[发明专利]一种无人驾驶矿车的倾斜参数采集方法及装置

说明书

本发明涉及无人驾驶技术领域，具体公开了一种无人驾驶矿车的倾斜参数采集方法，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；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；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。本发明通过实时获取外部图像，并对图像进行分析，得到倾斜参数，相对于基于陀螺仪的调整过程来说，精度足够，稳定性强，并且成本极低，便于推广使用。

技术领域

本发明涉及无人驾驶技术领域，具体是一种无人驾驶矿车的倾斜参数采集方法及装置。

背景技术

研究数据显示，在合理考虑相关因素的理论状态下，7台无人驾驶矿车可替代至少9台同型号车的工作量，燃油成本降低6%，轮胎磨损减少7.5%以上，含节省人工成本在内的收益率提高49%。因此，未来的矿车都会向无人驾驶方向进行转型。

矿车的工作任务有很多是运输任务，运输的物品大多是流动性的固体，比如泥沙，这些物品很容易散落，尤其是当路面出现坡度的时候，因此，需要实时获取矿车的倾斜程度。

传统的倾斜参数获取方式大都是借助精度极高的陀螺仪来完成，而矿场的路面大都存在许多小石子，这些小石子会使得倾斜参数测量过程极其不稳定，想要确切的测量倾斜角度只能使得矿车停止不动，这在矿车的工作过程中是可行的，但是在运输过程中，显然是不合适的；因此，设计一种精度足够，但敏感度低的倾斜参数获取方案很有意义。

发明内容

本发明的目的在于提供一种无人驾驶矿车的倾斜参数采集方法及装置，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种无人驾驶矿车的倾斜参数采集方法，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。

作为本发明进一步的方案：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。

作为本发明进一步的方案：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。

作为本发明进一步的方案：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：