【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能车辆控制领域，具体涉及一种无人智能泥头车控制系统及方法。
技术介绍
1、随着人工智能技术、计算机技术及通信技术等技术快速发展，汽车工业也发展翻天覆地的变化，智能驾驶、无人驾驶汽车不断涌现，但由于政策与技术缺陷，无人智能驾驶汽车落地应用较缓慢。泥头车在采矿场地、城市工程项目开发等领域扮演着极其重要的角色，工作环境也相对恶劣。现阶段，随着用工成本激增，新生代向往白领、蓝领等工作，促使泥头车发生转型。
2、为了更精确监控泥头车工作状况，申请号cn201910174572.4的中国专利技术专利公开了一种工地泥头车智能监管系统及监管方法，包含顶部摄像机、侧部摄像机、智能路障、智能控制系统、客户端,顶部摄像机、侧部摄像机分设于工地泥头车的通道上方及侧方,智能路障设置于工地泥头车通道出口,所述顶部摄像机、侧部摄像机、智能路障、客户端与智能控制系统通过网络连接。具有监管效率高、时效性好、判断客观、便于预防与管控的特点。
3、但上述专利存在以下问题：(1)针对泥头车智能控制、远程控制，上述专利并没有提及，无法利用摄像头等传感器数据对泥头车进行自主控制，无法利用摄像头等传感器数据进行远程控制。(2)上述专利只针对泥头车智能监管系统及监管方法，并未进行控制层面。
4、另外，现在针对智能泥头车智能控制、无人控制研究还是比较缺乏。在无人智能技术加持下，本专利技术设计一种无人智能泥头车，可兼顾远程控制，可保障车辆运行安全前提下，减少人力成本，提高工作效率。
技术实现思路>
1、为了克服现有技术的不足，本专利技术提供一种兼顾自主控制与远程控制的无人智能泥头车控制系统，可以实现无人智能泥头车无人行驶、远程控制行驶。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种无人智能泥头车控制系统，包含正在运作的智能泥头车、无线传输设备及远程控制系统。所述智能泥头车包含线控、电控或电液控制执行器、环境感知设备、定位设备、车载传感器，所述无线传输设备采用5g cpe等，所述远控系统包含远程控制显示屏、远程控制调度中心及远程控制操作台。所述无线传输设备作为人智能泥头车控制系统和远控系统连接桥梁。
3、采用上述方案，具体地，所述无人智能泥头车采用激光雷达、毫米波雷达、组合导航、感知摄像头、远控摄像头、线控/电控/电液控制执行器方案，所述无人智能泥头车采用8个毫米波雷达，毫米波雷达数据收集器收集各毫米波雷达实时采集数据信息并进行预处理，并将预处理后的信息传输到智能驾驶计算单元。所述无人智能泥头车采用一个激光雷达，激光雷达将数据传输到激光雷达转换器，并进行预处理，并将预处理后的数据信息传输回智能驾驶计算单元。所述无人智能泥头车采用4个摄像头，各摄像头数据信息传输到摄像头处理单元，进行预处理、打包，并将与处理后的信息传输到智能驾驶计算单元。所述无人智能泥头车采用5个感知摄像头，各感知摄像头将数据信息传输到感知摄像头处理单元进行预处理，并将数据信息传输到智能驾驶计算单元。
4、通过无人智能泥头车传感设备能够感知车辆周围环境信息，监控车辆运行状态，获取车辆实时定位数据；根据自身环境、定位信息与作业指令，自主规划路径，并控制车辆自主行走与作业，并将这些数据上传至远控系统。
5、智能驾驶计算单元与车载执行器之间增加can数据存储器，实时记录与保存智能驾驶计算单元与执行器之间来往数据信息，方便故障排查与检修。
6、智能泥头车通过无线传输设备，如5g cpe等，将智能泥头车实时运行数据传输回远程控制中心；传输数据包含车辆速度、远控摄像头信息、车辆定位信息、车辆作业信息、车辆通信状态信息、车辆执行器运行信息、车辆环境感知信息等。
7、无人智能泥头车控制系统中远控系统主要负责智能泥头车运行监控及远程操作控制，包含远程控制显示屏、远程控制调度中心及远程控制操作台；当车辆遇到危险情形、车辆运行低级故障或车辆行驶偏离路径太远时，或车辆处于测试阶段时需要远程控制时，远控安全员通过远程调度中心，及时分配给远控操作台处理。远控操作台也存在显示屏，但只能观察由调度中心分配下来的智能泥头车实时数据。远控操作台数量不需要与运行作业车辆数相同，远控操作台一般是固定数量，不随作业车辆数变化而变化。
8、无人智能泥头车控制系统针对各类传感器数据，进行数据处理，最终规划出车辆路径、动作，并完成控制指令生产，下发至无人智能泥头车各执行机构。对于激光雷达，需完成激光雷达驱动算法，以获取激光雷达点云数据；第一次使用激光雷达，还需要完成激光雷达标定程序；接而使用地面滤除算法，获取除去地面信息的点云数据，最后进行点云分割与点云聚类算法，完成对作为障碍物识别，并将障碍物识别结果供给泥头车规划控制使用。对于毫米波雷达，首先需要完成毫米波雷达驱动控制算法，第一次使用时，需要完成毫米波雷达标定算法，以获取附近障碍物距离、速度及角度信息，并将结果发送至规划算法模块，作为输入信息。对于感知摄像头，首先启动其驱动程序，接而对采集到的图像信息进行处理，获取车辆周围环境信息，并将图像处理结果输入到规划模块。对于高清摄像头，实现执行其驱动算法，获取摄像头采集到的信息，对图像信息进行压缩处理，后传至远程控制系统，远程控制系统对其进行解析，显示至远控显示屏，安全员对观看图像，分析车辆运行状况；若有需要，通过远控调度系统，分配至远控操作台，通过远控操作台下发控制指令。对于组合导航系统，完成其驱动控制算法，获取传感器采集到的信息，通过对其解析与融合，获取泥头车实时位置与位姿信息，并传至车辆规划控制模块。对于无人智能泥头车，接收到具体控制指令，各执行器会执行各控制指令，而车载传感器会及时收集各执行器状态信息、执行后车辆运行状态信息，获取车辆运行状况，并传至规划控制模块，作下阶段规划与控制输入。
9、远程控制显示屏可实时观测各无人智能泥头车运行状态。若无人智能泥头车运行正常，安全员不需进行任何操作，车辆自主规划、自主控制、自主执行。若发现车辆运行不正常，可先通过调度中心，让车辆先停下来；接着输入车辆危险程度、车辆紧急程度；调度控制算法会根据车辆危险程度、车辆紧急程度，结合当前远控操作台使用情况，合理分配到每一个远控操作台，安全员操作远控操作台，纠正车辆行驶或执行动作。每个远控操作台上也存在视频流，操作台上的安全员会根据当前泥头车报错信息，进行纠正处理，完成后，切换到车辆自主行走指令。车辆危险程度可根据车辆周围环境、动作执行、部件监控状态等信息确定。车辆紧急程度可根据车辆当前位置是否影响其他车辆、车辆当前姿态等信息确定。
10、下面结合附图对本专利技术作进一步描述。
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1.一种无人智能泥头车控制系统及方法，包含正在运作的智能泥头车、无线传输设备及远程控制系统。
2.根据权利要求1所述的一种无人智能泥头车控制系统及方法，其特征在于：所述智能泥头车包括线控、电控或电液控制执行器、环境感知设备、定位设备、车载传感器。
3.根据权利要求1所述的一种无人智能泥头车控制系统及方法，其特征在于：所述智能泥头车通过无线传输设备，如5G CPE等，将智能泥头车实时运行数据传输回远程控制中心；所述无线设备传输数据包含车辆速度、远控摄像头信息、车辆定位信息、车辆作业信息、车辆通信状态信息、车辆执行器运行信息、车辆环境感知信息等。
4.根据权利要求1所述的一种无人智能泥头车控制系统及方法，其特征在于：所述远控系统主要负责智能泥头车运行监控及远程操作控制，包含远程控制显示屏、远程控制调度中心及远程控制操作台。
5.根据权利要求2所述的一种无人智能泥头车控制系统及方法，其特征在于：所述无人智能泥头车能够感知车辆周围环境信息，监控车辆运行状态，获取车辆实时定位数据；所述无人智能泥头车根据自身环境、定位信息与作业指令，自主规划路
6.根据权利要求2所述的一种无人智能泥头车控制系统及方法，其特征在于：所述智能泥头车硬件主要包含智能驾驶计算单元与远控调度中心两大数据处理中心。
7.根据权利要求4所述的一种无人智能泥头车控制系统及方法，其特征在于：当车辆遇到危险情形、车辆运行低级故障或车辆行驶偏离路径太远时，或车辆处于测试阶段时需要远程控制时，远控安全员通过远程调度中心，及时分配给远控操作台处理。远控操作台也存在显示屏，但只能观察由调度中心分配下来的智能泥头车实时数据。远控操作台数量不需要与运行作业车辆数相同，远控操作台一般是固定数量，不随作业车辆数变化而变化。
8.根据权利要求6所述的一种无人智能泥头车控制系统及方法，其特征在于：所述智能泥头车智能驾驶计算单元接收来自环境感知信息、定位信息、远控系统信息及车载执行器信息，根据接受来的数据信息，判定当前车辆所处环境、所处位置、车辆运行状况，自主规划下一阶段局部路径，计算出下一阶段控制信息，并对车辆各执行机构下发相应控制指令。
...【技术特征摘要】
1.一种无人智能泥头车控制系统及方法，包含正在运作的智能泥头车、无线传输设备及远程控制系统。
2.根据权利要求1所述的一种无人智能泥头车控制系统及方法，其特征在于：所述智能泥头车包括线控、电控或电液控制执行器、环境感知设备、定位设备、车载传感器。
3.根据权利要求1所述的一种无人智能泥头车控制系统及方法，其特征在于：所述智能泥头车通过无线传输设备，如5g cpe等，将智能泥头车实时运行数据传输回远程控制中心；所述无线设备传输数据包含车辆速度、远控摄像头信息、车辆定位信息、车辆作业信息、车辆通信状态信息、车辆执行器运行信息、车辆环境感知信息等。
4.根据权利要求1所述的一种无人智能泥头车控制系统及方法，其特征在于：所述远控系统主要负责智能泥头车运行监控及远程操作控制，包含远程控制显示屏、远程控制调度中心及远程控制操作台。
5.根据权利要求2所述的一种无人智能泥头车控制系统及方法，其特征在于：所述无人智能泥头车能够感知车辆周围环境信息，监控车辆运行状态，获取车辆实时定位数据；所述无人智能泥头车根据自身环境、定位信息...
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