[发明专利]一种道路作业车的数据处理方法

说明书

一种道路作业车的数据处理方法，包括以下步骤：作业车辆控制决策系统对作业区域进行参数模型分区，控制决策系统判定参数模型与用户设定是否一致，一致后再对作业区域情况进行图像信息预处理，再根据不同作业车辆判断是否要进入预检流程，控制决策系统根据作业车的功率决定是否要进入精检区进行数据处理，作业车功率满足要求后进入精检区处理，控制决策系统将精检区数据与预检区对比，数据近似时进入参数化运算，控制决策系统对预检区和精检区的数据进行参数化运算，控制决策系统根据参数化数据运算结果判断是否还需要作业，作业车辆采用本方法引导作业后，提高环卫车辆作业效率的同时，也降低了环卫车辆的能源消耗。

技术领域：

本发明涉及道路作业车数据处理领域，具体是一种道路作业车的数据处理方法。

背景技术：

随着我国经济快速发展、城镇化的不断深入，城市环境治理成为城市管理的一项专题，环卫类专用车辆的使用在城镇环境治理中占比越来越高。环保理念较好的新能源类产品，特别是纯电动类垃圾车也在逐步增加。随着环卫市场的逐步扩大，未来环卫车产业仍然有较大的上升空间，但同时环卫车市场的竞争也将逐步加大，相对于粗犷发展模式，将产品做细、做精、做优将是拉开差距重要的一步。

现有环卫车作业中，常规环卫作业车对作业区域的检测一般为人工目测，再进行环卫作业，此类处理方式效率偏低，环卫作业车行使消耗能源的同时，作业同样需要消耗能源，而传统作业方式效率偏低，对环卫作业车能源的消耗增大，导致环卫作业车的续驶时长缩短。同时，传统作业过程中，例如垃圾处理专用车，在处理个体较大的垃圾时，可能会出现垃圾装不上去或装上去后，不便后续的上装作业，类似缺陷都会导致新能源环卫作业车作业效率低下。如能通过相关技术根据作业场景对上装进行引导作业，降低上装用电占比，提高作业续驶时长，提升作业效率，对提高新能源汽车的市场竞争力具有非常积极的意义，所以人们需要一种道路作业车的数据处理方法解决上述问题。

发明内容：

本发明的目的在于提供一种道路作业车的数据处理方法，以解决现有技术中的问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种道路作业车的数据处理方法，包括控制决策系统，为一种基于视觉的道路作业车智能作业系统的参数化方法，包括以下步骤：

S1：参数模型设定：控制决策系统针对不同道路作业车辆的作业需求，对路面检测区域进行参数模型分区，同时用户根据车辆参数、摄像头特性、作业参数、作业需求设定信息；

S2：检测区域判断：控制决策系统判定参数模型与用户设定信息是否相符，若相符则进入S3，否则执行S1重新设定；

S3：视觉信息预处理：控制决策系统根据上装、车辆信息进行图像信息预处理；

S4：判断是否需要进行预检：控制决策系统根据不同道路作业车辆视觉预处理信息和作业车辆类型判断是否需要进入预检，若需要预检，则进入预检区数据处理，否则进入精检区数据处理；

S5：预检区信息处理：控制决策系统根据预检区信息进行判断作业车辆的作业功率能否进行作业及与上一工况差异是否较大，能进行作业且差异不大则进入精简区，否则直接进行参数化运算；

S6：精检区数据处理：控制决策系统将精检区数据与预检区对比，若数据近似，则进入步骤S7，若差异较大，控制决策系统再对精检区数据进行精细处理；

S7：数据参数化运算：控制决策系统对预检区和精检区的数据进行参数化运算，并发布运算结果；

S8：数据输出：控制决策系统得出参数化数据；

S9：判断是否继续工作：控制决策系统根据S8中的参数化数据判断是否需要进行作业，若还需运行则进入下一轮参数化处理，否则结束数据处理，进行作业，作业车的作业流程规范化，提升作业效率的同时也节约了作业车的能源。