发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足,本发明提供了一种用于矿山无人驾驶的待装车辆等待位生成方法和装置,解决了如何对待装车辆进行等待位分配以保证车辆安全有序的装载的问题。
(二)技术方案
为实现以上目的,本发明通过以下技术方案予以实现:
第一方面,提供了一种用于矿山无人驾驶的待装车辆等待位生成方法,该方法包括:
基于车辆从当前装载位驶出装载区的轨迹以及最小停车安全间距,获取等待位的可用搜索空间;
基于可用搜索空间获取候选等待位以及候选等待位的坐标和最优朝向;
基于从装载区的入口进入候选等待位的轨迹和从候选等待位进入目标装载位的轨迹,获取各个候选等待位的权重,从中选择最优权重对应的等待位作为最优等待位。
进一步的,所述基于车辆从当前装载位驶出装载区的轨迹以及最小停车安全间距,获取等待位的可用搜索空间,包括:
获取车辆从当前装载位驶出装载区的轨迹所占空间以及以当前装载位为中心、最小停车安全间距为半径的区域所占空间共同构成禁止搜索空间;
将删除禁止搜索空间后的装载区作为可用搜索空间。
进一步的,所述获取等待位的可用搜索空间,还包括:
在可用搜索空间中获取基于所述禁止搜索空间的边界以预设距离进行外扩的区域作为最优可用搜索空间。
进一步的,所述基于可用搜索空间获取候选等待位以及候选等待位的坐标和最优朝向,包括:
获取栅格化后的可用搜索空间;
将每个栅格的中心点坐标作为候选等待位的坐标;
基于车辆的转弯半径与自动驾驶运动规划算法计算各个候选等待位的最优朝向。
进一步的,所述基于车辆的转弯半径与自动驾驶运动计算各个候选等待位的最优朝向,包括:
对于任一候选等待位:
将0~360°离散化为n个离散的朝向;
以n个候选等待位作为起点,目标装载位作为终点,利用自动驾驶运动规划算法获取车辆从候选等待位进入装载位的轨迹曲线;
获取n个所述轨迹曲线中距离最短的朝向作为该栅格中心点对应的最优朝向。
进一步的,若所述候选等待位的最优朝向对应的轨迹曲线包含换向轨迹,则将该候选等待位删除。
进一步的,所述基于从装载区的入口进入候选等待位的轨迹和从候选等待位进入目标装载位的轨迹,获取各个候选等待位的权重,从中选择最优权重对应的等待位作为最优等待位,包括:
获取车辆从装载区的入口进入候选等待位的轨迹和从候选等待位进入目标装载位的轨迹,并从中获取轨迹对应的换向次数以及车辆的行车距离;
计算各个候选等待位的权重,且计算公式为:
其中,J表示候选等待位的权重;
从中选择权重最小的候选等待位作为最优等待位。
进一步的,所述目标装载位的获取方法为:
获取挖机的当前装载位的坐标和朝向和历史装载位的坐标和朝向;
当历史装载位分布于挖机的两侧时,计算所有历史装载位的平均朝向
作为目标装载位的朝向;
将历史装载位的坐标轴XOY逆时针旋转
得到新的坐标轴X'OY';
基于所述平均朝向
计算所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的坐标,且计算方法为:
其中,x'和y'为X'OY'中的坐标的两个分量,x和y为XOY中的坐标的两个分量;
获取所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的x'分量,并通过聚类算法进行聚类,将所有历史装载位按照其平均朝向的左右两侧分成两类;
将非当前装载位所在的类的中心坐标作为目标装载位的坐标。
进一步的,当所有历史装载位均位于挖机的一侧或没有历史装载位时,
计算当前装载位相对于挖机的所在侧,且装载位相对于挖机的所在侧包括装载位位于挖机的左侧或右侧;
以当前装载位为基准,向当前装载位相对于挖机的另一侧平移当前装载位,得到目标装载位的坐标;
若挖机与目标装载位朝向共线时,随机生成方向作为目标装载位的朝向,否则将当前装载位的朝向作为目标装载位的朝向。
第二方面,提供了一种用于矿山无人驾驶的待装车辆等待位生成装置,该装置包括:
可用搜索空间获取模块,用于基于车辆从当前装载位驶出装载区的轨迹以及最小停车安全间距,获取等待位的可用搜索空间;
候选等待位获取模块,用于基于可用搜索空间获取候选等待位以及候选等待位的坐标和最优朝向;
最优等待位确定模块,用于基于从装载区的入口进入候选等待位的轨迹和从候选等待位进入目标装载位的轨迹,获取各个候选等待位的权重,从中选择最优权重对应的等待位作为最优等待位。
第三方面,提供了一种计算机可读存储介质,其存储用于生成矿山无人驾驶的待装车辆等待位的计算机程序,其中,所述计算机程序使得计算机执行上述的用于矿山无人驾驶的待装车辆等待位生成方法。
第四方面,一种电子设备,包括:
一个或多个处理器;
存储器;以及
一个或多个程序,其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中,并且被配置成由所述一个或多个处理器执行,所述程序包括用于执行上述的用于矿山无人驾驶的待装车辆等待位生成方法。
(三)有益效果
本发明提供了一种用于矿山无人驾驶的待装车辆等待位生成方法和装置。与现有技术相比,具备以下有益效果:
本发明基于车辆从当前装载位驶出装载区的轨迹以及最小停车安全间距,获取等待位的可用搜索空间,能够保证装载车辆在装载完成后能够顺利离开装载位,防止出现多个车辆进入同一个装载位时出现拥堵的情况。再基于可用搜索空间获取候选等待位以及候选等待位的坐标和最优朝向,并基于从装载区的入口进入候选等待位的轨迹和从候选等待位进入目标装载位的轨迹,获取各个候选等待位的权重,从中选择最优权重对应的等待位作为最优等待位,可保证车辆安全有序的装载,有效提升装载的效率。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,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作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。
本申请实施例通过提供一种用于矿山无人驾驶的待装车辆等待位生成方法和装置,解决了如何对待装车辆进行等待位分配保证车辆安全有序的装载的问题。
本申请实施例中的技术方案为解决上述技术问题,总体思路如下:
基于车辆从当前装载位驶出装载区的轨迹以及最小停车安全间距,获取等待位的可用搜索空间,能够保证装载车辆在装载完成后能够顺利离开装载位,防止出现多个车辆进入同一个装载位时出现拥堵的情况。再基于可用搜索空间获取候选等待位以及候选等待位的坐标和最优朝向,并基于从装载区的入口进入候选等待位的轨迹和从候选等待位进入目标装载位的轨迹,获取各个候选等待位的权重,从中选择最优权重对应的等待位作为最优等待位,可有效提升装载的效率。
为了更好的理解上述技术方案,下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
实施例1:
如图1所示,本发明提供了一种用于矿山无人驾驶的待装车辆等待位生成方法,该方法包括:
基于车辆从当前装载位驶出装载区的轨迹以及最小停车安全间距,获取等待位的可用搜索空间;
基于可用搜索空间获取候选等待位以及候选等待位的坐标和最优朝向;
基于从装载区的入口进入候选等待位的轨迹和从候选等待位进入目标装载位的轨迹,获取各个候选等待位的权重,从中选择最优权重对应的等待位作为最优等待位。
本实施例的有益效果为:
本发明实施例基于车辆从当前装载位驶出装载区的轨迹以及最小停车安全间距,获取等待位的可用搜索空间,能够保证装载车辆在装载完成后能够顺利离开装载位,防止出现多个车辆进入同一个装载位时出现拥堵的情况。再基于可用搜索空间获取候选等待位以及候选等待位的坐标和最优朝向,并基于从装载区的入口进入候选等待位的轨迹和从候选等待位进入目标装载位的轨迹,获取各个候选等待位的权重,从中选择最优权重对应的等待位作为最优等待位,可有效提升装载的效率。
下面对本发明实施例的实现过程进行详细说明:
如图2所示的装载区示意图,等待位的最大搜索空间为整个装载区,但是对于装载区比较大的场景,在进行全局搜索时是非常耗时的。
待装车辆的等待位生成的原则和约束如下:
(1)不能遮挡当前装载位的车辆出装载位的路线;
(2)与当前装载位的车辆保持一定的安全间距;
因此,需要确定等待位合适的搜索空间。
S1、基于车辆从当前装载位驶出装载区的轨迹以及最小停车安全间距,获取等待位的可用搜索空间;
具体的,首先需要确定禁止搜索空间,主要由两个区域构成:
其中一个是车辆从当前装载位驶出装载区的轨迹所占空间;
另一个是以当前装载位为中心、最小停车安全间距为半径的区域所占空间;
因此,如图3所示,等待位的可用搜索空间是整个装载区除去上述禁止搜索空间的区域之后所剩的区域。
实际进行等待位搜索过程中,除去禁止搜索空间后,如果可用搜索空间依旧还是非常大的,为降低搜索空间,可通过将禁止搜索空间边界外扩的方式,再去除装载区的路口(包括出口和入口)附近的区域,得到如图4所示的最优可用搜索空间。
具体外扩的预设距离一般考虑两台车的最大宽度以及一定的安全间距之和,其目的是保证一台车待装停车时,另一台待装车可以安全进入装载位。
最优可用搜索空间是一个连续的二维空间,需要在空间内获取到离散的候选等待位。
S2、基于可用搜索空间获取候选等待位以及候选等待位的坐标和最优朝向。
首先可以将最优可用搜索空间进行栅格化,栅格化之后的最优可用搜索空间由若干个栅格组成,取所有完全在最优可用搜索空间内的栅格中心点坐标作为候选等待位的坐标。确定了坐标之后,还需要确定候选等待位的朝向。
每个候选等待位的朝向可以是0~360°之间的任意朝向,在进行搜索时,我们认为每个候选等待位的坐标上,只有一个朝向是最优的。
为了确定这个最优的朝向,可以基于车辆的转弯半径与自动驾驶运动规划算法计算各个候选等待位的最优朝向。
具体的,可以采用如下方法获得最优朝向:
(1)将0~360°离散化,分成n个离散的角度(如每10°一个采样,则n=36),则每个栅格中心点将得到离散化后的n个不同朝向的候选等待位。
(2)以n个候选等待位作为起点,目标装载位作为终点(模拟的是进入装载位的轨迹),计算Reeds-Shepp曲线。
(3)在n个候选等待位中,取Reeds-Shepp曲线距离最短的那个朝向作为该栅格中心点对应的最优朝向。
(4)如果最优朝向对应的Reeds-Shepp曲线包含换向轨迹,换向轨迹为车辆需要经过启动,加速,减速,再启动的过程的轨迹。例如车辆向前移动后,再反向移动的轨迹,则将该候选等待位剔除。保证候选等待位到目标装载位只需要通过车辆一次倒车,否则效率低下。
经过上述操作后,不合适的候选等待位(即进入目标装载位还需要换向)得到进一步剔除,同时每个剩余候选等待位得到一个最优角度。
经过上述候选等待位的筛选以及角度的确定,得到了完整的候选等待位列表。接下来需要对所有候选等待位进行排序,以确定最优等待位及其权重。
S4、基于从装载区的入口进入候选等待位的轨迹和从候选等待位进入目标装载位的轨迹,获取各个候选等待位的权重,从中选择最优权重对应的等待位作为最优等待位。
具体的,关于目标转载位,可采用任意方法获取,本发明不做限制,下面仅给出一种可行的具体实施流程:
获取挖机的当前装载位的坐标和朝向和历史装载位的坐标和朝向;获取后,历史装载位的分布情况有三种:
第一种:当历史装载位分布于挖机的两侧时:
计算所有历史装载位的平均朝向
作为目标装载位的朝向;
将历史装载位的坐标轴XOY逆时针旋转
得到新的坐标轴X'OY';
基于所述平均朝向
计算所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的坐标,且计算方法为:
其中,x'和y'为X'OY'中的坐标的两个分量,x和y为XOY中的坐标的两个分量;
获取所有历史装载位和当前装载位在坐标轴X'OY'的x'分量,并通过聚类算法进行聚类,例如可采用K-Means聚类算法:
T1、对于给定的一组数据,随机初始化K个(本实施例中为两个)聚类中心(簇中心);
T2、计算每个数据到簇中心的距离,并把该数据归为离它最近的簇;
T3、根据得到的簇,重新计算簇中心;
T4、对T2、T3进行迭代直至簇中心不再改变或者小于指定阈值。
将所有历史装载位按照其平均朝向的左右两侧分成两类;
将非当前装载位所在的类的中心坐标作为目标装载位的坐标。
第二种:当所有历史装载位均位于挖机的一侧;
第三种:没有历史装载位时;
第二第三种情况均可采用下面的方法:
计算当前装载位相对于挖机的所在侧,且装载位相对于挖机的所在侧包括装载位位于挖机的左侧或右侧;
如图5所示,以当前装载位为基准,向当前装载位相对于挖机的另一侧平移当前装载位,得到目标装载位的坐标;平移的距离根据待装横向安全间距以及无人驾驶车辆的宽度来进行设定。
若挖机与目标装载位朝向共线时,随机生成方向作为目标装载位的朝向,否则将当前装载位的朝向作为目标装载位的朝向。
为了保证历史装载位的准确性,只取一定数量的历史装载位数据进行分析。同时,当最新的当前装载位与历史装载位之间的距离或朝向偏差超过一定阈值时,则认为挖机已经更换了装载位置,因此所有历史装载位清空。
最优等待位定义为满足等待位安全约束,同时车辆从等待位进入目标装载位的轨迹以及车辆从装载区的路口进入等待位的轨迹权重综合最优。
考虑实际的行车过程中,车辆轨迹的权重主要考虑两个因素,即车辆的换向次数以及车辆的行车距离,
因此,候选等待位的权重计算公式为:
其中,J表示候选等待位的权重;
一般而言,换向次数权重需要远大于距离权重,用于防止车辆进出待装位的换向。
实际操作过程中,需要确定上述公式中的换向次数和行车的距离。
由于实际车辆在装载区行车时,会受到障碍物、装载区边界等信息的约束,因此这里不给出具体的计算算法,一般是直接采用车辆的全局路径规划算法来直接获得,具体的算法包含Dijkstra、A*、混合A*、RRT等,这里不再展开。
利用上述全局路径规划算法得到车辆的换向次数以及距离后,带入上述公式,即可以获得每个候选等待位的权重,将所有候选等待位按照权重由低到高排序之后,选择权重最小的候选等待位作为最优等待位。
实施例2:
一种用于矿山无人驾驶的待装车辆等待位生成装置,该装置包括:
可用搜索空间获取模块,用于基于车辆从当前装载位驶出装载区的轨迹以及最小停车安全间距,获取等待位的可用搜索空间;
候选等待位获取模块,用于基于可用搜索空间获取候选等待位以及候选等待位的坐标和最优朝向;
最优等待位确定模块,用于基于从装载区的入口进入候选等待位的轨迹和从候选等待位进入目标装载位的轨迹,获取各个候选等待位的权重,从中选择最优权重对应的等待位作为最优等待位。
可理解的是,本发明实施例提供的用于矿山无人驾驶的待装车辆等待位生成装置与上述用于矿山无人驾驶的待装车辆等待位生成方法相对应,其有关内容的解释、举例、有益效果等部分可以参考用于矿山无人驾驶的待装车辆等待位生成方法中的相应内容,此处不再赘述。
实施例3:
一种计算机可读存储介质,其存储用于生成矿山无人驾驶的待装车辆等待位的计算机程序,其中,所述计算机程序使得计算机执行如下步骤:
基于车辆从当前装载位驶出装载区的轨迹以及最小停车安全间距,获取等待位的可用搜索空间;
基于可用搜索空间获取候选等待位以及候选等待位的坐标和最优朝向;
基于从装载区的入口进入候选等待位的轨迹和从候选等待位进入目标装载位的轨迹,获取各个候选等待位的权重,从中选择最优权重对应的等待位作为最优等待位。
实施例4:
一种电子设备,包括:
一个或多个处理器;
存储器;以及
一个或多个程序,其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中,并且被配置成由所述一个或多个处理器执行,所述程序包括用于执行如下步骤:
基于车辆从当前装载位驶出装载区的轨迹以及最小停车安全间距,获取等待位的可用搜索空间;
基于可用搜索空间获取候选等待位以及候选等待位的坐标和最优朝向;
基于从装载区的入口进入候选等待位的轨迹和从候选等待位进入目标装载位的轨迹,获取各个候选等待位的权重,从中选择最优权重对应的等待位作为最优等待位。
综上所述,与现有技术相比,本发明具备以下有益效果:
本发明实施例基于车辆从当前装载位驶出装载区的轨迹以及最小停车安全间距,获取等待位的可用搜索空间,能够保证装载车辆在装载完成后能够顺利离开装载位,防止出现多个车辆进入同一个装载位时出现拥堵的情况。再基于可用搜索空间获取候选等待位以及候选等待位的坐标和最优朝向,并基于从装载区的入口进入候选等待位的轨迹和从候选等待位进入目标装载位的轨迹,获取各个候选等待位的权重,从中选择最优权重对应的等待位作为最优等待位,可有效提升装载的效率。
需要说明的是,通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解,上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。