【技术实现步骤摘要】
一种矿区无人驾驶车辆预防翻车方法和相关装置
[0001]本公开涉及自动驾驶领域，尤其涉及矿区无人驾驶车辆预防翻车方法和装置、电子设备、存储介质、程序产品和自动驾驶车辆。
技术介绍
[0002]自动驾驶技术是一种通过计算机实现辅助驾驶或无人驾驶的技术，其依靠可见光相机、毫米波雷达、激光雷达、惯性导航系统、全球定位系统等传感系统，使计算机可以部分或全部代替人类驾驶员自动安全地操作车辆。
[0003]现有技术中，自动驾驶技术主要应用于标准道路场景。然而在矿区等非标准道路场景中，缺乏平整硬化的道路，地面起伏不平。虽然现有技术中激光雷达等环境感知技术已经可以获取矿区地面的三维地形数据，但仍然需要考虑不同型号的矿区车辆对于地形的适应能力是不同的。进一步地当矿区车辆以不同的速度和加速度、角速度通过时，不能仅依据经验进行粗略估计，而是要求基于车辆动力学模型进行精确的稳定性计算，才可以达到预防翻车的技术效果。
技术实现思路
[0004]本公开提供了一种矿区无人驾驶车辆预防翻车方法和相关装置、存储介质、车辆。
[0005]根据本公开的第一方面，提供了一种矿区无人驾驶车辆预防翻车方法，包括如下步骤。
[0006]环境点云数据获取步骤，获取所述车辆所在环境的点云数据。
[0007]地面点云数据分割步骤，将所述点云数据进行点云分割，得到所述点云数据的不同子集；将所述不同子集进行地面判别，将包含部分地面的子集进行二次分割，得到地面点云子集和非地面点云子集；所述地面点云子集组成地面点云数据。>[0008]地面区域曲率计算步骤，计算所述地面点云数据的地面曲率。
[0009]行车路径稳定性初筛步骤，获取所述车辆的规划行车路径；基于所述地面点云数据计算所述路径上的第一位置处的转弯方向、纵向地面坡度、侧向地面坡度；基于所述纵向地面坡度、侧向地面坡度进行稳定性初筛。
[0010]侧滑侧倾稳定性计算步骤，基于车辆动力学模型，根据所述第一位置处的转弯方向、所述纵向地面坡度、所述侧向地面坡度，以及所述车辆在所述第一位置处的规划车速范围，计算所述车辆在所述第一位置处的最大横摆角和最大侧倾角；并根据所述最大横摆角和所述最大侧倾角，调整所述规划行车路径以避免翻车。
[0011]根据本公开的第二方面，提供了一种矿区无人驾驶车辆预防翻车装置，包括如下模块。
[0012]环境点云数据获取模块，获取所述车辆所在环境的点云数据。
[0013]地面点云数据分割模块，将所述点云数据进行点云分割，得到所述点云数据的不同子集；将所述不同子集进行地面判别，将包含部分地面的子集进行二次分割，得到地面点
云子集和非地面点云子集；所述地面点云子集组成地面点云数据。
[0014]地面区域曲率计算模块，计算所述地面点云数据的地面曲率。
[0015]行车路径稳定性初筛模块，获取所述车辆的规划行车路径；基于所述地面点云数据计算所述路径上的第一位置处的转弯方向、纵向地面坡度、侧向地面坡度；基于所述纵向地面坡度、侧向地面坡度进行稳定性初筛。
[0016]侧滑侧倾稳定性计算模块，基于车辆动力学模型，根据所述第一位置处的转弯方向、所述纵向地面坡度、所述侧向地面坡度，以及所述车辆在所述第一位置处的规划车速范围，计算所述车辆在所述第一位置处的最大横摆角和最大侧倾角；并根据所述最大横摆角和所述最大侧倾角，调整所述规划行车路径以避免翻车。
[0017]根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括如下部件。
[0018]至少一个处理器，存储器，以及与其他电子设备通信的通信接口；所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述电子设备能够执行第一方面所述的矿区无人驾驶车辆预防翻车方法。
[0019]根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据第一方面所述的矿区无人驾驶车辆预防翻车方法。
[0020]根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据第一方面所述的矿区无人驾驶车辆预防翻车方法。
[0021]根据本公开的第六方面，提供了一种自动驾驶车辆，包括根据第三方面所述的电子设备。
[0022]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
[0023]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是包括如下内容。
[0024]所述点云数据可以来自于所述车辆或所述车辆以外的设备；使得不必每台车辆都设置昂贵的点云采集设备；降低了使用成本。
[0025]所述点云分割能够有效地提取出属于地面区域的点云数据。预定义的非地面物体模型具有容易识别的外形特征，可以从所述点云数据中方便地去除非地面物体的影响。
[0026]在通过同一段路径时，不同型号的车辆由于其尺寸、底盘和动力配置的不同而具有不同的通过能力。因此在稳定性初筛阶段引入所述车辆的实际属性能够更精确地判断行驶稳定性。
[0027]通过对所述车辆稳定性进行初筛和侧滑侧倾稳定性计算，兼顾了快速排除不可通行区域，并精确求解车辆预定速度和转弯角度时的起伏地面行驶稳定性；改变了以往仅仅通过人工经验粗略估计而不够精确的问题。通过将所述地面区域进一步划分为坡度较大地面和坡度平缓地面，在所述坡度平缓地面适用简化的车辆动力学模型（纵向地面坡度和横向地面坡度为零），进一步提高了计算效率。
附图说明
[0028]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。
[0029]图1示出了根据本公开一个实施例提供的非标准道路场景的示意图。
[0030]图2示出了根据本公开一个实施例提供的矿区无人驾驶车辆预防翻车方法的示意图。
[0031]图3示出了根据本公开一个实施例提供的矿区无人驾驶车辆预防翻车装置的示意图。
[0032]图4示出了根据本公开一个实施例提供的电子设备的示意图。
具体实施方式
[0033]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0034]所涉及的技术术语包括如下术语。
[0035]标准道路场景：标准道路是指符合道路交通相关法律法规规定的、具有特定标线标识等信息、道路路面经过平整硬化的道路。标准道路场景下，自动驾驶技术可以通过规范的道路标线、标识等信息来获取准确的道路信息，也可以与交通基础设施进行规范的信息交换，从而获得自动驾驶所必需的环境信息。
[0036]非标准道路场景：非标准道路场景是指不具备道路交通相关法律法规本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种矿区无人驾驶车辆预防翻车方法，包括：环境点云数据获取步骤，获取所述车辆所在环境的点云数据；地面点云数据分割步骤，将所述点云数据进行点云分割，得到所述点云数据的不同子集；将所述不同子集进行地面判别，将包含部分地面的子集进行二次分割，得到地面点云子集和非地面点云子集；所述地面点云子集组成地面点云数据；地面区域曲率计算步骤，计算所述地面点云数据的地面曲率；行车路径稳定性初筛步骤，获取所述车辆的规划行车路径；基于所述地面点云数据计算所述路径上的第一位置处的转弯方向、纵向地面坡度、侧向地面坡度；基于所述纵向地面坡度、侧向地面坡度进行稳定性初筛；侧滑侧倾稳定性计算步骤，基于车辆动力学模型，根据所述第一位置处的转弯方向、所述纵向地面坡度、所述侧向地面坡度，以及所述车辆在所述第一位置处的规划车速范围，计算所述车辆在所述第一位置处的最大横摆角和最大侧倾角；并根据所述最大横摆角和所述最大侧倾角，调整所述规划行车路径以避免翻车。2.根据权利要求1所述的方法，所述环境点云数据获取步骤中，获取所述点云数据的传感器位于所述车辆，或所述车辆以外的其他设备；所述点云数据来自于所述车辆行驶过程中实时采集的数据，或所述车辆行驶之前采集的历史数据。3.根据权利要求1所述的方法，所述地面点云数据分割步骤中，对所述点云数据进行滤波。4.根据权利要求1所述的方法，所述地面区域曲率计算步骤中，计算所述地面点云数据中的点云点的法线方向，基于所述点云点的邻域点来估计所述点云点对应的地面曲率。5.根据权利要求1所述的方法，所述行车路径稳定性初筛步骤中，基于所述地面点云数据计算所述路径上的第一位置处的转弯方向、纵向地面坡度、侧向地面坡度，包括：将所述路径拟合为曲线；获取所述第一位置在所述曲线上的切线方向，作为所述转弯方向；获取所述第一位置在所述曲线上的法线方向；基于所述车辆的车宽和轴距，分别沿着所述法线方向和所述切线方向，获取所述车宽和所述轴距范围内的第一地面点云数据；获取第一地面点云数据在所述切线方向上的平均坡度，作为所述纵向地面坡度；获取第一地面点云数据在所述法线方向上的平均坡度，作为所述侧向地面坡度。6.根据权利要求5所述的方法，所述行车路径稳定性初筛步骤中，基于所述纵向地...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨扬，胡心怡，
申请(专利权)人：上海伯镭智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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