CN113124988A - 挖掘机自动称重校准方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种挖掘机自动称重校准方法及***，首先获取挖掘机处于空载荷工作状态下的参考数据集，所述参考数据集包括多个参考数据组，每个参考数据组均包括挖掘机几何数据、油缸压力数据、动力学数据以及空载荷称重数据；然后基于所述参考数据集，对所述称重模型的系数矩阵进行校准，以实现挖掘机自动称重校准；其中，所述称重模型用于对所述挖掘机进行自动称重。在称重校准过程中，并不需要人工手动进行，降低了称重校准的成本。而且，由于未引入人为误差，可以提高称重校准的准确性，提高了称重校准的效果。另外，由于不需要用户定期校准，具有良好的用户体验。针对用户加装铲斗强化板等特殊情况也可以进行自动标定。
Description
技术领域
本发明涉及作业机械技术领域，尤其涉及一种挖掘机自动称重校准方法及***。
背景技术
自动称重作为挖掘机智能辅助功能的一部分，越来越受到重视，许多挖掘机厂家的挖掘机自动称重功能均比较完善。
目前，挖掘机自动称重功能，通常需要用户每过一段时间手动进行称重校准，以保证自动称重结果的准确性。
但是，由于称重校准需要人工手动进行，这将增加称重校准的成本，而且可能由于人为因素导致称重校准效果不佳，进而影响自动称重结果的准确性。
发明内容
本发明提供一种挖掘机自动称重校准方法及***，用以解决现有技术中存在的缺陷。
本发明提供一种挖掘机自动称重校准方法，包括：
获取挖掘机处于空载荷工作状态下的参考数据集，所述参考数据集包括多个参考数据组，每个参考数据组均包括挖掘机几何数据、油缸压力数据、动力学数据以及称重模型输出的空载荷称重数据；
基于所述参考数据集，对所述称重模型的系数矩阵进行校准，以实现挖掘机自动称重校准；
其中，所述称重模型用于对所述挖掘机进行自动称重。
根据本发明提供的一种挖掘机自动称重校准方法，所述基于所述参考数据集，对所述称重模型的系数矩阵进行校准，以实现挖掘机自动称重校准，之前还包括：
滤除所述参考数据集中异常的参考数据，得到正常参考数据对应的正常参考数据组集；
相应地，所述基于所述参考数据集，对所述称重模型的系数矩阵进行校准，以实现挖掘机自动称重校准，具体包括：
基于所述正常参考数据集，对所述称重模型的系数矩阵进行校准，以实现挖掘机自动称重校准。
根据本发明提供的一种挖掘机自动称重校准方法，所述基于所述参考数据集，对所述称重模型的系数矩阵进行校准，以实现挖掘机自动称重校准，具体包括：
若判断获知所述参考数据集中的空载荷称重数据的统计数据满足校准条件，则基于所述参考数据集中的挖掘机几何数据、油缸压力数据以及动力学数据，确定校准后的系数矩阵。
根据本发明提供的一种挖掘机自动称重校准方法，所述基于所述参考数据集中的挖掘机几何数据、油缸压力数据以及动力学数据，确定校准后的系数矩阵，具体包括：
将所述称重模型的系数矩阵作为变量矩阵，并基于所述称重模型的模型结构对所述空载荷工作状态对应的空载荷数据、所述参考数据集中的挖掘机几何数据、油缸压力数据以及动力学数据进行回归拟合，得到校准后的系数矩阵。
根据本发明提供的一种挖掘机自动称重校准方法，所述挖掘机几何数据包括挖掘机各活动部件的位置信息以及尺寸信息；
各活动部件的位置信息基于各活动部件的角度信息或者各活动部件对应的油缸的位移信息确定。
根据本发明提供的一种挖掘机自动称重校准方法，所述油缸压力数据包括挖掘机的动臂液压缸大腔的压力值和动臂液压缸小腔的压力值。
根据本发明提供的一种挖掘机自动称重校准方法，所述动力学数据包括挖掘机各活动部件的速度信息以及加速度信息。
本发明还提供一种挖掘机自动称重校准***，包括：数据获取模块以及校准模块。其中，
数据获取模块用于获取挖掘机处于空载荷工作状态下的参考数据集，所述参考数据集包括多个参考数据组，每个参考数据组均包括挖掘机几何数据、油缸压力数据、动力学数据以及称重模型输出的空载荷称重数据；
校准模块用于基于所述参考数据集，对所述称重模型的系数矩阵进行校准，以实现挖掘机自动称重校准；
其中，所述称重模型用于对所述挖掘机进行自动称重。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述挖掘机自动称重校准方法的步骤。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述挖掘机自动称重校准方法的步骤。
本发明提供的挖掘机自动称重校准方法及***，首先获取挖掘机处于空载荷工作状态下的参考数据集，所述参考数据集包括多个参考数据组，每个参考数据组均包括挖掘机几何数据、油缸压力数据、动力学数据以及称重模型输出的空载荷称重数据；然后基于所述参考数据集，对所述称重模型的系数矩阵进行校准，以实现挖掘机自动称重校准；其中，所述称重模型用于对所述挖掘机进行自动称重。在称重校准过程中，并不需要人工手动进行，降低了称重校准的成本。而且，由于未引入人为误差，可以提高称重校准的准确性，提高了称重校准的效果。另外，由于不需要用户定期校准，具有良好的用户体验。针对用户加装铲斗强化板等特殊情况也可以进行自动标定。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的挖掘机自动称重校准方法的流程示意图之一；
图2是本发明提供的挖掘机自动称重校准方法中确定参数数据的方法流程示意图；
图3是本发明提供的挖掘机自动称重校准方法的流程示意图之二；
图4是本发明提供的挖掘机自动称重校准***的结构示意图；
图5是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明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。
由于目前挖掘机自动称重功能，在进行称重校准时，通常需要人工手动进行，这将增加称重校准的成本，而且可能由于人为因素导致称重校准效果不佳，进而影响自动称重结果的准确性。为此，本发明实施例中提供了一种挖掘机自动称重校准方法。
图1为本发明实施例中提供的挖掘机自动称重校准方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：
S1，获取挖掘机处于空载荷工作状态下的参考数据集，所述参考数据集包括多个参考数据组，每个参考数据组均包括挖掘机几何数据、油缸压力数据、动力学数据以及称重模型输出的空载荷称重数据；
S2，基于所述参考数据集，对所述称重模型的系数矩阵进行校准，以实现挖掘机自动称重校准；
其中，所述称重模型用于对所述挖掘机进行自动称重。
具体地，本发明实施例中提供的挖掘机自动称重校准方法，其执行主体为挖掘机内部控制器，也可以是服务器，该服务器可以为本地服务器，也可以为云端服务器。本地服务器可以是计算机、平板电脑以及智能手机等，本发明实施例中对此不作具体限定。
首先执行步骤S1，获取挖掘机处于空载荷工作状态下的参考数据集。空载荷工作状态是指挖掘机的挖斗中未装有货物的状态，可以通过设置于挖斗内的传感器进行确定，也可以通过挖掘机控制器接收的驾驶室内的控制指令进行确定，还可以通过识别挖掘机的姿态自动确定，本发明实施例中对此不作具体限定。
参考数据集中包含有多个参考数据组，参考数据组的数量至少大于等于预设数值，预设数值可以根据校准准确度需要进行设定，本发明实施例中对此不作具体限定。这是因为，只有在参考数据组的数量大于等于预设数值时，才能保证称重校准的准确性。每个参考数据组可以包括空载荷工作状态下的挖掘机几何数据、空载荷工作状态下的油缸压力数据、空载荷工作状态下的动力学数据以及空载荷工作状态下的空载荷称重数据等，还可以包括其他信息，本发明实施例中对此不做具体限定。挖掘机几何数据用于表征挖掘机的几何形态，油缸压力数据用于表征挖掘机油缸的受力状态，动力学数据用于表征挖掘机活动部件运动状态，挖掘机几何数据、油缸压力数据以及动力学数据均可以通过对处于空载荷工作状态下的挖掘机进行测量得到。空载荷称重数据用于表征挖掘机空载荷工作状态下基于称重模型得到的自动称重结果。其中，每个参考数据中的空载荷称重数据，是指该参考数据中的挖掘机几何数据、油缸压力数据以及动力学数据输入至称重模型中得到的称重模型的输出。本发明实施例中，称重模型可以是力矩平衡模型。
本发明实施例中，参考数据集中各参考数据组既包括历史参考数据组，也包括获取的实时参考数据组。历史参考数据组的数量可以等于预设数值，此后每获取一个实时参考数据组，即将该实时参考数据加入参考数据集，并开始执行本发明实施例中提供的挖掘机自动称重校准方法进行挖掘机自动称重校准。
参考数据集的获取方法如图2所示，挖掘机正常甩方动作，然后判断负荷是否卸载，如果卸载则表示挖掘机处于空载荷工作状态，此时获取挖掘机几何数据、油缸压力数据以及动力学数据，并确定称重模型的输出，将挖掘机几何数据、油缸压力数据、动力学数据以及称重模型的输出作为一个参考数据组加入参考数据集，并做连续记录，直至参考数据集中参考数据组的数量达到预设数值，开始进行挖掘机自动称重校准。否则，如果负荷没有卸载，则继续进行正常甩方动作。
然后执行步骤S2，根据参考数据集，对称重模型的系数矩阵进行校准，以实现挖掘机自动称重校准。称重模型的系数矩阵是由称重模型中各输入对应的系数以及常系数组成，称重模型用于对挖掘机进行自动称重。称重模型是用于表征空载荷称重数据、油缸压力数据、动力学数据以及空载荷称重数据之间对应关系的模型，例如可以是多元线性回归模型或者机器学习模型，本发明实施例中对此不作具体限定。
本发明实施例中对挖掘机自动称重校准即对称重模型中的系数矩阵进行校准，以使具有校准后的系数矩阵的称重模型可以准确进行自动称重。在对称重模型中的系数矩阵进行校准时，根据参考数据集进行，例如可以根据参考数据集进行回归计算，重新确定出称重模型中的系数矩阵，以实现对称重模型的系数矩阵进行校准。
本发明实施例中提供的挖掘机自动称重校准方法，首先获取挖掘机处于空载荷工作状态下的参考数据集，所述参考数据集包括多个参考数据，每个参考数据组均包括挖掘机几何数据、油缸压力数据、动力学数据以及空载荷称重数据；然后基于所述参考数据组，对所述称重模型的系数矩阵进行校准，以实现挖掘机自动称重校准；其中，所述称重模型用于对所述挖掘机进行自动称重。在称重校准过程中，并不需要人工手动进行，降低了称重校准的成本。而且，由于未引入人为误差，可以提高称重校准的准确性，提高了称重校准的效果。另外，由于不需要用户定期校准，具有良好的用户体验。针对用户加装铲斗强化板等特殊情况也可以进行自动标定。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的挖掘机自动称重校准方法，所述基于所述参考数据集，对称重模型的系数矩阵进行校准，以实现挖掘机自动称重校准，之前还包括：
滤除所述参考数据集中异常的参考数据，得到正常参考数据对应的正常参考数据集；
相应地，所述基于所述参考数据集，对所述称重模型的系数矩阵进行校准，以实现挖掘机自动称重校准，具体包括：
基于所述正常参考数据集，对所述称重模型的系数矩阵进行校准，以实现挖掘机自动称重校准。
具体地，本发明实施例中，在获取参考数据集之后，为保证参考数据集的可靠性以及后续称重校准的准确性，可以将参考数据集中异常的参考数据滤除，滤除异常的参考数据后，剩下的为正常参考数据，即得到正常参考数据对应的正常参考数据集。
滤除的方法可以是确定参考数据集中获取各参考数据时挖掘机各活动部件的位姿信息、速度信息、加速度信息以及动臂油缸的油温信息，然后判断任一参考数据对应的位姿信息、速度信息、加速度信息以及油温信息是否均在对应的预设范围内，如果任一参考数据对应的某一信息未在对应的预设范围内，则确定该任一参考数据为异常的参考数据，进行滤除。其中，挖掘机各活动部件可以包括上机身、动臂、斗杆以及铲斗等。位姿信息包括位置信息和姿态信息，姿态信息可以通过角度信息或者油缸位移表征，角度信息可以是各活动部件与地面的夹角，也可以是相邻活动部件之间的夹角。速度信息是指各活动部件的运动速度，可以是角度信息变化的速度。加速度信息可以是各活动部件与地面的夹角加速度信息，也可以是相邻活动部件之间的夹角加速度信息。油温信息可以是动臂油缸的油温信息。
位姿信息、速度信息、加速度信息以及油温信息均可以在获取对应参考数据时记录，以便于异常的参考数据的滤除。
最后，根据正常参考数据集对称重模型的系数矩阵进行校准，可以进一步保证挖掘机自动称重校准的效果。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的挖掘机自动称重校准方法，所述基于所述参考数据集，对称重模型的系数矩阵进行校准，以实现挖掘机自动称重校准，具体包括：
若判断获知所述参考数据集中的空载荷称重数据的统计数据的统计数据满足校准条件，则基于所述参考数据集中的挖掘机几何数据、油缸压力数据以及动力学数据，确定校准后的系数矩阵。
具体地，本发明实施例中，在对称重模型的系数矩阵进行校准时，可以先判断参考数据集中各空载荷称重数据的统计数据是否满足校准条件，参考数据集中各空载荷称重数据的统计数据可以是所有空载荷称重数据的最小值、平均值或其他统计学指标。该校准条件可以是统计数据大于预设阈值，该预设阈值可以根据校准精度要求进行设定，预设阈值越小，精度越高。例如，可以设置为50kg。
如果各空载荷称重数据集的统计数据满足校准条件，则根据挖掘机处于空载荷工作状态下的参考数据集中的挖掘机几何数据、油缸压力数据以及动力学数据，确定校准后的系数矩阵。即可以将称重模型的系数矩阵设置为可调，重新确定称重模型的系数矩阵，即为校准后的系数矩阵。
本发明实施例中，可以根据挖掘机处于空载荷工作状态下的参考数据集中的挖掘机几何数据、油缸压力数据以及动力学数据，对称重模型进行训练，以确定出校准后的系数矩阵。在对称重模型的训练过程中，可以通过判断称重模型是否达到收敛进而判断训练是否结束。判断指标可以使用一个或多个常用回归模型的评估指标如平均绝对误差，可决系数等，本发明实施例中对此不作具体限定。
若各空载荷称重数据的统计数据不满足校准条件，则不做校准的动作，继续寻找挖掘机的空载荷工作状态，并获取该状态下的参考数据组，记录此时挖掘机各活动部件的位姿信息、速度信息、加速度信息以及动臂油缸的油温信息。在获取到参考数据组之后，将该参考数据组加入参考数据集，并根据该参考数据集，对称重模型的系数矩阵进行校准，以实现挖掘机自动称重校准。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的挖掘机自动称重校准方法，所述基于所述参考数据集中的挖掘机几何数据、油缸压力数据以及动力学数据，确定校准后的系数矩阵，具体包括：
将所述称重模型的系数矩阵作为变量矩阵，并基于所述称重模型的模型结构对所述空载荷工作状态对应的空载荷数据、所述参考数据集中的挖掘机几何数据、油缸压力数据以及动力学数据进行回归拟合，得到校准后的系数矩阵。
具体地，本发明实施例中，在确定校准后的系数矩阵时，可以将称重模型的系数矩阵作为变量矩阵，变量矩阵即为未知矩阵。然后根据称重模型的模型结构对空载荷工作状态对应的空载荷数据、参考数据集中的挖掘机几何数据、油缸压力数据以及动力学数据进行回归拟合，重新确定出称重模型的系数矩阵，重新确定的系数矩阵即为校准后的系数矩阵。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的挖掘机自动称重校准方法，所述挖掘机几何数据包括挖掘机各活动部件的位置信息以及尺寸信息；
各活动部件的位置信息基于各活动部件的角度信息或者各活动部件对应的油缸的位移信息确定。
具体地，本发明实施例中，挖掘机各活动部件可以包括挖掘机的上车身、动臂、斗杆以及铲斗等部件，挖掘机几何数据可以包括挖掘机的上车身、动臂、斗杆以及铲斗的尺寸信息、角度信息以及油缸的位移信息，还可以包括其他信息，本发明实施例中对此不作具体限定。其中，通过各活动部件的角度信息或者各活动部件对应的油缸的位移信息可以确定各活动部件的位置信息，角度信息可以是相对于地面的夹角信息，也可以是各活动部件之间的夹角信息。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的挖掘机自动称重校准方法，所述油缸压力数据包括挖掘机的动臂液压缸大腔的压力值和动臂液压缸小腔的压力值。
具体地，本发明实施例中，油缸压力数据可以包括挖掘机的动臂液压缸大腔的压力值和动臂液压缸小腔的压力值，还可以包括其他信息，本发明实施例中对此不作具体限定。其中，动臂液压缸大腔是指无杆腔，动臂液压缸大腔的压力值是指无杆腔内的压力值，动臂液压缸小腔是指有杆腔，动臂液压缸小腔的压力值是指有杆腔内的压力值。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的挖掘机自动称重校准方法，所述动力学数据包括挖掘机各活动部件的速度信息以及加速度信息。
具体地，本发明实施例中，动力学数据可以包括挖掘机的上车身、动臂、斗杆以及铲斗等部件的速度信息以及加速度信息。速度信息是指各活动部件的运动速度，可以是角度信息变化的速度。加速度信息可以是各活动部件与地面的夹角加速度信息，也可以是相邻活动部件之间的夹角加速度信息。
在上述实施例的基础上，图3为本发明实施例中提供的挖掘机自动称重校准方法的流程示意图，如图3所示，该方法包括：
1)通过挖掘机工作状态判定，确定挖掘机空载荷工作状态；
2)在挖掘机空载荷工作状态下，挖掘机内部控制器记录称重模型的输出(空载荷称重数据)，但不输出给用户，仅结合挖掘机几何数据、油缸压力数据共同作为自动标定的参考数据保存；
3)在数据参考数据采集的过程中，滤除异常的参考数据，滤除后分析正常参考数据中的空载荷称重数据；
4)判断正常参考数据集中的空载荷称重数据的统计数据是否大于预设阈值，如果是则执行5)，否则返回1)继续执行。
5)基于正常参考数据集对称重模型的系数矩阵进行校准；
6)得到校准后的系数矩阵。
在上述实施例的基础上，图4为本发明实施例中提供的一种挖掘机自动称重校准***的结构示意图，如图4所示，该***包括：数据获取模块41以及校准模块42。其中，
数据获取模块41用于获取挖掘机处于空载荷工作状态下的参考数据集，所述参考数据集包括多个参考数据组，每个参考数据组均包括挖掘机几何数据、油缸压力数据、动力学数据以及称重模型输出的空载荷称重数据；
校准模块42用于基于所述参考数据集，对所述称重模型的系数矩阵进行校准，以实现挖掘机自动称重校准；
其中，所述称重模型用于对所述挖掘机进行自动称重。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的挖掘机自动称重校准***，还包括：
滤除模块，用于滤除所述参考数据集中异常的参考数据，得到正常参考数据对应的正常参考数据集；
相应地，校准模块具体用于：
基于所述正常参考数据集，对所述称重模型的系数矩阵进行校准，以实现挖掘机自动称重校准。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的挖掘机自动称重校准***，校准模块具体还用于：
若判断获知所述参考数据集中的空载荷称重数据的统计数据满足校准条件，则基于所述参考数据集中的挖掘机几何数据、油缸压力数据以及动力学数据，确定校准后的系数矩阵。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的挖掘机自动称重校准***，校准模块具体还用于：
将所述称重模型的系数矩阵作为变量矩阵，并基于所述称重模型的模型结构对所述空载荷工作状态对应的空载荷数据、所述参考数据集中的挖掘机几何数据、油缸压力数据以及动力学数据进行回归拟合，得到校准后的系数矩阵。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的挖掘机自动称重校准***，所述挖掘机几何数据包括挖掘机各活动部件的位置信息、尺寸信息以及角度信息。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的挖掘机自动称重校准***，所述油缸压力数据包括挖掘机的动臂液压缸大腔的压力值和动臂液压缸小腔的压力值。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的挖掘机自动称重校准***，所述动力学数据包括挖掘机各活动部件的速度信息以及加速度信息。
具体地，本发明实施例中提供的挖掘机自动称重校准***中各模块的作用与上述方法类实施例中各步骤的操作流程是一一对应的，实现的效果也是一致的，本发明实施例中对此不作具体限定。
图5示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图5所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)510、通信接口(Communications Interface)520、存储器(memory)530和通信总线540，其中，处理器510，通信接口520，存储器530通过通信总线540完成相互间的通信。处理器510可以调用存储器530中的逻辑指令，以执行上述各方法类实施例中提供的挖掘机自动称重校准方法，该方法包括：获取挖掘机处于空载荷工作状态下的参考数据集，所述参考数据集包括多个参考数据组，每个参考数据组均包括挖掘机几何数据、油缸压力数据、动力学数据以及称重模型输出的空载荷称重数据；基于所述参考数据集，对所述称重模型的理想系数矩阵进行校准，以实现挖掘机自动称重校准；其中，所述称重模型用于对所述挖掘机进行自动称重。
此外，上述的存储器530中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法类实施例中提供的挖掘机自动称重校准方法，该方法包括：获取挖掘机处于空载荷工作状态下的参考数据集，所述参考数据集包括多个参考数据组，每个参考据组均包括挖掘机几何数据、油缸压力数据、动力学数据以及称重模型输出的空载荷称重数据；基于所述参考数据集，对所述称重模型的理想系数矩阵进行校准，以实现挖掘机自动称重校准；其中，所述称重模型用于对所述挖掘机进行自动称重。
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法类实施例中提供的挖掘机自动称重校准方法，该方法包括：获取挖掘机处于空载荷工作状态下的参考数据集，所述参考数据集包括多个参考数据组，每个参考数据组均包括挖掘机几何数据、油缸压力数据、动力学数据以及称重模型输出的空载荷称重数据；基于所述参考数据集，对所述称重模型的理想系数矩阵进行校准，以实现挖掘机自动称重校准；其中，所述称重模型用于对所述挖掘机进行自动称重。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
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，当然也可以通过硬件。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。
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。
Claims (10)
1.一种挖掘机自动称重校准方法，其特征在于，包括：
获取挖掘机处于空载荷工作状态下的参考数据集，所述参考数据集包括多个参考数据组，每个参考数组据均包括挖掘机几何数据、油缸压力数据、动力学数据以及称重模型输出的空载荷称重数据；
基于所述参考数据集，对所述称重模型的系数矩阵进行校准，以实现挖掘机自动称重校准；
其中，所述称重模型用于对所述挖掘机进行自动称重。
2.根据权利要求1所述的挖掘机自动称重校准方法，其特征在于，所述基于所述参考数据集，对所述称重模型的系数矩阵进行校准，以实现挖掘机自动称重校准，之前还包括：
滤除所述参考数据集中异常的参考数据，得到正常参考数据对应的正常参考数据集；
相应地，所述基于所述参考数据集，对所述称重模型的系数矩阵进行校准，以实现挖掘机自动称重校准，具体包括：
基于所述正常参考数据集，对所述称重模型的系数矩阵进行校准，以实现挖掘机自动称重校准。
3.根据权利要求1所述的挖掘机自动称重校准方法，其特征在于，所述基于所述参考数据集，对所述称重模型的系数矩阵进行校准，以实现挖掘机自动称重校准，具体包括：
若判断获知所述参考数据集中的空载荷称重数据的统计数据满足校准条件，则基于所述参考数据集中的挖掘机几何数据、油缸压力数据以及动力学数据，确定校准后的系数矩阵。
4.根据权利要求3所述的挖掘机自动称重校准方法，其特征在于，基于所述参考数据集中的挖掘机几何数据、油缸压力数据以及动力学数据，确定校准后的系数矩阵，具体包括：
将所述称重模型的系数矩阵作为变量矩阵，并基于所述称重模型对所述空载荷工作状态对应的空载荷数据、所述参考数据集中的挖掘机几何数据、油缸压力数据以及动力学数据进行回归拟合，得到校准后的系数矩阵。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的挖掘机自动称重校准方法，其特征在于，所述挖掘机几何数据包括挖掘机各活动部件的位置信息以及尺寸信息；
各活动部件的位置信息基于各活动部件的角度信息或者各活动部件对应的油缸的位移信息确定。
6.根据权利要求1-4中任一项所述的挖掘机自动称重校准方法，其特征在于，所述油缸压力数据包括挖掘机的动臂液压缸大腔的压力值和动臂液压缸小腔的压力值。
7.根据权利要求1-4中任一项所述的挖掘机自动称重校准方法，其特征在于，所述动力学数据包括挖掘机各活动部件的速度信息以及加速度信息。
8.一种挖掘机自动称重校准***，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取挖掘机处于空载荷工作状态下的参考数据集，所述参考数据集包括多个参考数据组，每个参考数据组均包括挖掘机几何数据、油缸压力数据、动力学数据以及称重模型输出的空载荷称重数据；
校准模块，用于基于所述参考数据集，对所述称重模型的系数矩阵进行校准，以实现挖掘机自动称重校准；
其中，所述称重模型用于对所述挖掘机进行自动称重。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述挖掘机自动称重校准方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述挖掘机自动称重校准方法的步骤。
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