(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210250105.7 (22)申请日 2022.03.14 (71)申请人 河南理工大 学 地址 454000 河南省焦作市高新区世纪大 道2001号 (72)发明人 原永亮　任建吉　王镇希　范俊锴　 赵武　赵亮亮　 (74)专利代理 机构 新乡市平 原智汇知识产权代 理事务所(普通 合伙) 41139 专利代理师 杨杰 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/00(2006.01) G06K 9/62(2022.01)G06V 20/00(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06N 20/00(2019.01) G05D 1/02(2020.01) (54)发明名称 一种大吨位装载机自适应智能装载系统 (57)摘要 本发明公开了一种大吨位装载机自适应智 能装载系统， 涉及到一种基于长短记忆神经网 络、 视觉分析 以及结合历史数据联合驱动技术， 包括视觉识别系统、 数据采样与解码系统、 数据 融合系统、 优化计算系统和存储系统， 所述视觉 识别系统利用激光雷达和3D扫描仪对装载机的 作业环境进行快速识别， 获取地形地貌数据， 所 述数据采样与解码系统是利用不同类型的传感 器来获取多源异构数据， 以太网将采集的数据传 输到计算机进行解码并对其进行清洗和简化处 理， 所述数据融合系统是基于长短记忆网络等机 器学习算法前次装载轨迹的结果和历史数据进 行数据扩容， 实现不同工况下数据的融合， 对提 高装载机作业效率、 降低系统能耗具有重要意 义。 权利要求书1页 说明书4页 附图2页 CN 114648161 A 2022.06.21 CN 114648161 A 1.一种大吨位装载机自适应智能装载系统， 包括视觉识别系统、 数据采样与解码系统、 数据融合系统、 优化计算系统和存储系统， 其特征在于： 所述视觉识别系统利用激光雷达和 3D扫描仪对装载机的作业环境进行快速识别， 获取地形地貌数据， 所述数据采样与解码系 统是利用不同类型的传感器来获取多源异构数据， 以太网将采集的数据传输到计算机进 行 解码并对其进 行清洗和简化处理， 所述数据融合系统是基于长 短记忆网络等机器学习算法 前次装载轨迹的结果和历史数据进行数据扩容， 实现不同工况下数据的融合， 所述优化计 算系统是对当前融合后的工况进行最优装载轨迹规划， 获得最佳 的装载轨迹， 所述存储系 统是将当前装载轨 迹数据和历史作业数据进行存 储。 2.根据权利要求1所述的一种大吨位装载机自适应智能装载系统， 其特征在于： 所述觉 识别系统主要 是利用了基于双目视觉的3D 视觉检测技术和激光雷达扫描， 是一种通过机器 学习模型结合摄影几何的约束拟合3D空间中的数据分布， 双目视觉会构建出来额外得视觉 信息， 构建出场景信息， 获得场景信息与数据信息之间的映射关系。 3.根据权利要求1所述的一种大吨位装载机自适应智能装载系统， 其特征在于： 所述数 据采样与解码系统是将传感器采集到的数据通过蓝牙、 Wifi通讯技术传输至服务器， 然后 采用机器学习相关智能算法进行 滤波有效处理， 最大程度上减小数据传递的误差 。 4.根据权利要求1所述的一种大吨位装载机自适应智能装载系统， 其特征在于： 所述数 据融合系统充分考虑周围环境、 矿岩参数以及装载机历史作业数据， 使装载机能够辨识当 前所处环境的装载条件， 装载机控制系统通过分析历史作业数据， 在先进的群智能算法作 用下， 快速规划出当前的装载轨迹， 同时将该数据进 行存储， 为后续的预测和规划提供数据 基础。 5.根据权利要求1所述的一种大吨位装载机自适应智能装载系统， 其特征在于： 所述优 化计算系统包括长短记忆神经网络、 先进的群智能优化算法， 针对装载机复杂的作业环境， 建立虑及系统应力、 振动频率、 可靠性以及系统能耗的装载机装载轨迹列式， 通过运用先前 群智能优化 算法， 获得装载机自适应装载轨 迹。 6.根据权利要求1所述的一种大吨位装载机自适应智能装载系统， 其特征在于： 所述存 储系统为后续的诸多工况自适应装载轨 迹规划研究提供 数据基础。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114648161 A 2一种大吨位装载 机自适应智能装载系统 技术领域 [0001]本发明涉及装载机智能装载技术领域， 具体为一种大吨位装载机自适应智能装载 系统。 背景技术 [0002]随着智能化技术的发展， 智能技术在机械领域中得到了广泛的应用并且取得了高 速的发展； 帮助诸多企业完成从产品研发、 制造到后 期运维的全生命周期管理。 大吨位装载 机是矿山开采中使用的吨位在10吨级以上的大型装载机 设备， 在我国的矿山开采系统中起 着关键的作用， 它具有机动性好， 操作轻便等优点。 复杂多变的作业环境和装载机庞大的自 身结构在最小能耗下的运行参数设计和性能评估成为棘手问题； 结合我国大吨位装载机的 技术现状， 目前对各生产要素 的模拟、 监测、 分析等技术不是很完善， 影响装载机性能的学 科和参数众多， 传统的分析和优化方法通常无法实现大吨位装载机自适应智能装载作业。 运用提出的视觉分析与历史数据联合驱动技术可以实时规划出装载机的作业轨迹， 该方法 可以有效降低其系统工作能耗， 同时对 装载机的性能优化和故障检测具有重要意 义。 发明内容 [0003]本发明要解决的技术问题是克服现有的缺陷， 提供一种大吨位装载机自适应智能 装载系统， 实现对大吨位装载机的作业地形地貌进行识别和装载轨迹规划， 可以有效解决 背景技术中的问题。 [0004]为实现上述目的， 本发明提供如下技术方案： 一种大吨位装载机自适应智能装载 系统， 包括视觉识别系统、 数据采样与解码系统、 数据融合系统、 优化计算系统和存储系统， 所述视觉识别系统利用激光雷达和3D扫描仪对装载机的作业环境进 行快速识别， 获取地形 地貌数据， 所述数据采样与解码系统是利用不同类型 的传感器来获取多源异构数据， 以太 网将采集的数据传输到计算机进 行解码并对其进 行清洗和简化处理， 所述数据融合系统是 基于长短记忆网络等机器学习算法前次装载轨迹的结果和历史数据进 行数据扩容， 实现不 同工况下数据的融合， 所述优化计算系统是对当前融合后的工况进行最优装载轨迹规划， 获得最佳的装载轨 迹， 所述存 储系统是将当前装载轨 迹数据和历史作业数据进行存 储。 [0005]进一步的， 所述觉识别系统主要是利用了基于双目视觉的3D视觉检测技术和激光 雷达扫描， 是一种通过机器学习模型结合摄影几何的约束拟合3D空间中的数据分布， 双目 视觉会构建出来额外得视觉信息， 构建出场景信息， 获得场景信息与数据信息之间的映射 关系。 [0006]进一步的， 所述数据 采样与解码系统是将传感器采集到的数据通过蓝牙、  Wifi通 讯技术传输至服务器， 然后采用机器学习相关智能算法进行滤波有效处理， 最大程度上减 小数据传递的误差 。 [0007]进一步的， 所述数据 融合系统充分考虑周围环境、 矿岩参数以及装载机历史作业 数据， 使装载机能够辨识当前所处环境的装载条件， 装载机控制系统通过分析历史作业数说　明　书 1/4 页 3 CN 114648161 A 3