CN105209996A - 通过模式识别进行的车辆和操作者引导 - Google Patents

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Abstract

公开了一种通过模式识别进行的车辆和操作者引导的方法，该方法开始于通过传感器采集车辆和操作者模式的数据。所采集的数据利用模式识别算法来组合和分析。所组合和分析的数据与模式数据库中的模式相比较。如果数据与该模式数据库中的模式相匹配，则可选择该模式。如果该数据与该模式库中的模式不匹配，则创建并选择新的模式。基于所选择的模式，作出确定以被动地辅助该操作者，选择性地辅助该操作者，或者被动且主动地辅助该操作者。然后实施所确定的行动。

Description

通过模式识别进行的车辆和操作者引导
相关申请
本申请要求2013年04月12日提交的美国专利申请S/N.61/811,264的优先权与权益，其全部内容通过引用结合于此。
技术领域
通过识别车辆、车辆组件和/或操作者的重复模式，可改善车辆生产力及操作者舒适度。当识别出一种模式时，可采取主动和/或被动的行为以改善生产力和舒适度。
背景技术
某些车辆可在典型的工作循环中以重复的模式运行。例如，车辆操作者可使用车辆来执行相同的行为或运动或沿着相同的路径反复行驶。诸如轮式装载车，叉车之类的车辆是以这种方式运行的非公路车辆的典型示例。可意识到车辆在这些循环中执行相同的行为，而车辆的组件和操作者可能也是如此。如果可以识别这些模式并且然后在车辆控制中实现这些模式使得控制被预先考虑，则将增加车辆和操作者的效率和生产力。
发明内容
一种通过模式识别进行的车辆和操作者引导的方法开始于通过传感器采集车辆和操作者模式的数据。所采集的数据利用模式识别算法来组合和分析。所组合和分析的数据与模式数据库中的模式相比较。如果该数据与模式数据库中的模式相匹配，则可选择该模式。如果该数据与模式数据库中的模式不匹配，则创建并选择新的模式。基于所选择的模式，作出确定来被动地辅助操作者、主动地辅助操作者，或者被动且主动地辅助操作者。然后实施所确定的行动。
附图说明
现在将参考附图通过示例的方式描述本公开的示例性实施例，其中：
图1示意性地示出轮式装载车的短Y-循环的一个实施例；
图2示意性地示出轮式装载车的土堆挖掘循环的一个实施例；
图3示意性地示出叉车工作循环的一个实施例；
图4是示意性地示出通过模式识别进行的车辆和操作者引导的步骤的一个实施例的流程图；以及
图5示意性地示出根据图4的装备有多种传感器的车辆的一个实施例。
具体实施方式
如果识别出操作者和/或车辆的重复模式或运动，则可改善操作者舒适度和车辆生产力。例如，如果车辆控制参数可适用于识别重复的模式或运动，则可改善操作者舒适度和/或车辆生产力。可有利地适用于重复模式或运动的车辆控制参数中的一些包括，但不限于离合器的预填充阶段，在被选择之前齿轮的预啮合，轮式装载车的铲斗的控制(诸如铲斗调平)或叉车的叉和杆(mast)的控制。
模式可代表车辆的重复运动，类似于轮式装载车在装载和卸载土时所遵循的模式。图1和图2示出了轮式装载车的两个典型装载与卸载模式。图1中的模式是短Y循环。图2中的模式是土堆挖掘循环。
如上所建议的，重复的模式不仅仅限于整个车辆的运动。模式还可以是某些机器组件作出的重复运动(即工作功能)，诸如轮式装载车的铲斗或叉车的叉和杆。
通过示例的方式，图3示出叉车的典型模式。叉车操作者将典型地遵循某一行为列表来拾取负载。这些行为通常包括缓慢地接近负载，调整杆角度、叉位置和叉宽，在负载下***叉，升起叉，以某一角度向后倾斜杆，反向驾驶等。
图1、2和3中的数字，箭头，标记和不同的线类型传达了每一个图中表示的典型模式。
一旦识别了模式，则可采取许多行为，诸如被动的行为(例如，预啮合某些离合器)、主动的行为(例如，引导操作者行为或甚至完成模式的自动化)。
图4总地示出了模式识别的一个实施例。车辆装备有多种传感器。传感器通常可被分类为车辆传感器、用于操作者行为的传感器和车队管理传感器。
车辆传感器的示例包括内燃机速度传感器、轮速传感器、用于离合器和液压缸的压力传感器，以及叉升降杆的负载传感器等。用于操作者行为的传感器的示例包括用于转向的位置、施加在油门上的压力以及控制杆(lever)和操纵杆(joystick)的位置或角度的传感器。车队管理传感器的示例包括采集和处理用于车辆定位的GPS数据、来自其他车辆的位置和行为、要做的行为，以及负载的位置和重量等的传感器。这些传感器在图5中的一个示例性车辆上示出。
从车辆传感器、车队管理传感器和操作者行为传感器采集的信息通过模式识别算法来组合和处理。使用典型的监督学习算法(该算法涵盖了车辆运动的一组数据(即训练数据)已经被预先定义(预先手动标记)的情况)，由传感器所获得的信息利用任务的相关分类来标记。这样的车辆的示例操作(例如土壤挖掘)包括一序列的若干任务。控制器将尝试使通过传感器所解释的行为与训练数据匹配以获得序列标记。作为这个识别阶段的结果，该算法将通过使用参数分类方法将行为解释为无量纲数据组(左转，右转，前移，升起负载……)来确定正在遵循哪个模式。
任意数量的模式分类(即任务的序列)可被储存在车辆控制器的内部存储器中以基于传感器输入值来分类。CPU(即主车辆控制器)将执行上述算法。在车辆所遵循的模式不能匹配训练数据(即已经储存的)的情况下，通过将重复的运动解释为群集的(clustered)(未标记的)数据，可形成新的模式结构(任务的序列)并将其传授给机器(即无监督机器学习)。
在一个实施例中，可存在四种模式分类：(1)原始模式、(2)更新的模式、(3)从车队管理获取的模式以及(4)自学的模式。
如图1，2和3所示，原始模式可包括由控制设计者以离线的方式实现的预定模式(即标记的训练数据)(例如，一般模式)。
更新的模式可包括基于车辆上现有的(或新安装的)传感器测量结果(例如负载的重量或在路线上经过的距离……)在车辆运行或操作者操作期间所学习的原始模式的改进。
接收的模式可包括通过安装在车辆上的通信***由车队管理服务器和/或云(即来自其他车辆或基础设施的信息)所接收的信息。例如，叉车的操作(诸如从仓库入口的卡车上升起货盘并将其储存在特定位置处的架子上)可形成任务序列的新标记且可与车队的所有其他车辆共享。随着其他车俩第一次学习新模式，它们可通过立即识别新模式来替代第一车辆操作相同的任务序列。
自学的模式可包括在原始安装模式中没有包括的模式。识别算法可检测并记录车辆或操作者的重复运动。在车辆存储器上分配单独的空间以逐步地储存车辆所遵循的所有新模式。控制器将通过聚类方法来解释这种行为序列且这些行为可通过检查为每个特定应用所分配的相关参数(例如，行为重复了多少次或每次重复之中的变化等)来形成新的标记。为了限制数据库中模式的数量，所遵循的模式可首先与最常用的模式相比，而最不常用的或未使用的模式可从数据库中移除以确保模式识别算法的快速响应和可靠性。
将来自传感器的信息与模式分类相比较，并选择与可用模式分类匹配最接近的那一个。一旦选择了模式分类，基于策略(例如，被动的辅助、主动的辅助或完全自动化)来确定相关的行为并最终将所需的行为发送到车辆组件以便实施。相关的行为可包括可以任意顺序采取的混合被动的、主动的或自动化行为。
每辆车辆具有至少一个控制器，通常负责机器和/或其多种组件的控制和操作。车辆控制器将负责识别模式以引导操作者和提高生产力。可在控制器中实现识别模式的很多不同方式。
例如，操作者可通过执行需要被记录的一组重复行为在“注册模式”中手动地输入新模式。一旦模式被储存在存储器中，控制器可在后面的操作中识别它们。
作为另一个实施例，模式还可以从车辆之外的外部源学习，诸如车队的其他车辆或来自车辆管理服务器。使用远程信息处理技术方法的这样的模式管理可通过比较许多操作者所使用的模式而产生最优模式的选择及其标准化。
此外，远程信息处理技术***可通过远程信息处理技术平台来监视操作者并给予操作者指令，诸如要采取的下一步行为(例如，在某位置处拾取负载)。从远程信息处理技术***接收的附加信息可改进模式识别算法的准确度和可靠性。
所有这些模式识别技术基于操作者意图(油门、操纵杆和控制杆的致动，方向盘……)的分析，并且使用来自现有传感器(发动机速度、轮速传感器、离合器压力……)和附加传感器(用于车辆定位的GPS、用于确定铲斗中负载的负载传感器……)的信息。
一旦模式被识别，要采取的行为依赖于环境而变化。下面是仅一些潜在行为的例子。这些行为可被组合在一起、单独使用、顺序地或在任意模式中使用。
一旦模式被识别，可通过使车辆准备好预期的下一步驾驶员行为而以被动的方式辅助驾驶员。例如，在负载被升起后可在叉车上预啮合逆转齿轮，和/或在一模式行为的预期下可改变车辆的内燃机的速度。
可主动地辅助驾驶员来帮助控制车辆。在这种模式下的行为可包括将车辆速度调节到车辆、驾驶员的行为及车辆模式所采用的行动所适合的水平。它还可包括铲斗或杆与叉的行为，以及当驾驶员触发负载降低控制时容易地降低负载。
本发明还可通过依赖于所占用的模式标准化操作者在车辆和设备上的行为来辅助车辆操作者。如果当前运动匹配“卡车的卸载”的模式，但是如果驾驶员驾驶得快于该模式所限定的速度，控制器可迫使车辆减速以接近在这种模式中通常遵循的速度。驾驶员仍可在控制上享有优先权，这意味着，例如，如果他再次按压加速器，控制器将停止管理其速度而驾驶员将再次全权管理车辆。
此外，本发明可包括通过自动地执行模式的小部分(例如，降低铲斗，升起叉，……)或完整的模式(例如，装载一些土，移动，卸载并移动返回到初始位置)来实现车辆的控制。
在自动或半自动车辆控制的情况下，必须要实现安全措施以允许模式识别终止且允许驾驶员完全控制车辆及其组件。
关于本发明超过现有技术的优点包括，但不限于通过预测下一行为进而调节车辆参数来增加生产力以及增加驾驶员的舒适性。

Claims (13)

1.一种通过模式识别进行的车辆和操作者引导的方法，包括：
通过车载的传感器接收车辆和操作者模式的数据；
用模式识别算法组合和分析所述采集的数据；
将所述组合和分析的数据与模式数据库中的模式相比较；
如果所述组合和分析的数据与所述模式数据库中的模式匹配则接受所述模式，或者将所述组合和分析的数据标记为不在所述模式数据库中的新模式并接受所述新模式；
基于所述模式或新模式来确定以被动地辅助所述操作者，主动地辅助所述操作者或者被动且主动地辅助所述操作者；以及
实施所确定的辅助。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车载的传感器包括车辆传感器，用于操作者行为的传感器和车队管理***传感器。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模式数据库中的所述模式包括原始模式、更新的模式、接收的模式和自学的模式。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，通过所述车载的传感器检测车辆或操作者运动，将检测的数据聚合为模式，在所述模式数据库中记录所述模式，以及比较所述记录的模式以确定相似性由所述模式识别算法创建了自学的模式。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，相似的模式被聚合并被存入所述模式数据库中，而从所述模式数据库中移除不相似的模式。
6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述原始模式被预装载在所述模式数据库中。
7.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述更新的模式采用原始模式并基于在车辆操作或操作者操作期间所学习的来自所述车载的传感器的测量来更新所述原始模式。
8.如权利要求所述3的方法，其特征在于，所述接收的模式不是所述模式数据库原有的，而是通过所述车载的传感器从其他车辆或车队管理***接收的。
9.如权利要求所述1的方法，其特征在于，操作者优先于所实施的确定的辅助。
10.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述接收的模式由一个或多个车队车辆执行重复操作而创建并共享给其他车队车辆。
11.如权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述操作者记录一组执行的重复行为时新模式被输入到所述模式数据库中。
12.如权利要求1所述的方法，其特征在于，被动的辅助基于模式识别来预测下一驾驶员行为。
13.如权利要求1所述的方法，其特征在于，主动的辅助基于模式识别来启动下一操作者行为。
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