一种有人驾驶矿卡的作业状态预测方法、装置和终端设备与流程

本申请涉及智能调度，尤其涉及一种有人驾驶矿卡的作业状态预测方法、装置和终端设备。

背景技术：

1、随着科技的不断发展，自动驾驶技术在各个领域都得到了广泛应用，包括矿区运输领域。在矿区的运输作业区域，通常调度无人驾驶矿卡和有人驾驶矿卡混合作业，无人驾驶矿卡可以利用自动驾驶技术实现更加智能高效的运输，而有人驾驶矿卡不能直接反馈自身的定位数据和作业状态；并且由于无人驾驶矿卡和有人驾驶矿卡存在运输路线的重叠，因此可能存在行驶路线的交汇与冲突，从而影响运输作业区域的运输调度，导致运输作业区域拥堵，从而影响整个运输作业区域的生产运输效率和运输安全性。

2、因此，如何精准预测有人驾驶矿卡的作业状态，提升运输作业区域的生产运输效率和运输安全性，是本领域技术人员目前需要解决的技术问题。

技术实现思路

1、本申请的目的在于提供一种有人驾驶矿卡的作业状态预测方法、装置、终端设备和计算机可读存储介质，能够使运输作业区域中的各无人驾驶矿卡和各有人驾驶矿卡更好地进行协调作业，避免运输作业区域拥堵；提高整个运输作业区域的生产运输效率和运输安全性。

2、第一方面，本申请提供了一种有人驾驶矿卡的作业状态预测方法。所述方法包括：

3、通过无人驾驶矿卡获取待预测有人驾驶矿卡的定位数据；

4、获取与运输作业区域对应的有向带权图以及与所述有向带权图对应的多个路由；所述路由为表征所述运输作业区域中两个停靠点之间的行驶路径；

5、根据所述定位数据和所述有向带权图确定所述待预测有人驾驶矿卡的目标候选路由；

6、根据所述目标候选路由中与所述待预测有人驾驶矿卡对应的候选点以及目标候选路由的路由属性确定所述待预测有人驾驶矿卡的作业状态。

7、在其中一个实施例中，所述根据所述定位数据和所述有向带权图确定所述待预测有人驾驶矿卡的目标候选路由，包括：

8、若所述定位数据包括预测轨迹，则根据所述预测轨迹和所述有向带权图确定候选路由；

9、根据所述预测轨迹和所述候选路由确定隐马尔科夫模型对应的观测概率和转移概率；

10、根据所述观测概率和所述转移概率确定状态序列，得到目标候选路由。

11、在其中一个实施例中，所述方法还包括：

12、若所述定位数据包括轨迹点，则根据所述轨迹点和所述有向带权图确定候选路由；

13、确定各所述候选路由分别对应的代价值；

14、根据各所述代价值从各所述候选路由中确定目标候选路由。

15、在其中一个实施例中，所述确定各所述候选路由分别对应的代价值，包括：

16、针对每一个所述候选路由，在所述候选路由上确定与所述轨迹点对应的候选点，并确定所述候选点与所述轨迹点之间的投影距离；

17、确定所述候选点的航向角与所述轨迹点的航向角的航向角差值；

18、根据所述投影距离和所述航向角差值确定所述候选路由的代价值。

19、在其中一个实施例中，所述根据各所述代价值从各所述候选路由中确定目标候选路由，包括：

20、将各所述候选路由的代价值按照预设顺序排列；

21、根据代价值从高到低顺序依次计算相邻两个代价值的代价差值，并在所述代价差值小于或等于预设代价差值阈值时，将所述候选路由确定为相近候选路由；

22、根据所述相近候选路由确定目标候选路由。

23、在其中一个实施例中，所述根据所述相近候选路由确定目标候选路由，包括：

24、确定所述相近候选路由的候选数量；

25、若所述候选数量为1，则将所述相近候选路由确定为目标候选路由。

26、在其中一个实施例中，所述方法还包括：

27、若所述候选数量大于1，则确定各所述相近候选路由是否为卸载路由；

28、若各所述相近候选路由均为所述卸载路由，则针对每个所述相近候选路由，确定所述相近候选路由中在所述待预测有人驾驶矿卡的未来行驶路径上的车辆数量；

29、将车辆数量最少的相近候选路由确定为所述目标候选路由。

30、在其中一个实施例中，所述方法还包括：

31、若各所述相近候选路由不全为所述卸载路由，则根据所述待预测有人驾驶矿卡的车辆偏移量和轨迹点的航向角，从多个所述相近候选路由中确定所述目标候选路由。

32、第二方面，本申请还提供了一种有人驾驶矿卡的作业状态预测装置。所述装置包括：

33、定位数据获取模块，用于通过无人驾驶矿卡获取待预测有人驾驶矿卡的定位数据；

34、路由获取模块，用于获取与运输作业区域对应的有向带权图以及与所述有向带权图对应的多个路由；所述路由为表征所述运输作业区域中两个停靠点之间的行驶路径；

35、目标候选路由确定模块，用于根据所述定位数据和所述有向带权图确定所述待预测有人驾驶矿卡的目标候选路由；

36、作业状态预测模块，用于根据所述目标候选路由中与所述待预测有人驾驶矿卡对应的候选点以及目标候选路由的路由属性确定所述待预测有人驾驶矿卡的作业状态。

37、第三方面，本申请还提供了一种终端设备。所述终端设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述方法的步骤。

38、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述方法的步骤。

39、本申请提供一种有人驾驶矿卡的作业状态预测方法，本方法根据无人驾驶矿卡获取待预测有人驾驶矿卡的定位数据以及运输作业区域对应的有向带权图预测出待预测有人驾驶矿卡的目标候选路由，并根据目标候选路由中与待预测有人驾驶矿卡对应的候选点以及目标候选路由的路由属性确定待预测有人驾驶矿卡的作业状态；通过预测有人驾驶矿卡的作业状态，可以更加合理地调度无人驾驶矿卡，安排运输任务和行驶路线；能够使运输作业区域中的各无人驾驶矿卡和各有人驾驶矿卡更好地进行协调作业，避免运输作业区域拥堵；提高整个运输作业区域的生产运输效率和运输安全性。

40、可以理解的是，本申请实施例提供的一种有人驾驶矿卡的作业状态预测装置、终端设备和计算机可读存储介质，具有如上述有人驾驶矿卡的作业状态预测方法相同的有益效果，在此不再赘述。

技术特征：

1.一种有人驾驶矿卡的作业状态预测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述定位数据和所述有向带权图确定所述待预测有人驾驶矿卡的目标候选路由，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定各所述候选路由分别对应的代价值，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各所述代价值从各所述候选路由中确定目标候选路由，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述相近候选路由确定目标候选路由，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

9.一种有人驾驶矿卡的作业状态预测装置，其特征在于，所述装置包括：

10.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述方法的步骤。

11.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述方法的步骤。

技术总结本申请提供一种有人驾驶矿卡的作业状态预测方法、装置和终端设备，其方法包括：通过无人驾驶矿卡获取待预测有人驾驶矿卡的定位数据；获取与运输作业区域对应的有向带权图以及与有向带权图对应的多个路由；路由为表征运输作业区域中两个停靠点之间的行驶路径；根据定位数据和有向带权图确定待预测有人驾驶矿卡的目标候选路由；根据目标候选路由中与待预测有人驾驶矿卡对应的候选点以及目标候选路由的路由属性确定待预测有人驾驶矿卡的作业状态。本方法能够使运输作业区域中的各无人驾驶矿卡和各有人驾驶矿卡更好地进行协调作业，避免运输作业区域拥堵；提高整个运输作业区域的生产运输效率和运输安全性。技术研发人员：曹玉玲,黄露受保护的技术使用者：长沙智能驾驶研究院有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/29