一种运矿卡车无人驾驶控制方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种运矿卡车无人驾驶控制方法及系统。控制方法包括如下步骤：S1：获取运矿卡车的车辆信息以及巷道信息。S2：根据巷道信息生成行驶路线；S3：判断当前巷道是否能够通行，是则设置最大行驶速度、最短刹车距离；否则暂停运矿作业；S4：建立预测模型，将车辆信息和巷道信息输入预测模型中，得到运矿卡车的下一理想状态量；S5：构建基于Actor

【技术实现步骤摘要】
一种运矿卡车无人驾驶控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及无人驾驶
，特别是涉及一种运矿卡车无人驾驶控制方法、一种运矿卡车无人驾驶控制系统。

技术介绍

[0002]铰接式运矿卡车是地下矿山运输的常用车辆，其优越性在于它的转向半径比传统的卡车更小，而且它的机动性更强，这使得铰接式运矿卡车在狭窄的矿山道路和转弯处能够更容易地驾驶和操作，从而提高了矿山生产效率和运输效率。考虑到铰接式运矿卡车在未来地下矿山建设的适用性，对其开展自动化与智能化改造是十分必要的，其中铰接式运矿卡车在地下巷道的无人驾驶运输是智能矿山建设的关键技术。但是，由于铰接式运矿卡车复杂的转向与运行特征，同时地下巷道环境狭窄且复杂，常用的SLAM及图像识别算法研发成本过高，且并不适用于井下狭窄、多特征、昏暗环境的自动驾驶。

技术实现思路

[0003]基于此，有必要针对由于矿区巷道路况复杂，图像识别路况及基于图像处理的算法研发成本过高，导致现有的铰接式运矿卡车的无人驾驶技术存在探测成本高、控制精度低的问题，提一种运矿卡车无人驾驶控制方法及系统。
[000本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种运矿卡车无人驾驶控制方法，其特征在于，所述控制方法包括：S1：获取运矿卡车的车辆信息以及运矿卡车所处范围内的巷道信息；所述车辆信息包括运矿卡车的状态量、特征量、控制量和位置信息；所述巷道信息包括巷道宽度、巷道轮廓、障碍物信息、巷道温度、地面湿度、地面振幅；S2：根据所述特征量、所述巷道宽度、所述巷道轮廓、所述障碍物信息生成行驶路线；S3：根据所述巷道温度和所述地面振幅判断当前巷道是否能够通行，是则根据地面湿度设置最大行驶速度、最短刹车距离；否则向基站发送报警信号，并暂停运矿作业；S4：建立预测模型，根据设置的最大行驶速度、最短刹车距离对预测模型的参数进行更新；将行驶路线、所述状态量、所述控制量输入预测模型中，得到下一理想状态量；S5：构建基于Actor
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Critic的控制模型，将当前控制量、当前状态量、下一理想状态量输入控制模型的策略网络中，得到下一理想控制量。2.根据权利要求1所述的一种运矿卡车无人驾驶控制方法，其特征在于，在步骤S1中，所述状态量包括运矿卡车的位姿和车速；所述控制量包括运矿卡车的转角变量和速度变量；所述状态量、所述控制量、所述巷道信息均通过安装对应的传感器进行实时测量。3.根据权利要求2所述的一种运矿卡车无人驾驶控制方法，其特征在于，在步骤S1中，通过在运矿卡车头部安装激光雷达探测器，实时探测运矿卡车前方区域内的障碍物信息及对应的巷道轮廓；所述巷道轮廓以多个探测点进行表示，激光雷达探测器发射多个角度不同的探测波，根据回波信号测量沿不同方向的巷道侧壁与激光雷达探测器本身的间距；对多个探测点进行拟合构成巷道轮廓。4.根据权利要求2所述的一种运矿卡车无人驾驶控制方法，其特征在于，在步骤S2中，行驶路线的生成方法如下：S21：以运矿卡车铰链的旋转中心为原点，运矿卡车行驶方向为Y轴，建立基于巷道路面的平面坐标系；S22：根据雷达探测器的安装位置、运矿卡车与巷道两侧壁的间距、运矿卡车与前方区域内巷道两侧的间距，将巷道两侧轮廓映射到坐标系中，形成两侧巷道曲线；S23：对两侧巷道曲线的横坐标取平均值，得到基础行驶路线；对所述基础行驶路线进行微调，得到光滑的行驶路线；S24：根据实时采集的障碍物信息对所述行驶路线进行实时更新以避开障碍物。5.根据权利要求1所述的一种运矿卡车无人驾驶控制方法，其特征在于，在步骤S3中，根据巷道温度T、地面振幅A计算巷道异常指数Q
d
，若Q
d
≥1，则暂停运矿作业；其中，所述巷道异常指数表达为：Q
d
=ω1T/T0+ω2A/A0式中，Q
d
为巷道异常指数，ω1为温度权重，T0为温度阈值，ω2为地面振幅权重，且ω1+ω2=1，A0为地面振幅阈值。6.根据权利要求1所述的一种运矿卡车无人驾驶控制方法，其特征在于，在步骤S3中，所述最...

【专利技术属性】
技术研发人员：张永玺，徐春，周科平，姚振巩，成锡良，杨承业，杨琛，
申请(专利权)人：湖南斯福迈智能科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：