[发明专利]挖掘机安全避障系统和方法

权利要求书

1.一种挖掘机安全避障系统，其特征在于，包括

至少两个激光扫描装置，所述激光扫描装置被分别布置在机身上各处，使得扫描范围可覆盖挖掘机周边360°的区域；所述激光扫描装置被设置为以周期T进行循环扫描并将扫描数据发送至控制装置；

所述控制装置，所述控制装置被设置为接收所述激光扫描装置发送的扫描数据，还包括：

目标采集处理模块，所述目标采集处理模块读取所述扫描数据并建立三维点云地图，进而对障碍物的本体进行定义，获得其规则形状模型；根据所述激光扫描装置自身的物理安装位置相对于挖掘机机体的坐标系位姿，计算得到障碍物相对于挖掘机机体的位姿；

位置预测模块，所述位置预测模块通过不同时刻下障碍物位置的扫描数据，对运动中的障碍物的位置、速度和运动方向进行预测；

决策控制模块，所述决策控制模块首先确定挖掘机的碰撞半径和扫描到的障碍物的最大安全接触半径，当扫描到静止障碍物时，如可避开，则所述决策控制模块控制挖掘机修正其运动轨迹以避开所述静止障碍物，同时降低运动速度继续作业，如不可避开，则控制挖掘机停机并报警；当扫描到运动障碍物时，如预测所述运动障碍物将在不小于预定的时间T1内进入所述碰撞半径，则控制挖掘机修正运动轨迹以避开所述运动障碍物，同时降低运动速度继续作业，如所述位置预测模块预测所述运动障碍物将在小于预定的时间T1内进入所述碰撞半径，则控制挖掘机停机并报警直到预测所述运动障碍物将在不小于预定的时间T1内进入所述碰撞半径时再自动启动挖掘机；

通过对所述三维点云地图中的障碍物进行分割以获取障碍物的体积中心坐标，而后通过设置相应的膨胀系数以获得其范围坐标，生成球形碰撞范围，确定所述最大安全接触半径；

采用深度神经网络方式进行所述分割，采用聚类方法获得所述体积中心坐标；

采用扩展卡尔曼滤波的方式实现对运动中的障碍物的位置、速度和运动方向进行预测；

通过传感器获得挖掘机工作部件的尺寸信息、实时角度信息和速度信息，通过正向运动学的方法建立挖掘机机构物理尺寸模型，得到挖掘机在挖掘和回转过程中的实时变换的碰撞范围。

2.一种挖掘机安全避障方法，其特征在于，包括如下步骤

由分别布置在机身上各处的至少两个激光扫描装置对挖掘机周边360°的区域以周期T进行循环扫描并将扫描数据发送至控制装置；

由所述控制装置接收所述激光扫描装置发送的扫描数据，所述控制装置还包括目标采集处理模块、位置预测模块和决策控制模块；其中

所述目标采集处理模块读取所述扫描数据并建立三维点云地图，进而对障碍物的本体进行定义，获得其规则形状模型；根据所述激光扫描装置自身的物理安装位置相对于挖掘机机体的坐标系位姿，计算得到障碍物相对于挖掘机机体的位姿；

所述位置预测模块通过不同时刻下障碍物位置的扫描数据，对运动中的障碍物的位置、速度和运动方向进行预测；

所述决策控制模块首先确定挖掘机的碰撞半径和扫描到的障碍物的最大安全接触半径，当扫描到静止障碍物时，如可避开，则所述决策控制模块控制挖掘机修正其运动轨迹以避开所述静止障碍物，同时降低运动速度继续作业，如不可避开，则控制挖掘机停机并报警；当扫描到运动障碍物时，如预测所述运动障碍物将在不小于预定的时间T1内进入所述碰撞半径，则控制挖掘机修正运动轨迹以避开所述运动障碍物，同时降低运动速度继续作业，如所述位置预测模块预测所述运动障碍物将在小于预定的时间T1内进入所述碰撞半径，则控制挖掘机停机并报警直到预测所述运动障碍物将在不小于预定的时间T1内进入所述碰撞半径时再自动启动挖掘机；

通过对所述三维点云地图中的障碍物进行分割以获取障碍物的体积中心坐标，而后通过设置相应的膨胀系数以获得其范围坐标，生成球形碰撞范围，确定所述最大安全接触半径；

采用深度神经网络方式进行所述分割，采用聚类方法获得所述体积中心坐标；

采用扩展卡尔曼滤波的方式实现对运动中的障碍物的位置、速度和运动方向进行预测；

通过传感器获得挖掘机工作部件的尺寸信息、实时角度信息和速度信息，通过正向运动学的方法建立挖掘机机构物理尺寸模型，得到实时变换的碰撞范围。