【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于场景的矿车无人驾驶安全控制方法及系统，属于矿山自动驾驶。
技术介绍
1、在现代矿山作业中，无人驾驶矿车技术的发展显著提高了生产效率，减少了人力成本。然而，矿区的复杂地形、多变的气候条件、以及矿车的作业场景的特殊性，对无人驾驶技术的功能安全性提出了更高的要求。传统的功能安全方法多用于平坦的道路和标准化的驾驶环境，但在矿区这种高风险、高动态变化的场景中，现有的安全方法显的不够完善。迫切需要一种能够适应矿区多样化作业场景的功能安全方法和系统，以确保矿车在各种环境下的安全运行。
2、现有的无人驾驶矿车系统大多依赖固定的预设算法和路径规划方案，无法灵活应对不同场景下的突发情况。例如，当矿车行驶至坡度较大的区域时，系统可能无法准确判断并及时调整行驶策略，导致矿车失控或滑坡。
3、因此，迫切需要一种基于场景识别的动态调整的无人驾驶矿车功能安全方法及系统，能够实时感知环境变化，准确识别当前场景，并根据场景的不同特点调整行驶策略，以确保矿车在各种作业场景下的安全性和稳定性。
4、专利cn11574...
【技术保护点】
1.一种基于场景的矿车无人驾驶安全控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于场景的矿车无人驾驶安全控制方法，其特征在于，所述场景数据包括位置信息、位姿信息、高度信息、点云数据和摄像头图像。
3.根据权利要求1所述的基于场景的矿车无人驾驶安全控制方法，其特征在于，所述决策树模型采用特征匹配和优化的方法，基于特征构建决策树，每个分支根据特征值进行分裂，使用全局优化，去除冗余分支和节点而构建得到的。
4.根据权利要求1所述的基于场景的矿车无人驾驶安全控制方法，其特征在于，所述基于场景风险评估等级和整车故障等级，对车...
【技术特征摘要】
1.一种基于场景的矿车无人驾驶安全控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于场景的矿车无人驾驶安全控制方法，其特征在于，所述场景数据包括位置信息、位姿信息、高度信息、点云数据和摄像头图像。
3.根据权利要求1所述的基于场景的矿车无人驾驶安全控制方法，其特征在于，所述决策树模型采用特征匹配和优化的方法，基于特征构建决策树，每个分支根据特征值进行分裂，使用全局优化，去除冗余分支和节点而构建得到的。
4.根据权利要求1所述的基于场景的矿车无人驾驶安全控制方法，其特征在于，所述基于场景风险评估等级和整车故障等级，对车辆驱动系统、制动系统、档位、作业系统及警示系统控制指令进行控制仲裁，输出对车辆的安全控制指令，包括：
5.根据权利要求4所述的基于场景的矿车无人驾驶安全控制方法，其特征在于，所述规则引擎由规则库和规则解释器以及逻辑规则的定义组成，所述规则库存储预定义的逻辑规则，所述规则基于矿区内不同场景的特征组成，用于评估风险...
【专利技术属性】
技术研发人员：纪文选，唐建林，王凯，
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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