一种铲车与物料关联性装载行为的识别方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及货物运输，特别是一种铲车与物料关联性装载行为的识别方法。
【背景技术】
[0002] 目前，货场的物料基本实现了分类堆放，不同区域存放着型号规格不同的物料。货 车进入货场装载物料时，货场一般采用铲车作为物料装载设备，但这种物料装载方式主要 是通过工作人员人为管理，后续监控管理同样依赖工作人员，存在管理漏洞。
[0003] 该物料装载方式过于依赖工作人员，离不开人工干预，容易产生以下主要问题： (1)铲车司机对所需物料存放地点记忆错误，装错物料；（2)铲车司机为获取个人利益故意 装错物料，以好充次。这些有意或无意的错装现象屡屡发生，给货场业主带来了巨大的损 失。
[0004] 通过卫星定位技术获取铲车的运动轨迹并对其进行分析，可有效遏制物料错装现 象，但利用北斗或GPS单点定位，定位精度过低，无法得到铲车有效的运动轨迹。通过建立 北斗高精度地基增强基站，北斗定位精度可达亚米级甚至厘米级，为获取精确的铲车运动 轨迹并对其装载行为进行分析提供技术保障。
[0005] 北斗高精度差分定位定向技术可实时采集铲车在货场运行的高精度位置和方位 信息，通过提取铲车的运动特征并对其进行分析，可对铲车的装载行为进行识别，这种识别 方法可有效限制货场物料错装的现象，可切实保障货场及业主的经济效益。但至今未见有 一种铲车与物料关联性装载行为识别技术的公开报导。
【发明内容】
[0006] 针对上述情况，为克服现有技术之缺陷，本发明之目的就是提供一种铲车与物料 关联性装载行为的识别方法，可有效解决对铲车的装载行为进行识别，防止货场物料错装 现象的问题。
[0007] 本发明解决的技术方案是，包括以下步骤：
[0008] (1)、建立计算机识别算法所需要的物料边界坐标：包括物料区域中心点的绝对经 炜度坐标、物料的最大半径区域；
[0009] (2)、建立铲车位置、航向与相关物料的关联性模型：包括构建铲车位置、航向与相 关物料关联性模型，计算铲车指向物料中心的角度，通过铲车指向物料中心的角度，判断铲 车与物料的相关性；
[0010] (3)、根据铲车的运动轨迹，获取铲车运动的基本行为特征：铲车逐渐接近物料区 域的特征，铲车在物料区域铲装物料的特征，铲车逐渐远离物料区域的特征，铲车将物料装 入货车的特征；
[0011] (4)、通过对铲车运动的基本行为特征分析，实现对铲车装载行为的识别。
[0012] 本发明方法简单，易操作使用，准确可靠，效果好，通过提取铲车的运动特征并对 其进行分析，可对铲车的装载行为进行识别，有效限制货场物料错装的现象，切实保障货场 及业主的经济利益，经济和社会效益巨大。
【附图说明】
[0013] 图1是本发明的流程图。
[0014] 图2是本发明的铲车装载行为识别算法流程图。
[0015] 图3是本发明系统结构框图。
[0016] 图4是本发明铲车指向物料中心的角度示意图。
【具体实施方式】
[0017] 以下结合附图和具体情况对本发明的【具体实施方式】作详细说明。
[0018] 由图1-4所示，本发明铲车与物料关联性装载行为的识别方法是利用北斗卫星定 位系统、高精度地基增强基站、监控中心和车载电脑组成的系统（如图3所示），包括下列步 骤：
[0019] 步骤1、建立计算机识别算法所需要的物料边界坐标：
[0020] (1)建立物料区域中心点的绝对经炜度坐标：
[0021] 物料1的区域中心点P1的经炜坐标为：x p Y1，记为P1G1, Y1);
[0022] 物料2的区域中心点P2的经炜坐标为：X 2, Y2，记为P2 (X2, Y2);
[0023] ......
[0024] 物料η的区域中心点Pn的经炜坐标为：X n，Yn，记为Pn (Xn，Yn);
[0025] (2)建立物料的最大半径区域：
[0026] 物料1的最大区域半径：R1;
[0027] 物料2的最大区域半径：R2;
[0028] ......
[0029] 物料η的最大区域半径：Rn;
[0030] 步骤2、建立铲车位置、航向与相关物料的关联性模型，方法是：
[0031] (1)、构建铲车位置、航向与相关物料关联性模型的理论依据：
[0032] β角模型：以铲车所处位置坐标点指向物料中心坐标点为中间线，向两个方向各 偏离45°角的90°扇形范围；
[0033] 铲车位置与物料具有关联性需满足的条件：
[0034] Α、铲车装载物料时的位置与物料中心之间的距离小于物料的最大区域半径：
[0035] 即 D〈Rn
[0036] 物料中心点Pn坐标：X n，Yn，写为Pn (Xn，Yn)
[0037] 铲车位置O :X，Y，写为0(Χ，Υ)
[0038] 铲车与物料中心点之间的距离
[0039] Rn:物料η的最大区域半径；
[0040] B、铲车方位指向物料：
[0041] 艮P a e β
[0042] α :铲车的实际方位角；
[0043] β :-个扇形范围角；
[0044] (2)、计算|产车指向物料中心的角度
[0045] 铲车实际方位角α为〇- 360° ;
[0046] 通过北斗卫星定位系统得到铲车的位置，以正北方向为0°角，铲车指向物料中心 的角度为P (见图4所示）：
[0047]
[0048] (3)、通过铲车指向物料中心的角度Ρ，判断铲车与物料的相关性：
[0049] 根据β角理论：
[0050]
[0051]
[0052] 当奶< a < %，则铲车指向物料区域或称铲车与物料具有关联性；
[0053] 步骤3、根据铲车的运动轨迹，获取铲车运动的基本行为特征：
[0054] 铲车在时间t时的位置为O (X (t)，Y⑴）；
[0055] 铲车在时间t时的运动速度为V (t);
[0056] V1:铲车在铲装或卸载物料时的速度为V1，当速度不大于VJt，铲车处于静止状 态；
[0057] 铲车在时间t时与物料中心之间的距离为D (t);
[0058] 物料的最大区域半径为R ;
[0059] 当铲车逐渐接近物料区域为特征1 :
[0060] 特征 1 条件是：（l)X(t+l)辛 X(t)或 Y(t+1)辛 Y(t)或 V(t)>V1;
[0061] (2)D(t+l)<D(t)；
[0062] 铲车在物料区域铲装物料为特征2 :
[0063] 特征2条件是：（1)0彡V(t)彡V1;
[0064] (2)D(t)<R ；
[0065] (3 s* φχ< α <φ2·,
[0066] 铲车逐渐远离物料区域为特征3 :
[0067] 特征 3 条件是：（l)X(t+l)辛 X(t)或 Y(t+1)辛 Y(t)或 V(t)>V1;
[0068] (2)D(t+l)>D(t)；
[0069] 铲车将物料装入货车为特征4 :
[0070] 特征4条件是：（1)0彡V(t)彡V1;
[0071] (2)D(t)>R ；
[0072] 步骤4、通过对铲车运动的基本行为特征分析，实现对铲车装载行为的识别，方法 是：
[0073] 司机上车后首先检查车身并确认周围的安全状况，接着启动铲车向目标物料区域 行驶；监控中心实时检测铲车的当前状态，根据特征1-4,首先判断铲车的位置、运动速度 及铲车与目标物料中心点的距离，当满足特征1条件，为铲车逐渐接近物料区域；当满足特 征2条件，为铲车在物料区域铲装物料；当满足特征3条件，为铲车逐渐远离物料区域；当 满足特征4条件，为铲车将物料装入货车，从而实现对铲车装载行为的识别；也就是说，若 铲车处于运动状态且与逐渐接近目标物料，可视为铲车在向目标物料区域前进；其次检测 当前铲车速度是否可视为静止状态，检测铲车是否位于物料的最大区域半径内，检测铲车 的方向角是否在角模型范围内，若在范围内，为铲车在目标物料区域装载物料；接着检测铲 车是否处于运动状态，是否逐渐远离目标物料区域；最后检测铲车当前速度是否可视为静 止状态，铲车是否位于物料的最大半径区域外，是否铲车在向货车卸载物料；通过对特征 1-4的判断，完成铲车的一次装载行为的作业流程，得出铲车的整个装载行为，通过数次循 环，铲车完成整个装载行为；即通过对铲车运动的基本行为特征判断，从而实现对铲车装载 行为的识别（见图1、2所示）。
[0074] 以上为铲车的一次装载行为的作业流程，可得出铲车的整个装载行为即特 征~-特征4过程的循环往复。通过这个过程的数次循环，铲车完成整个装载行为。即通 过对铲车运动的基本行为特征分析，最终完成对铲车装载行为的识别。这个装载行为识别 的流程如图2所示。
[0075] 下面结合具体实例说明本发明的具体实施过程与效果。搭建本发明应用的具体