一种自动驾驶矿车的功能安全决策系统及方法与流程

1.本发明涉及一种自动驾驶矿车的功能安全决策系统及方法，属于工程机械技术领域。

背景技术：

2.由于人工智能、网联化、大数据、无人化等技术的快速发展，国内外工程机械、传统采矿行业对产业智能化升级的需求迫在眉睫。
3.自动驾驶矿车在露天矿山采掘业务中主要承担矿料装载、矿料运输、矿料卸载的任务，其作业过程不仅环境恶劣，很多情况下还需要与多种大型工程机械交互，在装载作业区，自动驾驶矿车需要与有人驾驶的液压挖掘机、推土机、多台自动驾驶矿车等协同作业，且作业区域地形狭窄、复杂多变，导致自动驾驶矿车在装料的作业过程中存在较大安全隐患。如何保证自动驾驶矿车的作业和行驶过程安全，成为露天矿山采掘自动化行业中一项迫切需要解决的难题。

技术实现要素：

4.本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种自动驾驶矿车的功能安全决策系统及方法，通过基本行为安全决策，辅助结合安全策略库匹配决策的双重冗余决策，提高自动矿车的作业安全和行驶安全，保证露天矿山无人驾驶系统的安全、稳定的运行。
5.为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：第一方面，本发明提供了一种自动驾驶矿车的功能安全决策方法，包括：获取自动矿车在运行过程中的场景特征和行为特征；基于场景特征和行为特征判定自动矿车是否发生不安全控制行为；响应于自动矿车发生不安全控制行为的信号，结合安全策略库单元得到安全控制策略申请指令，否则不作处理；根据矿车状态和接收到的安全控制策略申请指令，输出矿车最小风险的安全控制策略。
6.进一步的，所述场景特征包括矿车所在作业区域的地图特征数据，矿车附近其他设备、车辆的行为特征数据，矿车自身感知系统感知的他物行为特征数据，所述行为特征矿车自身的行为和状态特征数据。
7.进一步的，结合安全策略库单元得到安全控制策略申请指令，包括：基于场景特征和行为特征搜索安全策略库，判断是否存在所有特征匹配成功的安全策略条目；响应于有匹配成功的安全策略条目的信号，输出对应的安全控制策略申请指令；响应于没有匹配成功的安全策略条目的信号，查安全策略库中是否存在特征近似匹配的安全策略条目，输出对应的安全控制策略申请指令。
8.进一步的，查安全策略库中是否存在特征近似匹配的安全策略条目，包括：
响应于安全策略库中存在特征近似匹配的安全策略条目的信号，则近似匹配成功，同时重新计算该条策略条目的特征参数，并结束返回；响应于安全策略库中不存在特征近似匹配的安全策略条目的信号，则降低维度特征后查安全策略库，进行降维匹配，响应于降维匹配成功的信号，更新安全策略库。
9.进一步的，降低维度特征后查安全策略库，进行降维匹配，响应于降维匹配成功的信号，更新安全策略库，包括：减少一个维度的特征后查安全策略库，进行一阶降维匹配；响应于一阶降维匹配成功的信号，则在该匹配策略条目下，增加新的安全策略条目，并继承该匹配策略的安全控制策略；响应于一阶降维匹配不成功的信号，则减少两个维度的特征后查安全策略库，进行二阶降维匹配；响应于二阶降维匹配成功的信号，则把当前检测的矿车特征添加到安全策略库的危害场景条目中，并保存所有环境特征和行为特征，申请人工校验；响应于二阶降维匹配不成功的信号，则安全策略库记录所有环境特征和行为特征，申请人工校验。
10.进一步的，根据矿车状态和接收到的安全控制策略申请指令，输出矿车最小风险的安全控制策略，包括：根据当前的矿车行为和作业场景，筛选所有接收到的安全控制策略申请指令，并根据安全控制策略的优先级，输出最高优先等级的安全控制策略。
11.进一步的，所述安全决策等级为根据对矿车造成损失的大小，将矿车的安全控制决策分由高到低的不同等级策略，包括：急停、缓停、降速和限速。
12.第二方面，本发明提供了一种自动驾驶矿车的功能安全决策系统，包括：环境特征监控单元：用于监控和提取自动矿车在自动行驶、作业过程中的多维度场景特征和行为特征数据；基本不安全行为计算单元：用于监控自动矿车的基本不安全行为，输出针对每种不安全行为的安全控制决策申请指令；安全策略库单元：用于存储人工制定、自动更新的所有矿车安全行为策略模型、危害场景模型，提供辅助安全决策；安全决策仲裁单元：用于根据矿车状态和接收到的不同安全控制策略申请指令，最终输出矿车最小风险的安全控制策略。
13.第三方面，本发明提供了一种自动驾驶矿车的功能安全决策装置，包括处理器及存储介质；所述存储介质用于存储指令；所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据上述任一项所述方法的步骤。
14.第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任一项所述方法的步骤。
15.与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：一、本发明通过基本不安全行为监控保证矿车的基本安全，结合安全策略库的精准匹配、相近匹配、降维匹配、危害场景匹配等多种手段，多个层级保证矿车的控制安全，实现自动矿车的实时安全控制、有安全隐患时的提前预测安全控制，能减少矿卡发生安全事
件的概率，且对于未知的安全隐患有一定的预测安全控制能力，从而保证自动矿车在露天矿山自动化运输系统中的安全性和稳定性；二、本发明通过安全策略库主动匹配、发现矿车的不安全作业行为和场景，迭代更新安全策略库，随着自动驾驶矿车的运行经验累加，越来越可靠、越来越全面的保证自动驾驶矿车的作业和行驶安全。另外，策略库的所有策略条目的更新，分自动更新和人工审核两步进行，极大的提高策略库更新效率，也更精准的确定自动矿车应对不同危害场景和行为的最小风险安全策略，使得自动矿车的安全决策更有效、更安全。
附图说明
16.图1是本发明实施例一提供的自动驾驶矿车的功能安全决策系统功能框图；图2是本发明实施例一提供的安全策略库策略管理功能流程图；图3是本发明实施例一提供的自动驾驶矿车的功能安全决策指令生成流程图。
具体实施方式
17.下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
18.实施例一：本发明公开一种自动驾驶矿车的功能安全决策系统，下面结合附图对本发明的具体实施方式进行详细描述。
19.在本实施样中，自动驾驶矿车配备有惯导定位装置、v2x通信装置，矿车前方安装有单线激光雷达、多线激光雷达、毫米波雷达，矿车后方安装有单线激光雷达、多线激光雷达，也可以是其他环境感知检测装置。
20.如图1所示，一种自动驾驶矿车的功能安全决策系统至少包括四个部分：环境特征监控单元、基本不安全行为计算单元、安全策略库单元、安全决策仲裁单元。
21.所述环境特征监控单元监控和提取自动矿车在自动行驶、作业过程中的多维度特征数据，至少包含：矿车所在作业区域的地图特征数据，矿车附近其他设备、车辆的行为特征数据，矿车自身感知系统感知的他物行为特征数据，矿车自身的行为和状态特征数据，也可以包含其他维度的特征数据。
22.所述基本不安全行为计算单元，监控自动矿车的基本不安全行为，输出针对每种不安全行为的安全控制决策申请指令。所述基本不安全行为是指直接导致自动矿车处于不安全控制状态的行为，不同的矿车基本不安全行为会导致矿车处于不安全控制状态，并产生不同的损失。
23.在本发明的一个实施样例中，所述基本不安全行为和损失可以是：矿车与人发生碰撞，产生对人的损失；矿车与其他车辆发生碰撞，产生对其他车辆的损失；矿车与障碍物发生碰撞，产生对本车的损失；矿车货箱控制异常，产生作业效率的损失等。也可以是矿车的其他基本不安全行为和损失。
24.所述安全策略库单元为矿车功能安全决策系统提供辅助安全决策，其辅助安全决策可以是一条或多条。所述安全策略库单元，其至少实现策略库管理、策略库匹配、策略库更新的功能。所述安全策略库单元的策略库是提前存储人工制定矿车安全行为策略、危害
场景模型，也可以在线自动更新的策略、危害场景模型，也可以主动向人工申请确认的策略、危害场景模型。如图2所示，其策略库的具体管理方法如下所述。
25.步骤一：环境特征监控单元实时监控矿车的环境特征和行为特征数据；步骤二：基本不安全行为计算单元提取步骤一检测的环境特征和行为特征数据，计算矿车的基本不安全行为；步骤三：若基本不安全行为计算单元未计算出矿车的基本不安全行为发生，则输出无效的安全控制决策申请指令；步骤四：若基本不安全行为计算单元计算矿车发生了基本不安全行为，则输出有效的基本安全控制决策申请指令；步骤五：安全策略库单元监控环境特征监控单元输出的环境特征和行为特征，并搜索安全策略库，看是否有所有特征匹配成功的安全策略条目；步骤六：若有匹配成功的安全策略条目，则输出对应的安全控制策略申请指令；步骤七：若没有匹配成功的安全策略条目，则判断基本不安全行为计算单元是否输出有效的基本安全控制决策申请指令；步骤八：若基本不安全行为计算单元未输出有效的基本安全控制决策申请指令，则结束返回；步骤九：若基本不安全行为计算单元输出有效的基本安全控制决策申请指令，则执行以下策略更新步骤；步骤十：近似匹配。筛选安全策略库单元的安全策略库，查是否有特征近似匹配的安全策略条目。若有，则近似匹配成功，认为该策略条目的特征参数不精准，则重新计算该条策略条目的特征参数，并结束返回；所述特征近似匹配，即特征差异性在一个可接受的范围内。
26.步骤十一：若没有近似匹配成功，则进行一阶降维匹配，即查安全策略库，减少一个维度的特征，对其余特征进行匹配，若匹配成功，则在该匹配策略条目下，增加新的安全策略条目，并继承该匹配策略的安全控制策略；步骤十二：若步骤十一依然未匹配成功，则继续进行降维匹配，即查安全策略库，减少两个维度的特征，对其余特征记性匹配，若匹配成功，则把当前检测的矿车特征添加到安全策略库的危害场景条目中，并保存所有环境特征和行为特征数据，申请人工校验；步骤十三：若步骤十二依然未匹配成功，则安全策略库记录所有环境特征和行为特征数据，申请人工校验；步骤十四：最后，人工检查所有的安全策略库申请校验条目，确定最合理的特征数据和安全决策指令，添加到安全策略库，或是废弃不合理的申请。
27.所述安全决策仲裁单元是矿车功能安全决策系统安全决策仲裁单元，根据矿车状态和接收到的不同安全决策申请，最终输出矿车最小风险的安全决策指令。若发生的以上一种或多种基本不安全行为，所述安全决策仲裁单元遍历所有对应的安全控制决策，输出安全决策等级最高的基本安全控制决策指令。所述安全决策等级，是指根据对矿车造成损失的大小，将矿车的安全控制决策分由高到低的不同等级策略，等级越高，表示该策略会越快使矿车进入安全状态。在本发明的一个实施用例中，安全策略等级由高到低可以是：急停、缓停、降速、限速。
28.如图3所示，所述最小风险策略的安全决策指令的生成方法如下：步骤一：环境特征监控单元实时监控矿车的环境特征和行为特征数据；步骤二：基本不安全行为计算单元提取步骤一检测的环境特征和行为特征数据，计算矿车的基本不安全行为；步骤三：若基本不安全行为计算单元未计算出矿车的基本不安全行为发生，则输出无效的安全控制决策申请指令；步骤四：若基本不安全行为计算单元计算矿车发生了一个或多个基本不安全行为，遍历所有不安全行为对应的安全控制决策，输出安全决策等级最高的基本安全控制决策申请指令；步骤五：安全策略库单元监控环境特征监控单元输出的环境特征和行为特征数据，搜索安全策略库，看是否有所有特征匹配成功的安全策略条目；步骤六：若有匹配成功的安全策略条目，则输出安全策略条目对应的安全控制策略申请指令；否则，输出无效的安全策略申请指令；步骤七：安全策略库单元监控环境特征监控单元输出的环境特征和行为特征数据，搜索安全策略库，看是否有所有特征相近的安全策略条目，所述特征相近，在本发明的一个实施样例中，即特征差异很小，或在当前较短的一个时间内，以矿车动力学模型预测，特征即将满足。
29.所述矿车动力学模型预测，其方法也可以是其他可以预测矿车行为的模型。
30.步骤八：若步骤七查成功，则发出主动限速控制1的安全决策申请；否则，输出无效的安全策略申请指令；步骤九：安全策略库单元监控环境特征监控单元输出的环境特征和行为特征数据，遍历减少一维特征查，查是否有其他所有特征一致的安全策略条目。若查成功，则发出主动限速控制2的安全决策申请；否则，输出无效的安全策略申请指令；步骤十：安全策略库单元监控环境特征监控单元输出的环境特征数据，遍历查策略库危害场景条目，查看是否仅有场景特征匹配的条目。若查成功，则发出主动限速控制3的安全决策申请；否则，输出无效的安全策略申请指令；所述主动限速控制1的安全决策申请、主动限速控制2的安全决策申请、主动限速控制3的安全决策申请，为不同限速等级的限速控制策略，对矿车速度的限制程度不同。在本发明的一个实施样例中，可以是：30%限速、50%限速、80%限速。
31.步骤十一：安全决策仲裁单元，根据当前的矿车行为和作业场景，筛选所有有效的安全控制策略申请，并根据安全控制策略的优先级，输出最高优先等级的安全控制策略。
32.本发明公开了一种适用于自动驾驶矿车的功能安全决策系统，通过基本行为安全决策，辅助结合安全策略库匹配决策的双重冗余决策的方式，解决矿车无人驾驶系统对矿车的不安全行为监控覆盖度不足、安全决策不精准，导致自动矿车行驶作业不安全、作业效率低的问题，提高自动矿车的作业安全和行驶安全，保证露天矿山无人驾驶系统的安全、稳定的运行。
33.实施例二：一种自动驾驶矿车的功能安全决策系统，可实现实施例一所述的一种自动驾驶矿车的功能安全决策方法，包括：
环境特征监控单元：用于监控和提取自动矿车在自动行驶、作业过程中的多维度场景特征和行为特征数据；基本不安全行为计算单元：用于监控自动矿车的基本不安全行为，输出针对每种不安全行为的安全控制决策申请指令；安全策略库单元：用于存储人工制定、自动更新的所有矿车安全行为策略模型、危害场景模型，提供辅助安全决策；安全决策仲裁单元：用于根据矿车状态和接收到的不同安全控制策略申请指令，最终输出矿车最小风险的安全控制策略。
34.实施例三：本发明实施例还提供了一种自动驾驶矿车的功能安全决策装置，可实现实施例一所述的一种自动驾驶矿车的功能安全决策方法，包括处理器及存储介质；所述存储介质用于存储指令；所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行下述方法的步骤：获取自动矿车在运行过程中的场景特征和行为特征；基于场景特征和行为特征判定自动矿车是否发生不安全控制行为；响应于自动矿车发生不安全控制行为的信号，结合安全策略库单元得到安全控制策略申请指令，否则不作处理；根据矿车状态和接收到的安全控制策略申请指令，输出矿车最小风险的安全控制策略。
35.实施例四：本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，可实现实施例一所述的一种自动驾驶矿车的功能安全决策方法，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现下述方法的步骤：获取自动矿车在运行过程中的场景特征和行为特征；基于场景特征和行为特征判定自动矿车是否发生不安全控制行为；响应于自动矿车发生不安全控制行为的信号，结合安全策略库单元得到安全控制策略申请指令，否则不作处理；根据矿车状态和接收到的安全控制策略申请指令，输出矿车最小风险的安全控制策略。
36.本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
37.本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实
现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
38.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
39.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
40.以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

技术特征：

1.一种自动驾驶矿车的功能安全决策方法，其特征是，包括：获取自动矿车在运行过程中的场景特征和行为特征；基于场景特征和行为特征判定自动矿车是否发生不安全控制行为；响应于自动矿车发生不安全控制行为的信号，结合安全策略库单元得到安全控制策略申请指令，否则不作处理；根据矿车状态和接收到的安全控制策略申请指令，输出矿车最小风险的安全控制策略。2.根据权利要求1所述的自动驾驶矿车的功能安全决策方法，其特征是，所述场景特征包括矿车所在作业区域的地图特征数据，矿车附近其他设备、车辆的行为特征数据，矿车自身感知系统感知的他物行为特征数据，所述行为特征矿车自身的行为和状态特征数据。3.根据权利要求1所述的自动驾驶矿车的功能安全决策方法，其特征是，结合安全策略库单元得到安全控制策略申请指令，包括：基于场景特征和行为特征搜索安全策略库，判断是否存在所有特征匹配成功的安全策略条目；响应于有匹配成功的安全策略条目的信号，输出对应的安全控制策略申请指令；响应于没有匹配成功的安全策略条目的信号，查安全策略库中是否存在特征近似匹配的安全策略条目，输出对应的安全控制策略申请指令。4.根据权利要求3所述的自动驾驶矿车的功能安全决策方法，其特征是，查安全策略库中是否存在特征近似匹配的安全策略条目，包括：响应于安全策略库中存在特征近似匹配的安全策略条目的信号，则近似匹配成功，同时重新计算该条策略条目的特征参数，并结束返回；响应于安全策略库中不存在特征近似匹配的安全策略条目的信号，则降低维度特征后查安全策略库，进行降维匹配，响应于降维匹配成功的信号，更新安全策略库。5.根据权利要求4所述的自动驾驶矿车的功能安全决策方法，其特征是，降低维度特征后查安全策略库，进行降维匹配，响应于降维匹配成功的信号，更新安全策略库，包括：减少一个维度的特征后查安全策略库，进行一阶降维匹配；响应于一阶降维匹配成功的信号，则在该匹配策略条目下，增加新的安全策略条目，并继承该匹配策略的安全控制策略；响应于一阶降维匹配不成功的信号，则减少两个维度的特征后查安全策略库，进行二阶降维匹配；响应于二阶降维匹配成功的信号，则把当前检测的矿车特征添加到安全策略库的危害场景条目中，并保存所有环境特征和行为特征，申请人工校验；响应于二阶降维匹配不成功的信号，则安全策略库记录所有环境特征和行为特征，申请人工校验。6.根据权利要求1所述的自动驾驶矿车的功能安全决策方法，其特征是，根据矿车状态和接收到的安全控制策略申请指令，输出矿车最小风险的安全控制策略，包括：根据当前的矿车行为和作业场景，筛选所有接收到的安全控制策略申请指令，并根据安全控制策略的优先级，输出最高优先等级的安全控制策略。7.根据权利要求6所述的自动驾驶矿车的功能安全决策方法，其特征是，所述安全决策
等级为根据对矿车造成损失的大小，将矿车的安全控制决策分由高到低的不同等级策略，包括：急停、缓停、降速和限速。8.一种自动驾驶矿车的功能安全决策系统，其特征是，包括：环境特征监控单元：用于监控和提取自动矿车在自动行驶、作业过程中的多维度场景特征和行为特征数据；基本不安全行为计算单元：用于监控自动矿车的基本不安全行为，输出针对每种不安全行为的安全控制决策申请指令；安全策略库单元：用于存储人工制定、自动更新的所有矿车安全行为策略模型、危害场景模型，提供辅助安全决策；安全决策仲裁单元：用于根据矿车状态和接收到的不同安全控制策略申请指令，最终输出矿车最小风险的安全控制策略。9.一种自动驾驶矿车的功能安全决策装置，其特征是，包括处理器及存储介质；所述存储介质用于存储指令；所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据权利要求1~7任一项所述方法的步骤。10.计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征是，该程序被处理器执行时实现权利要求1~7任一项所述方法的步骤。

技术总结

本发明公开了工程机械技术领域的一种自动驾驶矿车的功能安全决策系统及方法，包括：获取自动矿车在运行过程中的场景特征和行为特征；基于场景特征和行为特征判定自动矿车是否发生不安全控制行为；响应于自动矿车发生不安全控制行为的信号，结合安全策略库单元得到安全控制策略申请指令，否则不作处理；根据矿车状态和接收到的安全控制策略申请指令，输出矿车最小风险的安全控制策略。本发明通过基本行为安全决策，辅助结合安全策略库匹配决策的双重冗余决策，提高自动矿车的作业安全和行驶安全，保证露天矿山无人驾驶系统的安全、稳定的运行。的运行。的运行。