CN115468561A - 一种散料堆场组合式连续取料搬运车导航方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种散料堆场组合式连续取料搬运车导航方法，包括多台搬运车和在散料堆场正中间上方通过支架横跨散料堆场设置轨道，轨道上通过滑动小车向下设置有多线激光雷达，多线激光雷达跟随滑动小车在轨道上实时往复移动扫描散料堆场构建出散料堆场全范围三维坐标栅格地图，所述搬运车上装有车载雷达，通过车载雷达对周边环境的扫描提供搬运车在散料堆场三维坐标栅格地图中的姿态信息导航搬运车列队，本发明通过在散料堆场上空设置扫描激光雷达动态扫描构建出散料堆场全范围三维坐标栅格地图及散料堆场堆积物料的变化状态，为列队的搬运车移动跟随形状变化的散料堆提供导航，提高了散料堆场物料传输自动化水平。

Description

一种散料堆场组合式连续取料搬运车导航方法

技术领域

本发明涉及一种散料堆场组合式连续取料搬运车导航方法。

背景技术

现阶段，大型散料堆场的取料搬运作业均基于堆取料机、给料机等传统大型工程机械，传统取料搬运设备自动化水平差、取料效率低、环境适应性差、设备机动性差。在此产业背景下，需要提供一种应用于散料堆场的接力组合式连续取料搬运车的导航控制方法，以大幅提升散料堆场自动化作业水平，并保障散料堆场安全作业。随着UWB定位基站技术的发展，通过该技术使用对装有UWB定位基站的搬运车遥控排列灵活机动的协同工作完成散料的搬运成为可能，但是，协同工作完成散料的搬运的过程中需要有空间坐标环境时刻为搬运车的移动进行导航，并且，采用UWB定位基站列队搬运车存在误差控制不准确影响工作效率，因此，如何建立空间坐标环境进行导航，提高搬运车的列队误差控制、引导搬运车跟随散料堆的变化移动是需要解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种散料堆场组合式连续取料搬运车导航方法，提出了多车组队取料、协同作业、接力转运的导航方法技术方案，以大幅提升散料堆场自动化作业水平，并保障散料堆场安全作业。通过在散料堆场上空设置一个移动扫描激光雷达，扫描激光雷达动态扫描散料堆场堆积物料的变化状态，为列队的搬运车移动跟随形状变化的散料堆提供导航，提高了散料堆场物料传输的自动化水平。

为了实现上述目的，本发明的方案是：

一种散料堆场组合式连续取料搬运车导航方法，包括多台搬运车和在散料堆场正中间上方通过支架横跨散料堆场设置轨道，在轨道上设置有滑动小车，滑动小车向下设置有多线激光雷达，所述搬运车上装有车载雷达，多线激光雷达和车载雷达分别通过无线网络连接控制服务器，多线激光雷达跟随滑动小车在轨道上实时往复移动扫描散料堆场构建出散料堆场全范围三维坐标栅格地图，同时在三维坐标栅格地图中实时勾画散料堆的形状变化状态，多台搬运车通过车载雷达对周边环境的扫描提供搬运车在散料堆场三维坐标栅格地图中的姿态信息导航搬运车列队，所述列队将多台搬运车的刮板运输带连接形成一条刮板运输带线用于在散料堆旁将散料输送至散料转运皮带机。

方案进一步是：所述导航搬运车列队的过程是：

第一步：在三维坐标栅格地图中基于IMU惯性测量数据解算出搬运车在散料堆场全范围栅格地图坐标系下的实时姿态信息；

第二步：依据地图信息解算每辆搬运车在散料堆场三维坐标系下的坐标，导航控制***根据每辆搬运车的实时姿态信息数据自动控制搬运车抵达指定的坐标位置；

第三步：通过车载雷达获取搬运车自身周围局部近距离点云数据，确定相邻搬运车的特征识别与提取，得到相邻车辆与相邻车辆间的相对位置；

第四步：根据前后相邻车辆相对位置数据，调整搬运车自身特征与相邻车辆特征的衔接距离实现搬运车列队。

方案进一步是：所述特征是搬运车的刮板运输带头、刮板运输带尾与车身特征，所述特征识别与提取是对搬运车的刮板运输带头、刮板运输带尾与车身的特征识别与提取。

方案进一步是：所述方法进一步包括搬运车自适应调整工作位置，包括：

在全范围栅格地图坐标系下采用A*算法首先给出头部车前往作业起始目标点的路径；

采用AMCL算法确定车辆实时位置，以头部车到达作业起始目标点后的实际位置姿态作为基准数据，依次解算后续相邻车辆相应作业起始目标点的姿态参数；

在避免相邻车辆行走机构、刮板运输带发生接触或碰撞的前提条件下，依据相邻车辆的实时相对姿态计算出搬运车中部、尾部的行走路径，协同完成单个料堆的自动推进取料搬运作业。

方案进一步是：列队的搬运车以相同低于10cm/s的低速推进作业，在低速移动过程中，依据相邻车辆实时相对姿态实时保持相邻车辆的位置以及列队的搬运车与作业面角度的控制。

方案进一步是：所述方法进一步包括：当完成单个料堆全部取料转运作业过程后，根据堆场料堆实时动态建图信息，解算列队的搬运车在下一作业料堆处的起始姿态分布方案，规划列队的搬运车前往下一料堆作业的路径。

方案进一步是：所述车载雷达是一个或四个多线激光雷达，如果是一个多线激光雷达，一个多线激光雷达通过转动云台设置在所述搬运车顶部；如果是四个多线激光雷达，四个多线激光雷达分别设置在搬运车顶部前后左右边缘的中间位置。

本发明与现有技术的对比其优点是：通过在散料堆场上空设置一个移动扫描激光雷达，扫描激光雷达动态扫描散料堆场堆积物料的变化状态，发明采用IMU惯性测量单元确定车辆的三轴姿态，采用移动激光雷达点云数据确定搬运车在散料堆场三维坐标系下的定位坐标，采用车载雷达点云数据确定车辆自身与相邻车辆间的相对位置，提高搬运车的列队误差控制速度和精度，通过构建出的散料堆场全范围三维坐标栅格地图为列队的搬运车移动跟随形状变化的散料堆提供导航，提高了散料堆场物料传输的自动化水平。

下面结合附图和实施例对本发明作一详细描述。

附图说明

图1是本发明散料堆场导航***结构示意图。

具体实施方式

一种散料堆场组合式连续取料搬运车导航方法，是基于散料堆场导航***的方法，如图1所示，***包括多台搬运车1以及用于构建散料堆场2三维坐标图像的建模测量单元，建模测量单元通过无线网络连接在控制室的控制服务器的导航控制***（未示出），搬运车是具有履带底盘的无人取料搬运车，搬运车前端设置有刮板运输带101和耙料臂102，搬运车上设置有可调节支撑台，刮板运输带101座卧在可调节支撑台上，多台搬运车列队将各自的刮板运输带101连接形成一条刮板运输带线用于在散料堆3旁将散料输送至散料转运皮带机4，其中，所述建模测量单元包括一个轨道5（工字钢轨道），轨道通过支架6横跨散料堆场设置在散料堆场2正中间上方，在轨道上设置有滑动小车7，滑动小车向下设置有多线激光雷达8，多线激光雷达8安装在一个360度旋转的云台9上，多线激光雷达8用于跟随滑动小车7在轨道5上实时往复移动扫描散料堆场构建出散料堆场全范围三维坐标栅格地图，并在三维坐标栅格地图中实时勾画散料堆3的形状变化状态形成堆场料堆实时动态建图信息，三维坐标栅格地图为列队的搬运车移动跟随形状变化的散料堆提供导航，所述搬运车上装有车载雷达10，车载雷达通过无线网络连接控制服务器，通过车载雷达对周边环境的扫描提供搬运车在散料堆场三维坐标栅格地图中的姿态信息用于导航搬运车的列队，所述的姿态信息是搬运车在三维坐标图像中的状态信息，例如在列队过程中搬运车刮板运输带101的位置信息，以及与相邻搬运车的高低差，是前高后低、还是后高前低、是前倾还是后倾。以便通过可调节支撑台做出对刮板运输带101的调整。在调整之前，首先确定单个取料搬运车绝对位置姿态的高精度定位，以及相邻车辆作业面之间相对位置姿态的高精度定位。采用车载多线激光雷达，作业前先测量散料堆场中钢架结构、立柱等固定特征的三维点云距离、角度与反射率数据，作业时测量各辆搬运车车身周围局部的三维点云距离、角度与反射率数据。采用图优化即时定位与建图算法，求解每辆车在散料堆场内的全局姿态数据。完成基于局部点云数据的相邻车辆特征提取，实时求解相邻车辆作业面的高精度相对姿态数据，以控制相邻车辆作业面之间的实时相对位置精度在15cm以内。

因此，所述导航搬运车列队的过程是：

第一步：在三维坐标栅格地图中基于IMU惯性测量数据解算出搬运车在散料堆场全范围栅格地图坐标系下的实时姿态信息；

第二步：依据地图信息解算每辆车在散料堆场三维坐标系下的坐标，导航控制***根据每辆搬运车的实时姿态信息数据自动控制搬运车准确抵达指定的坐标位置；

第三步：通过车载雷达获取搬运车自身周围局部近距离点云数据，确定相邻搬运车的特征识别与提取，得到相邻车辆与相邻车辆间的相对位置；

第四步：根据前后相邻车辆相对位置数据，调整搬运车自身特征与相邻车辆特征的衔接距离实现搬运车列队。其中：所述特征是搬运车的刮板运输带头、刮板运输带尾与车身特征，所述特征识别与提取是对搬运车的刮板运输带头、刮板运输带尾与车身的特征识别与提取，特征可通过设置可识别标识提取。

自动取料搬运车的精确位置与姿态是实现协同接力转运作业、协同路径规划的必要条件。采用IMU惯性测量单元（Inertial Measurement Unit）测量计算车辆的三轴姿态角、角速率以及加速度，进一步解算出车辆在散料堆场全局坐标系下的姿态。采用即时定位与建图算法构建散料堆场全范围初始栅格地图，进一步依据初始栅格地图解算每辆车在散料堆场全局坐标系下的坐标，并实时将每辆车的全局姿态数据反馈至车组导航控制***，用于控制车辆准确抵达指定位置。

协同作业列队搬运车在列队与转场导航环节中：需要头部车、中部车和尾部车的高精度配合，且取料搬运车对料堆轮廓特征具有感知能力，车辆可自适应调整工作位置，以保证连续、高效的取料转运作业。为此，在全范围栅格地图坐标系下采用A*算法（A-star）首先给出头部车前往作业起始目标点的路径，采用AMCL算法（Adaptive Monte CarloLocalization）确定车辆实时位置，头部车到达指定作业位置精度在30cm以内。以头部车到达作业起始目标点后的实际位置姿态作为基准数据，依次解算后续相邻车辆相应作业起始目标点的精确姿态参数。在避免相邻车辆行走机构、取料转运的刮板运输带等部位发生接触或碰撞的前提条件下，依据相邻车辆的高精度实时相对姿态计算出搬运车中部、尾部的行走路径，协同完成单个料堆的自动推进取料搬运作业。在车组作业过程中，所有车辆作业面保持在同一直线上，列队的搬运车的所有车辆以相同低速推进作业，推进速度低于10cm/s。在低速移动过程中，依据相邻车辆的高精度实时相对姿态实时保证相邻车辆的位置控制精度与作业面角度精度，取料搬运车作业面与所设定作业直线之间夹角的误差保持在3°以内。

当完成单个料堆全部取料转运作业过程后，根据堆场料堆特征实时动态建图信息，解算出车组在下一作业料堆处的起始姿态分布方案，进一步规划车组前往下一料堆作业的合理路径，在车组到达指定作业区域后，重复上述取料转运作业流程。

当采用多车协同作业方式进行散料接力转运作业时，为尽可能提高物料回取率、准确实现分段接力转运，关键在于获取相邻车辆刮板作业面之间的高精度相对姿态。因此，采用车载近距离补盲式多线激光雷达，高密度全覆盖车身周围、获取局部近距离三维点云信息，并综合滤波、降采样、分割与聚类等点云数据处理手段，实现基于车身周围局部近距离点云数据的相邻车辆特征识别与提取，并对求解出的相邻车辆作业面之间的两组相对姿态数据进一步取均值校准。

其中：所述车载雷达10是一个或四个多线激光雷达，一个多线激光雷达通过转动云台设置在所述搬运车顶部，四个多线激光雷达分别设置在搬运车顶部前后左右边缘的中间位置。

其中：多线激光雷达8跟随滑动小车7在轨道5上实时往复移动扫描散料堆场构建出散料堆场全范围三维坐标栅格地图是：使用即时定位与建图算法，基于激光雷达数据构建散料堆场内初始作业环境的栅格地图，并建立料堆初始三维几何模型。

在自动取料搬运车组协同作业过程中，料堆的位置、尺寸与形状等参数实时变化，为及时反馈取料效率、已完成取料量等信息，需实时检测分析料堆物料总量的体积等参数变化情况。所述多线激光雷达8沿固定路径移动覆盖全堆场，对三维点云数据进行叠加式实时处理。通过对散料堆轮廓特征点云的高密度连续数据采集，每隔固定采样时间在已有数据基础上进行单帧数据累加，进行点云数据合并处理。通过对多线激光雷达阵列点云数据的采集与处理，实现对料堆轮廓的特征识别与提取分析，建立料堆立体包络曲面的实时三维轮廓模型，并解算料堆轮廓的体积、高度、位置等信息。以初始料堆三维模型数据为基准，计算后续取料转运作业过程中料堆体积等参数的动态变化率，并将反馈的变化率信息用于车组协同取料转运推进速度的控制。

上述散料堆场组合式连续取料搬运车导航***实施例，通过在散料堆场上空设置一个移动扫描激光雷达，扫描激光雷达动态扫描散料堆场堆积物料的变化状态，为列队的搬运车移动跟随形状变化的散料堆提供导航，提高了散料堆场物料传输的自动化水平。

Claims (7)

1.一种散料堆场组合式连续取料搬运车导航方法，包括多台搬运车和在散料堆场正中间上方通过支架横跨散料堆场设置轨道，其特征在于，在轨道上设置有滑动小车，滑动小车向下设置有多线激光雷达，所述搬运车上装有车载雷达，多线激光雷达和车载雷达分别通过无线网络连接控制服务器，多线激光雷达跟随滑动小车在轨道上实时往复移动扫描散料堆场构建出散料堆场全范围三维坐标栅格地图，同时在三维坐标栅格地图中实时勾画散料堆的形状变化状态，多台搬运车通过车载雷达对周边环境的扫描提供搬运车在散料堆场三维坐标栅格地图中的姿态信息导航搬运车列队，所述列队将多台搬运车的刮板运输带连接形成一条刮板运输带线用于在散料堆旁将散料输送至散料转运皮带机。

2.根据权利要求1所述的搬运车导航方法，其特征在于，所述导航搬运车列队的过程是：

第一步：在三维坐标栅格地图中基于IMU惯性测量数据解算出搬运车在散料堆场全范围栅格地图坐标系下的实时姿态信息；

第二步：依据地图信息解算每辆搬运车在散料堆场三维坐标系下的坐标，导航控制***根据每辆搬运车的实时姿态信息数据自动控制搬运车抵达指定的坐标位置；

第三步：通过车载雷达获取搬运车自身周围局部近距离点云数据，确定相邻搬运车的特征识别与提取，得到相邻车辆与相邻车辆间的相对位置；

第四步：根据前后相邻车辆相对位置数据，调整搬运车自身特征与相邻车辆特征的衔接距离实现搬运车列队。

3.根据权利要求2所述的搬运车导航方法，其特征在于，所述特征是搬运车的刮板运输带头、刮板运输带尾与车身特征，所述特征识别与提取是对搬运车的刮板运输带头、刮板运输带尾与车身的特征识别与提取。

4.根据权利要求1或2所述的搬运车导航方法，其特征在于，所述方法进一步包括搬运车自适应调整工作位置，包括：

在全范围栅格地图坐标系下采用A*算法首先给出头部车前往作业起始目标点的路径；

采用AMCL算法确定车辆实时位置，以头部车到达作业起始目标点后的实际位置姿态作为基准数据，依次解算后续相邻车辆相应作业起始目标点的姿态参数；

在避免相邻车辆行走机构、刮板运输带发生接触或碰撞的前提条件下，依据相邻车辆的实时相对姿态计算出搬运车中部、尾部的行走路径，协同完成单个料堆的自动推进取料搬运作业。

5.根据权利要求1或2所述的搬运车导航方法，其特征在于，列队的搬运车以相同低于10cm/s的低速推进作业，在低速移动过程中，依据相邻车辆实时相对姿态保持相邻车辆的位置以及列队的搬运车与作业面角度的控制。

6.根据权利要求1或2所述的搬运车导航方法，其特征在于，所述方法进一步包括：当完成单个料堆全部取料转运作业过程后，根据堆场料堆实时动态建图信息，解算列队的搬运车在下一作业料堆处的起始姿态分布方案，规划列队的搬运车前往下一料堆作业的路径。

7.根据权利要求1所述的搬运车导航方法，其特征在于，所述车载雷达是一个或四个多线激光雷达，如果是一个多线激光雷达，一个多线激光雷达通过转动云台设置在所述搬运车顶部；如果是四个多线激光雷达，四个多线激光雷达分别设置在搬运车顶部前后左右边缘的中间位置。

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