面向散料自动采样机的车辆安全作业区域识别方法及系统与流程

本发明涉及数据处理，特别是指面向散料自动采样机的车辆安全作业区域识别方法及系统。

背景技术：

1、袋装散料自动采样机是煤炭、矿石、粮食等大宗袋装散料质量检测环节中的核心装备，其主要功能是通过机械钻取或抓取的方式，从运输车辆（如火车车厢、汽车车厢）中提取袋装散料样本。随着工业自动化水平的提升，袋装散料采样机正逐步从半自动向全自动、智能化方向发展。

2、在现有的自动采样机作业过程中，采样点位的确定和采样深度的控制通常依赖人工目测、经验示教或简单的固定网格模板。这种传统方式存在以下显著缺陷：

3、现有设备有的无法自动判别采样头在下降和水平移动过程中，是否会与车厢边框、底盘等刚性结构发生物理碰撞；且当车辆停靠存在偏移时，固定坐标系下的安全边界会失效，极易导致采样头损坏或车厢变形；袋装散料在车厢内的堆积表面有的是不平整的，存在明显的起伏和坑洼。若采用固定的网格模板进行采样，会导致采样点在凸起处采空、在凹陷处撞底盘，无法保证采样的空间代表性和均匀性。

4、因此，如何提供一种能够精确识别车辆安全作业区域、实现采样头防碰撞预判，并能基于袋装散料实际形貌自适应规划采样路径的方法及系统，成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明提供了面向散料自动采样机的车辆安全作业区域识别方法及系统，能够自适应袋装散料的实际堆积形态，确保在形貌复杂区域也能获取足量、均匀的样本。

2、为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

3、第一方面，面向散料自动采样机的车辆安全作业区域识别方法，所述方法包括：

4、获取停泊于采样工位上的袋装散料运输车辆的车厢及内部袋装散料的三维点云数据；

5、基于所述三维点云数据提取车厢内壁点云坐标，构建包含车厢边框和底盘边界的安全区域柱体，并提取袋装散料表面点云坐标构建可采样袋装散料体；

6、对所述安全区域柱体的水平截面进行向内收缩处理，得到初始有效采样范围；根据所述可采样袋装散料体的表面局部曲率，将所述初始有效采样范围划分为不同密度的采样子区域，并在各子区域内分配采样点；

7、沿所述初始有效采样范围向内叠加所述采样头的物理半径作为安全裕度，生成绝对安全采样边界；基于所述绝对安全采样边界和所述采样点的目标深度，生成采样头的三维无碰撞运动轨迹，以控制采样机执行采样作业。

8、第二方面，面向散料自动采样机的车辆安全作业区域识别系统，包括：

9、三维扫描与建模模块，用于获取停泊于采样工位上的袋装散料运输车辆的车厢及内部袋装散料的三维点云数据；

10、安全边界提取模块，用于基于所述三维点云数据提取车厢内壁点云坐标，构建包含车厢边框和底盘边界的安全区域柱体，并提取袋装散料表面点云坐标构建可采样袋装散料体；

11、自适应布点模块，用于对所述安全区域柱体的水平截面进行向内收缩处理，得到初始有效采样范围；根据所述可采样袋装散料体的表面局部曲率，将所述初始有效采样范围划分为不同密度的采样子区域，并在各子区域内分配采样点；

12、轨迹规划与控制模块，用于沿所述初始有效采样范围向内叠加所述采样头的物理半径作为安全裕度，生成绝对安全采样边界；基于所述绝对安全采样边界和所述采样点的目标深度，生成采样头的三维无碰撞运动轨迹，以控制所述采样机执行采样作业。

13、本发明的上述方案至少包括以下有益效果：

14、在袋装散料理论边界基础上，先通过0.85的比例系数收缩构建初始有效采样范围，排除边缘效应干扰；再在此基础上叠加采样头的物理半径生成绝对安全采样边界。这种两级递进式的安全保护机制，确保了采样头外圆柱面与车厢内壁始终保持大于其半径的安全距离；通过计算基础网格内袋装散料点云的高程方差来表征表面局部曲率，将采样区域动态划分为平坦区和起伏区，并在起伏区进行二次网格划分以增加采样点密度，该策略使得采样点的分布能够自适应袋装散料的实际堆积形态，确保在形貌复杂区域也能获取足量、均匀的样本。

15、在采样头执行下降动作前，实时计算其与绝对安全采样边界的水平距离，并设置了1.5倍半径的预警阈值和紧急避让逻辑，当采样头逼近边界时，系统自动触发限深或沿水平避让向量移动指令，实现了从事后止损向事前预判的转变，将设备损坏风险降至最低。

16、通过提取车厢外壁关键特征点计算平移与旋转偏差，构建位姿补偿矩阵对全局坐标进行转换，消除了车辆停靠不规范带来的边界计算误差；结合袋装散料厚度方差动态调整目标深度（如采用等比例调整或2/3固定比例），确保了在不同密实度、不同厚度的袋装散料层中，各采样点的钻取体积趋于一致。

1.面向散料自动采样机的车辆安全作业区域识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述三维点云数据提取车厢内壁点云坐标，构建包含车厢边框和底盘边界的安全区域柱体，具体包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述安全区域柱体的水平截面进行向内收缩处理，得到初始有效采样范围，具体包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述可采样袋装散料体的表面局部曲率，将所述初始有效采样范围划分为不同密度的采样子区域，并在各子区域内分配采样点，具体包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述沿所述初始有效采样范围向内叠加所述采样头的物理半径作为安全裕度，生成绝对安全采样边界，具体包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述控制所述采样机执行采样作业的过程中，还包括碰撞预判与动态避让步骤：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采样点的目标深度的确定方法，具体包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述三维无碰撞运动轨迹包括下降段、钻取段和提升段；所述生成采样头的三维无碰撞运动轨迹，具体包括：

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取停泊于采样工位上的袋装散料运输车辆的车厢及内部袋装散料的三维点云数据之后，还包括车辆位姿偏移补偿步骤：

10.面向散料自动采样机的车辆安全作业区域识别系统，该系统实现如权利要求1至9中任一项所述的方法，其特征在于，包括：