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申请/专利权人：艾奇蒂现代迪万伦工程机械有限公司

摘要：本发明涉及挖掘技术领域，提供了一种基于ROS的智能挖掘机，包括挖掘机参数采集模块、挖掘机参数处理模块、挖掘机动臂决策模块和挖掘机动臂执行模块；挖掘机参数采集模块通过安装的传感器和测距设备，实时采集挖掘机参数；挖掘机参数处理模块采用贝叶斯推理方法对采集到的数据进行融合和计算，生成动臂的运动轨迹并评估动臂的作业面积；挖掘机动臂决策模块利用深度学习模型对接收到的实时参数和历史数据进行分析和预测，生成控制挖掘机动臂操作的指令；挖掘机动臂执行模块根据生成的指令，执行相应的操作，并结合实时参数构建动臂操作效率评估模型，评估操作效率。

主权项：1.一种基于ROS的智能挖掘机，包括挖掘机参数采集模块，挖掘机参数处理模块、挖掘机动臂决策模块和挖掘机动臂执行模块，其特征在于，挖掘机参数采集模块分别与挖掘机参数处理模块、挖掘机动臂决策模块和挖掘机动臂执行模块相连接，挖掘机参数处理模块与挖掘机动臂决策模块相连接，挖掘机动臂决策模块与挖掘机动臂执行模块相连接；挖掘机参数处理模块包括挖掘机参数融合单元和挖掘机参数计算单元，所述挖掘机参数融合单元通过使用贝叶斯推理对挖掘机参数采集模块采集的参数进行处理，生成挖掘机的动臂的运动轨迹；所述挖掘机参数计算单元根据挖掘机参数采集模块采集的参数，构建动臂作业面积评估模型，获得动臂作业面积评估值；挖掘机动臂决策模块包括挖掘机参数输入单元、决策逻辑单元和控制输出单元，挖掘机参数输入单元与决策逻辑单元相连接，决策逻辑单元与控制输出单元相连接，所述决策逻辑单元基于接收到的参数和历史数据，使用深度学习模型进行预测，生成控制指令；挖掘机动臂执行模块用于接收挖掘机动臂决策模块生成的控制指令，根据所述指令进行操作，并结合挖掘机参数采集模块采集的实时参数，构建动臂操作效率评估模型，获得动臂操作效率评估值，其中，所述动臂操作效率评估模型的公式为: ；式中，为操作时间时的动臂操作效率评估值，为动臂在操作时间时的作业面积评估值，为操作时间时的动臂伸展长度，为操作时间时的动臂速度，为操作时间时的动臂角度，为调整系数；挖掘机参数采集模块通过安装在动臂、液压系统、地面以及挖掘机周围的传感器和测距设备，采集动臂角度参数、动臂长度参数、动臂速度参数、动臂位置参数、液压系统压力参数和地面硬度参数，并将采集的参数传输至挖掘机参数处理模块；其中，所述动臂角度参数包括动臂的实时角度和角度变化速率；所述动臂长度参数包括动臂的伸展长度和伸展长度变化速率；所述动臂速度参数包括动臂的即时速度和速度变化率；所述动臂位置参数包括动臂的空间位置坐标和对应时间戳；所述液压系统压力参数包括液压油缸压力和液压泵压力；所述地面硬度参数包括地面材料的硬度和密实度；所述挖掘机参数融合单元生成挖掘机动臂的运动轨迹的步骤为：步骤A1，设定先验分布，所述先验分布基于动臂在不同操作条件下的历史运动数据，所述历史运动数据包括动臂的角度、角度变化速率、伸展长度、长度变化速率、速度、速度变化率、空间位置坐标和对应时间戳；步骤A2，输入当前观测数据，所述当前观测数据包括动臂的实时角度、角度变化速率、伸展长度、长度变化速率、即时速度、速度变化率、空间位置坐标和对应时间戳；步骤A3，应用贝叶斯公式结合先验分布和当前观测数据，计算动臂轨迹的后验分布；步骤A4，通过递推方式更新动臂的后验轨迹分布，得到当前时刻动臂位置和运动轨迹的估计；步骤A5，生成动操作时间内的运动轨迹，所述运动轨迹表示为连续空间位置坐标和对应时间戳序列；挖掘机参数计算单元根据动臂角度参数、动臂长度参数和动臂位置参数构建动臂作业面积评估模型，获得动臂作业面积评估值，所述动臂作业面积评估模型的公式为： ；式中，为动臂在操作时间时的作业面积评估值，为操作时间内划分的时间段的总数，为动臂在时间段时刻的伸展长度，为动臂在时间段时刻的角度，为动臂在时间段时刻的角度，为动臂在时间段时刻的水平位置横坐标，为动臂在时间段时刻的水平位置横坐标，为动臂在时间段时刻的水平位置纵坐标，为动臂在时间段时刻的水平位置纵坐标；所述决策逻辑单元利用动臂的历史运动数据建立深度神经网络模型，所述深度神经网络模型通过学习和训练，捕捉动臂在不同角度、长度、速度、位置、液压系统压力和地面硬度条件下的运动轨迹、速度变化、角度变化和伸展长度变化，输出预测的动臂角度、伸展长度、操作速度和动臂空间位置坐标。

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