一种无人驾驶矿车环境感知方法和系统技术方案

本申请针对现有技术中对点云数据进行环境感知时时延较大，且没有参考速度对时延影响的情况，在对激光雷达采集的点云数据进行环境感知时，将所述点云数据根据距离的不同划分成若干个点云数据片段，达到了环境感知准确度与时延的平衡；为了增加上述方法的适用性，根据无人驾驶矿车的速度不同，将点云数据划分为不同数量的片段，同时，当无人驾驶矿车速度较快时，划分的点云片段较多，使得时延最小，当无人驾驶速度较慢时，划分的点云片段较少，避免遗漏过多的有用信息，使得上述方法的适用性更强。强。强。

【技术实现步骤摘要】
一种无人驾驶矿车环境感知方法和系统


[0001]本专利技术属于无人驾驶
，尤其涉及一种无人驾驶矿车环境感知方法和系统。

技术介绍

[0002]现如今，劳动力成本越来越贵，致使矿场运营成本逐年增加，目前，招聘难喝成本高成了矿场面临的严重的问题，据统计，我国露天矿山使用的百吨级以上矿用自卸卡车超过2000台，按照劳动法规定每周工作不超40小时计算，每台卡车按照配备4.2名司机计算，全国2000辆车需要司机为8400人。由于大多矿山均远离市区，加之矿区运输工作环境恶劣，且现有司机老龄化严重，社会人员从业意愿低，即便招工培养出徒也需要一定的周期，导致矿车司机非常紧缺，基于此，大力发展矿车无人驾驶技术具有重要的现实意义。
[0003]作为无人驾驶技术的一个重要研究分支，无人驾驶车辆的环境感知总体技术流程如图1所示，无人驾驶车辆集感知、决策于一体，可以利用车辆中配备的感知传感器来获取车辆信息参数以及驾驶环境信息、周边障碍物信息，并通过特定算法对传感器收集的信息进行分析处理，以从数量繁杂的信息中获取决策所需的有效信息，最后依据环境数据的分析结果本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人驾驶矿车环境感知方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：利用无人驾驶矿车的激光雷达传感器实时采集环境数据；步骤2：将所述步骤1获取的实时环境数据上传到云端服务器；步骤3：所述云端服务器对所述实时环境数据进行预处理操作；步骤4：所述云端服务器根据所述无人驾驶矿车行驶速度将所述步骤3获得的点云数据分成若干段；其中，所述点云数据按照与所述无人驾驶矿车的距离以及无人驾驶矿车的行驶速度不同划分为不同数量的等距区段，然后对每段点云数据采用不同的环境感知模型进行环境感知；步骤5：根据所述步骤4的环境感知结果对所述无人驾驶矿车行走参数进行决策。2.根据权利要求1所述的无人驾驶矿车环境感知方法，其特征在于， 所述步骤1中，对多个激光雷达传感器分别从多个方位进行环境感知，从而得到更加丰富和立体的环境数据。3.根据权利要求1所述的无人驾驶矿车环境感知方法，其特征在于， 所述步骤2中，为减小传输时延，采用5G通讯技术或边缘通讯节点实现所述实时环境数据的上传。4.根据权利要求1所述的无人驾驶矿车环境感知方法，其特征在于， 所述步骤3中，所述预处理操作具体包括将所述实时环境数据转换成点云数据，并对所述点云数据进行滤波操作。5.根据权利要求4所述的无人驾驶矿车环境感知方法，其特征在于，采用卡尔曼滤波方式去除点云数据中不完整和抖动的数据。6.根据权利要求1所述的无人驾驶矿车环境感知方法，其特征在于，所述步骤4中，所述无人驾驶矿车的速度对点云数据分段数量S的影响公式如下表示：。7.根据权利要求6所述的无人驾驶矿车环境感知方法，其特征在于，当所述无人驾驶矿车行驶速度为[30km/h，60km/h)区间时，根据和所述激光雷达距离的不同，将所述点云数据等距离分成三段，分别为片段1，片段2和...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡心怡，杨扬，
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：