云序列Queue_Pointcloud中有360组点云数据,与航向角一一对应;排土区域的点云序列Queue_Pointcloud中的数据在非重复扫描式雷达15坐标系下。通过重复的点云的叠加才能够得到稠密清晰的矿场边缘点云。
步骤1-2:排土场的排土区域分析子单元根据接收到的数据识别出排土场的排土区域的边界;具体包括以下步骤:
步骤1-21:将RTK定位主天线13的经纬度和高度坐标Position_RTK(Longitude,Latitude,Altitude)转换到UTM坐标系下得到RTK定位主天线13在UTM坐标系下的坐标Position_RTK_UTM(Easting,Northing,Altitude);
步骤1-22:根据公式Map_Pointcloud[i]=ri*(R*Queue_Pointcloud[i]+T)得到第i个航向角对应的排土区域拼接点云地图中的点云数据;遍历航向角序列Queue_Yaw和排土区域的点云序列Queue_Pointcloud中的所有数据;得到排土区域拼接点云地图Map_Pointcloud{Map_Pointcloud[0]、Map_Pointcloud[1]、…、Map_Pointcloud[i]、…、Map_Pointcloud[359]}。其中,
Figure BDA0003490292270000081
Queue_Yaw[i]表示航向角序列中第i个航向角;R表示从非重复扫描式雷达15到RTK定位主天线13的旋转矩阵;T表示从非重复扫描式雷达15到RTK定位主天线13的平移矩阵;Queue_Pointcloud[i]表示第i个航向角对应的排土区域的点云序列Queue_Pointcloud中第i组点云数据。
步骤1-23:根据地面提取算法在排土区域拼接点云地图Map_Pointcloud中提取地面点云,得到地面点集合Ground_Pointcloud。
主要方法为根据RTK定位主天线13设置的高度Height_Tower,取排土区域拼接点云地图Map_Pointcloud中所有Z轴坐标等于-Height_Tower的点作为种子点,在排土区域拼接点云地图Map_Pointcloud中运行地面提取算法得到得到地面点集合Ground_Pointcloud。
步骤1-24:在地面点集合Ground_Pointcloud中找到排土区域边缘点集合Point_Edge。具体方法为:以RTK定位主天线13在地面投影点为圆心,将地面平均分成圆心角相等的区域;在每个区域中包含的地面点集合Ground_Pointcloud中的点中,找到距离圆心最远的点。则将该点保存到排土区域边缘点集合Point_Edge中。本实施例中圆心角为0.1°。
步骤1-25:将排土区域边缘点集合Point_Edge中的所有点转换到UTM坐标系下,得到UTM坐标系下的排土区边缘点集合Point_Edge_UTM。UTM坐标系下的排土区边缘点集合Point_Edge_UTM中第j个点Point_Edge_UTM[j]的坐标为(xj+Easting,yj+Northing,zj+Altitude);其中,xj、yj和zj分别为排土区域边缘点集合Point_Edge中第j个点Point_Edge[j]的x轴坐标值、y轴坐标值和z轴坐标值。
步骤1-26:将UTM坐标系下的排土区边缘点集合Point_Edge_UTM中的相邻点依次连接,得到排土场的排土区域的边界。
步骤1-3:判断排土场的排土区域的边界到非重复扫描式雷达15之间的距离是否在非重复扫描式雷达15的量程内,如果在量程内,则保持当前的排土工作状态;如果超出量程,执行步骤1-4~步骤1-5。
步骤1-4:计算当前排土场的排土区域的面积,判断当前排土场的排土区域的面积是否达到规划面积;如果未达到规划面积,则执行步骤1-5;如果达到规划面积,则该排土场完成排土工作,停止无人驾驶矿场卡车排土工作。
步骤1-5:发送移动可移动基体的指令,等到可移动基体移动到新的位置,开始新一轮的数据采集。
排土场的排土区域分析包括以下步骤:
步骤2-1:如图5所示,根据识别出排土场的排土区域的边界设置排土点;设定相邻两个排土点之间的距离,图5中A、B、C、D、E五个点分别为设置的排土点。其中,相邻两个排土点之间距离l可以根据公式:l=R*2+1/2d+L进行设置。公式中,R表示无人驾驶矿场卡车的最小转弯半径,d表示无人驾驶矿场卡车的宽度,L表示附加安全距离。本实施例中,无人驾驶矿场卡车的最小转弯半径为11米,无人驾驶矿场卡车的宽度为5米,附加安全距离为10米。则本实施例中相邻两个排土点之间距离l可以设置为34.5米。
步骤2-2:判断每个排土点当前土方倾倒数量是否超出土方倾倒数量阈值,如果没有超出土方倾倒数量阈值,则保持该排土点的排土状态;如果超出土方倾倒数量阈值,则执行步骤2-3~步骤2-4。
步骤2-3:停止该排土点工作,并发送无人驾驶推土机修整对应排土点的边界的指令;
步骤2-4:如图6所示,根据新的排土场的排土区域的边界生成新的排土点,图中A’为根据修整过后新的排土区域的边界生成的新的排土点。再进行排土工作。
调度与路径规划主要分为:无人驾驶矿场卡车调度、无人驾驶推土机调度和可移动基体的行动调度规划。
其中,无人驾驶推土机根据接收到的指令先移动到将超出设定土方倾倒数量阈值的排土点处,将超出的土方按照排土场规划的方向推平。
可移动基体保持在排土场的排土区域的中心位置,如图7~图8所示,本实施例中排土场的排土区域的沿着规划方向扩张,图中虚线表示新的排土区域的边界,所以可移动基体沿着箭头表示的规划方向移动。
无人驾驶矿场卡车调度规划主要包括:
步骤3-1:初始状态下,无人驾驶矿场卡车在排土场的出入口按顺序排成一列;按顺序依次向正在工作的排土点;
步骤3-2:根据公式:
Time预计等待时间=Time平均等待时间-Time当前排土点矿卡排土作业耗时
实时计算每个正在工作的排土点预计等待时间,根据计算得到的正在工作的排土点预计等待时间从小到大排序,并将对应的排土点序号按照预计等待时间从小到大排序进行排列;得到排土点序列;其中,Time平均等待时间为无人驾驶矿场卡车的历史排土作业耗时算术平均值,即本实施例提供的外排型排土场的无人调度系统会记录所有的历史数据,调度系统记录的所有已发生的排土作业的排土作业时间的总和除以调度系统记录的所有已发生的排土作业的数量得到Time平均等待时间;无人驾驶矿场卡车到达排土点进入排土作业时会给调度系统发送进入排土作业信号,无人驾驶矿场卡车完成排土作业时会给调度系统发送完成排土作业信号,Time当前排土点矿卡排土作业耗时等于当前时间减去无人驾驶矿场卡车到达排土点进入排土作业时的时间点。
步骤3-3:根据等候在排土场的出入口的无人驾驶矿场卡车车队中每辆无人驾驶矿场卡车与排土场的出入口的距离,从小到大进行排序,得到等候无人驾驶矿场卡车序列;
步骤3-4:将等候无人驾驶矿场卡车序列中的无人驾驶矿场卡车按顺序依次调度到排土点序列中的对应编号的排土点进行排土;即等候无人驾驶矿场卡车序列中第一辆无人驾驶矿场卡车道排土点序列中第一个排土点进行排土;等候无人驾驶矿场卡车序列中第二辆无人驾驶矿场卡车道排土点序列中第二个排土点进行排土;以此类推,直到排土点序列中每个排土点均安排了无人驾驶矿场卡车进行排土。
本发明还提供了一种存储软件的计算机可读介质,所述软件包括能通过一个或多个计算机执行的指令,所述指令通过这样的执行使得所述一个或多个计算机执行操作,所述操作包括如前述外排型排土场的无人调度方法的流程。

Claims (10)

1.一种外排型排土场的无人调度系统,其特征在于:包括数据采集单元、数据传输单元、调度控制单元和无人驾驶设备;
其中,数据采集单元用于实时采集矿场的外排型排土场的排土区域情况和无人驾驶设备的位置和运动数据;
数据传输单元用于实现数据采集单元、调度控制单元之间和无人驾驶设备之间的数据与控制信号的传输;
调度控制单元用于根据数据采集单元采集到的数据实时识别矿场的外排型排土场的排土区域的边界;根据获取的外排型排土场的排土区域的边界实时更新排土点,并根据每个排土点的排土量对无人驾驶设备进行调度。
2.根据权利要求1所述的外排型排土场的无人调度系统,其特征在于:所述数据采集单元包括排土场内数据采集子单元和车载数据采集子单元,其中,所述排土场内数据采集子单元包括可移动基体、设置在可移动基体顶部的三轴云台、RTK定位主天线、RTK定位方向天线和非重复扫描式雷达,三轴云台上固定有固定架,固定架包括横杆和竖杆,固定架的竖杆固定在三轴云台的中心位置,竖杆垂直于三轴云台的平面,固定架的横杆固定在竖杆上,横杆穿过竖杆的轴线,且竖杆和横杆相互垂直;RTK定位主天线竖直固定在竖杆的顶端,RTK定位方向天线和非重复扫描式雷达分别设置在横杆的两端,且RTK定位方向天线与横杆相互垂直;RTK接收机设置在可移动基体上;车载数据采集子单元包括RTK接收机,分别设置在无人驾驶设备的顶部。
3.根据权利要求1所述的外排型排土场的无人调度系统,其特征在于:所述调度控制单元包括排土场的排土区域分析子单元、排土点分析子单元和调度与路径规划子单元;
其中,排土场的排土区域分析子单元根据数据采集单元采集到的数据实时识别外排型排土场的排土区域的边界,并根据识别结果调整数据采集单元的位置,使数据采集单元位于排土区域的的中心;同时计算当前排土区域的面积,判断当前排土场区域的面积是否达到排土场规划的面积,如果达到排土场规划的面积,则发出指令停止排土;如果没有达到,则发出继续排土的指令;
排土点分析子单元根据实时识别得到的外排型排土场的排土区域的边界更新排土点,使相邻两个排土点之间的距离为设定距离阈值;同时实时判断每个排土点的土方倾倒数量是否超过预先设定的每个排土点的土方倾倒量阈值;如果超过,则发送指令修整排土场边界的指令和对应排土点停止排土指令;如果没有超过,则发出继续排土的指令;
调度与路径规划子单元对无人驾驶设备进行调度和行动路径的规划。
4.根据权利要求2所述的外排型排土场的无人调度系统,其特征在于:识别矿场的外排型排土场的排土区域的边界的方法包括以下步骤:
步骤1-1:将RTK定位主天线的经纬度和高度坐标Position_RTK(Longitude,Latitude,Altitude)转换到UTM坐标系下得到RTK定位主天线在UTM坐标系下的坐标Position_RTK_UTM(Easting,Northing,Altitude);
步骤1-2:根据公式Map_Pointcloud[i]=ri*(R*Queue_Pointcloud[i]+T)得到第i个航向角对应的排土区域拼接点云地图中的点云数据;遍历航向角序列Queue_Yaw和排土区域的点云序列Queue_Pointcloud中的所有数据;得到排土区域拼接点云地图Map_Pointcloud{Map_Pointcloud[0]、Map_Pointcloud[1]、…、Map_Pointcloud[i]、…、Map_Pointcloud[359]};其中,
Figure FDA0003490292260000021
Queue_Yaw[i]表示航向角序列中第i个航向角;R表示从非重复扫描式雷达到RTK定位主天线的旋转矩阵;T表示从非重复扫描式雷达到RTK定位主天线的平移矩阵;Queue_Pointcloud[i]表示第i个航向角对应的排土区域的点云序列Queue_Pointcloud中第i组点云数据;
步骤1-3:根据地面提取算法在排土区域拼接点云地图Map_Pointcloud中提取地面点云,得到地面点集合Ground_Pointcloud;
步骤1-4:在地面点集合Ground_Pointcloud中找到排土区域边缘点集合Point_Edge;以RTK定位主天线在地面投影点为圆心,将地面平均分成圆心角相等的区域;在每个区域中包含的地面点集合Ground_Pointcloud中的点中,找到距离圆心最远的点;则将该点保存到排土区域边缘点集合Point_Edge中;
步骤1-5:将排土区域边缘点集合Point_Edge中的所有点转换到UTM坐标系下,得到UTM坐标系下的排土区边缘点集合Point_Edge_UTM;
步骤1-6:将UTM坐标系下的排土区边缘点集合Point_Edge_UTM中的相邻点依次连接,得到排土场的排土区域的边界。
5.根据权利要求4所述的外排型排土场的无人调度系统,其特征在于:所述步骤1-4中圆心角为0.1°。
6.根据权利要求1所述的外排型排土场的无人调度系统,其特征在于:无人驾驶设备包括无人驾驶矿场卡车和无人驾驶推土机。
7.一种外排型排土场的无人调度方法,其特征在于:包括排土场的排土区域分析;排土点分析和调度与路径规划;
排土场的排土区域分析通过数据采集单元采集到的数据实时识别外排型排土场的排土区域的边界,并根据识别结果调整数据采集单元的位置,使数据采集单元位于排土区域的的中心;同时计算当前排土区域的面积,判断当前排土场区域的面积是否达到排土场规划的面积,如果达到排土场规划的面积,则发出指令停止排土;如果没有达到,则发出继续排土的指令;
排土点分析根据实时识别得到的外排型排土场的排土区域的边界更新排土点,使相邻两个排土点之间的距离为设定距离阈值;同时实时判断每个排土点的土方倾倒数量是否超过预先设定的每个排土点的土方倾倒量阈值;如果超过,则发送指令修整排土场边界的指令和对应排土点停止排土指令;如果没有超过,则发出继续排土的指令;
调度与路径规划对无人驾驶设备进行调度和行动路径的规划。
8.根据权利要求7所述外排型排土场的无人调度方法,其特征在于:所述数据采集单元包括排土场内数据采集子单元和车载数据采集子单元,其中,所述排土场内数据采集子单元包括可移动基体、设置在可移动基体顶部的三轴云台、RTK定位主天线、RTK定位方向天线和非重复扫描式雷达,三轴云台上固定有固定架,固定架包括横杆和竖杆,固定架的竖杆固定在三轴云台的中心位置,竖杆垂直于三轴云台的平面,固定架的横杆固定在竖杆上,横杆穿过竖杆的轴线,且竖杆和横杆相互垂直;RTK定位主天线竖直固定在竖杆的顶端,RTK定位方向天线和非重复扫描式雷达分别设置在横杆的两端,且RTK定位方向天线与横杆相互垂直;RTK接收机设置在可移动基体上;车载数据采集子单元包括RTK接收机,分别设置在无人驾驶设备的顶部;采集数据时,将可移动基体移动到外排型排土场的中心位置,先通过调整三轴云台上的电机调整三轴云台,使其平面始终保持水平;然后使三轴云台围绕竖杆所在的轴旋转,从而横杆在三轴云台的带动下围绕竖杆旋转,每隔1秒钟沿顺时针方向旋转1次,每次旋转1°;横杆不旋转时,非重复扫描式雷达开始扫描,非重复扫描式雷达每次扫描的持续时间为1秒钟。
9.根据权利要求7所述的外排型排土场的无人调度方法,其特征在于:在调度与路径规划中的无人驾驶设备包括无人驾驶矿场卡车和无人驾驶推土机,无人驾驶矿场卡车的调度方法为:
步骤2-1:初始状态下,无人驾驶矿场卡车在排土场的出入口按顺序排成一列;按顺序依次驶向正在工作的排土点;直到每个排土点均有无人驾驶矿场卡车后,其他无人驾驶矿场卡车在在排土场的出入口按顺序排成一列等候;
步骤2-2:根据公式:
Time预计等待时间=Time平均等待时间-Time当前排土点矿卡排土作业耗时
实时计算每个正在工作的排土点预计等待时间,根据计算得到的正在工作的排土点预计等待时间从小到大排序,并将对应的排土点序号按照预计等待时间从小到大排序进行排列;得到排土点序列;其中,Time平均等待时间为无人驾驶矿场卡车的历史排土作业耗时算术平均值,Time当前排土点矿卡排土作业耗时等于当前时间减去无人驾驶矿场卡车到达排土点进入排土作业时的时间点;
步骤2-3:根据等候在排土场的出入口的无人驾驶矿场卡车车队中每辆无人驾驶矿场卡车与排土场的出入口的距离,从小到大进行排序,得到等候无人驾驶矿场卡车序列;
步骤2-4:将等候无人驾驶矿场卡车序列中的无人驾驶矿场卡车按顺序依次调度到排土点序列中的对应编号的排土点进行排土;直到排土点序列中每个排土点均安排了无人驾驶矿场卡车进行排土。
10.一种存储软件的计算机可读介质,其特征在于,所述软件包括能通过一个或多个计算机执行的指令,所述指令通过这样的执行使得所述一个或多个计算机执行操作,所述操作包括如权利要求7-9中任意一项所述的外排型排土场的无人调度方法的流程。
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