本公开是关于一种基于冲突检测的无人矿卡智能调度方法、系统、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：基于预设矿区道路拓扑关系、所述调度系统的各装载点与各卸载点间的距离、可行轨迹方案集合，构造距离矩阵；以总等待时间最少为目标函数建立调度模型，基于所述调度模型，以所述距离矩阵为输入，生成调度任务；对所述调度任务中各无人矿卡的轨迹进行冲突检测，并进行优化更新；基于预设调度任务判定规则，对所述优化更新后的调度任务进行判定并下发。本公开通过调度任务生成流程中引入了冲突检测机制，通过引入轨迹方案的维度，形成多维距离矩阵，使生成的调度任务的安全性、合理性更高，提高了无人矿卡任务执行的效率。提高了无人矿卡任务执行的效率。提高了无人矿卡任务执行的效率。
【技术实现步骤摘要】
一种基于冲突检测的无人矿卡智能调度方法及系统
[0001]本公开涉及矿卡无人驾驶领域，具体而言，涉及一种基于冲突检测的无人矿卡智能调度方法、系统、电子设备以及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]露天矿无人运输是加速推进我国露天矿山智能化无人化建设的重要体现，一套完善、合理的调度系统是无人矿卡高效安全地完成“装
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运
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卸”任务的有力保障。
[0003]在传统有人运输情况下，矿区卡调系统需提前排产每日每台矿卡的调度时刻计划表，计划表中的要素主要包括到达站点序列及对应的到达时刻，并由驾驶员按计划完成运输任务。如果过程中出现岔路口、交叉口等路况，驾驶员需根据矿区的路权管控规则进行合理先行或避让，因此矿卡在运输过程中并非始终保持匀速行驶状态。这种非匀速驾驶难免会导致实际运行与计划出现偏差，为了减小或消除这个偏差，驾驶员在驾驶过程中需要灵活的加减速对矿卡进行调整。可以看出，在有人驾驶模式时，需要充分发挥驾驶员主观性，来保证矿卡在规定时间点到达指定作业区。
[0004]与有人驾驶不同，无人矿卡是严格按照云端系统下发的调度任务执行，如果云端系统在生成调度任务时，未考虑到路况中可能出现的冲突问题，将会极大削弱调度任务在实际运行的指导意义。虽然无人矿卡可以利用车辆自身的智能驾驶能力，对紧急情况进行临时调整，但也间接增加了运输过程的不稳定性，甚至导致很多矿区潜在风险。因此，在云端系统生成调度任务时，需要充分利用矿区道路的拓扑关系，考虑岔路口、相交路段等潜冲突风险，同时包含更丰富的要素信息。可以看出，生成合理调度任务对提高无人矿卡作业的合理性、提升矿区安全高效运行都有着重要意义。
[0005]现有技术中，一种露天矿卡车智能调度方法及系统提出的调度方法是以总等待时间最短和总运输总成本最小为目标，实现各装卸载点之间的路线规划和分配，约束条件是从装卸载所需时间、矿卡最大载重和矿卡安全驾驶阈值三个方面建立；基于多目标遗传算法的露天矿卡车调度方法以卡车总运输量和卡车非作业时间最小为目标建立多目标优化模型，在车流规划采用理想车流模型，可生成多种调度方案；基于多目标遗传算法的露天矿卡调度优化研究提出以总运输成本和总等待时间综合最小的调度模型，从产量要求、装卸载点容量、品位限制等方面建立了约束条件，同时引入优选因子分配车辆，进而优化露天矿卡的动态调配过程；露天矿卡车调度问题的建模和优化方法研究提出在如何提升多目标规划问题的求解算法，通过算法改进可有效提高模型的寻优效率。
[0006]现有技术存在如下问题：
[0007](1)时间约束条件过于理想化。上述成果在矿卡运输时间的计算过程中，采用了总运输距离除以车辆行驶速度的方式进行获取，这种方法默认了车辆在整个运输路段均是匀速行驶。正如前文所述，矿卡实际运输过程的车速会受到具体路况影响，在典型岔路口处可能会出现减速或停车的情况。因此，全程匀速行驶的假设与实际情况不符；
[0008](2)装卸载间距离矩阵单一。上述成果中使用的装卸载点间距离矩阵是二维的，并
基于该距离矩阵迭代出的最优调度任务方案。引用二维矩阵也间接约定了各装载点与卸载点之间的距离是唯一的，即默认从指定装载点到指定卸载点的路线只有一条。但实际矿区中，装卸载点间的路线可能有多条，基于固定距离矩阵的假设严重限制了可行解的搜索空间，得到的调度方案也未必是全局最优解；
[0009](3)生成的调度任务包含要素较少，不利于无人矿卡直接使用。上述成果中得到的调度任务仅包含矿卡到达站点序列及对应的到达时刻，无人矿卡接受到调度任务后，还需要根据每个运输任务的起始位置和目标位置，调用速度规划器和轨迹规划器，生成具体控制指令，这无疑增加了车端的计算量。同时车端局部计算的结果也未对无法评估其全局合理性，因此在安全性、效率等方面都会存在潜在风险。
[0010]因此，需要一种或多种方法解决上述问题。
[0011]需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
[0012]本公开的目的在于提供一种基于冲突检测的无人矿卡智能调度方法、系统、电子设备以及计算机可读存储介质，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。
[0013]根据本公开的一个方面，提供一种基于冲突检测的无人矿卡智能调度方法，包括：
[0014]系统配置步骤，获取预设配置信息，并在调度系统中配置所述预设配置信息；
[0015]距离矩阵构造步骤，基于预设矿区道路拓扑关系、所述调度系统的各装载点与各卸载点间的距离、基于轨迹规划模块生成的各装载点与各卸载点间的可行轨迹方案集合，构造距离矩阵；
[0016]调度任务生成步骤，以总等待时间最少为目标函数建立调度模型，基于所述调度模型，以所述距离矩阵为输入，生成调度任务；
[0017]冲突检测步骤，基于所述调度任务，对所述调度任务中各无人矿卡的轨迹进行冲突检测，若存在冲突，则基于冲突类型及预设路权管控策略优化无人矿卡的轨迹，并对应对调度任务进行优化更新；
[0018]调度任务判定步骤，基于预设调度任务判定规则，对所述优化更新后的调度任务进行判定，若判定通过，则执行调度任务下发步骤，若判定未通过，则执行基于遗传算法迭代更新并执行调度任务生成步骤；
[0019]调度任务下发步骤，将判定通过的调度任务基于V2X通信模块下发至各无人矿卡以供各无人矿卡基于所述调度任务完成车辆控制。
[0020]在本公开的一种示例性实施例中，所述系统配置步骤中的预设配置信息包括装载点、所述各装载点的任务量、卸载点、所述各卸载点的承载容量、所述各装载点与所述各卸载点间的距离、无人矿卡数量、无人矿卡满载速度、无人矿卡空载速度、行驶费用单价、维护费用单价。
[0021]在本公开的一种示例性实施例中，所述方法的距离矩阵构造步骤还包括：
[0022]基于调度系统中的地图管理模块生成矿区道路拓扑关系；
[0023]基于调度系统中的轨迹规划模块生成的各装载点与各卸载点间的可行轨迹方案
集合；
[0024]获取所述调度系统中预设配置的各装载点与各卸载点间的距离；
[0025]基于预设矿区道路拓扑关系、各装载点与各卸载点间的距离、各装载点与各卸载点间的可行轨迹方案集合，构造距离矩阵。
[0026]在本公开的一种示例性实施例中，所述方法中的距离矩阵为各装载点与各卸载点间的多维距离矩阵：
[0027]所述距离矩阵的高度表示可用装载点的数量；
[0028]所述距离矩阵的宽度表示可用卸载点的数量；
[0029]所述距离矩阵的深度表示在各装载点与各卸载点间的可行轨迹方案集合中可行轨迹数量的最大值。
[0030]在本公开的一种示例性实施例中，所述方法的调度任务生成步骤还包括：
[0031]以总等待时间最少为目标函数建立调度模型为
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于冲突检测的无人矿卡智能调度方法，其特征在于，所述方法包括：系统配置步骤，获取预设配置信息，并在调度系统中配置所述预设配置信息；距离矩阵构造步骤，基于预设矿区道路拓扑关系、所述调度系统的各装载点与各卸载点间的距离、基于轨迹规划模块生成的各装载点与各卸载点间的可行轨迹方案集合，构造距离矩阵；调度任务生成步骤，以总等待时间最少为目标函数建立调度模型，基于所述调度模型，以所述距离矩阵为输入，生成调度任务；冲突检测步骤，基于所述调度任务，对所述调度任务中各无人矿卡的轨迹进行冲突检测，若存在冲突，则基于冲突类型及预设路权管控策略优化无人矿卡的轨迹，并对应对调度任务进行优化更新；调度任务判定步骤，基于预设调度任务判定规则，对所述优化更新后的调度任务进行判定，若判定通过，则执行调度任务下发步骤，若判定未通过，则执行基于遗传算法迭代更新并执行调度任务生成步骤；调度任务下发步骤，将判定通过的调度任务基于V2X通信模块下发至各无人矿卡以供各无人矿卡基于所述调度任务完成车辆控制。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法中，所述系统配置步骤中的预设配置信息包括装载点、所述各装载点的任务量、卸载点、所述各卸载点的承载容量、所述各装载点与所述各卸载点间的距离、无人矿卡数量、无人矿卡满载速度、无人矿卡空载速度、行驶费用单价、维护费用单价。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法的距离矩阵构造步骤还包括：基于调度系统中的地图管理模块生成矿区道路拓扑关系；基于调度系统中的轨迹规划模块生成的各装载点与各卸载点间的可行轨迹方案集合；获取所述调度系统中预设配置的各装载点与各卸载点间的距离；基于预设矿区道路拓扑关系、各装载点与各卸载点间的距离、各装载点与各卸载点间的可行轨迹方案集合，构造距离矩阵。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法中的距离矩阵为各装载点与各卸载点间的多维距离矩阵：所述距离矩阵的高度表示可用装载点的数量；所述距离矩阵的宽度表示可用卸载点的数量；所述距离矩阵的深度表示在各装载点与各卸载点间的可行轨迹方案集合中可行轨迹数量的最大值。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法的调度任务生成步骤还包括：以总等待时间最...
【专利技术属性】
技术研发人员：苑文楠，李东阳，朱世鹏，李大伟，蒋大伟，史涛瑜，邱旭阳，
申请(专利权)人：北京机械设备研究所，
类型：发明
国别省市：
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