一种半自主交互式无人清扫车清扫系统及清扫方法技术方案

本发明专利技术属于汽车技术领域，具体的说是一种半自主交互式无人清扫车清扫系统及清扫方法。包括：车辆动力模块、清扫作业模块、清扫工人工作识别模块和人车交互式共扫模块。所述车辆动力模块、清扫作业模块、清扫工人工作识别模块和人车交互式共扫模块均由半自主交互式无人清扫车内安装的主控制器进行控制，所述主控制器与车内的CAN总线相连接。本发明专利技术让清扫车能够判别出清扫工人当前情况下的工作意图，尽可能实时地配合清扫工人完成清扫工作，搭载本系统的无人清扫车可辅助清扫主干道路两侧的非机动车道和人行道的盲区，解决了无人清扫车在清扫盲区存在的清扫困难的问题。清扫盲区存在的清扫困难的问题。清扫盲区存在的清扫困难的问题。

A semi autonomous interactive unmanned cleaning vehicle cleaning system and cleaning method

【技术实现步骤摘要】
一种半自主交互式无人清扫车清扫系统及清扫方法


[0001]本专利技术属于汽车
，具体的说是一种半自主交互式无人清扫车清扫系统及清扫方法。

技术介绍

[0002]目前在汽车“新四化”的推进下，汽车的智能化水平不断地提高，自动驾驶技术愈发成熟；在一些封闭的、特定的场景下，无人驾驶车辆已经得到试运行，在一定程度上可为人们生活提供便利；城市道路的整洁度是衡量城市文明建设程度的重要指标之一，完成该部分区域的清扫工作通常会消耗大量的人力和财力；随着无人清扫车技术愈发成熟，从技术层面上无人清扫车可以代替人去完成城市主干道路的清扫工作，然而由于非机动车道和人行道上通常会设有树木、道路照明灯、指示牌等设施，所以无人清扫车在该区域的路径规划工作十分困难，清扫过程中会存在清扫盲区，因此，对这部分区域的清扫工作无法实现无人清扫车全自主化作业，仍需要人力介入。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供了一种半自主交互式无人清扫车清扫系统及清扫方法，让清扫车能够判别出清扫工人当前情况下的工作意图，尽可能实时地配合清扫工人完成清扫工作，搭载本系统的无人清扫车可辅助清扫主干道路两侧的非机动车道和人行道的盲区，解决了无人清扫车在清扫盲区存在的清扫困难的问题。
[0004]本专利技术技术方案结合附图说明如下：
[0005]本专利技术实施例提供了一种半自主交互式无人清扫车清扫系统，包括：
[0006]车辆动力模块，用于对半自主交互式无人清扫车提供动力；
[0007]清扫作业模块，用于完成常规的清扫工作；
[0008]清扫工人工作识别模块，用于检测清扫工人的工作意图；
[0009]人车交互式共扫模块，用于在盲区部分，半自主交互式无人清扫车配合清扫工人进行清扫工作；
[0010]所述车辆动力模块、清扫作业模块、清扫工人工作识别模块和人车交互式共扫模块均由半自主交互式无人清扫车内安装的主控制器进行控制，所述主控制器与车内的CAN总线相连接。
[0011]本专利技术实施例还提供了一种半自主交互式无人清扫车清扫方法，通过一种半自主交互式无人清扫车清扫系统实现，包括以下步骤：
[0012]步骤一、车辆动力模块触发，半自主交互式无人清扫车启动；
[0013]步骤二、清扫作业模块触发，半自主交互式无人清扫车做清扫前的准备工作；
[0014]步骤三、半自主交互式无人清扫车在指定的路段内进行清扫工作；
[0015]步骤四、清扫工人工作识别模块触发，检测清扫工人的工作意图；
[0016]步骤五、人车交互式共扫模块触发，判断是否需要半自主交互式无人清扫车进行
协同清扫工作，若需要执行步骤六，否则返回步骤三；
[0017]步骤六、清扫工人和半自主交互式无人清扫车配合完成道路盲区的协同清扫工作，若此时半自主交互式无人清扫车已到达规划道路终点则继续执行步骤七，否则返回步骤三；
[0018]步骤七、半自主交互式无人清扫车完成单次的清扫任务，从终点返回起点，半自主交互式无人清扫车对规定路段进行往复清扫作业。
[0019]进一步的，所述步骤二中清扫前的准备工作为：对工作路段进行环境数据采集，建立环境地图，并且将环境数据进行分类、融合，为半自主交互式无人清扫车进行路径规划，及时避障。
[0020]进一步的，所述步骤四的具体方法如下：
[0021]在半自主交互式无人清扫车的两侧上方会各设置一个双目摄像头，采用HOG即方向梯度直方图和SVM即支持向量机的检测方法对双目摄像头采集的图像进行处理分析，在半自主交互式无人清扫车上还设置车载GPS接收端，以半自主交互式无人清扫车为中心在半径为Rs≤S1+S2的范围内，其中，S1为非机动车道的道路宽度；S2为人行道的道路宽度；若能通过GPS接收端接收到清扫工人的手机端发出来的位置信号，那么即判定检测出的行人即为清扫工人；当从图像中同时检测出清扫工人和道路参考物时，系统程序会默认为此时清扫工人进行盲区清扫工作，向人车交互式共扫模块输出工作意图；具体为：
[0022]41)对摄像头拍摄到的清扫工人和道路盲区图像信息进行修裁并缩放到固定的尺寸，将输入的彩色图像进行灰度处理和Gamma校正，随后进行梯度计算，梯度计算定义如下：
[0023]G
x
(x,y)＝H(x+1,y)
‑
H(x
‑
1,y)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0024]G
y
(x,y)＝H(x,y+1)
‑
H(x,y
‑
1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0025]式中，G
x
(x,y)表示输入图像中的像素点(x,y)处水平方向的梯度值，G
y
(x,y)表示输入图像中的像素点(x,y)处垂直方向的梯度值，H(x,y)表示输入图像中的像素点(x,y)处的像素值；
[0026]点(x,y)处的梯度方向定义为：
[0027][0028]点(x,y)处的梯度大小定义为：
[0029][0030]42)确定单元直方图，处理后的图像将被分成一些8
×
8像素的小单元，每个像素点都含有梯度的大小和方向，每个像素方向上则选取为20度的通道，并为每个小单元分配像素方向上长度为9的通道直方图，确定好梯度直方图；
[0031]43)在梯度直方图信息传输至分类器之前，将上下左右相邻的3
×
3个小单元组成一个块(block)；以块为单位进行对比度归一化处理；
[0032]44)将检测窗口中所有的块进行HOG特征的收集，并将它们组合在一起生成最终的特征向量，以供分类器使用；
[0033]45)训练SVM分类器，将44)中生成的特征向量作为SVM分类器的输入，通过SVM进行分类，并使用得到的测试数据对分类器进行检测优化；
[0034]46)当同时检测出清扫工人和道路参考物时，系统设定为清扫工人在道路盲区工作，输出清扫工人此时的工作意图。
[0035]进一步的，所述步骤五的具体方法如下：
[0036]人车交互式共扫模块接收输入的清扫工人工作意图，若输入的意图显示清扫工人未在盲区处工作，系统直接认定清扫工人不需要协同清扫，半自主交互式无人清扫车会直接进行后续的操作；若输入的意图显示清扫工人在盲区处工作，半自主交互式无人清扫车会协同清扫工人工作。
[0037]进一步的，所述步骤六的具体方法如下：
[0038]若输入的意图显示清扫工人在盲区处工作时，系统会通过人车交互式共扫模块执行一个人车交互式应答的过程，即半自主交互式无人清扫车会在清扫工人发出的GPS信号位置处立即制动，制动后系统会设置一个制动阈值t
p
,清扫工人需要半自主交互式无人清扫车进行配合清扫操作时，手动按下半自主交互式无人清扫车外壳上的红色机械按键，主控制器通过控制电磁开关使垃圾收集箱自动弹本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种半自主交互式无人清扫车清扫系统，其特征在于，包括：车辆动力模块，用于对半自主交互式无人清扫车提供动力；清扫作业模块，用于完成常规的清扫工作；清扫工人工作识别模块，用于检测清扫工人的工作意图；人车交互式共扫模块，用于在盲区部分，半自主交互式无人清扫车配合清扫工人进行清扫工作；所述车辆动力模块、清扫作业模块、清扫工人工作识别模块和人车交互式共扫模块均由半自主交互式无人清扫车内安装的主控制器进行控制，所述主控制器与车内的CAN总线相连接。2.一种半自主交互式无人清扫车清扫方法，通过一种半自主交互式无人清扫车清扫系统实现，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、车辆动力模块触发，半自主交互式无人清扫车启动；步骤二、清扫作业模块触发，半自主交互式无人清扫车做清扫前的准备工作；步骤三、半自主交互式无人清扫车在指定的路段内进行清扫工作；步骤四、清扫工人工作识别模块触发，检测清扫工人的工作意图；步骤五、人车交互式共扫模块触发，判断是否需要半自主交互式无人清扫车进行协同清扫工作，若需要执行步骤六，否则返回步骤三；步骤六、清扫工人和半自主交互式无人清扫车配合完成道路盲区的协同清扫工作，若此时半自主交互式无人清扫车已到达规划道路终点则继续执行步骤七，否则返回步骤三；步骤七、半自主交互式无人清扫车完成单次的清扫任务，从终点返回起点，半自主交互式无人清扫车对规定路段进行往复清扫作业。3.根据权利要求1所述的一种半自主交互式无人清扫车清扫方法，其特征在于，所述步骤二中清扫前的准备工作为：对工作路段进行环境数据采集，建立环境地图，并且将环境数据进行分类、融合，为半自主交互式无人清扫车进行路径规划，及时避障。4.根据权利要求1所述的一种半自主交互式无人清扫车清扫方法，其特征在于，所述步骤四的具体方法如下：在半自主交互式无人清扫车的两侧上方会各设置一个双目摄像头，采用HOG即方向梯度直方图和SVM即支持向量机的检测方法对双目摄像头采集的图像进行处理分析，在半自主交互式无人清扫车上还设置车载GPS接收端，以半自主交互式无人清扫车为中心在半径为Rs≤S1+S2的范围内，其中，S1为非机动车道的道路宽度；S2为人行道的道路宽度；若能通过GPS接收端接收到清扫工人的手机端发出来的位置信号，那么即判定检测出的行人即为清扫工人；当从图像中同时检测出清扫工人和道路参考物时，系统程序会默认为此时清扫工人进行盲区清扫工作，向人车交互式共扫模块输出工作意图，具体为：41)对摄像头拍摄到的清扫工人和道路盲区图像信息进行修裁并缩放到固定的尺寸，将输入的彩色图像进行灰度处理和Gamma校正，随后进行梯度计算，梯度计算定义如下：G
x
(x,y)＝H(x+1,y)
‑
H(x
‑
1,y)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)G
y...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴坚，赵新阳，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：