基于无人土方车辆集群的路基填筑智能施工方法与流程

本发明涉及无人土方车施工领域，尤其是涉及一种基于无人土方车辆集群的路基填筑智能施工方法。

背景技术：

1、路基填筑是道路工程施工中的重要环节，填筑质量直接影响路基的承载能力、稳定性和耐久性。传统施工通常由自卸车、装载机和推土机在人工驾驶及现场指挥下协同作业，施工过程受驾驶人员经验、作业视野和现场调度水平影响较大，容易出现车辆路径交叉、等待避让、重复行驶以及工序衔接不连续等问题。同时，人工操作难以持续、准确地控制布料位置、推填范围、分层填筑厚度和作业面平整状态，易产生漏填、超填、填筑不均等施工质量问题，在深坑、坡地和复杂障碍环境下还存在车辆碰撞、倾覆及人员安全风险。

2、随着无人驾驶、环境感知和数字化施工技术的发展，部分工程机械已经能够完成自主行驶、路径跟踪和单机施工作业。然而，现有方案多侧重于单台车辆的无人驾驶或预设路径执行，对路基填筑过程中持续变化的地形、土方分布、车辆运行状态和施工质量缺乏统一建模，难以根据当前作业面与目标填筑面之间的变化，实时完成土方需求计算、车辆任务匹配、作业时序协调以及施工参数更新。特别是在无人装载机和无人推土机联合施工时，仍缺少覆盖环境感知、任务分解、协同路径规划、底盘与工作装置联合控制以及施工结果反馈的完整闭环技术方案。

3、现有技术cn110221610a公开了一种无人驾驶工程机械的智能化作业系统及作业方法，通过无人机和工程机械获取作业环境数据，由控制中心进行任务规划，并控制多种无人驾驶工程机械执行导航、避障和协同作业。该现有技术能够实现工程机械的集中管理和动态作业控制，但主要面向通用工程机械作业，未针对路基分层填筑建立当前作业面与目标填筑面之间的填筑状态关系，也未明确解决无人装载机土方铲取、转运和布料与无人推土机推填和平整之间的任务匹配、作业时序和填筑厚度协同控制问题。

4、现有技术cn118238153b公开了一种具身智能推土机器人自主施工方法及系统，根据施工方案和现场环境信息生成作业指令，通过运动规划模型生成机器人行驶路径和推土铲运动规划，并根据机器人实际状态输出继续作业、重新规划或终止作业的调整策略。该现有技术能够实现推土机器人的自主规划及反馈调整，但其主要针对单台推土机器人的施工作业，未形成由无人机、无人装载机和无人推土机构成的多设备协同体系，也未涉及基于动态三维施工模型进行土方需求分析、任务—车辆匹配、多车辆路径占用协调以及深坑填筑与网格铺平模式切换。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种基于无人土方车辆集群的路基填筑智能施工方法，本技术需要解决的技术问题是：如何在动态变化的路基填筑环境中，实现施工场景建模、土方任务分配、无人装载机与无人推土机协同作业、车辆及工作装置闭环控制和施工质量反馈更新的一体化无人施工。

2、为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种基于无人土方车辆集群的路基填筑智能施工方法，包括以下步骤：

3、s1，获取路基填筑区域的环境感知数据、工程设计数据和无人土方车辆运行数据，对获取的数据进行时空融合，构建随施工过程动态更新的三维施工模型，并基于三维施工模型形成表征作业区域、土方需求和施工约束的施工状态数据；

4、s2，基于施工状态数据和无人土方车辆集群的运行状态，对路基填筑任务进行分解和车辆匹配，生成无人装载机与无人推土机的作业时序及协同路径；

5、s3，控制无人装载机和无人推土机按照作业时序及协同路径进入对应作业区域，由无人装载机执行土方铲取、转运和布料，由无人推土机执行土方推填和平整；

6、s4，融合无人土方车辆的定位信息、环境感知信息和工作装置状态信息，确定车辆与工作装置的联合运行状态，并根据联合运行状态、协同路径和目标填筑面，对车辆底盘和工作装置进行协同闭环控制；

7、s5，获取土方布料和推填后的实际作业面以及无人土方车辆的任务执行结果，根据实际作业面与目标填筑面之间的差异，滚动更新三维施工模型、路基填筑任务、协同路径和闭环控制参数，直至当前填筑层满足施工质量要求。

8、优选方案中，步骤s1包括：

9、施工前利用无人机摄影设备和无人机激光雷达对路基填筑区域进行测绘，获得表征施工区域地形、边界、坡度和坑槽状态的初始环境数据，并接入路基断面、分层填筑、基底处理和排水布置对应的工程设计数据；

10、根据初始环境数据和工程设计数据建立路基填筑区域的初始三维模型；

11、施工过程中利用无人土方车辆搭载的车载环境感知设备和车辆状态采集设备，持续获取作业面变化、土方分布、障碍物状态及无人土方车辆运行状态；

12、对施工前后不同数据源的数据依次进行坐标统一、时间对齐、空间关联和融合更新，根据融合结果递推修正初始三维模型，生成随施工过程动态变化的三维施工模型。

13、优选方案中，基于三维施工模型形成施工状态数据，包括：

14、对三维施工模型中的当前作业面与工程设计数据中的目标填筑面进行空间差异运算，形成反映路基填筑区域土方缺口分布的填筑状态场；

15、根据填筑状态场的空间连续性、无人土方车辆的作业能力和施工区域的通行状态划分作业单元，并确定各作业单元对应的土方需求；

16、根据各作业单元的空间形态和土方需求生成布料基准、推填基准和填筑厚度控制基准；

17、根据施工边界、基底状态、排水设施保护范围、障碍物分布和车辆通行条件生成施工约束；

18、将作业单元、土方需求、布料基准、推填基准、填筑厚度控制基准和施工约束关联至三维施工模型，形成供填筑任务生成、协同路径规划和施工控制调用的施工状态数据。

19、优选方案中，步骤s2包括：

20、根据施工状态数据对路基填筑施工过程进行任务解析，将路基填筑施工过程转换为具有作业位置、目标工程量、作业类型和施工衔接关系的机器可执行任务单元，并根据施工衔接关系建立任务链；

21、根据无人土方车辆的设备类型、当前位置、可用状态、作业能力和任务执行进度建立车辆能力状态；

22、根据任务链和车辆能力状态建立任务与车辆之间的匹配关系，以降低车辆空驶、作业等待、能源消耗和路径冲突形成的综合施工代价为目标，确定无人装载机与无人推土机的任务分配结果及作业时序；

23、当施工状态数据、车辆能力状态或施工环境发生变化时，对受变化影响的任务单元重新进行车辆匹配，滚动更新任务分配结果及作业时序。

24、优选方案中，协同路径采用全局规划与局部调整相结合的双层路径规划方式生成，包括：

25、根据三维施工模型和施工约束建立能够随作业面、土方分布和障碍物状态更新的通行代价场，并基于通行代价场生成各无人土方车辆完成对应任务的全局参考路径；

26、根据各无人土方车辆沿全局参考路径的预计运行过程，建立具有时间属性的路径占用状态；

27、当不同无人土方车辆的路径占用状态发生重叠时，根据对应任务的施工衔接关系和车辆运行状态，调整无人土方车辆的通行顺序、等待位置或行驶路径；

28、当车载环境感知设备检测到通行条件发生变化时，对受影响区域内的路径进行局部重构，并将局部重构路径与未受影响的全局参考路径连接，形成动态更新的协同路径。

29、优选方案中，步骤s4中车辆与工作装置的联合运行状态按照以下方式确定：

30、获取由实时动态载波相位差分定位设备、惯性测量单元、车辆里程采集设备和车载环境感知设备形成的多源定位观测信息；

31、根据多源定位观测信息的有效性和稳定性确定观测可信度，并在连续时间窗口内进行联合状态估计，获得无人土方车辆在三维施工模型中的连续空间位姿；

32、当部分多源定位观测信息异常时，降低异常信息对联合状态估计的影响，利用其余有效信息保持空间位姿连续输出；

33、当异常信息恢复后，对恢复后的定位结果与当前空间位姿之间的偏差进行渐进修正；

34、根据空间位姿、车辆运动状态以及铲斗或铲刀的姿态和负载状态，确定车辆底盘与工作装置的联合运行状态。

35、优选方案中，对车辆底盘和工作装置进行协同闭环控制，包括：

36、根据无人土方车辆的运动响应、工作装置动作响应和土方作业负载建立车辆—工作装置耦合预测模型；

37、根据联合运行状态确定无人土方车辆相对于协同路径的轨迹偏差，并根据实际作业面相对于目标填筑面的高程差异确定工作装置的作业偏差；

38、采用滚动预测控制方式生成车辆底盘的转向、驱动和制动控制量，并采用自适应反馈控制方式生成铲斗或铲刀的姿态控制量；

39、将车辆底盘控制量发送至线控底盘，将工作装置控制量发送至电液执行机构，使无人土方车辆沿协同路径运行，并按照填筑厚度控制基准执行土方铲取、布料、推填或平整；

40、根据车辆运动响应、工作装置负载和实际作业面变化，对车辆—工作装置耦合预测模型及下一控制周期的控制量进行修正。

41、优选方案中，当三维施工模型识别出路基填筑区域内存在下凹待填区域时，采用深坑填筑作业模式，深坑填筑作业模式包括：

42、根据下凹待填区域的空间形态、土方缺口和周边通行条件，在下凹待填区域外侧确定卸料区域，并在下凹待填区域边缘确定土方中转布料区域；

43、引导运输车辆在卸料区域完成土方卸载，控制无人装载机将卸载后的土方铲取并转运至土方中转布料区域；

44、根据下凹待填区域的剩余土方缺口和填筑厚度控制基准，控制无人推土机将土方中转布料区域内的土方分层推送至下凹待填区域内部并进行平整；

45、获取每次推填后的实际作业面，更新下凹待填区域的剩余土方缺口，并调整后续布料位置、推填方向和推填次数。

46、优选方案中，当三维施工模型识别出路基填筑区域为连续展开作业面时，采用网格铺平作业模式，网格铺平作业模式包括：

47、根据连续展开作业面的空间范围、填筑厚度控制基准和无人土方车辆的作业能力划分多个相互关联的网格作业单元；

48、根据各网格作业单元对应的当前作业面与目标填筑面确定土方需求，并生成对应的定量布料任务；

49、控制无人装载机将土方转运至各网格作业单元并执行定量布料，控制无人推土机按照网格作业单元之间的空间连接关系依次执行推填和平整；

50、获取各网格作业单元完成作业后的实际高程、填筑厚度和平整状态，根据实际填筑状态识别欠填区域或超填区域，并生成补料任务、移料任务或再次平整任务；

51、在各网格作业单元满足当前填筑层的施工质量要求后，记录对应的任务执行数据和施工质量数据。

52、一种基于无人土方车辆集群的路基填筑智能施工系统，包括作业场景动态三维模型采集系统、智能调度系统和无人土方车辆集群；

53、作业场景动态三维模型采集系统包括无人机采集装置和模型处理装置，用于获取路基填筑区域的施工环境数据，进行土方量测算并构建动态三维施工模型；

54、智能调度系统与作业场景动态三维模型采集系统通信连接，用于根据动态三维施工模型和无人土方车辆集群的运行状态生成施工任务、作业时序及协同路径；

55、无人土方车辆集群包括无人装载机和无人推土机，无人装载机和无人推土机均配置车载感知导航及控制装置，用于获取设备运行状态和施工环境状态，根据施工任务、作业时序及协同路径执行土方布料、推填和平整，并将任务执行结果反馈至智能调度系统和作业场景动态三维模型采集系统，以更新动态三维施工模型和后续施工控制数据。

56、本发明提供了一种基于无人土方车辆集群的路基填筑智能施工方法，本技术通过融合无人机测绘数据、车载环境感知数据、工程设计数据和无人土方车辆运行数据，构建随施工过程更新的三维施工模型，并根据当前作业面与目标填筑面之间的差异形成土方需求和施工约束，使施工任务、作业区域及填筑控制基准能够随现场状态同步调整。

57、本技术根据施工状态和车辆能力对填筑任务进行分解与匹配，协调无人装载机的铲取、转运和布料作业与无人推土机的推填和平整作业，并通过全局规划、局部调整及路径占用协调减少车辆之间的运行冲突，提高机群连续协同能力。

58、本技术融合车辆定位、环境感知和工作装置状态，对线控底盘及铲斗或铲刀进行协同闭环控制，并根据实际作业面与目标填筑面的差异滚动修正三维施工模型、填筑任务、协同路径和控制参数，有利于提高分层填筑厚度和平整状态的控制稳定性，实现施工过程无人化、动态化和可追溯化。