[發明專利]面向N3類清掃車的數據存儲與回溯平臺

有效

• 申請號: 202011006589.8
• 申請日: 2020-09-23
• 公開（公告）號: CN112162554B
• 公開（公告）日: 2021-10-01
• 發明（設計）人: 于遠彬;羅春麒;蔣勁宇
• 申請（專利權）人: 吉林大學
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 長春吉大專利代理有限責任公司 22201
• 代理人: 杜森垚

本發明公開了一種面向N3類電動清掃車的數據存儲與回溯平臺，由在線端和離線端兩部分組成；在線端用于對路面垃圾物信息進行數據在線采集與存儲，并收集清掃車當前上裝擋位操作，為上裝擋位選擇模塊提供數據，并為在線車速優化控制模塊提供當前垃圾物場景下的最佳上裝擋位選擇，實現上裝操作和車速控制的解耦；離線端利用在線端收集的數據進行上裝擋位選擇算法訓練，得到上裝擋位選擇算法中相關的參數并發送給在線端上裝擋位選擇模塊，用于迭代更新在線端的上裝擋位控制算法，并對來自多臺清掃車的在線車速優化控制模塊中的神經網絡參數進行融合后傳輸給各個清掃車；在線端與離線端通過控制信息更新系統實現數據傳送。

技術領域

本發明涉及清掃車智能化控制領域，具體涉及一種面向N3類清掃車的數據存儲與回溯平臺。

背景技術

目前，要實現N3類純電動清掃車道路作業的智能化，需要：(1)事先進行功率匹配試驗，人為布置場景再選擇最佳擋位來獲取功率匹配試驗數據；(2)利用這些功率匹配試驗數據訓練出功率匹配模型來模擬駕駛員的操作行為；(3)實際清掃作業時，將基于視覺傳感器與感知算法輸出的當前場景路面垃圾物種類及各種類對應的覆蓋率信息，輸入到功率匹配試驗數據訓練得出的模型中，從而自動輸出當前場景需求的上裝系統檔位。

這種清掃車智能化作業的技術路線有以下幾個問題：(1)人為布置的場景數量和種類無法真實反映復雜多樣的路面狀況，導致功率匹配試驗的數據無法真實反映現實路面，從而影響到所訓練出來的功率匹配模型的精度與準確率；(2)每一次的功率匹配試驗都需要先布置場景再選擇最佳檔位進行作業，這意味著獲取功率匹配數據需要大量的人力、物力和時間成本，這也使得功率匹配模型無法持續更新。

為了解決上述問題，提出利用在日常作業過程中不斷收集作業場景數據和對應的車輛運行數據來替代功率匹配試驗數據，并利用這些數據通過機器學習算法解析駕駛員的行為特征，形成一個可以迭代更新的智能控制算法以替代原先的功率匹配模型，從而確保智能作業算法能夠持續更新。

發明內容

本發明的目的在于設計一個面向N3類電動清掃車的數據存儲與回溯平臺，旨在將駕駛員看到的信息用視頻數據轉換的方式進行計算機語言描述，并通過數據同步技術，將其與駕駛員操作動作進行同步存儲，并通過上裝擋位選擇算法解析出駕駛員的上裝操作行為以及通過在線車速優化控制算法解析出在清掃作業模式下的速度優化控制規律，以便實現整車的全自動智能化控制。

本發明的目的是通過以下技術方案實現的：

一種面向N3類電動清掃車的數據存儲與回溯平臺，由在線端和離線端兩部分組成；

所述在線端包括數據在線采集與存儲系統、上裝擋位選擇模塊以及在線車速優化控制模塊；數據在線采集與存儲系統用于對路面垃圾物信息進行數據在線采集與存儲，并收集清掃車當前上裝擋位操作，為上裝擋位選擇模塊提供數據；上裝擋位選擇模塊為在線車速優化控制模塊提供當前垃圾物場景下的最佳上裝擋位選擇，作為在線車速優化控制模塊的一個輸入，實現上裝操作和車速控制的解耦；

所述離線端包括基于深度置信網絡的上裝擋位選擇訓練模塊以及車速優化控制神經網絡參數融合模塊；基于深度置信網絡的上裝擋位選擇訓練模塊利用在線端收集的數據進行上裝擋位選擇算法訓練，得到上裝擋位選擇算法中相關的參數并發送給在線端上裝擋位選擇模塊，用于迭代更新在線端的上裝擋位控制算法；車速優化控制神經網絡參數融合模塊對來自多臺清掃車的在線車速優化控制模塊中的神經網絡參數進行融合后傳輸給各個清掃車，實現多臺清掃車速度控制的經驗共享；

在線端與離線端通過控制信息更新系統實現數據傳送。