【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于无人装载，尤其涉及一种无人装载机根据堆料特征确定最优装载点的方法。
技术介绍
1、随着无人驾驶技术不断的发展，工程机械领域越来越多的开始采用无人驾驶技术，既可以有效地减少人力成本，也可以提高作业生产效率。
2、目前，针对无人装载机相关研究还很少。中国专利技术专利申请号202211133672.0公开了一种无人装载机室内自主装货系统及方法，该方法包括：根据所有实帧图像的烟尘区域获得所有分组结果，通过因子分析得到每一个物料倾倒图像的独立因子向量，进而得到物料倾倒图像的烟尘信息和烟尘浓度指标；并计算每个分组结果的一致性，根据所述一致性获得保留组；将所有保留组中第一指标最小的保留组作为候选组；将候选组中所有物料倾倒图像中指定的物料倾倒图像对应的倾倒角度作为最佳倾倒角度；根据最佳倾倒角度下铲斗与料斗的距离得到最佳高度；通过最佳倾倒角度和最佳高度参数对无人装载机进行控制，使得烟尘的扩散范围最小，避免尘土对装载机上摄像头的采集画面的影响而影响无人装载机的工作。该专利实现了避免产生烟尘，得到装载机铲斗最佳倾倒角度和最佳高度，但未提及如何能够到达铲料位置，该公开专利是对到达装载位置之后的行为动作，对应该铲哪部分的堆料并未提及。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种无人装载机根据堆料特征确定最优装载点的方法，人工采集堆料位置后，确定装载机停靠初始位置点；装载机停靠至初始位置点后，对装载机前向传感器点云进行感兴趣区域提取，对提取点云进行分区多维度特征提取，对提取结果进行分析，确
2、为达到上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：
3、本专利技术提供一种无人装载机根据堆料特征确定最优装载点的方法，包括：
4、确定待作业堆料位置信息；
5、基于激光雷达视场角和待作业堆料位置信息确定无人装载机的初始位置点，使无人装载机自动行驶到初始点位置；
6、在初始点位置采用前向激光雷达获取待作业堆料点云，并基于点云进行多维度特征提取；
7、基于提取的特征确定最优装载点。
8、进一步的，所述确定待作业堆料位置信息，包括：
9、将待作业堆料的矩形外包络轮廓的四个顶点坐标作为待作业堆料位置信息。
10、进一步的，所述基于激光雷达视场角和待作业堆料位置信息确定无人装载机的初始位置点，包括：
11、基于待作业堆料的矩形外包络轮廓的四个顶点坐标计算出矩形外包络轮廓的长度及宽度，记无人装载机正对的矩形边长l为待作业堆料的长度；
12、基于激光雷达视场角和待作业堆料的长度，计算激光雷达能够覆盖待作业堆料的最小所需垂直距离h1；
13、根据装载机最小转弯半径计算装载机从中央位置行走至待作业堆料边缘位置所需的最小距离h2；
14、选择h1和h2中的较大值作为无人装载机初始位置点距离堆料矩形外包络轮廓近边的距离。
15、进一步的，所述计算激光雷达能够覆盖待作业堆料的最小所需垂直距离，如下：
16、
17、其中，l为待作业堆料的长度，θ为激光雷达视场角。
18、进一步的，所述h2计算如下：
19、若l＞2r，则h2等于2r；
20、若l＜2r，则h2等于l/2；
21、其中，r为装载机最小转弯半径。
22、进一步的，所述在初始点位置采用前向激光雷达获取待作业堆料点云，包括：
23、基于无人装载机宽度将待作业堆料划分成区；
24、按待作业堆料划分的区域分别提取激光雷达原始点云，并将两个区域的原始点云作为一组。
25、进一步的，所述基于无人装载机宽度将待作业堆料划分成区，包括：
26、选取w/2作为待作业堆料的分区间距，将待作业堆料分成长条区域，其中w为无人装载机铲斗宽度。
27、进一步的，所述将两个区域的原始点云作为一组，包括：
28、从最左侧区域开始，相邻两个区域为一个点云组；向右偏移一个区，相邻两个区域组成下一个点云组，以此类推。
29、进一步的，所述基于点云进行多维度特征提取，包括：
30、采用地面分割算法将各点云组分成地面点云和堆料点云；
31、从地面点云提取所对应区域堆料的接地边缘线，进而求取边缘线的距离和形状；
32、将堆料点云运采用平面拟合算法拟合为一个平面，基于平面与地面关系，提取对应区域堆料的高度与倾角。
33、进一步的，所述基于提取的特征确定最优装载点，包括：
34、将各点云组提取的特征分别输入最优区域得分函数模型中，计算得分；
35、选取得分最高者的点云组对应的区域的中心位置作为最优装载点；
36、所述最优区域得分函数模型为：
37、score＝αir(·)+βis(·)+γid(·)+λiq(·)；
38、其中r(·)，s(·)，d(·)，q(·)分别对应边缘线的距离、边缘线的形状、区域堆料高度和堆料倾角，αi，βi，γi，λi分别是四种特征对应的权重系数。
39、进一步的，
40、确定最优装载点后，无人装载机自动行驶到装载位置，在行驶途中实时检测到达待作业堆料的距离，将铲斗中心和装载区域中心对齐；
41、一次装载流程结束后，对剩余堆料重复前述的无人装载机根据堆料特征确定最优装载点的方法。
42、本专利技术技术方案带来的有益效果
43、本专利技术提供一种无人装载机根据堆料特征确定最优装载点的方法，装载机停靠至初始位置点后，对装载机前向激光雷达点云进行感兴趣区域划分，以及对点云进行分区多维度特征提取，基于提取结果进行分析，确定最佳装载点。本专利技术所公开的方法无人装载机会实时对剩余堆料进行检测判定，确定最优装载点等相关判定，从而提高无人装载机工作的连续性和稳定性。
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1.一种无人装载机根据堆料特征确定最优装载点的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种无人装载机根据堆料特征确定最优装载点的方法，其特征在于，所述确定待作业堆料位置信息，包括：
3.根据权利要求2所述的一种无人装载机根据堆料特征确定最优装载点的方法，其特征在于，所述基于激光雷达视场角和待作业堆料位置信息确定无人装载机的初始位置点，包括：
4.根据权利要求3所述的一种无人装载机根据堆料特征确定最优装载点的方法，其特征在于，所述计算激光雷达能够覆盖待作业堆料的最小所需垂直距离，如下：
5.根据权利要求4所述的一种无人装载机根据堆料特征确定最优装载点的方法，其特征在于，所述H2计算如下：
6.根据权利要求1所述的一种无人装载机根据堆料特征确定最优装载点的方法，其特征在于，所述在初始点位置采用前向激光雷达获取待作业堆料点云，包括：
7.根据权利要求6所述的一种无人装载机根据堆料特征确定最优装载点的方法，其特征在于，所述基于无人装载机宽度将待作业堆料划分成区，包括：
8.根据权利要求6所述的一
9.根据权利要求8所述的一种无人装载机根据堆料特征确定最优装载点的方法，其特征在于，所述基于点云进行多维度特征提取，包括：
10.根据权利要求9所述的一种无人装载机根据堆料特征确定最优装载点的方法，其特征在于，所述基于提取的特征确定最优装载点，包括：
11.根据权利要求10所述的一种无人装载机根据堆料特征确定最优装载点的方法，其特征在于，
...【技术特征摘要】
1.一种无人装载机根据堆料特征确定最优装载点的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种无人装载机根据堆料特征确定最优装载点的方法，其特征在于，所述确定待作业堆料位置信息，包括：
3.根据权利要求2所述的一种无人装载机根据堆料特征确定最优装载点的方法，其特征在于，所述基于激光雷达视场角和待作业堆料位置信息确定无人装载机的初始位置点，包括：
4.根据权利要求3所述的一种无人装载机根据堆料特征确定最优装载点的方法，其特征在于，所述计算激光雷达能够覆盖待作业堆料的最小所需垂直距离，如下：
5.根据权利要求4所述的一种无人装载机根据堆料特征确定最优装载点的方法，其特征在于，所述h2计算如下：
6.根据权利要求1所述的一种无人装载机根据堆料特征确定最优装载点的方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：高警卫，张恩宇，唐建林，
申请(专利权)人：江苏徐工国重实验室科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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