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申请/专利权人：中国矿业大学
摘要：一种基于实时场景解析的矿井辅助运输车辆安全导航方法，首先，本发明设计图像和点云分支的特征提取模块，通过引入CBAM方法来重点提取感知信息中的关键特征；其次，针对图像和点云信息间由于模态差异导致的特征不匹配问题，设计图像特征转换模块，实现特征空间的统一与特征融合，增强对矿井环境的全局感知；再者，针对矿井巷道内GPS定位信息缺失的挑战，通过部署UWB定位模块于车辆控制的关键区域，并构建巷道的整体拓扑地图，实现了对车辆导航路径的精确规划；最后，针对巷道工况的安全稳定需求，设计了一个具有多分支的连续控制模块，通过对应的导航指令进行多步预测，并通过底层控制检测来确保井下特种辅助运输车辆执行控制的安全性。
主权项：1.一种基于实时场景解析的矿井辅助运输车辆安全导航方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：在井下辅助运输车辆上安装激光雷达、RGB相机、UWB标签以及IMU传感器，用来采集矿井巷道场景中运输车辆的自动驾驶数据集，将自动驾驶数据集进行预处理得到预处理后的图像点云数据，并人工标注场景解析标签，用于自动驾驶模型训练；S2：分别设计图像分支的特征提取模块和点云分支的特征提取模块，从预处理后的图像点云数据中分别提取多尺度图像特征，所述多尺度图像特征包括车辆周围与驾驶相关的场景特征；S3：设计图像特征转换模块，将提取的多尺度图像特征映射至与点云特征相同的特征空间，并进行逐通道的跨模态特征融合，得到多组融合特征；S4：设计BEV场景解析模块，用于解析多组融合特征，并生成基于BEV空间的实时场景解析；S5：通过巷道内关键区域安装的UWB定位模块与预先规划的车辆导航路径，从而设置每个定位节点的导航指令，生成车辆导航所必须的导航指令；S6：设计多分支架构的连续控制模块，按照设置的导航指令，利用对应的控制分支在实时场景解析结果以及在结合车辆历史行驶信息的输入下利用GRU单元连续预测车辆控制，从而得到对应预测车辆控制指令；S7：将预测的车辆控制指令转换为车辆预测坐标并映射到实时场景解析图中，用于判断车辆当前输出控制是否安全，并最终控制车辆执行特种辅助运输任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国矿业大学 一种基于实时场景解析的矿井辅助运输车辆安全导航方法
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