CN114706094A - 卸载点位的卸载可用状态检测方法、装置及计算机设备 - Google Patents

卸载点位的卸载可用状态检测方法、装置及计算机设备 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种卸载点位的卸载可用状态检测方法、装置及计算机设备，主要在于能够对卸载点位的卸载可用状态进行自动检测，从而能够提高卸载点位的卸载可用状态检测精度，降低人工成本。其中方法包括：在矿区车辆基于目标卸载点位进行倒车卸载的过程中，获取不同时间节点对应的挡墙点云；基于所述不同时间节点对应的挡墙点云，确定所述目标卸载点位在所述不同时间节点处的状态检测参数；根据所述不同时间节点对应的状态检测参数，判定所述目标卸载点位是否可以继续卸载。

Description

卸载点位的卸载可用状态检测方法、装置及计算机设备
技术领域
本申请涉及非电变量的控制或调整***技术领域，尤其是涉及一种卸载点位的卸载可用状态检测方法、装置及计算机设备。
背景技术
矿区车辆在自动驾驶状态下进行卸载作业时，会根据预先设定好的卸载点位进行卸载全流程的轨迹生成，并按照该轨迹路线进行倒车卸载。而在实际的卸载过程中，该卸载点位很可能由于多次卸载后导致挡墙升高，或者由于矿区车辆卸载停靠失误导致物料卸载到挡墙内，从而使得该卸载点位无法进行下一次卸载。因此为了使矿区车辆能够顺利卸载，需要对卸载点位的卸载可用状态进行检测。
目前，通常通过人工检测方式来判定该卸载点位是否可以继续卸载。然而，这种人工检测方式，需要为矿区车辆配备专门的安全员，由安全员进行判定，或者由操作人员通过远程监控的方式来观察确认，因此大大增加了人力消耗，此外，这种人工检测方式较为依赖安全员或者操作人员的工作经验，对于校验较少的安全员或者操作人来说，很容易出现判断错误，从而影响自动驾驶整体的作业流程效率。
发明内容
本发明提供了一种卸载点位的卸载可用状态检测方法、装置及计算机设备，主要在于能够对卸载点位的卸载可用状态进行自动检测，从而能够保证卸载点位的卸载可用状态检测精度，降低人工成本。
根据本发明的第一个方面，提供一种卸载点位的卸载可用状态检测方法，包括：
在矿区车辆基于目标卸载点位进行倒车卸载的过程中，获取不同时间节点对应的挡墙点云；
基于所述不同时间节点对应的挡墙点云，确定所述目标卸载点位在所述不同时间节点处的状态检测参数；
根据所述不同时间节点对应的状态检测参数，判定所述目标卸载点位是否可以继续卸载。
根据本发明的第二个方面，提供一种卸载点位的卸载可用状态检测装置，包括：
获取单元，用于在矿区车辆基于目标卸载点位进行倒车卸载的过程中，获取不同时间节点对应的挡墙点云；
计算单元，用于基于所述不同时间节点对应的挡墙点云，确定所述目标卸载点位在所述不同时间节点处的状态检测参数；
判定单元，用于根据所述不同时间节点对应的状态检测参数，判定所述目标卸载点位是否可以继续卸载。
根据本发明的第三个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以下步骤：
在矿区车辆基于目标卸载点位进行倒车卸载的过程中，获取不同时间节点对应的挡墙点云；
基于所述不同时间节点对应的挡墙点云，确定所述目标卸载点位在所述不同时间节点处的状态检测参数；
根据所述不同时间节点对应的状态检测参数，判定所述目标卸载点位是否可以继续卸载。
根据本发明的第四个方面，提供一种计算机设备，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以下步骤：
在矿区车辆基于目标卸载点位进行倒车卸载的过程中，获取不同时间节点对应的挡墙点云；
基于所述不同时间节点对应的挡墙点云，确定所述目标卸载点位在所述不同时间节点处的状态检测参数；
根据所述不同时间节点对应的状态检测参数，判定所述目标卸载点位是否可以继续卸载。
本发明提供的一种卸载点位的卸载可用状态检测方法、装置及计算机设备，与目前人工检测卸载点位的卸载可用状态的方式相比，本发明能够在矿区车辆基于目标卸载点位进行倒车卸载的过程中，获取不同时间节点对应的挡墙点云；并基于所述不同时间节点对应的挡墙点云，确定所述目标卸载点位在所述不同时间节点处的状态检测参数；与此同时，根据所述不同时间节点对应的状态检测参数，判定所述目标卸载点位是否可以继续卸载。本发明通过在矿区车辆卸载流程中的不同时间节点处采集相应的挡墙点云，并计算目标卸载点位在不同时间节点处的状态检测参数，能够自动判定该目标卸载点位是否可以继续卸载，从而能够保证目标卸载点位的卸载可用状态检测精度，提高自动驾驶整体的作业流程效率，同时能够减少人员消耗，降低人工成本。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1示出了本发明实施例提供的一种卸载点位的卸载可用状态检测方法流程图；
图2示出了本发明实施例提供的另一种卸载点位的卸载可用状态检测方法流程图；
图3示出了本发明实施例提供的又一种卸载点位的卸载可用状态检测方法流程图；
图4示出了本发明实施例提供的再一种卸载点位的卸载可用状态检测方法流程图；
图5示出了本发明实施例提供的挡墙点云的扫描范围示意图；
图6示出了本发明实施例提供的举升货箱时货箱与水平面的倾斜夹角示意图；
图7示出了本发明实施例提供的货箱点云与剩余挡墙点云的示意图；
图8示出了本发明实施例提供的一种矿区车辆的卸载停靠装置的结构示意图；
图9示出了本发明实施例提供的另一种矿区车辆的卸载停靠装置的结构示意图；
图10示出了本发明实施例提供的计算机可读存储介质示意图；
图11示出了本发明实施例提供的一种计算机设备的实体结构示意图；
图12示出了本发明实施例提供的一种芯片的结构示意图；
图13示出了本发明实施例提供的一种终端的结构示意图。
具体实施方式
下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例一
目前，人工检测方式，会增加人员消耗，而且很容易出现判断错误，从而影响自动驾驶整体的作业流程效率。
为了解决上述问题，本发明实施例提供了一种卸载点位的卸载可用状态检测方法，如图1所示，所述方法包括：
101、在矿区车辆基于目标卸载点位进行倒车卸载的过程中，获取不同时间节点对应的挡墙点云。
其中，矿区车辆包括矿用运输车辆，该矿用运输车辆具体包括：矿卡、宽体车和铰接式矿车等。当矿区车辆到达卸载区后，云端会根据卸载区的边界自动生成一系列卸载点位，并从一系列卸载点位中选择目标卸载点位，生成矿区车辆的行车路线，当目标卸载点位变更时，矿区车辆的行车路线也会发生变化。矿区车辆在倒车卸载过程中的不同时间节点具体包括矿区车辆的倒退节点、停靠挡墙节点、卸载节点、卸载完成节点和行驶离开节点。
本发明实施例主要应用于检测卸载点位的卸载可用状态的场景。本发明实施例的执行主体为能够检测卸载点位的卸载可用状态的装置或者设备，具体可以设置在服务器一侧或者车端一侧。
对于本发明实施例，可以将整个卸载过程按照时间顺序划分成5个时间节点，具体包括倒退节点、停靠挡墙节点、卸载节点、卸载完成节点和行驶离开节点，在矿区车辆沿着行车路线进行倒车卸载的过程中，安装在矿区车辆后轴中心上方的激光雷达会不断向后扫描，从而能够获取不同时间节点对应的挡墙点云。
具体地，矿区车辆的倒退节点是指矿区车辆行驶到达目标卸载点位前1米的时间节点，停靠挡墙节点是指矿区车辆倒退停靠到挡墙的时间节点，卸载节点是指矿区车辆举升货箱卸载的时间节点，卸载完成节点是指矿区车辆卸载完成且落货箱结束的时间节点，该货箱具体可以指矿区车辆的后斗，行驶离开节点是指矿区车辆离开行驶到预设起始点位前1米的时间节点，当矿区车辆行驶到指定位置或者完成指定操作时，需要获取相应时间节点的挡墙点云，以便基于不同时间节点对应的挡墙点云，判定目标卸载点位是否可以继续卸载。
102、基于所述不同时间节点对应的挡墙点云，确定所述目标卸载点位在所述不同时间节点处的状态检测参数。
对于本发明实施例，为了能够对目标卸载点位的卸载可用状态进行自动检测，需要根据不同时间节点对应的挡墙点云，确定目标卸载点位在不同时间节点处的状态检测参数。具体地，在矿区车辆开始倒车后，当矿区车辆行驶到目标卸载点位前1米时（倒退节点），从倒退节点对应的挡墙点云中确定第一挡墙停靠点，并将该第一挡墙停靠点作为目标卸载点位在倒退节点处的状态检测参数。矿区车辆继续倒退，当矿区车辆停靠到挡墙时（停靠挡墙节点），计算停靠挡墙节点对应的挡墙点云中货箱点云与剩余挡墙点云之间的距离差值，并将该距离差值作为目标卸载点位在停靠挡墙节点处的状态检测参数。
进一步地，当矿区车辆举升货箱卸载时（卸载节点），将卸载节点对应的挡墙点云的扫描范围确定为目标卸载点位在卸载节点处的状态检测参数。当矿区车辆卸载完成且落货箱结束时（卸载完成节点），根据卸载完成节点对应的挡墙点云，确定挡墙最高点和货箱相对于水平面的倾斜夹角，并将该挡墙最高点和倾斜夹角确定为目标卸载点位在卸载完成节点处的状态检测参数。进一步地，在矿区车辆完成卸载之后，当矿区车辆离开行驶到预设起始点位前1米时（行驶离开节点），从行驶离开节点对应的挡墙点云中确定第二挡墙停靠点，并将该第二挡墙停靠点作为目标卸载点位在行驶离开节点处的状态检测参数。其中，确定不同时间节点对应的状态检测参数的详细过程见实施例二、实施例三和实施例四。
103、根据所述不同时间节点对应的状态检测参数，判定所述目标卸载点位是否可以继续卸载。
其中，目标卸载点位不可以继续卸载的原因主要有两点，一个是由于目标卸载点位经过多次卸载后导致挡墙增高，另一个是矿区车辆由于卸载失误将物料倒入到挡墙内导致挡墙停靠点偏移量过大。本发明实施例，能够在不同时间节点针对上述两点原因进行分析，从而判定该目标卸载点位是否可以继续卸载。
具体地，在矿区车辆倒车卸载的过程中，按照时间顺序，首先能够获取倒退节点对应的状态检测参数和停靠挡墙节点对应的状态检测参数，但在倒退节点和停靠挡墙节点处并不会根据状态检测参数对目标卸载点位的卸载可用状态进行检测，而是随着矿区车辆继续行驶，在矿区车辆完成卸载之后，在行驶离开节点处，将倒退节点和停靠挡墙节点分别对应的状态检测参数与行驶离开节点处的状态检测参数结合，判定挡墙停靠点偏移量是否过大从而导致目标卸载点位无法继续卸载。
进一步地，矿区车辆在经历行驶离开节点之前，还要依次经历卸载节点和卸载完成节点，在卸载节点处，判定卸载节点对应的挡墙点云的扫描范围是否过小，如果扫描范围过小，则说明矿区车辆很可能将物料卸载到挡墙内导致目标卸载点位无法继续卸载。在卸载完成节点处，根据挡墙最高点和货箱相对于水平面的倾斜夹角，判定挡墙是否过高，如果挡墙过高，则确定目标卸载点位无法继续卸载。其中，根据不同时间节点对应的状态检测参数，判定目标卸载点位是否可以继续卸载的详细过程见步骤203、303和403。
本发明实施例提供的一种卸载点位的卸载可用状态检测方法，与目前人工检测卸载点位的卸载可用状态的方式相比，本发明实施例通过在矿区车辆卸载流程中的不同时间节点处采集相应的挡墙点云，并计算目标卸载点位在不同时间节点处的状态检测参数，能够自动判定该目标卸载点位是否可以继续卸载，从而能够保证目标卸载点位的卸载可用状态检测精度，提高自动驾驶整体的作业流程效率，同时能够减少人员消耗，降低人工成本。
实施例二
进一步的，为了更好的说明上述对卸载点位的卸载可用状态进行检测过程，作为对上述实施例的细化和扩展，本发明实施例提供了另一种卸载点位的卸载可用状态检测方法，如图2所示，所述方法包括：
201、在矿区车辆基于目标卸载点位进行倒车卸载的过程中，获取卸载节点对应的挡墙点云。
其中，挡墙点云中包括各扫描点在x轴方向、y轴方向和z轴方向上的坐标值。在本发明实施例中，x轴方向垂直于矿区车辆的后轴，且与地面平行，x轴的正方向为矿区车辆的正前方，y轴方向与x轴方向垂直，且平行于矿区车辆的后轴，y轴的正方向指向矿区车辆的左侧，即人坐在驾驶室朝前时左手的方向，z轴方向垂直于地面，且z轴的正方向朝向天空。需要说明是，本发明实施例仅以上述x轴方向、y轴方向和z轴方向为例，说明对目标卸载点位的卸载可用状态的检测过程，但是x轴、y轴和z轴的实际方向并不以此为限。
此外，获取不同时间节点对应的挡墙点云的具体过程与步骤101完全相同，在此不再赘述。
202、基于所述卸载节点对应的挡墙点云，确定所述目标卸载点位在所述卸载节点处的状态检测参数。
对于本发明实施例，在矿区车辆在行驶离开之前，还需要经历卸载节点和卸载完成节点，针对计算卸载节点对应的状态检测参数的具体过程，作为一种可选实施方式，所述方法包括：确定所述卸载节点对应的挡墙点云在y轴方向上的扫描范围；将所述扫描范围确定为所述目标卸载点位在所述卸载节点处的状态检测参数。
具体地，当矿区车辆进行举升货箱卸载时（卸载节点），实时获取挡墙点云，并确定该挡墙点云在y轴方向上的扫描范围，如图5所示，下面挡墙点云在y轴方向上的扫描范围为range。
203、基于所述卸载节点对应的状态检测参数，在所述卸载节点处判定所述目标卸载点位是否可以继续卸载。
对于本发明实施例，如果卸载节点对应的状态检测参数（扫描范围）过小，说明物料被卸载到挡墙内，而且已经接近激光雷达，遮挡了激光雷达的扫描范围，此时该目标卸载点位已经无法继续卸载。基于此，所述方法包括：
若所述扫描范围小于预设扫描范围，则确定物料被卸载到挡墙内，所述目标卸载点位无法继续卸载，并向控制模块发送举升货箱拖行卸载的提示消息。其中，预设扫描范围可以根据实际应用场景进行设定，如设定当扫描范围小于3米时，确定目标卸载点位不可以继续卸载，本申请对其具体的设定值不做进一步限定。由此按照上述方式能够利用卸载节点对应的状态检测参数，单独在卸载节点处判定目标卸载节点的卸载可用状态，从而能够对目标卸载节点的卸载可用状态进行自动检测，提高卸载可用状态的检测精度。
本发明实施例提供的另一种卸载点位的卸载可用状态检测方法，与目前人工检测卸载点位的卸载可用状态的方式相比，本发明实施例通过在矿区车辆卸载流程中的卸载节点处采集相应的挡墙点云，并计算目标卸载点位在卸载节点处的状态检测参数，能够自动判定该目标卸载点位是否可以继续卸载，从而能够保证目标卸载点位的卸载可用状态检测精度，提高自动驾驶整体的作业流程效率，同时能够减少人员消耗，降低人工成本。
实施例三
进一步的，为了更好的说明上述对卸载点位的卸载可用状态进行检测过程，作为对上述实施例的细化和扩展，本发明实施例提供了又一种卸载点位的卸载可用状态检测方法，如图3所示，所述方法包括：
301、在矿区车辆基于目标卸载点位进行倒车卸载的过程中，获取卸载完成节点对应的挡墙点云。
对于本发明实施例，获取卸载完成节点对应的挡墙点云的过程与步骤101相同，在此不再赘述。
302、基于所述卸载完成节点对应的挡墙点云，确定所述目标卸载点位在所述卸载完成节点处的状态检测参数。
对于本发明实施例，当矿区车辆卸载完成且落货箱结束时（卸载完成节点），需要根据卸载完成节点对应的挡墙点云，确定挡墙最高点和货箱相对于水平面的倾斜夹角，针对该过程，步骤302具体包括：从所述卸载完成节点对应的挡墙点云中区分出第一货箱点云和第一剩余挡墙点云；将所述第一剩余挡墙点云中在z轴方向上坐标值最大的点确定为挡墙最高点；基于所述第一货箱点云模拟再次举升，判定再次举升货箱时货箱是否会触碰到所述挡墙最高点；若货箱会触碰到所述挡墙最高点，则计算货箱相对于水平面的倾斜夹角；将所述挡墙最高点和所述倾斜夹角确定为所述目标卸载点位在所述卸载完成节点处的状态检测参数。
具体地，当矿区车辆在卸载完成节点时，首先区分出第一货箱点云和第一剩余挡墙点云，该区分过程与下述在停靠挡墙节点处区分第二货箱点云和第二剩余挡墙点云的过程完全相同。之后针对第一剩余挡墙点云，遍历第一剩余挡墙点云中各点在z轴方向上的坐标值，并将在z轴方向上坐标值最大的点确定为挡墙最高点Pw。进一步地，基于第一剩余挡墙点云，模拟举升货箱时货箱会不会触碰到挡墙最高点，如果货箱不会触碰到挡墙最高点，则说明挡墙的高度合理，目标卸载点位可以继续卸载；如果货箱会触碰到挡墙最高点，则说明挡墙可能过高，需要进一步计算货箱触碰到挡墙最高点时货箱与水平面的倾斜夹角，以便基于该倾斜夹角判定该目标卸载点位是否可以继续卸载。由此按照上述能够获取卸载完成节点处的状态检测参数，以便单独在卸载完成节点处对目标卸载点位的卸载可用状态进行检测。
针对模拟举升货箱时货箱是否会触碰到挡墙最高点的具体过程，作为一种可选实施方式，所述方法包括：根据所述第一货箱点云中各点在x轴方向上的坐标值，确定所述第一货箱点云中相对于所述矿区车辆的最远点和最近点；基于所述最近点在所述x轴方向上的坐标值和所述最远点在所述x轴方向上的坐标值，计算货箱的水平长度；基于所述最远点在z轴方向上的坐标值，调整所述最近点在所述z轴方向上的坐标值；以调整后的最近点为圆心，且以所述货箱的水平长度为半径画圆弧；若所述挡墙最高点在所述圆弧内或者所述圆弧上，则确定再次举升货箱时会触碰到所述挡墙最高点；若所述挡墙最高点在所述圆弧外，则确定再次举升货箱时不会触碰到所述挡墙最高点。
具体地，首先根据第一货箱点云中各点在x轴方向上的坐标值，筛选出x轴方向上的最大坐标值和最小坐标值，并将x轴方向上最大坐标值对应的点确定为最远点Pbmax，同时将x轴方向上最小坐标值对应的点确定为最近点Pbmin，之后基于最远点和最近点在x轴方向上的坐标值，计算出货箱的水平长度lengthb，接着将最近点在z轴方向上的坐标值调整成最远点在z轴方向上的坐标值。进一步地，以调整后的最近点Pbmin_revise为圆心，且以货箱的水平长度lengthb为半径画圆弧，如果挡墙最高点Pw在该圆弧内或者圆弧上，则说明挡墙的高度过高，举升货箱时货箱会触碰到该挡墙最高点Pw，此时需要计算货箱与水平面的倾斜夹角；相反如果挡墙最高点Pw在该圆弧外，则说明挡墙的高度合理，举升货箱时货箱不会触碰到该挡墙最高点Pw。由此通过上述模拟方式，能够精准的判定再次举升货箱时货箱是否会触碰到挡墙最高点，从而能够提高目标卸载点位的卸载可用状态检测精度。
进一步地，针对计算货箱与水平面的倾斜夹角的过程，作为一种可选实施方式，所述方法包括：根据所述调整后的最近点分别在x轴方向和z轴方向上的坐标值，以及所述挡墙最高点分别在x轴方向和z轴方向上的坐标值，计算所述货箱相当于水平面的倾斜夹角。
303、基于所述卸载完成节点对应的状态检测参数，在所述卸载完成节点处判定所述目标卸载点位是否可以继续卸载。
对于本发明实施例，为了在卸载完成节点处判定目标卸载点位是否可以继续卸载，步骤303具体包括：若货箱不会触碰到所述挡墙最高点，则确定所述目标卸载点位可以继续卸载；若货箱会触碰到所述挡墙最高点，则判定计算的所述倾斜夹角是否小于预设角度；若所述倾斜夹角小于所述预设角度，则确定所述目标卸载点位无法继续卸载。其中，预设角度可以根据实际应用场景进行设定，如设定预设角度为30度，本申请对其具体的设定值不做进一步限定。
如图6所示，（a）图为卸载前的挡墙高度，（b）图为卸载后的挡墙高度，通过比较可以明显发现挡墙增高了，（c）图为模拟举升货箱时，货箱到达挡墙最高点时的状态，（d）图为货箱到达挡墙最高点时，货箱与水平面形成的倾斜角度。具体地，如果货箱会触碰到最高点，则说明挡墙的高度过高，此时还需要进一步考虑货箱触碰到挡墙最高点时与水平形成的倾斜夹角，如果该倾斜夹角大于或者等于预设角度（如30度），则说明下次卸载时货箱举起的高度够，可以使物料完全倒出，即该目标卸载点位依旧可以继续卸载；如果该倾斜角度小于预设角度（如30度），则说明下次卸载时，由于挡墙过高，货箱可能无法完全举起，会导致物料残留过多，即该目标卸载点位不可以继续卸载，此时便向云端发送目标卸载点位无法继续卸载的提示信息。由此按照上述方式能够利用卸载完成节点对应的状态检测参数，单独在卸载完成节点处判定目标卸载节点的卸载可用状态，从而能够对目标卸载节点的卸载可用状态进行自动检测，提高卸载可用状态的检测精度。
本发明实施例提供的又一种卸载点位的卸载可用状态检测方法，与目前人工检测卸载点位的卸载可用状态的方式相比，本发明实施例通过在矿区车辆卸载流程中的卸载完成节点处采集相应的挡墙点云，并计算目标卸载点位在卸载完成节点处的状态检测参数，能够自动判定该目标卸载点位是否可以继续卸载，从而能够保证目标卸载点位的卸载可用状态检测精度，提高自动驾驶整体的作业流程效率，同时能够减少人员消耗，降低人工成本。
实施例四
进一步的，为了更好的说明上述对卸载点位的卸载可用状态进行检测过程，作为对上述实施例的细化和扩展，本发明实施例提供了再一种卸载点位的卸载可用状态检测方法，如图4所示，所述方法包括：
401、在矿区车辆基于目标卸载点位进行倒车卸载的过程中，获取倒退节点、停靠挡墙节点和行驶离开节点分别对应的挡墙点云。
对于本发明实施例，获取倒退节点、停靠挡墙节点和行驶离开节点分别对应的挡墙点云的过程与步骤101相同，在此不再赘述。
402、基于所述倒退节点、所述停靠挡墙节点和所述行驶离开节点分别对应的挡墙点云，确定所述目标卸载点位分别在所述倒退节点、所述停靠挡墙节点和所述行驶离开节点处的状态检测参数。
对于本发明实施例，针对计算倒退节点、停靠挡墙节点和行驶离开节点分别对应的状态检测参数的具体过程，作为一种可选实施例，所述方法包括：基于所述倒退节点和所述行驶离开节点分别对应的挡墙点云，确定所述倒退节点对应的第一挡墙停靠点和所述行驶离开节点对应的第二挡墙停靠点；根据所述停靠挡墙节点对应的挡墙点云，确定在所述停靠挡墙节点处所述矿区车辆与挡墙之间的距离；若所述距离满足预设距离要求，则从所述停靠挡墙节点对应的挡墙点云中区分出第二货箱点云和第二剩余挡墙点云；计算所述第二货箱点云与所述第二剩余挡墙点云之间的距离差值；将所述第一挡墙停靠点、所述第二挡墙停靠点和所述距离差值，分别确定为所述目标卸载点位在所述倒退节点、所述停靠挡墙节点和所述行驶离开节点处的状态检测参数。
在矿区车辆开始倒车之后，当矿区车辆达到目标卸载点位前1米时（倒退节点），需要从倒退节点对应的挡墙点云中确定第一挡墙停靠点，针对第一挡墙停靠点的具体确定过程，作为一种可选实施方式，所述方法包括：从所述倒退节点对应的挡墙点云中筛选出处于预设范围内的第一目标挡墙点云，并将所述第一目标挡墙点云中在x轴方向上坐标值最小的点确定为所述第一挡墙停靠点。其中，预设范围可以根据实际应用场景进行设定，如将倒退节点对应的挡墙点云中在车中心线左右0.1米范围内的挡墙点云作为第一目标挡墙点云，本申请对确定第一挡墙停靠点过程中的预设范围的具体值不做进一步限定。
具体地，在获取倒退节点对应的挡墙点云之后，采用梯度滤波算法将地面点云和真正的挡墙点云分开，之后从真正的挡墙点云中筛选出在车中心线左右0.1米范围内的挡墙点云，并将0.1米范围内的挡墙点云作为第一目标挡墙点云，接着根据第一目标挡墙点云中各点在x轴方向上的坐标值，筛选出在x轴方向上坐标值最小的点，并将其确定为第一挡墙停靠点。
需要说明的是，如果在预设范围内不存在第一目标挡墙点云，则可以对预设范围进行扩大，如将预设范围扩大到0.2米，如果仍不存在第一目标挡墙点云，则可以对矿区车辆在倒退过程中连续检测到的单帧挡墙点云进行叠加，并从叠加后的挡墙点云中确定第一目标挡墙点云，进而确定第一挡墙停靠点。
随着矿区车辆继续向后，当矿区车辆停靠到挡墙时（停靠挡墙节点），根据停靠挡墙节点对应的挡墙点云中各点在x轴方向上的坐标值和矿区车辆的后轴中心点在x轴方向上的坐标值，确定停靠挡墙节点对应的挡墙点云中距离矿区车辆最近的点，之后根据距离矿区车辆最近的点在x轴方向上的坐标值和矿区车辆的后轴中心点在x轴方向上的坐标值，确定矿区车辆与挡墙之间的距离。其中，该距离为负值，如果该距离大于预设距离，如该距离大于-3米，则说明矿区车辆停靠比较准确，此时可以进行后续计算，否则说明矿区车辆停靠不准确，或者由于其他原因导致矿区车辆并没有靠上挡墙便停下来，此时停止计算，以免影响目标卸载点位的卸载可用状态检测精度。需要说明的是，上述预设距离的大小可以根据实际应用场景进行设定，本申请对其具体的设定值不做进一步限定。
进一步地，在矿区车辆停靠比较准确的情况下，先从停靠挡墙节点对应的挡墙点云中区分出第二货箱点云和第二剩余挡墙点云，之后计算第二货箱点云与第二剩余挡墙点云之间的距离差值，针对区分第二货箱点云和第二剩余挡墙点云的过程，作为一种可选实施方式，所述方法包括：将所述停靠挡墙节点对应的挡墙点云投影到x轴与z轴相交的平面，得到投影点云，其中，x轴方向垂直于所述矿区车辆的后轴，且与地面平行，z轴方向垂直于地面；对所述投影点云进行网格化，并采用预设连通域算法对网格化后的投影点云进行聚类，得到各个聚类块；比较所述各个聚类块中的最高点在z轴方向上的坐标值，得到在所述z轴方向上的最大坐标值，并将所述最大坐标值对应的聚类块确定为所述第二货箱点云；将所述各个聚类块中剩余的聚类块确定为所述第二剩余挡墙点云。
具体地，将获取到的停靠挡墙节点对应的挡墙点云投影到x轴与z轴相交的平面，之后对x轴和z轴相交平面上的投影点云进行网格化，并将网格中存在扫描点的网格标注成1，将网格中不存在扫描点的网格标注成0。在标注完成之后，以任意一个标注为1的网格为起点不断向外连通扩散，直至相邻的网格没有标注为1的网格，由此能够将停靠挡墙节点对应的挡墙点云进行聚类，得到多个聚类块。为了保证聚类结果的准确性，本发明实施例需要排除掉聚类点数小于预设数量的聚类块，如排除掉聚类点数小于20的聚类块。进一步地，针对剩余的每个聚类块，确定在z轴方向上坐标值最大的点，并将其确定为最高点，在确定每个聚类块对应的最高点之后，比较每个聚类块对应的最高点在z轴方向上的坐标值大小，并将z轴方向上坐标值最大的最高点所在的聚类块确定为第二货箱点云，同时将剩余的聚类块确定为第二剩余挡墙点云。由此按照上述方式能够将货箱点云与挡墙点云区分开。需要说明的是，上述聚类点数的预设数量可以根据实际应用场景进行设定，本申请对其具体的设定值不做进一步限定。
进一步地，在从停靠挡墙节点对应的挡墙点云中区分出第二货箱点云和第二剩余挡墙点云之后，需要计算第二货箱点云和第二剩余挡墙点云之间的距离差值，针对该距离差值的具体计算过程，作为一种可选实施方式，所述方法包括：根据所述第二货箱点云中各点在x轴方向上的坐标值，确定所述第二货箱点云在所述x轴方向上的最小坐标值；从所述第二剩余挡墙点云中筛选出车宽范围内的挡墙点云，并将车宽范围内的挡墙点云沿y轴方向划分成多个点云区间，其中，所述y轴方向与x轴方向垂直，且平行于所述矿区车辆的后轴；针对所述多个点云区间中的任意一个点云区间，根据所述任意一个点云区间中各点在所述x轴方向上的坐标值，确定所述任意一个点云区间在所述x轴方向上的最小坐标值；计算所述多个点云区间分别在所述x轴方向上的最小坐标值的平均值；基于所述第二货箱点云在所述x轴方向上的最小坐标值和所述平均值，计算所述距离差值。
具体地，如图7所示，在获取第二货箱点云和第二剩余挡墙点云之后，针对第二货箱点云，遍历第二货箱点云中各点在x轴方向上的坐标值，以确定在x轴方向上的最小坐标值bucket_x，bucket_x的绝对值即为货箱离矿卡的最远距离，图7中PP点在x轴方向上的坐标值最小。针对第二剩余挡墙点云，首先过滤出车宽范围内的挡墙点云，之后将车宽范围内的挡墙点云沿y轴方向划分成多个点云区间，如每隔0.5米划分出一个点云区间。在得到多个点云区间之后，根据每个点云区间中各点在x轴方向上的坐标值，确定每个点云区间在x轴方向上的最小坐标值，接着取多个最小坐标值的平均值wall_x，该平均值的绝对值即为挡墙离矿卡的最远距离，最终计算第二货箱点云与第二剩余挡墙点云之间的距离差值dis_diff = |bucket_x| - |wall_x|。
需要说明的是，在没有得到第二货箱点云或者第二剩余挡墙点云的情况下，为了能够对目标卸载点位的卸载可用状态进行检测，可以设定上述距离差值为预设值，如设定dis_diff =-100。需要说明的是，第二货箱点云与第二剩余挡墙点云之间的距离差值dis_diff 根据实际应用场景进行设定，本申请对其具体的设定值不做进一步限定。
由此按照上述方式能够得到倒退节点对应的状态检测参数（第一挡墙停靠点）和停靠挡墙节点对应的状态检测参数（距离差值），以便在行驶离开节点处，将倒退节点和停靠挡墙节点分别对应的状态检测参数与行驶离开节点对应的状态检测参数相结合，判定目标卸载点位是否可以继续卸载。
当矿区车辆完成卸载之后，离开行驶到预设起始点位前1米时（行驶离开节点），需要从行驶离开节点对应的挡墙点云中确定第二挡墙停靠点，针对第二挡墙停靠点的具体确定过程，作为一种可选实施方式，所述方法包括：从所述行驶离开节点对应的挡墙点云中筛选出处于预设范围内的第二目标挡墙点云，并将所述第二目标挡墙点云中在所述x轴方向上坐标值最小的点确定为所述第二挡墙停靠点，其中，所述x轴方向垂直于矿区车辆的后轴，且与地面平行，x轴的正方向为矿区车辆的正前方。需要说明的是，上述确定第二挡墙停靠点过程中的预设范围可以根据实际应用场景进行设定，本申请对其具体的设定值不做进一步限定。
在行驶离开节点处确定第二挡墙停靠点的具体过程与在倒退节点处确定第一挡墙停靠点的过程完全相同，在此不再赘述。
403、基于所述倒退节点、所述停靠挡墙节点和所述行驶离开节点分别对应的状态检测参数，在所述行驶离开节点处判定所述目标卸载点位是否可以继续卸载。
对于本发明实施例，在根据行驶离开节点对应的点云挡墙，确定行驶离开节点对应的状态检测参数（第二挡墙停靠点）之后，结合倒退节点对应的状态检测参数（第一挡墙停靠点）和停靠挡墙节点对应的状态检测参数（距离差值），在行驶离开节点处判定目标卸载点位是否可以继续卸载，基于此，步骤403具体包括：根据所述第二挡墙停靠点和所述第一挡墙停靠点，计算停靠点偏移量；若所述距离差值小于0，则确定本次卸载时货箱没有超过挡墙，当所述停靠点偏移量大于预设偏移量时，确定所述目标卸载点位无法继续卸载；若所述距离差值大于或者等于0，则确定本次卸载时货箱超过挡墙，当所述停靠点偏移量大于所述预设偏移量与所述距离差值之和时，确定所述目标卸载点位无法继续卸载。其中，预设偏移量可以根据实际应用场景进行设定，本申请对其具体设定值不做进一步限定。
具体地，当矿区车辆离开行驶到预设起始点位前1米时，根据第一停靠点分别在x轴、y轴和z轴上的坐标值，以及第二停靠点分别在x轴、y轴和z轴上的坐标值，计算停靠点偏移量。如果该停靠点偏移量过大，则说明物料可能被卸载到挡墙内，该目标卸载点位无法继续使用了。在实际考虑停靠点偏移量是否过大的过程中，需要将本次停靠到挡墙时货箱与挡墙之间的位置关系考虑进来，具体地，如果停靠挡墙节点对应的状态检测参数（距离差值）小于或者等于0，或者为预设值（如-100），则说明本次矿区车辆停靠到挡墙时货箱没有超过挡墙，此时如果计算的停靠点偏移量大于预设偏移量，则确定目标卸载点位无法继续卸载；如果计算的停靠点偏移量小于或者等于预设偏移量，则确定目标卸载点位可以继续卸载。
进一步地，如果停靠挡墙节点对应的状态检测参数（距离差值）大于0，则说明本次矿区车辆停靠到挡墙时货箱超过挡墙，此时在判定时需要冗余货箱超过挡墙的部分（距离差值），即如果停靠点偏移量大于预设偏移量与距离差值之和，则确定目标卸载点位无法继续卸载；如果停靠点偏移量小于或者等于预设偏移量与距离差值之和，则确定目标卸载点位可以继续卸载。进一步地，如果确定目标卸载点位无法继续卸载，则需要向云端发送目标卸载点位无法继续卸载的提示信息，以便云端更换目标卸载点位，重新生成矿区车辆的行驶路线。
由此在行驶离开节点处，将不同时间节点对应的状态检测参数相结合，判定目标卸载点位是否可以继续卸载，能够进一步提高目标卸载点位的卸载可用状态检测精度。
本发明实施例提供的再一种卸载点位的卸载可用状态检测方法，与目前人工检测卸载点位的卸载可用状态的方式相比，本发明实施例通过在矿区车辆卸载流程中的倒退节点、停靠挡墙节点和行驶离开节点处采集相应的挡墙点云，并计算目标卸载点位在倒退节点、停靠挡墙节点和行驶离开节点处的状态检测参数，能够自动判定该目标卸载点位是否可以继续卸载，从而能够保证目标卸载点位的卸载可用状态检测精度，提高自动驾驶整体的作业流程效率，同时能够减少人员消耗，降低人工成本。
实施例五
进一步地，作为图1的具体实现，本发明实施例提供了一种卸载点位的卸载可用状态检测装置，如图8所示，所述装置包括：获取单元31、确定单元32和判定单元33。
所述获取单元31，可以用于在矿区车辆基于目标卸载点位进行倒车卸载的过程中，获取不同时间节点对应的挡墙点云。
所述确定单元32，可以用于基于所述不同时间节点对应的挡墙点云，确定所述目标卸载点位在所述不同时间节点处的状态检测参数。
所述判定单元33，可以用于根据所述不同时间节点对应的状态检测参数，判定所述目标卸载点位是否可以继续卸载。
在具体应用场景中，针对所述不同时间节点中的卸载节点，所述确定单元32，可以具体用于基于所述卸载节点对应的挡墙点云，确定所述目标卸载点位在所述卸载节点处的状态检测参数。
所述判定单元33，可以具体用于基于所述卸载节点对应的状态检测参数，在所述卸载节点处判定所述目标卸载点位是否可以继续卸载。
进一步地，所述确定单元32，还可以具体用于基于所述卸载完成节点对应的挡墙点云，确定所述目标卸载点位在所述卸载完成节点处的状态检测参数。
所述判定单元33，还具体可以用于基于所述卸载完成节点对应的状态检测参数，在所述卸载完成节点处判定所述目标卸载点位是否可以继续卸载。
进一步地，所述确定单元32，还具体可以用于基于所述倒退节点、所述停靠挡墙节点和所述行驶离开节点分别对应的挡墙点云，确定所述目标卸载点位分别在所述倒退节点、所述停靠挡墙节点和所述行驶离开节点处的状态检测参数。
所述判定单元33，还具体可以用于基于所述倒退节点、所述停靠挡墙节点和所述行驶离开节点分别对应的状态检测参数，在所述行驶离开节点处判定所述目标卸载点位是否可以继续卸载。
在具体应用场景中，所述确定单元32，如图9所示，包括：区分模块321、第一确定模块322、第一判定模块323和第一计算模块324。
所述区分模块321，可以用于从所述卸载完成节点对应的挡墙点云中区分出第一货箱点云和第一剩余挡墙点云。
所述第一确定模块322，可以用于将所述第一剩余挡墙点云中在z轴方向上坐标值最大的点确定为挡墙最高点。
所述第一判定模块323，可以用于基于所述第一货箱点云模拟再次举升，判定再次举升货箱时货箱是否会触碰到所述挡墙最高点。
所述第一计算模块324，可以用于计算货箱相对于水平面的倾斜夹角。
所述第一确定模块322，还可以用于将所述挡墙最高点和所述倾斜夹角确定为所述目标卸载点位在所述卸载完成节点处的状态检测参数。
进一步地，所述第一判定模块323，可以具体用于根据所述第一货箱点云中各点在x轴方向上的坐标值，确定所述第一货箱点云中相对于所述矿区车辆的最远点和最近点；基于所述最近点在所述x轴方向上的坐标值和所述最远点在所述x轴方向上的坐标值，计算货箱的水平长度；基于所述最远点在z轴方向上的坐标值，调整所述最近点在所述z轴方向上的坐标值；以调整后的最近点为圆心，且以所述货箱的水平长度为半径画圆弧；若所述挡墙最高点在所述圆弧内或者所述圆弧上，则确定再次举升货箱时会触碰到所述挡墙最高点；若所述挡墙最高点在所述圆弧外，则确定再次举升货箱时不会触碰到所述挡墙最高点。
进一步地，所述第一计算模块324，具体可以用于根据所述调整后的最近点分别在x轴方向和z轴方向上的坐标值，以及所述挡墙最高点分别在x轴方向和z轴方向上的坐标值，计算所述货箱相对于水平面的倾斜夹角。
进一步地，所述判定单元33，包括第二确定模块331和第二判定模块332。
所述第二确定模块331，可以用于若货箱不会触碰到所述挡墙最高点，则确定所述目标卸载点位可以继续卸载。
所述第二判定模块332，可以用于若货箱会触碰到所述挡墙最高点，则判定计算的所述倾斜夹角是否小于预设角度。
所述第二确定模块331，还可以用于若所述倾斜夹角小于所述预设角度，则确定所述目标卸载点位无法继续卸载。
在具体应用场景中，所述第一确定模块322，还可以用于基于所述倒退节点和所述行驶离开节点分别对应的挡墙点云，确定所述倒退节点对应的第一挡墙停靠点和所述行驶离开节点对应的第二挡墙停靠点。
所述第一确定模块322，还可以用于根据所述停靠挡墙节点对应的挡墙点云，确定在所述停靠挡墙节点处所述矿区车辆与挡墙之间的距离。
所述区分模块321，还可以用于若所述距离满足预设距离要求，则从所述停靠挡墙节点对应的挡墙点云中区分出第二货箱点云和第二剩余挡墙点云。
所述第一计算模块324，还可以用于计算所述第二货箱点云与所述第二剩余挡墙点云之间的距离差值。
所述第一确定模块322，还可以用于将所述第一挡墙停靠点、所述第二挡墙停靠点和所述距离差值，分别确定为所述目标卸载点位在所述倒退节点、所述停靠挡墙节点和所述行驶离开节点处的状态检测参数。
进一步地，所述第一确定模块322，可以具体用于从所述倒退节点对应的挡墙点云中筛选出处于预设范围内的第一目标挡墙点云，并将所述第一目标挡墙点云中在x轴方向上坐标值最小的点确定为所述第一挡墙停靠点；从所述行驶离开节点对应的挡墙点云中筛选出处于预设范围内的第二目标挡墙点云，并将所述第二目标挡墙点云中在所述x轴方向上坐标值最小的点确定为所述第二挡墙停靠点，其中，所述x轴方向垂直于所述矿区车辆的后轴，且与地面平行。
进一步地，所述区分模块321，可以具体用于将所述停靠挡墙节点对应的挡墙点云投影到x轴与z轴相交的平面，得到投影点云，其中，x轴方向垂直于所述矿区车辆的后轴，且与地面平行，z轴方向垂直于地面；对所述投影点云进行网格化，并采用预设连通域算法对网格化后的投影点云进行聚类，得到各个聚类块；比较所述各个聚类块中的最高点在z轴方向上的坐标值，得到在所述z轴方向上的最大坐标值，并将所述最大坐标值对应的聚类块确定为所述第二货箱点云；将所述各个聚类块中剩余的聚类块确定为所述第二剩余挡墙点云。
所述第一计算模块324，可以具体用于根据所述第二货箱点云中各点在x轴方向上的坐标值，确定所述第二货箱点云在所述x轴方向上的最小坐标值；从所述第二剩余挡墙点云中筛选出车宽范围内的挡墙点云，并将车宽范围内的挡墙点云沿y轴方向划分成多个点云区间，其中，所述y轴方向与x轴方向垂直，且平行于所述矿区车辆的后轴；针对所述多个点云区间中的任意一个点云区间，根据所述任意一个点云区间中各点在所述x轴方向上的坐标值，确定所述任意一个点云区间在所述x轴方向上的最小坐标值；计算所述多个点云区间分别在所述x轴方向上的最小坐标值的平均值；基于所述第二货箱点云在所述x轴方向上的最小坐标值和所述平均值，计算所述距离差值。
在具体应用场景中，所述判定单元33，还包括：第二计算模块333。
所述第二计算模块333，可以用于根据所述第二挡墙停靠点和所述第一挡墙停靠点，计算停靠点偏移量。
所述第二确定模块331，还可以用于若所述距离差值小于0，则确定本次卸载时货箱没有超过挡墙，当所述停靠点偏移量大于预设偏移量时，确定所述目标卸载点位无法继续卸载。
所述第二确定模块331，还可以用于若所述距离差值大于或者等于0，则确定本次卸载时货箱超过挡墙，当所述停靠点偏移量大于所述预设偏移量与所述距离差值之和时，确定所述目标卸载点位无法继续卸载。
在具体应用场景中，所述确定单元32，还具体可以用于确定所述卸载节点对应的挡墙点云在y轴方向上的扫描范围；将所述扫描范围确定为所述目标卸载点位在所述卸载节点处的状态检测参数。
所述判定单元33，还具体可以用于若所述扫描范围小于预设扫描范围，则确定物料被卸载到挡墙内，所述目标卸载点位无法继续卸载，并向控制模块发送举升货箱拖行卸载的提示消息。
需要说明的是，本发明实施例提供的一种卸载点位的卸载可用状态检测装置所涉及各功能模块的其他相应描述，可以参考实施例一至四所示方法的对应描述，在此不再赘述。
基于上述如图1所示方法，相应的，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，如图10所示，存储器720上存储有计算机程序，该计算机程序位于程序代码空间730，该程序731被处理器710执行时实现实施例一、实施例二、实施例三和实施例四中任意一种所示的方法步骤。
实施例六
本发明实施例还提供了一种计算机设备的实体结构图，如图11所示，该计算机设备包括：处理器41、存储器42、及存储在存储器42上并可在处理器上运行的计算机程序，其中存储器42和处理器41均设置在总线43上所述处理器41执行所述程序时实现实施例一至实施例四中任意一种方法所示的步骤。
本发明通过在矿区车辆卸载流程中的不同时间节点处采集相应的挡墙点云，并计算目标卸载点位在不同时间节点处的状态检测参数，能够自动判定该目标卸载点位是否可以继续卸载，从而能够保证目标卸载点位的卸载可用状态检测精度，提高自动驾驶整体的作业流程效率，同时能够减少人员消耗，降低人工成本。
实施例七
图12为本发明实施例提供的一种芯片的结构示意图，如图12所示，芯片500包括一个或两个以上(包括两个)处理器510和通信接口530。 所述通信接口530和所述至少一个处理器510耦合，所述至少一个处理器510用于运行计算机程序或指令，以实现如实施例一、实施例二、实施例三和实施例四任意一种方法所述的卸载点位的卸载可用状态检测方法。
优选地，存储器540存储了如下的元素：可执行模块或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集。
本发明实施例中，存储器540可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器510提供指令和数据。存储器540的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器(non-volatile random access memory，NVRAM)。
本发明实施例中，存储器540、通信接口530以及存储器540通过总线***520 耦合在一起。其中，总线***520除包括数据总线之外，还可以包括电源总线、控制总线和 状态信号总线等。为了便于描述，在图12中将各种总线都标为总线***520。
上述本申请实施例描述的方法可以应用于处理器510中，或者由处理器510实现。处理器510可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器510中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器510可以是通用处理器(例如，微处理器或常规处理器)、数字信号处理器(digitalsignal processing，DSP)、专用集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门、晶体管逻辑器件或分立硬件组件，处理器510可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。
实施例八
图13为本发明实施例提供的一种终端的结构示意图，如图13所示，终端600包括上述卸载点位的卸载可用状态检测装置100。
上述终端600可以通过卸载点位的卸载可用状态检测装置100执行上述任意一种实施例所描述的方法。可以理解，终端600对卸载点位的卸载可用状态检测装置100进行控制的实现方式，可以根据实际应用场景设定，本申请实施例不作具体限定。
所述终端600包括但不限于：车辆、车载终端、车载控制器、车载模块、车载模组、车载部件、车载芯片、车载单元、车载雷达或车载摄像头等其他传感器，车辆可通过该车载终端、车载控制器、车载模块、车载模组、车载部件、车载芯片、车载单元、车载雷达或摄像头，实施本申请提供的方法。
本发明实施例中的终端作为一种执行非电变量的控制或调整***，对卸载点位的卸载可用状态进行检测，从而能够提高卸载点位的卸载可用状态检测精度。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本发明的保护范围之内。

Claims (19)

1.一种卸载点位的卸载可用状态检测方法，其特征在于，包括：
在矿区车辆基于目标卸载点位进行倒车卸载的过程中，获取不同时间节点对应的挡墙点云；
基于所述不同时间节点对应的挡墙点云，确定所述目标卸载点位在所述不同时间节点处的状态检测参数；
根据所述不同时间节点对应的状态检测参数，判定所述目标卸载点位是否可以继续卸载。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对所述不同时间节点中的卸载节点，所述基于所述不同时间节点对应的挡墙点云，确定所述目标卸载点位在所述不同时间节点处的状态检测参数，包括：
基于所述卸载节点对应的挡墙点云，确定所述目标卸载点位在所述卸载节点处的状态检测参数；
所述根据所述不同时间节点对应的状态检测参数，判定所述目标卸载点位是否可以继续卸载，包括：
基于所述卸载节点对应的状态检测参数，在所述卸载节点处判定所述目标卸载点位是否可以继续卸载。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对所述不同时间节点中的卸载完成节点，所述基于所述不同时间节点对应的挡墙点云，确定所述目标卸载点位在所述不同时间节点处的状态检测参数，包括：
基于所述卸载完成节点对应的挡墙点云，确定所述目标卸载点位在所述卸载完成节点处的状态检测参数；
所述根据所述不同时间节点对应的状态检测参数，判定所述目标卸载点位是否可以继续卸载，包括：
基于所述卸载完成节点对应的状态检测参数，在所述卸载完成节点处判定所述目标卸载点位是否可以继续卸载。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对所述不同时间节点中的倒退节点、停靠挡墙节点和行驶离开节点，所述基于所述不同时间节点对应的挡墙点云，确定所述目标卸载点位在所述不同时间节点处的状态检测参数，包括：
基于所述倒退节点、所述停靠挡墙节点和所述行驶离开节点分别对应的挡墙点云，确定所述目标卸载点位分别在所述倒退节点、所述停靠挡墙节点和所述行驶离开节点处的状态检测参数；
所述根据所述不同时间节点对应的状态检测参数，判定所述目标卸载点位是否可以继续卸载，包括：
基于所述倒退节点、所述停靠挡墙节点和所述行驶离开节点分别对应的状态检测参数，在所述行驶离开节点处判定所述目标卸载点位是否可以继续卸载。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述卸载完成节点对应的挡墙点云，确定所述目标卸载点位在所述卸载完成节点处的状态检测参数，包括：
从所述卸载完成节点对应的挡墙点云中区分出第一货箱点云和第一剩余挡墙点云；
将所述第一剩余挡墙点云中在z轴方向上坐标值最大的点确定为挡墙最高点；
基于所述第一货箱点云模拟再次举升，判定再次举升货箱时货箱是否会触碰到所述挡墙最高点；
若货箱会触碰到所述挡墙最高点，则计算货箱相对于水平面的倾斜夹角；
将所述挡墙最高点和所述倾斜夹角确定为所述目标卸载点位在所述卸载完成节点处的状态检测参数。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一货箱点云模拟再次举升，判定再次举升货箱时货箱是否会触碰到所述挡墙最高点，包括：
根据所述第一货箱点云中各点在x轴方向上的坐标值，确定所述第一货箱点云中相对于所述矿区车辆的最远点和最近点；
基于所述最近点在所述x轴方向上的坐标值和所述最远点在所述x轴方向上的坐标值，计算货箱的水平长度；
基于所述最远点在z轴方向上的坐标值，调整所述最近点在所述z轴方向上的坐标值；
以调整后的最近点为圆心，且以所述货箱的水平长度为半径画圆弧；
若所述挡墙最高点在所述圆弧内或者所述圆弧上，则确定再次举升货箱时会触碰到所述挡墙最高点；
若所述挡墙最高点在所述圆弧外，则确定再次举升货箱时不会触碰到所述挡墙最高点。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述计算所述货箱相对于水平面的倾斜夹角，包括：
根据所述调整后的最近点分别在x轴方向和z轴方向上的坐标值，以及所述挡墙最高点分别在x轴方向和z轴方向上的坐标值，计算所述货箱相对于水平面的倾斜夹角。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述卸载完成节点对应的状态检测参数，在所述卸载完成节点处判定所述目标卸载点位是否可以继续卸载，包括：
若货箱不会触碰到所述挡墙最高点，则确定所述目标卸载点位可以继续卸载；
若货箱会触碰到所述挡墙最高点，则判定计算的所述倾斜夹角是否小于预设角度；
若所述倾斜夹角小于所述预设角度，则确定所述目标卸载点位无法继续卸载。
9.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述倒退节点、所述停靠挡墙节点和所述行驶离开节点分别对应的挡墙点云，确定所述目标卸载点位分别在所述倒退节点、所述停靠挡墙节点和所述行驶离开节点处的状态检测参数，包括：
基于所述倒退节点和所述行驶离开节点分别对应的挡墙点云，确定所述倒退节点对应的第一挡墙停靠点和所述行驶离开节点对应的第二挡墙停靠点；
根据所述停靠挡墙节点对应的挡墙点云，确定在所述停靠挡墙节点处所述矿区车辆与挡墙之间的距离；
若所述距离满足预设距离要求，则从所述停靠挡墙节点对应的挡墙点云中区分出第二货箱点云和第二剩余挡墙点云；
计算所述第二货箱点云与所述第二剩余挡墙点云之间的距离差值；
将所述第一挡墙停靠点、所述第二挡墙停靠点和所述距离差值，分别确定为所述目标卸载点位在所述倒退节点、所述停靠挡墙节点和所述行驶离开节点处的状态检测参数。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述基于所述倒退节点和所述行驶离开节点分别对应的挡墙点云，确定所述倒退节点对应的第一挡墙停靠点和所述行驶离开节点对应的第二挡墙停靠点，包括：
从所述倒退节点对应的挡墙点云中筛选出处于预设范围内的第一目标挡墙点云，并将所述第一目标挡墙点云中在x轴方向上坐标值最小的点确定为所述第一挡墙停靠点；
从所述行驶离开节点对应的挡墙点云中筛选出处于预设范围内的第二目标挡墙点云，并将所述第二目标挡墙点云中在所述x轴方向上坐标值最小的点确定为所述第二挡墙停靠点，其中，所述x轴方向垂直于所述矿区车辆的后轴，且与地面平行。
11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述从所述停靠挡墙节点对应的挡墙点云中区分出第二货箱点云和第二剩余挡墙点云，包括：
将所述停靠挡墙节点对应的挡墙点云投影到x轴与z轴相交的平面，得到投影点云，其中，x轴方向垂直于所述矿区车辆的后轴，且与地面平行，z轴方向垂直于地面；
对所述投影点云进行网格化，并采用预设连通域算法对网格化后的投影点云进行聚类，得到各个聚类块；
比较所述各个聚类块中的最高点在z轴方向上的坐标值，得到在所述z轴方向上的最大坐标值，并将所述最大坐标值对应的聚类块确定为所述第二货箱点云；
将所述各个聚类块中剩余的聚类块确定为所述第二剩余挡墙点云。
12.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述计算所述第二货箱点云与所述第二剩余挡墙点云之间的距离差值，包括：
根据所述第二货箱点云中各点在x轴方向上的坐标值，确定所述第二货箱点云在所述x轴方向上的最小坐标值；
从所述第二剩余挡墙点云中筛选出车宽范围内的挡墙点云，并将车宽范围内的挡墙点云沿y轴方向划分成多个点云区间，其中，所述y轴方向与x轴方向垂直，且平行于所述矿区车辆的后轴；
针对所述多个点云区间中的任意一个点云区间，根据所述任意一个点云区间中各点在所述x轴方向上的坐标值，确定所述任意一个点云区间在所述x轴方向上的最小坐标值；
计算所述多个点云区间分别在所述x轴方向上的最小坐标值的平均值；
基于所述第二货箱点云在所述x轴方向上的最小坐标值和所述平均值，计算所述距离差值。
13.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述基于所述倒退节点、所述停靠挡墙节点和所述行驶离开节点分别对应的状态检测参数，在所述行驶离开节点处判定所述目标卸载点位是否可以继续卸载，包括：
根据所述第二挡墙停靠点和所述第一挡墙停靠点，计算停靠点偏移量；
若所述距离差值小于0，则确定本次卸载时货箱没有超过挡墙，当所述停靠点偏移量大于预设偏移量时，确定所述目标卸载点位无法继续卸载；
若所述距离差值大于或者等于0，则确定本次卸载时货箱超过挡墙，当所述停靠点偏移量大于所述预设偏移量与所述距离差值之和时，确定所述目标卸载点位无法继续卸载。
14.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述卸载节点对应的挡墙点云，确定所述目标卸载点位在所述卸载节点处的状态检测参数，包括：
确定所述卸载节点对应的挡墙点云在y轴方向上的扫描范围；
将所述扫描范围确定为所述目标卸载点位在所述卸载节点处的状态检测参数；
所述基于所述卸载节点对应的状态检测参数，在所述卸载节点处判定所述目标卸载点位是否可以继续卸载，包括：
若所述扫描范围小于预设扫描范围，则确定物料被卸载到挡墙内，所述目标卸载点位无法继续卸载，并向控制模块发送举升货箱拖行卸载的提示消息。
15.一种卸载点位的卸载可用状态检测装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于在矿区车辆基于目标卸载点位进行倒车卸载的过程中，获取不同时间节点对应的挡墙点云；
确定单元，用于基于所述不同时间节点对应的挡墙点云，确定所述目标卸载点位在所述不同时间节点处的状态检测参数；
判定单元，用于根据所述不同时间节点对应的状态检测参数，判定所述目标卸载点位是否可以继续卸载。
16.一种芯片，其特征在于，所述芯片包括至少一个处理器和通信接口，所述通信接口和所述至少一个处理器耦合，所述至少一个处理器用于运行计算机程序或指令，以实现如权利要求1-14中任一项所述的卸载点位的卸载可用状态检测方法。
17.一种终端，其特征在于，所述终端包括如权利要求15所述的卸载点位的卸载可用状态检测装置。
18.一种计算机设备，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，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至14中任一项所述的方法的步骤。
19.一种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权利要求1至14中任一项所述的方法的步骤。
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