本發(fā)明涉及無人挖掘機(jī)作業(yè)，尤其涉及一種無人挖掘機(jī)多目標(biāo)挖掘軌跡規(guī)劃方法。

背景技術(shù)：

1、隨著無人挖掘技術(shù)的不斷發(fā)展，現(xiàn)有技術(shù)在自主和輔助操作方面已取得顯著進(jìn)展，但在應(yīng)對(duì)復(fù)雜工況和動(dòng)態(tài)作業(yè)環(huán)境時(shí)，仍然面臨諸多技術(shù)挑戰(zhàn)。無人挖掘機(jī)在作業(yè)過程中涉及載荷實(shí)時(shí)預(yù)測、動(dòng)力學(xué)響應(yīng)計(jì)算，以及多目標(biāo)最優(yōu)軌跡規(guī)劃等關(guān)鍵問題，直接影響系統(tǒng)的作業(yè)效率和穩(wěn)定性，限制了系統(tǒng)性能的進(jìn)一步提升。針對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的動(dòng)態(tài)作業(yè)需求，如何通過先進(jìn)的建模方法，精準(zhǔn)預(yù)估復(fù)雜挖掘環(huán)境中的動(dòng)態(tài)載荷，實(shí)現(xiàn)動(dòng)力學(xué)響應(yīng)的精確計(jì)算，并在不同作業(yè)工況下自適應(yīng)地完成多目標(biāo)最優(yōu)軌跡規(guī)劃，是實(shí)現(xiàn)高性能自主作業(yè)的關(guān)鍵。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述問題，本發(fā)明的目的在于提出一種無人挖掘機(jī)多目標(biāo)挖掘軌跡規(guī)劃方法，以實(shí)現(xiàn)在復(fù)雜挖掘環(huán)境中高效、節(jié)能的自主作業(yè)軌跡規(guī)劃。具體技術(shù)方案如下。

2、第一方面，本案提出一種無人挖掘機(jī)多目標(biāo)挖掘軌跡規(guī)劃方法，所述方法包括下述步驟：

3、基于無人挖掘機(jī)運(yùn)動(dòng)參數(shù)與挖掘厚度，將運(yùn)動(dòng)參數(shù)和挖掘厚度作為輸入，挖掘載荷作為輸出搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于預(yù)測實(shí)時(shí)載荷數(shù)據(jù)；

4、基于所預(yù)測的實(shí)時(shí)載荷數(shù)據(jù)，利用拉格朗日方程構(gòu)建挖掘機(jī)工作裝置動(dòng)力學(xué)模型；

5、基于動(dòng)力學(xué)模型，計(jì)算液壓缸輸出力；

6、基于運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，計(jì)算液壓缸的速度；

7、基于上述步驟構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)與約束條件；

8、使用遺傳算法進(jìn)行求解，從而獲取獲得滿足約束條件的最終挖掘軌跡。

9、在上述技術(shù)方案的一種實(shí)施方式中，所述預(yù)設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用有監(jiān)督訓(xùn)練獲得，訓(xùn)練樣本通過仿真獲取，將訓(xùn)練樣本表示為{x，y}，x為輸入數(shù)據(jù)，y為輸出數(shù)據(jù)：

10、

11、其中：θ2表示的動(dòng)臂轉(zhuǎn)動(dòng)角度，表示動(dòng)臂的角速度，表示動(dòng)臂的角加速度；θ3表示的斗桿轉(zhuǎn)動(dòng)角度，表示斗桿的角速度，表示斗桿的角加速度；θ4表示的鏟斗轉(zhuǎn)動(dòng)角度，表示鏟斗的角速度，表示鏟斗的角加速度，dt表示切削厚度，ft，fr為切向阻力和法向阻力。

12、在上述技術(shù)方案的一種實(shí)施方式中，所述輸入數(shù)據(jù)，獲取包括：

13、采用多項(xiàng)式描述挖掘機(jī)軌跡，并采用遺傳算法對(duì)挖掘軌跡進(jìn)行求解；

14、根據(jù)挖掘軌跡采用逆運(yùn)動(dòng)學(xué)，得到挖掘機(jī)工作裝置的運(yùn)動(dòng)參數(shù)；

15、根據(jù)物料面參數(shù)和挖掘軌跡多項(xiàng)式計(jì)算挖掘厚度。

16、在上述技術(shù)方案的一種實(shí)施方式中，所述實(shí)時(shí)載荷數(shù)據(jù)由實(shí)時(shí)載荷切向阻力和法向阻力組成。

17、在上述技術(shù)方案的一種實(shí)施方式中，所述目標(biāo)函數(shù)為：

18、j＝k1t+k2e

19、式中：k1、k2表示權(quán)重系數(shù)，t為當(dāng)前時(shí)間步；

20、e為挖掘單位體積能耗，表達(dá)式為：

21、

22、其中，vab為動(dòng)臂液壓缸的速度，vde為斗桿液壓缸的速度，vgh為鏟斗液壓缸的速度，tf為時(shí)間，v為挖掘體積，fab為動(dòng)臂液壓缸輸出力、fde為斗桿液壓缸輸出力、fgh為鏟斗液壓缸輸出力。

23、在上述技術(shù)方案的一種實(shí)施方式中，所述約束條件包括：對(duì)無人挖掘機(jī)的動(dòng)臂、斗桿和鏟斗的轉(zhuǎn)動(dòng)角度以及角速度和角加速度進(jìn)行約束；對(duì)控制動(dòng)臂、斗桿、鏟斗的三個(gè)液壓缸輸出力進(jìn)行約束；對(duì)挖掘體積進(jìn)行約束；對(duì)鏟斗末位置進(jìn)行約束。

24、在上述技術(shù)方案的一種實(shí)施方式中，所述對(duì)挖掘體積進(jìn)行約束，具體為：挖掘體積與鏟斗體積之比為[0.9，1.1]。

25、在上述技術(shù)方案的一種實(shí)施方式中，根據(jù)挖掘軌跡采用逆運(yùn)動(dòng)學(xué)，得到挖掘機(jī)工作裝置的運(yùn)動(dòng)參數(shù)，步驟包括：

26、采用d-h法建立無人挖掘機(jī)的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，獲得相鄰坐標(biāo)系間的齊次變換矩陣通式；

27、基于所述其次變換矩陣通式，利用挖掘軌跡求出動(dòng)臂、斗桿、鏟斗的轉(zhuǎn)角、角速度和角加速度。

28、第二方面，本案提出一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，存儲(chǔ)有能夠被處理器加載并執(zhí)行上述任一種方法的計(jì)算機(jī)程序。

29、第三方面，本案提出一種無人挖掘機(jī)，所述無人挖掘機(jī)采用上述任一種方法進(jìn)行挖掘軌跡規(guī)劃。

30、本案有益技術(shù)效果：本案方法不僅能夠提升無人挖掘機(jī)的作業(yè)效率和可靠性，也為其在復(fù)雜工況下的應(yīng)用提供了重要支撐。由于采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，提高了軌跡規(guī)劃的實(shí)時(shí)性。

技術(shù)特征：

1.一種無人挖掘機(jī)多目標(biāo)挖掘軌跡規(guī)劃方法，其特征在于，所述方法包括下述步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用有監(jiān)督訓(xùn)練獲得，訓(xùn)練樣本通過仿真獲取，將訓(xùn)練樣本表示為{x，y}，x為輸入數(shù)據(jù)，y為輸出數(shù)據(jù)：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述輸入數(shù)據(jù)，獲取包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述實(shí)時(shí)載荷數(shù)據(jù)由實(shí)時(shí)載荷切向阻力和法向阻力組成。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述目標(biāo)函數(shù)為：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述約束條件包括：對(duì)無人挖掘機(jī)的動(dòng)臂、斗桿和鏟斗的轉(zhuǎn)動(dòng)角度以及角速度和角加速度進(jìn)行約束；對(duì)控制動(dòng)臂、斗桿、鏟斗的三個(gè)液壓缸輸出力進(jìn)行約束；對(duì)挖掘體積進(jìn)行約束；對(duì)鏟斗末位置進(jìn)行約束。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述對(duì)挖掘體積進(jìn)行約束，具體為：挖掘體積與鏟斗體積之比為[0.9，1.1]。

8.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，根據(jù)挖掘軌跡采用逆運(yùn)動(dòng)學(xué)，得到挖掘機(jī)工作裝置的運(yùn)動(dòng)參數(shù)，步驟包括：

9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于：存儲(chǔ)有能夠被處理器加載并執(zhí)行如權(quán)利要求1至8中任一種方法的計(jì)算機(jī)程序。

10.一種無人挖掘機(jī)，其特征在于：所述無人挖掘機(jī)采用權(quán)利要求1至8中任一種方法進(jìn)行挖掘軌跡規(guī)劃。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種無人挖掘機(jī)多目標(biāo)挖掘軌跡規(guī)劃方法，用于解決現(xiàn)有復(fù)雜挖掘環(huán)境的動(dòng)態(tài)載荷難以精準(zhǔn)預(yù)估而導(dǎo)致無法在不同作業(yè)工況下進(jìn)行自主作業(yè)的問題。本方案基于無人挖掘機(jī)運(yùn)動(dòng)參數(shù)、挖掘厚度以及挖掘載荷，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于預(yù)測實(shí)時(shí)載荷數(shù)據(jù)；基于所預(yù)測的實(shí)時(shí)載荷數(shù)據(jù)，利用拉格朗日方程構(gòu)建挖掘機(jī)工作裝置動(dòng)力學(xué)模型；利用D?H法構(gòu)建挖掘機(jī)工作裝置運(yùn)動(dòng)學(xué)模型；基于挖掘時(shí)間和挖掘單位體積能耗等，建立目標(biāo)軌跡規(guī)劃模型的目標(biāo)函數(shù)，采用遺傳算法求解，獲得滿足約束條件的最終挖掘軌跡，從而在復(fù)雜挖掘環(huán)境中實(shí)現(xiàn)高效、節(jié)能的自主作業(yè)軌跡規(guī)劃。

技術(shù)研發(fā)人員：張?zhí)熨n,周志斌,白明輝,姚金釗,王子鶴
受保護(hù)的技術(shù)使用者：燕山大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/8