[發明專利]一種基于堆料面預測模型的智能電鏟最優自動挖掘作業方法

在審

• 申請號: 202210282044.2
• 申請日: 2022-03-22
• 公開（公告）號: CN114722586A
• 公開（公告）日: 2022-07-08
• 發明（設計）人: 宋學官;黎柿汪;付濤;張天賜;崔允浩;李建基
• 申請（專利權）人: 大連理工大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06Q10/04;G06T5/00;G06T7/10;G06T7/20;G06T7/62;G06T7/70;G06F119/14
• 代理公司: 遼寧鴻文知識產權代理有限公司 21102
• 代理人: 隋秀文

一種基于堆料面預測模型的智能電鏟最優自動挖掘作業方法，首先，通過激光雷達掃描實際料場獲得堆料面點云數據并進行處理；其次，對形貌特征復雜多變的堆料面進行精確建模；接著，利用堆料面預測模型進行最優挖掘軌跡規劃；然后，執行挖掘軌跡；最后，回轉?卸料?復位并判斷是否進行下一次挖掘作業。由于本發明采用激光雷達掃描得到的點云對堆料面進行精確建模，實現了對動態挖掘體積的精準預測，且適用于實際挖掘工況。本發明采用PTP方法利用高階多項式描述挖掘軌跡，將電鏟最優控制問題轉化為多項式系數尋優問題，同時考慮挖掘體積、挖掘時間等因素，考慮機構位置、電機轉速等約束，對多項式軌跡系數、挖掘時間、終止位置進行優化，實現了確保挖到足夠物料、挖掘時間短以及能耗最優的目的。

技術領域

本發明屬于礦用電鏟智能化技術領域，涉及一種基于堆料面預測模型的智能電鏟最優自動挖掘作業方法。

背景技術

礦用電鏟是露天礦山開采的關鍵設備，其產品性能和生產能力將直接決定礦山開采的效率。傳統的電鏟目前主要依靠操作員的經驗進行挖掘作業，不同操作者進行作業的滿斗率和挖掘效率有較大差距。

另外，挖掘現場粉塵大，作業環境惡劣，導致操作員視野差，同時電鏟較大，導致操作員視距遠，再加上堆料面形貌特征豐富，人工挖掘作業的操作難度大。

另外，實際堆料面的形貌特征是復雜多變的，但目前多數挖掘軌跡規劃方法都是把堆料面假想成一個固定堆角的平面，不符合實際情況。

發明內容

為解決現有技術存在的上述問題，本發明提出了一種無人操作、能夠根據不同的堆料面形貌特征對動態挖掘體積進行精確預測、可滿足多種實際應用需求并且能耗最優的智能電鏟最優自動挖掘作業方法。

為了實現上述目的，本發明采用的技術方案如下：

一種基于堆料面預測模型的最優自動挖掘作業方法，包括以下步驟：

A、電鏟接收規劃任務，運動到特定挖掘位置，接著前端工作裝置進行復位運動，準備掃描前方挖掘堆料面；

B、激光雷達掃描前方堆料面，采掘堆料面形貌特征，獲得堆料面點云數據，點云中每個點由(x,y,z)組成；

C、激光雷達掃描堆料面獲得其點云數據后，對點云數據進行去噪處理，對去噪后的點云進行分割處理，將非堆料面部分的點云去除掉，獲得處理過后堆料面點云數據；

D、通過PRS堆料面預測模型，利用步驟C中處理過后的堆料面點云數據對堆料面進行建模，得到堆料面的數學表達式S(x,y)，S(x,y)即最終得到的堆料面預測模型，可通過該模型計算堆料面在X-Y平面內的投影范圍內的任意一個(x,y)所對應的堆料面預測值z_prs；

所述的PRS堆料面預測模型建立方法包括以下步驟：

D1、使用PRS方法得到的堆料面表達式S(x,y)可由下式表達：

其中：Dx和Dy是x和y兩個維度上的最高階數，兩個階數的取值需通過實驗，綜合考慮建模精度、建模速度以及預測速度進行確定；w_mk代表二元多次方程S(x,y)中每一項x^my^k所對應的系數；z_prs代表堆料面預測模型根據某一(x,y)計算得到的堆料面預測值；(x,y)為點云中所有點的前兩維數據；

D2、設Dx和Dy相等，皆為D。根據步驟D1中的堆料面表達式(1)，通過最小二乘法，以實際z值(點云z值)與S(x,y)之間的差值(z_prs)最小為目標，建立目標函數，以此確定式(1)中未知的每一項系數w_mk。目標函數如下式：

D3、為使步驟D2中的目標函數E最小，讓其導數等于零，可得到下式；