[发明专利]一种挖掘机倾角测量倾角修正方法、装置和倾角测量仪

说明书

本发明公开一种适用于智能挖掘机的挖掘机倾角测量修正方法、装置和倾角测量仪，倾角测量修正方法包括：实时获取倾角测量数据，所述倾角测量数据包括挖掘机车体上至少两个不同位置的倾角测量数据；将获取到的数据作为预先训练的倾角修正模型的输入，得到倾角修正模型的输出；根据倾角修正模型的输出确定挖掘机实际倾角；其中，所述预先训练的倾角修正模型采用神经网络，其训练样本为实际倾角已知的所述两个不同位置的多组倾角测量数据。利用本发明能够在车体倾斜时，对倾角测量值进行修正，从而更准确的判断挖掘机的姿态。

技术领域

本发明涉及工程机械设计制造技术领域，特别是一种智能挖掘机倾角测量修正方法、装置和倾角测量仪。

背景技术

随着智能车辆技术的发展以及工业界对技术落地的需求，业界对智能工程车的关注度逐渐提升。智能挖掘机是智能工程车中较为复杂的器械，以智能驾驶的方式应对危险或恶劣的工况是一种必然趋势，如何对周围环境和自身进行精确感知是进行施工的前提。在智能挖掘机自身姿态的研究中，倾角传感器是一种普遍应用的传感器，通常固定在挖掘机车体、动臂位置。但倾角传感器在车体发生倾斜时，自身姿态的计算往往出现较大偏差。

发明内容

本发明的目的是提供一种适用于智能挖掘机的挖掘机倾角测量修正方法、装置和倾角测量仪，能够在车体倾斜时，对倾角测量值进行修正，从而更准确的判断挖掘机的姿态。本发明采用的技术方案如下。

一方面，本发明提供一种挖掘机倾角测量修正方法，包括：

实时获取倾角测量数据，所述倾角测量数据包括挖掘机车体上至少两个不同位置的倾角测量数据；

将获取到的数据作为预先训练的倾角修正模型的输入，得到倾角修正模型的输出；

根据倾角修正模型的输出确定挖掘机实际倾角；

其中，所述预先训练的倾角修正模型采用神经网络，其训练样本为实际倾角已知的所述两个不同位置的多组倾角测量数据。

以上方案中，倾角修正模型的输出可直接作为挖掘机的实际倾角。

可选的，所述倾角测量数据包括安装于车体上的倾角传感器测得的俯仰角、横滚角和横摆角。

可选的，挖掘机车体上，车身和动臂上分别安装倾角传感器；所述倾角测量数据为两个倾角传感器分别测得的俯仰角、横滚角和横摆角。

可选的，所述预先训练的倾角修正模型采用三层BP神经网络，输入层设置6个神经元，分别用于输入两个倾角传感器测得的俯仰角、横滚角和横摆角数据，隐藏层设置10个神经元，输出层设置一个神经元，传递函数采用logsig函数。

可选的，所述倾角修正模型的训练包括：

获取挖掘机车身处于多个不同倾斜位置时，安装于所述至少两个不同位置的倾角传感器的倾角测量数据；

对所述多个不同倾斜位置的挖掘机分别进行实际测量，得到实际倾角数据；

将对应各倾斜位置的实际倾角数据作为样本标签，基于对应的倾角测量数据，得到模型训练样本；

利用训练样本对三层BP神经网络进行训练，直至倾角修正模型满足设定训练步数或满足设定目标误差，停止训练，得到最终倾角修正模型。

可选的，所述设定训练步数为2000步，设定目标误差为0.0001。

第二方面，本发明提供一种挖掘机倾角测量修正装置，包括：

测量数据获取模块，被配置用于实时获取倾角测量数据，所述倾角测量数据包括挖掘机车体上至少两个不同位置的倾角测量数据；

倾角修正模块，被配置用于将获取到的数据作为预先训练的倾角修正模型的输入，得到倾角修正模型的输出；