矿用无人驾驶车辆发车自检方法和系统与流程

本发明涉及车辆自检，尤其涉及一种矿用无人驾驶车辆发车自检方法和系统。

背景技术：

1、矿区无人驾驶运输是智慧矿山建设的关键环节。矿区地形起伏大、长距离爬坡且最大坡度在8%左右，气候条件恶劣，雨雪路面需要正常行驶，车辆24小时不间断运行，车辆运行强度高，运行环境差，车辆运行过程全部无人化。作为矿用无人宽体车，其主要功能包括行驶、制动和转向，这些系统如果在出现异常后，直接导致车辆处于失控，并且车辆处于无人运行，不能及时发现此类故障，会造成车辆的进一步损坏，安全性较差。

2、在相关传统方案中，矿用无人驾驶车辆的检测方案存在多种实现方式。一类方案侧重于车辆静止状态下的部件状态检测，例如通过控制器向电机、传感器等执行部件发送测试指令，检测电气连接状态、指令响应时延以及反馈信号的一致性。此类方案可在车辆启动前验证控制回路的通断与响应，但无法检测车辆在实际运动过程中各执行机构的输出能力是否满足工况需求。矿区道路存在长距离坡道、湿滑路面等复杂工况，静态下响应正常的部件在负载运行时可能出现扭矩不足、制动衰减、转向滞后等问题，静态检测难以识别此类隐患。

3、另一类方案涉及车辆动态运行过程中的功能检测，例如控制车辆执行特定动作后将实际动作结果与预设目标值进行比对。然而，在矿区复杂工况下，预设目标值难以适应不同工况下的性能波动，且检测维度通常局限于单一参数，未考虑矿区不同作业场景对车辆性能的差异性要求。

4、上述传统方案在矿区无人驾驶车辆发车阶段的实际应用中，均面临如何在复杂工况下准确验证驱动、制动、转向三大系统实际运动能力的技术问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于解决背景技术中的至少一个技术问题，提供一种矿用无人驾驶车辆发车自检方法和系统。

2、为实现上述目的，本发明提供一种矿用无人驾驶车辆发车自检方法，包括：

3、在矿用无人驾驶车辆的发车阶段，对所述矿用无人驾驶车辆按照车辆工况确定自检级别，所述自检级别用于确定驱动系统自检过程中采集的第一车辆参数的参数类型，获取所述矿用无人驾驶车辆在所述自检级别下的第一车辆参数，将所述第一车辆参数与车辆标准驱动能力曲线进行对比，根据驱动能力对比结果确定驱动系统自检结果；

4、驱动系统自检结果为通过自检，控制所述矿用无人驾驶车辆按照制动运行参数进行减速获得第二车辆参数，将所述第二车辆参数与车辆标准制动能力曲线进行对比，根据制动能力对比结果确定制动系统自检结果；

5、制动系统自检结果为通过自检，控制所述矿用无人驾驶车辆按照转向运行参数进行转向获得第三车辆参数，将所述第三车辆参数与车辆标准转向能力曲线进行对比，根据转向能力对比结果确定转向系统自检结果；

6、在所述转向系统自检结果为通过自检时，控制所述矿用无人驾驶车辆执行生产任务。

7、根据本发明的一个方面，所述第一车辆参数包括：第一车辆运行速度；

8、将所述第一车辆参数与车辆标准驱动能力曲线进行对比，根据驱动能力对比结果确定驱动系统自检结果，包括：

9、获取第一时间戳的第一车辆运行速度；

10、从所述车辆标准驱动能力曲线获取所述第一时间戳的第一标准车辆运行速度；

11、确定所述第一车辆运行速度与所述第一标准车辆运行速度之间的速度差异，根据所述速度差异超过速度阈值的比例确定所述驱动系统自检结果。

12、根据本发明的一个方面，所述自检级别为深度自检；所述第一车辆参数至少包括：第一车辆运行速度、第一位置信息以及其他参数；

13、将所述第一车辆参数与车辆标准驱动能力曲线进行对比，根据驱动能力对比结果确定驱动系统自检结果，包括：

14、获取第一时间戳的第一车辆运行速度以及第一位置信息；

15、从所述车辆标准驱动能力曲线获取所述第一时间戳的第一标准车辆运行速度以及第一标准位置信息；

16、确定所述第一车辆运行速度与所述第一标准车辆运行速度之间的速度差异，在所述速度差异超过速度阈值的比例大于或等于第一预设比例时，根据所述第一位置信息确定所述矿用无人驾驶车辆所处的矿用环境，获取与所述矿用环境对应的场景修正参数；

17、利用所述场景修正参数，对所述其他参数对应的阈值参数进行修正处理，得到修正阈值；所述其他参数包括电机实际扭矩、电机温度、轮速差、路面附着系数中的至少一种；

18、将采集到的所述其他参数分别与对应的修正阈值进行对比，根据对比结果确定所述驱动系统自检结果。

19、根据本发明的一个方面，将所述第二车辆参数与车辆标准制动能力曲线进行对比，根据制动能力对比结果确定制动系统自检结果，包括：

20、控制所述矿用无人驾驶车辆按照制动运行参数进行减速，获取第二时间戳的第二车辆运行速度以及第二位置信息，并根据所述第二位置信息确定位移信息；

21、从所述车辆标准制动能力曲线获取所述第二时间戳的第二标准车辆运行速度以及标准位移信息；

22、确定所述第二车辆运行速度与所述第二标准车辆运行速度之间的速度差异，在所述速度差异满足速度阈值的比例大于或等于第二预设比例的情况下，确定所述位移信息与所述标准位移信息之间的位移差异，根据所述位移差异确定所述制动系统自检结果。

23、根据本发明的一个方面，将所述第三车辆参数与车辆标准转向能力曲线进行对比，根据转向能力对比结果确定转向系统自检结果，包括：

24、获取第三时间戳的车辆转向角度以及第三位置信息；

25、从所述车辆标准转向能力曲线获取所述第三时间戳的标准转向角度以及第三标准位置信息；

26、确定所述车辆转向角度与所述标准转向角度之间的角度差异，结合所述角度差异、所述第三位置信息与所述第三标准位置信息之间的位置差异，确定所述转向系统自检结果。

27、根据本发明的一个方面，还包括：

28、当所述驱动系统自检结果、所述制动系统自检结果或所述转向系统自检结果为未通过自检时，锁定所述矿用无人驾驶车辆的部分功能；

29、锁定所述矿用无人驾驶车辆的部分功能，包括：

30、根据故障级别对所述矿用无人驾驶车辆执行分级功能锁定；

31、所述故障级别包括安全类故障、动力类故障和非系统故障；

32、若为安全类故障，锁定整车驱动功能、高压上电功能、自动作业功能以及远程调度功能；

33、若为动力类故障，限制车辆输出功率与最高车速；

34、若为非系统故障，锁定自动发车功能以及编队行驶功能。

35、根据本发明的一个方面，还包括：

36、在所述驱动系统自检结果、所述制动系统自检结果或所述转向系统自检结果为未通过自检时，获取未通过自检的自检过程的车辆参数，并从所述车辆参数中筛选异常数据；

37、根据所述矿用无人驾驶车辆的位置信息确定所述矿用无人驾驶车辆所处的矿用环境，并基于所述矿用环境的场景修正参数对所述异常数据进行校验，确定校验数据；

38、将所述异常数据与校验数据以及所述车辆标准驱动能力曲线、所述车辆标准制动能力曲线或所述车辆标准转向能力曲线中的对应标准值进行对比，根据对比结果确定故障类型，并基于所述故障类型定位故障原因。

39、根据本发明的一个方面，所述车辆标准驱动能力曲线、所述车辆标准制动能力曲线和所述车辆标准转向能力曲线分别通过以下方式构建：

40、控制矿用无人驾驶车辆按照设定运行参数进行相应运动，采集时间信息、速度信息以及位置信息，将所述时间信息处理为相对时间，按照所述相对时间存储为对应的车辆标准驱动能力曲线、车辆标准制动能力曲线和车辆标准转向能力曲线；

41、其中，所述车辆标准驱动能力曲线对应的设定运行参数包括：设定的踏板开度，所述相应运动包括：从速度为零加速运行到设定速度；

42、所述车辆标准制动能力曲线对应的设定运行参数包括：恒定制动减速度，所述相应运动包括：从设定速度减速运行到速度为零；

43、所述车辆标准转向能力曲线对应的设定运行参数包括：固定车速及正弦转向指令，所述相应运动包括：按照所述正弦转向指令进行转向运动。

44、为实现上述目的，本发明还提供一种矿用无人驾驶车辆发车自检系统，包括：

45、驱动系统自检结果确定模块，在矿用无人驾驶车辆的发车阶段，对所述矿用无人驾驶车辆按照车辆工况确定自检级别，所述自检级别用于确定驱动系统自检过程中采集的第一车辆参数的参数类型，获取所述矿用无人驾驶车辆在所述自检级别下的第一车辆参数，将所述第一车辆参数与车辆标准驱动能力曲线进行对比，根据驱动能力对比结果确定驱动系统自检结果；

46、制动系统自检结果确定模块，驱动系统自检结果为通过自检，控制所述矿用无人驾驶车辆按照制动运行参数进行减速获得第二车辆参数，将所述第二车辆参数与车辆标准制动能力曲线进行对比，根据制动能力对比结果确定制动系统自检结果；

47、转向系统自检结果确定模块，制动系统自检结果为通过自检，控制所述矿用无人驾驶车辆按照转向运行参数进行转向获得第三车辆参数，将所述第三车辆参数与车辆标准转向能力曲线进行对比，根据转向能力对比结果确定转向系统自检结果；

48、生产任务执行模块，在所述转向系统自检结果为通过自检时，控制所述矿用无人驾驶车辆执行生产任务。

49、为实现上述目的，本发明还提供一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的矿用无人驾驶车辆发车自检方法。

50、为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的矿用无人驾驶车辆发车自检方法。

51、根据本发明的方案，本发明提供一种矿用无人驾驶车辆发车自检方法和系统，在车辆进入生产阶段前的发车阶段，根据车辆工况确定自检级别，依次对驱动系统、制动系统和转向系统进行基于标准能力曲线的动态运行对比检测：驱动系统通过速度差异比例判断，深度自检下进一步结合矿用环境场景修正参数对电机扭矩、温度、轮速差、路面附着系数等多参数阈值进行修正后对比；制动系统通过速度差异和位移差异双维度联合判断；转向系统通过角度差异和位置差异联合判断；三大系统均通过自检后方可执行生产任务，未通过则锁定部分功能并进行故障诊断定位原因。该方法通过预建的多工况标准能力曲线和时序对比机制，能够在矿区复杂工况下于发车阶段准确验证车辆实际运动能力，提前识别系统性能衰减和工况适配隐患，避免故障车辆参与生产，保障矿用无人驾驶车辆在无人化运行环境下的安全性与可靠性。