[发明专利]一种无人驾驶矿车的倾斜参数采集方法及装置有效
| 申请号: | 202210089997.7 | 申请日: | 2022-01-26 |
| 公开(公告)号: | CN114115300B | 公开(公告)日: | 2022-04-29 |
| 发明(设计)人: | 胡心怡;杨扬 | 申请(专利权)人: | 上海伯镭智能科技有限公司 |
| 主分类号: | G05D1/02 | 分类号: | G05D1/02 |
| 代理公司: | 北京知汇林知识产权代理事务所(普通合伙) 11794 | 代理人: | 董涛 |
| 地址: | 200120 上海市浦东新区中国(上海)自*** | 国省代码: | 上海;31 |
| 权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 无人驾驶 矿车 倾斜 参数 采集 方法 装置 | ||
1.一种无人驾驶矿车的倾斜参数采集方法,其特征在于,所述方法包括:
获取矿场的尺寸数据,根据预设的比例尺生成场景模型;
获取矿车的位置数据,根据所述矿车位置数据生成映射矩形,并将所述映射矩形插入所述场景模型中;其中,所述映射矩形和所述矿车均含有编号,对应的映射矩形和矿车的编号相同;
获取矿车的任务链表,根据所述任务链表确定矿车的工作路径,根据所述映射矩形与所述工作路径确定图像获取角度;
将所述图像获取角度向采集端发送,接收采集端发送的根据所述图像获取角度获取的含有参照物的图像信息,并根据所述图像信息生成倾斜参数。
2.根据权利要求1所述的无人驾驶矿车的倾斜参数采集方法,其特征在于,所述获取矿场的尺寸数据,根据预设的比例尺生成场景模型的步骤包括:
获取矿场的结构模型;
基于一个垂直和四个倾斜的五个不同视角同步采集矿场影像;
根据所述矿场影像和所述结构模型生成场景模型。
3.根据权利要求1所述的无人驾驶矿车的倾斜参数采集方法,其特征在于,所述获取矿车的任务链表,根据所述任务链表确定矿车的工作路径的步骤包括:
获取矿车的任务链表,读取所述任务链表中的任务项,根据所述任务项确定工作位置;
根据所述工作位置将任务项分为子任务项,并将所述子任务项输入训练好的时长分析模型中,得到各子任务项的工作时间;其中,所述子任务项包括固定位置子任务和运动子任务;
根据各子任务项的工作时间确定工作时刻表,读取工作时刻表中的运动子任务,根据所述运动子任务生成含有起止时刻的工作路径;
其中,所述工作路径中的起止时刻用于确定图像获取模式。
4.根据权利要求1所述的无人驾驶矿车的倾斜参数采集方法,其特征在于,所述根据所述映射矩形与所述工作路径确定图像获取角度的步骤包括:
读取工作路径,基于场景模型确定工作路径上各位置点与各参照点之间的采集方向;
读取映射矩形,根据所述映射矩形的中心点确定位置点,根据所述位置点读取所述采集方向;
以中心点为原点,构建与映射矩形的边相互垂直的坐标系,基于所述坐标系确定采集方向相对于坐标系的偏移角度,作为图像获取角度。
5.根据权利要求1所述的无人驾驶矿车的倾斜参数采集方法,其特征在于,所述根据所述图像信息生成倾斜参数的步骤包括:
获取映射矩形与参照物之间的距离,根据所述距离获取参考图像;
分别对所述参考图像和图像信息进行内容识别,获取参照物轮廓;
确定所述参照物轮廓的重心,并计算两个重心在竖直方向和水平方向上的偏移距离;
将所述偏移距离输入训练好的偏移分析模型,得到倾斜参数。
6.根据权利要求5所述的无人驾驶矿车的倾斜参数采集方法,其特征在于,所述确定所述参照物轮廓的重心的步骤包括:
读取所述参照物轮廓,确定所述参照物轮廓在预设方向上距离最远的两个像素点,并计算其距离;
获取所述参照物轮廓内的像素点的总数,根据所述总数与所述距离确定轮廓的理论重心;
以所述理论重心为圆心,持续增加检测半径,当检测区域内有像素点时,标记相应的像素点并停止检测;
其中,所述标记的像素点即为参照物轮廓的重心。
7.根据权利要求1至6任一项所述的无人驾驶矿车的倾斜参数采集方法,其特征在于,所述方法还包括:
实时获取陀螺仪的角度测量数据,根据所述角度测量数据确定标准范围;
根据所述标准范围验证生成的倾斜数据;
当所述倾斜数据未通过验证时,在所述场景模型中标记位置点。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于上海伯镭智能科技有限公司,未经上海伯镭智能科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210089997.7/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。





