一种智慧矿山道路碰撞预警方法技术

本发明专利技术提供一种智慧矿山道路碰撞预警方法，涉及智慧矿山技术领域，应用于露天矿山的防碰撞监测，包含：通过矿山道路场景的感知数据，获得目标对象的跟踪结果；基于跟踪结果，结合路侧区域高精度地图的道路信息，确定用于预测目标对象未来运动轨迹的目标轨迹；在矿山道路场景范围内，遍历感知到的所有目标对象的目标轨迹，挑选最大概率的目标轨迹进行碰撞检测评估，确定碰撞预警信息。本发明专利技术提出了一种智慧矿山道路的碰撞预警方法，针对露天矿山的生产作业环境提供了从感知、轨迹预测到碰撞检测的一整套道路碰撞预警的解决方案和系统，该系统计算量低，易于部署，可扩展性强。可扩展性强。可扩展性强。

【技术实现步骤摘要】
一种智慧矿山道路碰撞预警方法


[0001]本专利技术涉及智慧矿山
，应用于露天矿山的防碰撞监测，具体地说，涉及一种智慧矿山道路碰撞预警方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着人工智能的不断发展，自动驾驶逐渐成为交通领域的研究热点，其中智慧矿山则成功地将自动驾驶技术应用于矿用车辆，将工人从恶劣寒冷的矿区环境中解脱出来，极大地提高了矿山的生产和运输效率，具备巨大经济价值和社会价值。智慧矿山发展的首要任务是保证矿用车辆的交通安全，因此对自动驾驶车辆碰撞的有效预警显得尤为重要。
[0003]在轨迹预测环节，现有技术存在两类问题：一是数据利用不合理所以无法很好的适用于复杂的矿山场景，具体表现为现有技术CN114647236A，该现有技术仅能处理激光雷达采集的点云数据，无法适用于复杂的矿山场景，而且该现有技术引入高精度地图的作用是筛选道路上的点云信息，没有更好地挖掘高精度地图包含的有用信息；二是虽然考虑到复杂环境下目标类型差异的影响，但是却以增加耗时为代价来提升预测精度，具体表现为现有技术CN115148025A，该现有技术考虑到复杂环境下预测目标类型的差异性，这给面对复杂的交通驾驶环境的轨迹预测任务提供了一个新的解决方法，但是，地图信息、交通目标和交通参与者的历史轨迹信息等大量数据帧的叠加显著提升了该系统的复杂程度，不利于做出快速响应。
[0004]针对现有技术的问题，本专利技术提供了一种智慧矿山道路碰撞预警方法。

技术实现思路

[0005]针对目前现有技术的问题，本专利技术提供了一种智慧矿山道路碰撞预警方法，所述方法包含：通过矿山道路场景的感知数据，获得目标对象的跟踪结果；基于所述跟踪结果，结合路侧区域高精度地图的道路信息，确定用于预测目标对象未来运动轨迹的目标轨迹；在矿山道路场景范围内，遍历感知到的所有目标对象的目标轨迹，挑选最大概率的目标轨迹进行碰撞检测评估，确定碰撞预警信息。
[0006]根据本专利技术的一个实施例，通过以下步骤获得所述感知数据：将工业相机和激光雷达作为采集传感器，采集得到矿山道路场景的所述感知数据，其中，在对所述感知数据进行采集的同时进行时间同步，通过统一时钟源发送触发信号，触发不同的采集传感器采集数据，并给所有采集数据赋予触发时刻的时间戳，实现不同采集传感器数据的纳秒级时间同步。
[0007]根据本专利技术的一个实施例，通过以下步骤获得所述跟踪结果：针对所述感知数据，通过目标检测算法、实例分割算法、深度估计算法、多目标跟踪算法和多传感器融合算法，
获得目标对象的所述跟踪结果，其中，所述多目标跟踪算法采用卡尔曼滤波方法，所述多传感器融合算法指对由不同采集传感器采集继而采用不同感知算法预测的感知结果进行融合的算法。
[0008]根据本专利技术的一个实施例，通过以下步骤确定包含目标对象位置信息、速度信息、加速度信息的所述目标轨迹：利用所述跟踪结果中的目标位姿、速度以及加速度，构建针对目标对象的运动模型；基于所述运动模型，初始化历史轨迹列表中的状态，并更新历史轨迹列表中的信息和每个目标对象的历史轨迹点；当目标对象为行人或非机动车时，采用卡尔曼滤波技术进行目标对象运动轨迹的预测，生成所述目标轨迹，其中，预测时仅考虑道路区域边界的约束；当目标对象为机动车时，利用路侧区域高精度地图的所述道路信息中的车道引导线信息，沿车道引导线的方向进行目标对象的预测轨迹，生成所述目标轨迹，其中，预测时考虑道路区域边界约束和车道引导线的方向约束；删除历史轨迹列表中生命周期终结的轨迹。
[0009]根据本专利技术的一个实施例，当目标对象为机动车时，通过以下步骤实现车道引导线的方向约束，以得到所述目标轨迹：在路侧区域高精度地图中寻找距离目标对象位置最近的车道引导线并对其做线性插值；将目标对象位置和线性插值后最近的车道引导线的位置信息，由笛卡尔坐标系转换至Frenet坐标系；在Frenet坐标系下，应用轨迹预测算法生成目标对象的预测轨迹，作为Frenet坐标系下车道引导线方向约束的目标轨迹；将Frenet坐标系下的目标轨迹，转换至笛卡尔坐标系，得到笛卡尔坐标系下车道引导线方向约束的目标轨迹，结合道路区域边界的约束结果，得到所述目标轨迹。
[0010]根据本专利技术的一个实施例，所述轨迹预测算法包含以下步骤：将目标对象位置投影到线性插值后最近的车道引导线上，以投射点为基础，将高精度地图坐标系下目标对象的运动状态进行分解，获得沿车道引导线方向的位置、速度、加速度；进行运动状态分解后，将目标对象在高精度地图坐标系下的位置、速度、加速度转换到Frenet坐标系；在Frenet坐标系下，通过限制目标对象在横轴方向的运动分量实现目标对象未来运动方向的约束，得到所述目标轨迹。
[0011]根据本专利技术的一个实施例，通过以下步骤确定所述碰撞预警信息：在矿山道路场景范围内，遍历感知到的所有目标对象的目标轨迹，确定最大概率的目标轨迹；采用分离轴碰撞检测算法，对每个目标预测轨迹上的点对应的目标框进行碰撞检测评估，确定未来可能发生碰撞的碰撞点；根据检测到的所述碰撞点输出碰撞位置、参与碰撞的目标以及碰撞时间。
[0012]根据本专利技术的一个实施例，通过以下步骤确定所述碰撞点：判断目标对象与车道引导线的夹角，选取夹角最小的目标轨迹，作为最大概率的目标轨迹；以每个目标预测轨迹上的点为中心位置构建目标3D框，利用IOU指标来评估目标3D框之间的重叠度，判断两个目标3D框之间是否存在交点，如果存在则该交点即为所述碰撞点。
[0013]根据本专利技术的另一个方面，还提供了一种存储介质，其包含用于执行如上任一项所述的一种智慧矿山道路碰撞预警方法的一系列指令。
[0014]根据本专利技术的另一个方面，还提供了一种智慧矿山道路碰撞预警系统，执行如上任一项所述的方法，所述系统包含：目标感知模块，其用于通过矿山道路场景的感知数据，获得目标对象的跟踪结果；轨迹预测模块，其基于所述跟踪结果，结合路侧区域高精度地图的道路信息，确定用于预测目标对象未来运动轨迹的目标轨迹；碰撞检测模块，其用于在矿山道路场景范围内，遍历感知到的所有目标对象的目标轨迹，挑选最大概率的目标轨迹进行碰撞检测评估，确定碰撞预警信息。
[0015]本专利技术提供了一种智慧矿山道路碰撞预警方法，与现有技术相比，具备以下优势：1）本专利技术提出了一种智慧矿山道路的碰撞预警方法，针对露天矿山的生产作业环境提供了从感知、轨迹预测到碰撞检测的一整套道路碰撞预警的解决方案和系统，该系统计算量低，易于部署，可扩展性强。目前针对矿山无人驾驶场景的碰撞检测研究相对较少，对障碍物碰撞监测系统的设计并不完善，因此本专利技术有其不可替代性；2）本专利技术通过目标感知、轨迹预测和碰撞检测三个模块构建了一整套针对露天矿山自动驾驶车辆的防碰撞监测系统。在轨迹预测模块，本专利技术的优势有两点，一是针对不同目标类型采用不同的预测方法，提高了系统对复杂矿山道路环境的应对能力；二是借助高精度地图数据的道路信息来生成机动车目标的运动轨迹，提高了轨迹预测精度。
[0016]本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智慧矿山道路碰撞预警方法，其特征在于，所述方法包含：通过矿山道路场景的感知数据，获得目标对象的跟踪结果；基于所述跟踪结果，结合路侧区域高精度地图的道路信息，确定用于预测目标对象未来运动轨迹的目标轨迹；在矿山道路场景范围内，遍历感知到的所有目标对象的目标轨迹，挑选最大概率的目标轨迹进行碰撞检测评估，确定碰撞预警信息。2.如权利要求1所述的一种智慧矿山道路碰撞预警方法，其特征在于，通过以下步骤获得所述感知数据：将工业相机和激光雷达作为采集传感器，采集得到矿山道路场景的所述感知数据，其中，在对所述感知数据进行采集的同时进行时间同步，通过统一时钟源发送触发信号，触发不同的采集传感器采集数据，并给所有采集数据赋予触发时刻的时间戳，实现不同采集传感器数据的纳秒级时间同步。3.如权利要求1所述的一种智慧矿山道路碰撞预警方法，其特征在于，通过以下步骤获得所述跟踪结果：针对所述感知数据，通过目标检测算法、实例分割算法、深度估计算法、多目标跟踪算法和多传感器融合算法，获得目标对象的所述跟踪结果，其中，所述多目标跟踪算法采用卡尔曼滤波方法，所述多传感器融合算法指对由不同采集传感器采集继而采用不同感知算法预测的感知结果进行融合的算法。4.如权利要求1所述的一种智慧矿山道路碰撞预警方法，其特征在于，通过以下步骤确定包含目标对象位置信息、速度信息、加速度信息的所述目标轨迹：利用所述跟踪结果中的目标位姿、速度以及加速度，构建针对目标对象的运动模型；基于所述运动模型，初始化历史轨迹列表中的状态，并更新历史轨迹列表中的信息和每个目标对象的历史轨迹点；当目标对象为行人或非机动车时，采用卡尔曼滤波技术进行目标对象运动轨迹的预测，生成所述目标轨迹，其中，预测时仅考虑道路区域边界的约束；当目标对象为机动车时，利用路侧区域高精度地图的所述道路信息中的车道引导线信息，沿车道引导线的方向进行目标对象的预测轨迹，生成所述目标轨迹，其中，预测时考虑道路区域边界约束和车道引导线的方向约束；删除历史轨迹列表中生命周期终结的轨迹。5.如权利要求4所述的一种智慧矿山道路碰撞预警方法，其特征在于，当目标对象为机动车时，通过以下步骤实现车道引导线的方向约束，以得到所述目标轨迹：在路侧区域高精度地图中寻找距离目标对象位置最近的车道引导线并对其做线性插值；将目标对象位置和线性插值后最近的车道引导线的位置信息，由笛卡尔坐标系转换至Frenet坐标系；在Frenet坐标系下...

【专利技术属性】
技术研发人员：李静，任凤至，刘永文，
申请(专利权)人：青岛慧拓智能机器有限公司，
类型：发明
国别省市：