[发明专利]一种土石方智能碾压系统

权利要求书

1.一种土石方智能碾压系统，其特征在于，基于材料-机器-信息-机器自主决策交互系统框架实现，包括：

碾压机工作参数自主决策控制系统，通过人工智能算法，利用实时压实情况检测数据组成训练数据，然后通过数据训练产生预测模型，最后通过碾压前的状态参数经过预测模型得到碾压机作业参数，所述实时压实情况检测数据包括该位置的压实效果指标值S(x,y)和碾压机工作参数，所述碾压机工作参数包括振动频率f(x,y)，振幅A(x,y)和行车速度V(x,y)；

无人碾压机及其机群协同碾压作业系统，其中无人碾压机根据碾压作业参数进行无人碾压施工作业；

RTK-系统，为无人碾压机提供定位导航服务；

无线通信系统，为单台无人碾压机或多台无人碾压机机群协同碾压作业系统提供实时通信服务，为无人碾压机与远程质量监控中心提供实时通信服务；

远程质量监控中心，依据建设土石方工程的三维数字模型人机交互规划作业区域和导航路线，通过无线通信系统接收无人碾压机的作业数据及作业环境视频信息，向无人碾压机发送自动导航数据与指令，根据接收紧急处理请求情况人机交互远程操纵无人碾压机，为无人碾压机及机群协同碾压作业系统提供调度服务，并显示现场碾压施工作业情况，实时存储现场碾压施工作业数据。

2.根据权利要求1所述土石方智能碾压系统，其特征在于，所述碾压机工作参数自主决策控制系统主要包含碾压机工作参数自主决策模型训练模块和碾压机工作参数预测模块，其中，碾压机工作参数自主决策模型训练模块通过人工智能算法模型进行数据训练产生预测模型，碾压机工作参数预测模块利用输入参数和周期训练的模型运算，得到下一个局部区域将需要的最大效率的碾压机工作参数，制定压实策略，实现压实过程智能化控制。

3.根据权利要求2所述土石方智能碾压系统，其特征在于，所述碾压机工作参数自主决策模型训练模块利用实时定位装置、压实质量在线检测装置、传感器装置得到的数据，包括该位置坐标(x,y)和实时压实情况检测数据，组成训练数据，通过坐标数据(x,y)，当前已经碾压遍数(n-1)(x,y)，碾压前压实效果指标值S_n-1(x,y)、第n-1遍碾压机工作参数、振动频率f_n-1(x,y)、振幅A_n-1(x,y)以及速度V_n-1(x,y)组成训练模型的输入数据，碾压后压实效果指标值S_n(x,y)作为训练模型的输出数据，通过机器学习算法模型进行数据训练，得到压实效果与碾压工作参数的关系，即：

S_n(x,y)＝F(S_n-1(x,y),f_n-1(x,y),A_n-1(x,y),V_n-1(x,y))

所述碾压机工作参数预测模块在无人碾压机实时作业时，将实时的从实时定位装置、压实质量在线检测装置以及传感器装置获得当前压实状态S_n-1(x,y)，以达到规定压实效果指标S_E(x,y)的效率最高为目标进行碾压参数优化，得到智能压实模型的输出：

(f_n(x,y),A_n(x,y),V_n(x,y))＝F(S_n-1(x,y),S_E(x,y))

f_n(x,y),A_n(x,y),V_n(x,y)即下一遍碾压作业的碾压机振动频率、碾压机振幅和碾压机车速，实现碾压作业参数自主决策控制。

4.根据权利要求2所述土石方智能碾压系统，其特征在于，所述碾压机工作参数自主决策控制系统还用于土石方工程填筑碾压质量评估、质量反馈控制和质量验收，即碾压机工作参数自主决策控制系统依照设计填筑压实质量的控制标准，将获取的压实效果指标值通过压实质量评估模型计算出相应的设计填筑压实质量的控制指标值，进而计算该值是否符合设计填筑压实质量的控制标准，因而可实现土石方工程填筑碾压质量评估，通过评估结果可利用碾压机工作参数自主决策控制系统对压实质量作反馈控制和质量验收。