基于行车雷达的物料监测方法技术

本发明专利技术属于雷达监测技术领域，特别涉及一种基于行车雷达的物料监测方法，本发明专利技术在行车上布置少量雷达，再驱使行车位移就能实时探测行车位移行程内料仓的物料信息，物料监测的布设与使用成本低廉。设与使用成本低廉。设与使用成本低廉。

【技术实现步骤摘要】
基于行车雷达的物料监测方法


[0001]本专利技术属于雷达监测
，特别涉及一种基于行车雷达的物料监测方法。

技术介绍

[0002]冶炼厂的料仓通常需要作业人员手动驾驶起重机行车进行取料与投料。作业人员在行车上的视野较差，时常需要离开操作位观察抓斗的方位再进行抓斗控制操作，物料取用的效率低下。若派遣另一名作业人员在待取料料仓内与行车操作人员实时沟通调整抓斗，由于行车在启动、运行、停止时易发生抓斗摇摆的情况，物料可能会在抓斗摇摆过程中落下，位于料仓内作业人员的人身安全难以保障。
[0003]由于视觉系统的采集范围通常小于料仓仓储空间，现有技术如中国专利CN110562854A公开了一种联合储库起重机自动控制系统，在每个卸料池的顶部固定安设视觉系统，视觉系统将料场划分为网格状，对每个单元网格的料面高度进行独立计算，联合物流系统建立物料轮廓的四维模型，实时模拟物料轮廓形貌，接收生产指令，调度距离目标抓取点最近的起重机转运物料。这样需要布设多组视觉系统，不仅视觉系统的布设成本高，而且视觉系统的信息上传数据量大，对信号传输系统的要求高，不仅增加了系统的信号传输成本，还降低了信号传输处理效率。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于行车雷达的物料监测方法，能低成本实现料仓内的物料监测功能。
[0005]为实现以上目的，本专利技术采用的技术方案为：一种基于行车雷达的物料监测方法，料仓内设有行车，行车的大车上间隔设有两个雷达，两个雷达的信号采集区域具有交集；
[0006]A、对同一行车上的两个雷达进行标定；
[0007]B、在大车位移过程中，基于步骤A的标定参数，结合雷达采集得到的信息计算得到料仓内料堆的三维模型；
[0008]C、对步骤B获得的三维模型进行分析，识别料仓内各料堆的高度，并计算各料堆的体积。
[0009]与现有技术相比，本专利技术存在以下技术效果：在行车上布置少量雷达，再驱使行车位移就能实时探测行车位移行程内料仓的物料信息，物料监测的布设与使用成本低廉。
附图说明
[0010]下面对本说明书各附图所表达的内容及图中的标记作简要说明：
[0011]图1是本专利技术的俯视视角示意图；；
[0012]图2是雷达探测范围示意图；
[0013]图中：10.料仓，20.行车，20a.行车安全范围，21.大车，30.雷达。
具体实施方式
[0014]下面结合附图，通过对实施例的描述，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细说明。
[0015]一种基于行车雷达的物料监测方法，本方法中料仓10内设有行车20，行车20的大车21上间隔设有两个雷达30，两个雷达30的信号采集区域具有交集。为匹配同一行车20上雷达20所采集的信息，需要先基于雷达30采集的定西对两个20雷达30进行标定。
[0016]具体的标定步骤如下：
[0017]A1、测量两雷达30的安装距离，为雷达30信息的标定匹配提供初始参考。
[0018]A2、驱使大车21位移，获得并匹配两个雷达30采集的数据，根据匹配数据得到旋转变换矩阵和平移变换矩阵。
[0019]记第一雷达30a的观测序列为第二雷达30b的观测序列为其中N为雷达30观测数据集，为第一雷达30a的第i帧观测数据的时间戳，为第一雷达30a的第i帧观测数据的三维点云集合，为第二雷达30b的第j帧观测数据的时间戳，为第二雷达30b的第j帧观测数据的三维点云集合。
[0020]匹配和中采集时间相近的观测数据，根据匹配数据得到旋转变换矩阵和平移变换矩阵。
[0021]取
[0022]上式中，Δt为常数，可根据需求设定；为第一雷达30a的第m帧观测数据的三维点云集合，为第一雷达30a第m帧观测数据的时间戳，第二雷达30b的第n帧观测数据的三维点云集合，为第二雷达30b第n帧观测数据的时间戳。
[0023]即取两雷达30中时间戳的差值小于Δt的点云数据，利用算法匹配得到旋转变换矩阵T1‑2和平移变换矩阵t，
[0024][0025]为便于识别与控制，还包括步骤A3，标记大车21处于初始位置时的坐标为对应雷达30坐标系X轴的0点位置。
[0026]完成雷达30的标定后，便能驱使行车20位移，采集料仓10内的料堆信息。具体步骤如下：
[0027]B1、大车31位移过程中，雷达30采集得到新的点云数据。
[0028]B2、滤除雷达30新采集得到点云数据中的噪点，算法可以过滤因空气中粉尘、系统误差、镜面反射等原因造成的噪点。
[0029]B3、结合步骤B2得到的点云数据、大车21位置信息与步骤A的标定信息，匹配拼接相邻帧的点云数据。将点云数据与行车20每一时刻的位置信息反馈至控制系统，控制系统结合二者并拼接相邻帧间的点云数据。
[0030]B4、基于步骤B3得到的多帧点云数据建模得到料仓10内部的三维模型。基于多帧点云数据采用高斯过程进行表面建模，以满足料堆体积测算需求。即估算两点之间的料堆
高度信息形成连续的料堆顶面数据，具体估算方法为计算每个点到其最近的K个点的平均距离，该距离应当服从高斯分布，根据给定高斯分布的均值与方差，可剔除方差之外的点数据。伴随行车20位移，便可最终合成料仓10内部的料堆模型。
[0031]基于步骤B4获得的三维模型进行分析，识别料仓10内各料堆的高度，
[0032]C1、对步骤B获得的数据进行分割，提取构成料堆模型的点云数据。由于料仓10内除料堆外还有其他作业车辆、构筑物等，剔除料堆所在区域以外的点云数据，可以减少计算量，提升估算速度。为便于料仓10内料堆区域的划分，可以在获取步骤B中料仓信息的三维数据前，先根据料仓10内部布置将料仓10内部平面划分为若干区域，对用于堆放物料的区域进行标记，这样获取步骤B中的数据后，只需提取位于物料堆放区域的点云数据，无需对信息进行识别运算，大大提升数据处理效率。
[0033]C2、基于料堆模型的点云数据建立数字高程模型
[0034]高程模型将料仓10内部的模型空间划分成由一系列边长为r的栅格单元组成的二维矩阵，矩阵中每个栅格单元保存其对应位置的高程值，即
[0035][0036]其中p为料仓10的长，q为料仓10的宽，x
i
为料堆模型中i元素点的X轴坐标，y
i
为料堆模型中i元素点的Y坐标，z
i
为料堆模型中i元素点的高程值。
[0037]C3、计算各料堆的体积、重量；
[0038]高程模型中的每个栅格单元g
i
＝(x
i
，y
i
，z
i
)描述了以x
i
，y
i
为中心，边长为r的正方形的地面投影范围内的高程，每个栅格的面积乘以高度得到该栅格的体积，分别计算组成单个料堆的各栅格的体积后求和，得到该料堆的体积。所有的栅格单元的集合共同描述了该料库本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于行车雷达的物料监测方法，其特征在于：料仓(10)内设有行车(20)，行车(20)的大车(21)上间隔设有两个雷达(30)，两个雷达(30)的信号采集区域具有交集；A、对同一行车(20)上的两个雷达(30)进行标定；B、在大车(21)位移过程中，基于步骤A的标定参数，结合雷达(30)采集得到的信息计算得到料仓(10)内料堆的三维模型；C、对步骤B获得的三维模型进行分析，识别料仓(10)内各料堆的高度，并计算各料堆的体积。2.根据权利要求1所述的基于行车雷达的物料监测方法，其特征在于：所述的步骤A包括如下步骤：A1、测量两雷达(30)的安装距离；A2、驱使大车(21)位移，获得并匹配两个雷达(30)采集的数据，根据匹配数据得到旋转变换矩阵和平移变换矩阵；A3、标记大车(21)处于初始位置时的坐标为对应雷达(30)坐标系X轴的0点位置。3.根据权利要求1所述的基于行车雷达的物料监测方法，其特征在于：所述的步骤B包括如下步骤：B1、大车(31)位移过程中，雷达(30)采集得到新的点云数据；B2、滤除雷达(30)新采集得到点云数据中的噪点；B3、结合步骤B2得到的点云数据、大车(21)位置信息与步骤A的标定信息，匹配拼接相邻帧的点云数据；B4、基于步骤B3得到的多帧点云数据建模得到料仓(10)内部的三维模型。4.根据权利要求3所述的基于行车雷达的物料监测方法，其特征在于：所述的步骤C中，包括如下步骤：C1、对步骤B获得的数据进行分割，提取构成料堆模型的点云数据；C2、基于料堆模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵荣升，高海，程利振，程凯，陶鹏飞，陶世武，屈上林，朱壮志，张名铜，席光耀，孙来升，陆逊，陈刚，李明，
申请(专利权)人：铜陵有色金属集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：