传输装置控制方法及设备制造方法及图纸

本申请公开了一种传输装置控制方法及设备，该方法包括：控制一个或多个光学雷达在不同时刻从多个方向向传输装置发送光学信号；接收所述光学信号的回波信号；根据所述回波信号获得与所述传输装置上物料相关的多个距离数据；综合所述多个距离数据向所述传输装置输出控制信号。本申请实施例通过光学雷达获得多个方向上的距离数据，使用机器学习得到的训练模型来自动获取与距离数据相匹配的控制信号，从而可实现更精确高效的控制。

【技术实现步骤摘要】
传输装置控制方法及设备
本申请属于自动控制
，尤其涉及一种传输装置控制方法及设备。
技术介绍
在物料传输领域，通过传送带等装置将物料运送到指定位置是最基本也最迫切的需求。然而，一方面，传输系统运行时需要消耗大量的能源；另一方面，物料的传输往往是按需进行的，其需求具有很强的不规律性，时断时续的情况比较普遍；也就是说，传统的传输系统经常会因系统空转带来大量的能源消耗，效率极其低下。为避免空转带来的一系列问题，现有技术中出现了一些智能控制皮带运行速度的方案，比如通过在料仓的进料口处安装红外光幕，根据红外光幕识别物料的信号控制主皮带的启动和停止；又或者根据摄像头采集的图像/视频来识别物料，进而控制主皮带的启动和停止；还有利用激光雷达测量上料瞬间的物料体积的方案，其基于精确的传送带的形状模型，在该模型下使用激光雷达进行测距，根据测量值与模型的差值计算物料体积，从而实现物料体积的瞬间测量。但是，专利技术人在实现本专利技术的过程中发现，上述现有技术均存在着较为明显的缺陷。其中，红外光幕只能在接收端识别是否有物料切割光幕，无法精确控制传输装置的运行速度、功率等参数。而图像/视频分析技术对现场环境要求比较高，但煤矿井下环境比较复杂，比如在煤炭生产过程中会存在大量的粉尘和水雾，可能导致图像/视频模糊不清楚，而影响分析的准确性。基于传送带模型的激光雷达测距严重依赖于模型的精准度，其适用性及灵活性非常有限，无法大规模地推广和应用。因此，现有技术中对物料传输装置仍无法做到合理且精确高效地控制，能源浪费的情况普遍且难以控制。
技术实现思路
针对现有技术的上述缺陷，本申请实施例提供一种能够自适应的传输装置控制方案。在一种可能的实施方式中，提供了一种传输装置控制方法，所述方法包括：控制一个或多个光学雷达在不同时刻从多个方向向传输装置发送光学信号；接收所述光学信号的回波信号；根据所述回波信号获得与所述传输装置上物料相关的多个距离数据；综合所述多个距离数据向所述传输装置输出控制信号。可选地，所述根据所述回波信号获得与所述传输装置上物料相关的多个距离数据包括：根据每个方向上的所述回波信号确定该方向上回波位置到所述光学雷达的第一距离信息；将所述第一距离信息与基准距离信息比较，以得到该方向上所述回波位置到所述传输装置表面的第二距离信息。可选地，所述基准距离信息为预设信息或通过所述光学雷达预先测得。可选地，所述综合所述多个距离数据向所述传输装置输出控制信号包括：将所述多个距离数据输入经由机器学习获得的训练模型；所述训练模型根据历史训练项目获得与所述多个距离数据最匹配的控制信号；向所述传输装置输出所述与所述多个距离数据最匹配的控制信号。可选地，所述方法还包括：接收所述传输装置执行所述控制信号后的反馈信息；使用所述反馈信息进行进一步的机器学习，以修正所述训练模型。可选地，所述机器学习采用人工神经网络、卷积神经网络和深度神经网络中的一种或多种进行。可选地，所述传输装置为多级传输装置，所述方法中：所述光学信号为向一个或多个上级传输装置发送的；所述控制信号为向一个或多个下级传输装置输出的。可选地，所述方法还包括：所述一个或多个下级传输装置根据所述控制信号实现顺流启动。可选地，所述方法还包括：采集所述传输装置的图像数据；根据所述图像数据辅助获得所述控制信号。可选地，所述光学雷达根据所述光学信号及所述回波信号，通过飞行时间ToF获得所述距离数据。在另一种可能的实施方式中，还提供一种传输装置控制设备，包括：雷达控制单元，用于控制一个或多个光学雷达在不同时刻从多个方向向传输装置发送光学信号；回波接收单元，用于接收所述光学信号的回波信号；距离获取单元，用于根据所述回波信号获得与所述传输装置上物料相关的多个距离数据；控制输出单元，用于综合所述多个距离数据向所述传输装置输出控制信号。可选地，所述距离获取单元包括：回波距离确定模块，用于根据每个方向上的所述回波信号确定该方向上回波位置到所述光学雷达的第一距离信息；表面距离确定模块，用于将所述第一距离信息与基准距离信息比较，以得到该方向上所述回波位置到所述传输装置表面的第二距离信息。可选地，所述基准距离信息为预设信息或通过所述光学雷达预先测得。可选地，所述控制输出单元包括：数据输入模块，用于将所述多个距离数据输入经由机器学习获得的训练模型；自动匹配模块，用于使所述训练模型根据历史训练项目获得与所述多个距离数据最匹配的控制信号；信号输出模块，向所述传输装置输出所述与所述多个距离数据最匹配的控制信号。可选地，所述设备还包括：反馈接收单元，用于接收所述传输装置执行所述控制信号后的反馈信息；学习修正单元，用于使用所述反馈信息进行进一步的机器学习，以修正所述训练模型。可选地，所述机器学习采用人工神经网络、卷积神经网络和深度神经网络中的一种或多种进行。可选地，所述传输装置为多级传输装置，所述设备中：所述雷达控制单元还用于将所述光学信号向一个或多个上级传输装置发送；所述控制输出单元还用于将所述控制信号向一个或多个下级传输装置输出。可选地，所述设备还包括：顺流启动单元，用于使所述一个或多个下级传输装置根据所述控制信号实现顺流启动。可选地，所述设备还包括：图像采集单元，用于采集所述传输装置的图像数据；图像辅助控制单元，用于根据所述图像数据辅助获得所述控制信号。可选地，所述光学雷达根据所述光学信号及所述回波信号，通过飞行时间ToF获得所述距离数据。本申请的实施例提供了一种传输装置控制方法及设备，该方案通过光学雷达获得多个方向上的距离数据，使用机器学习得到的训练模型来自动获取与距离数据相匹配的控制信号，从而可实现更精确高效的控制。此外，本申请实施例的方案可快速自动适应各种不同的设备和环境，其灵活性和适用性远高于现有技术。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例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，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例。图1为本申请的一个实施例中带有光学雷达的控制系统的结构示意图；图2为本申请的一个实施例中传输装置控制方法的流程示意图；图3为本申请的一个实施例中卷积神经网络进行机器学习的示意图；图4为本申请的一个实施例中传输装置控制设备的模块结构示意图。具体实施方式为使得本申请的专利技术目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而非全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。本领域技术人员可以理解，本申请中的“第一”、“第二”等术语仅用于区别不同设备、模块或参数等，既不代表任何特定技术含义，也不表示它们之间的必然逻辑顺序。物料传输控制问题的核心在于如何准确控制传输装置的启停，使得传输装置的运转速度与进料量相匹配，避免空转带来的能源消耗。现有技术中通过红外光幕、摄像头或激光雷达等来实现对物料的检测，但现有方案普遍难以准确测量出物料的体积，尤其是无法针对复杂变化的环境自适应进行测量。在本申请的实施例中，通过光学雷达进行全面探测，利用机器学习获得的训练模型来产生控制信号，使得物料本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种传输装置控制方法，其特征在于，所述方法包括：控制一个或多个光学雷达在不同时刻从多个方向向传输装置发送光学信号；接收所述光学信号的回波信号；根据所述回波信号获得与所述传输装置上物料相关的多个距离数据；综合所述多个距离数据向所述传输装置输出控制信号。

【技术特征摘要】
1.一种传输装置控制方法，其特征在于，所述方法包括：控制一个或多个光学雷达在不同时刻从多个方向向传输装置发送光学信号；接收所述光学信号的回波信号；根据所述回波信号获得与所述传输装置上物料相关的多个距离数据；综合所述多个距离数据向所述传输装置输出控制信号。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述回波信号获得与所述传输装置上物料相关的多个距离数据包括：根据每个方向上的所述回波信号确定该方向上回波位置到所述光学雷达的第一距离信息；将所述第一距离信息与基准距离信息比较，以得到该方向上所述回波位置到所述传输装置表面的第二距离信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述综合所述多个距离数据向所述传输装置输出控制信号包括：将所述多个距离数据输入经由机器学习获得的训练模型；所述训练模型根据历史训练项目获得与所述多个距离数据最匹配的控制信号；向所述传输装置输出所述与所述多个距离数据最匹配的控制信号。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：接收所述传输装置执行所述控制信号后的反馈信息；使用所述反馈信息进行进一步的机器学习，以修正所述训练模型。5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述传输装置为多级传输装置，所述方法中：所述光学信号为向一个或多个上级传输装置发送的；所述控制信号为向一个或多个下级传输装...

【专利技术属性】
技术研发人员：马卫东，翟文，韩炜，许景龙，
申请(专利权)人：宁夏杰唯智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：宁夏,64