[发明专利]基于数字孪生预测的露天矿无人驾驶卡车调度系统及方法

权利要求书

1.一种基于数字孪生预测的露天矿无人驾驶卡车调度系统的调度方法，所述基于数字孪生预测的露天矿无人驾驶卡车调度系统包括智能调度平台、模型模块和调度计算模块；所述模型模块包括地图抽象模型、矿卡模型、电铲模型和卸载区模型；所述智能调度平台通过信号塔与矿卡、电铲、卸载区建立网络通讯，用于接收矿卡、电铲、卸载区的状态信息并发送至所述模型模块以更新各模型实例，并将更新后的各模型实例的输出结果发送至所述调度计算模块；所述调度计算模块用于基于接收的输出结果，运算调度算法，计算矿卡的调度任务并输出调度指令；所述智能调度平台通过信号塔将调度指令发送至矿卡；所述调度方法包括如下步骤：

S1：智能调度平台通过信号塔接收矿卡上报的位置信息并发送至模型模块；

S2：模型模块更新对应的矿卡模型实例，并执行相关动作使矿卡模型的状态和矿卡实体状态一致；

S3：判断是否达到计算矿卡的调度任务的时刻，若达到，调度计算模块运算调度算法，计算矿卡的调度任务并发送至智能调度平台；

S4：智能调度平台通过信号塔下发矿卡的调度任务给对应矿卡；

S5：重复步骤S1至步骤S4；

步骤S3中，调度计算模块计算矿卡的调度任务具体过程如下：

1）接收所有矿卡的位置信息；

2）判断主体矿卡是否有新任务，若有，则查找主体矿卡的所有可达目的地；

3）查找主体矿卡到达每个可达目的地的路径；

4）查找去往每个可达目的地的其他矿卡并计算其中每个矿卡的到达时长；

5）根据每个矿卡的到达时长进行排队，然后考虑装载或卸载时长，计算每个矿卡从当前位置到装载或卸载完成所用任务时长；

6）根据最小时长原则，选择主体矿卡的最小任务时长路径；若有多个相同的最小任务时长路径，则根据最短路径原则，选择最短路径对应的目的地，否则进行步骤8）；

7）若相同长度的最短路径对应有多个目的地，则随机选择一个调度目的地；

8）生成调度任务并下发给主体矿卡；

步骤5）中，利用如下公式计算每个矿卡从当前位置到装载或卸载完成所用任务时长；

其中，T_d为矿卡沿某条路径完成一个调度任务的时长；T_l为该矿卡经过所述某条路径所有道路的时长和；T_w为该矿卡在装载区或卸载区的等待时长和；T_lu为该矿卡的装卸载时长；t_i为该矿卡经过所述某条路径某条道路时长，n为所述某条路径的道路数量；t_w为该矿卡等待装载或卸载排队的时长，W表示该矿卡排队次序。

2.根据权利要求1所述的调度方法，其特征在于，

所述地图抽象模型包括如下属性成员：道路集合、路口集合和装载区或卸载区集合；并且包括如下动作：道路封闭、道路解除封闭、获取道路、获取道路长度、获取路径、获取路径长度、地图更新、获取路口和获取装载区或卸载区；

所述矿卡模型包括如下属性成员：车辆位置、车辆装载信息、空重载状态、当前道路和当前路径；并且包括如下动作：道路行驶、停车、装载、卸载、排队等待装载或卸载、上报位置信息和开机启动；

所述电铲模型包括如下属性成员：矿卡位置及其所属装载区或卸载区；并且包括如下动作：装载、平均装载时长、上报位置信息和开机启动；

所述卸载区模型包括如下属性成员：矿卡位置及其所属装载区或卸载区；并且包括如下动作：卸载、平均卸载时长、上报位置信息和开机启动。

3.根据权利要求1所述的调度方法，其特征在于，所述调度计算模块利用矿卡完成装卸载任务最少时长原则，计算矿卡的调度任务路径。