1.本发明涉及无人驾驶矿车的矿洞三维地图构建技术领域，特别是涉及一种用于无人驾驶矿车的矿洞三维地图构建方法。
背景技术：
2.随着经济社会的发展，对矿山的需求与日俱增，但传统的人工开采方式不仅效率低，而且很难保证安全。
3.目前，通过采用激光雷达获取环境三维点云数据，计算出矿车与障碍物之间的距离；然后通过多传感器融合的方式获取矿车与障碍物之间的空间信息；进而基于概率图模型计算出矿车在未知环境下的三维定位坐标，进一步的构建出三维地图。但是通过激光雷达系统在环境感知方面存在一些不足，一是激光雷达需要通过接收反射回波进行数据处理，对环境的要求较高，如在矿洞中较强的光照直射下，由于反射强度较弱，不能准确地获取矿车与障碍物之间的距离；二是激光雷达具有扫描半径小、探测距离短、探测精度低的特点，无法精确地获取矿车在未知环境下的三维空间信息，进而制作成的三维地图也无法保证精准。
4.鉴于此，急需发明一种矿洞三维地图构建方法，用于解决上述背景问题。
技术实现要素：
5.本发明的目的是提供一种用于无人驾驶矿车的矿洞三维地图构建方法，旨用于解决现有技术中通过采用激光雷达构建出的用于无人驾驶矿车的矿洞三维地图其精准度不高的问题。
6.一方面，本发明提供了一种用于无人驾驶矿车的矿洞三维地图构建方法，包括：步骤s1.获取当前车辆位置信息和当前矿洞信息；步骤s2.根据所述的当前车辆位置信息和当前矿洞信息建立三维地图模型；步骤s3.根据所述三维地图模型与数据库中存储的三维地图模型进行比对，若所述三维地图模型与所述数据库中存储的三维地图模型不一致时，则将所述三维地图模型覆盖所述数据库中存储的三维地图模型；步骤s4.根据覆盖后的所述数据库中存储的三维地图模型和前车辆位置信息为所述当前车辆建立导航模型。
7.进一步的，在所述步骤s2中，包括：获取所述当前车辆的位置信息和所述当前车辆采集的矿洞宽度和高度数据；根据所述当前车辆的位置信息获取所述数据库中存储的矿洞地图；根据所述数据库中存储的矿洞地图获取当前矿洞路段的长度信息；根据所述当前车辆采集的矿洞宽度和高度数据和所述当前矿洞路段的长度信息建立三维数据模型。
8.进一步的，在所述步骤s3中，包括：
获取所述数据库中存储的三维地图模型的三维数据模型；根据建立的所述三维数据模型与所述数据库中存储的三维地图模型的三维数据模型进行比对；若建立的所述三维数据模型与所述数据库中存储的三维地图模型的三维数据模型相同，则根据所述数据库中存储的三维地图模型和当前车辆位置信息建立所述导航模型；若建立的所述三维数据模型与所述数据库中存储的三维地图模型的三维数据模型不相同，则根据建立的所述三维数据模型建立新的三维地图模型，并根据新建立的所述三维地图模型和当前车辆位置信息建立所述导航模型。
9.进一步的，若建立的所述三维数据模型与所述数据库中存储的三维地图模型的三维数据模型不相同，则根据建立的所述三维数据模型建立新的三维地图模型中，包括：根据所述数据库中存储的三维地图模型的三维数据模型，获取所述三维数据模型的宽度t；获取采集的所述矿洞宽度数据中的实时矿洞宽度t；根据所述实时矿洞宽度t和三维数据模型的宽度t进行比对；若t＝t，则对采集的所述矿洞高度数据进行对比；若t≠t，则获取所述实时矿洞宽度t进行记录，并对采集的所述矿洞高度数据进行对比，若所述矿洞高度数据一致，则根据所述实时矿洞宽度t和矿洞高度数据和矿洞长度数据建立三维数据模型；若所述矿洞高度数据不一致，则根据所述实时矿洞宽度t和采集的矿洞高度数据和矿洞长度数据建立三维数据模型。
10.进一步的，若所述矿洞高度数据不一致，则根据采集的矿洞宽度t和采集的矿洞高度数据和矿洞长度数据建立三维数据模型中，包括：根据所述数据库中存储的三维地图模型的三维数据模型，获取所述三维数据模型的高度q；获取采集的所述矿洞高度数据中的实时矿洞高度q；根据所述实时矿洞高度q和三维数据模型的高度q进行比对；若q＝q，则根据所述实时矿洞宽度t和三维数据模型的高度q和矿洞长度数据建立三维数据模型；若q≠q，则根据所述实时矿洞宽度t和实时矿洞高度q和矿洞长度数据模型三维数据模型，根据新的三维数据模型建立新的三维地图模型，并删除所述数据库中存储的三维地图模型。
11.进一步的，所述三维数据模型根据以下公式建立：f=（h*t*q）；或f=（h*t*q）；或f=（h*t*q）；或f=（h*t*q）；式中,f为三维数据模型，h为矿洞长度，t为实时矿洞宽度，t为三维数据模型的宽
度，q为实时矿洞高度，q为三维数据模型的高度。
12.进一步的，在步骤s4中，包括：获取终点坐标信息；获取当前所述车辆的位置信息；根据当前所述车辆的位置信息和所述终点坐标信息在所述三维地图内建立引导路径，并将引导路径发送给当前所述车辆。
13.进一步的，根据当前所述车辆的位置信息和所述终点坐标信息在所述三维地图内建立引导路径，并将引导路径发送给当前所述车辆时，包括：实时获取当前所述车辆位置信息，并将当前所述车辆位置信息与所述终点坐标信息进行比对；判断当前所述车辆移动位置信息偏离所述引导路径时，则向用户发送提示信息，并调整当前所述车辆的移动方向。
14.进一步的，在步骤s4中还包括：获取当前所述车辆前方地形信息，并根据当前所述车辆前方地形信息判断当前所述车辆前方地形是否允许当前所述车辆能否通过；若当前所述车辆能通过当前所述车辆前方地形，则不对引导路径进行调整；若当前所述车辆不能通过当前所述车辆前方地形，则根据当前所述车辆的位置信息和终点坐标信息更新引导路径，并向用户发送提示信息，且调整当前所述车辆的移动路线。
15.进一步的，以上各所述的用于无人驾驶矿车的矿洞三维地图构建方法，还包括；设置若干声波传感器，用于采集当前矿洞信息；所述车辆设置有定位传感器，用于采集所述车辆的位置信息。
16.本发明实施例一种用于无人驾驶矿车的矿洞三维地图构建方法与现有技术相比，其有益效果在于：通过采集车辆位置信息确定数据库中当前车辆位置的三维地图模型，根据采集矿洞信息的建立三维数据模型，根据建立的三维数据模型与和数据库中存储的三维地图模型中的三维数据模型进行比对，并对比三维数据模型和数据库中存储的三维地图模型中的三维数据模型之间的相似程度，进而验证数据库中存储的三维地图模型，当验证数据库中存储的三维地图模型不准确时，进一步对三维地图模型进行修改，使建立出用于无人驾驶矿车的三维地图更加精准，同时也在一定程度上提高无人驾驶矿车的安全性能。
17.本发明实施例的通过实时的无人驾驶矿车位置信息和终点坐标信息进行比对，建立引导路径对无人驾驶矿车进行引导，通过实时获取无人驾驶矿车的移动路线和采集无人驾驶矿车的前方地形信息，对引导路径进行实时更新，进而显著提高无人驾驶矿车导航的精度和效率。
附图说明
18.图1是本发明实施例一种用于无人驾驶矿车的矿洞三维地图构建方法流程示意图。
具体实施方式
19.下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施
例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
20.在本技术的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本技术的限制。
21.术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本技术的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
22.在本技术的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本技术中的具体含义。
23.目前，通过采用激光雷达获取环境三维点云数据，计算出矿车与障碍物之间的距离；然后通过多传感器融合的方式获取矿车与障碍物之间的空间信息；进而基于概率图模型计算出矿车在未知环境下的三维定位坐标，进一步的构建出三维地图。但是通过激光雷达系统在环境感知方面存在一些不足，一是激光雷达需要通过接收反射回波进行数据处理，对环境的要求较高，如在矿洞中较强的光照直射下，由于反射强度较弱，不能准确地获取矿车与障碍物之间的距离；二是激光雷达具有扫描半径小、探测距离短、探测精度低的特点，无法精确地获取矿车在未知环境下的三维空间信息，进而制作成的三维地图也无法保证精准。
24.本发明的目的是提供一种用于无人驾驶矿车的矿洞三维地图构建方法，旨用于解决现有技术中通过采用激光雷达构建出的用于无人驾驶矿车的矿洞三维地图其精准度不高的问题。
25.如图1所示，本发明实施例优选实施例的一种用于无人驾驶矿车的矿洞三维地图构建方法，包括：步骤s1.获取当前车辆位置信息和当前矿洞信息。
26.步骤s2.根据的当前车辆位置信息和当前矿洞信息建立三维地图模型。
27.步骤s3.根据三维地图模型与数据库中存储的三维地图模型进行比对，若三维地图模型与数据库中存储的三维地图模型不一致时，则将三维地图模型覆盖数据库中存储的三维地图模型。
28.步骤s4.根据覆盖后的数据库中存储的三维地图模型和前车辆位置信息为当前车辆建立导航模型。
29.可以理解的时，本发明实施例中，通过获取当前车辆位置信息，和矿洞信息建立三维地图模型，根据建立的三维地图模型与数据库中存储的三维地图模型进行比对，进而确定数据库中存储的三维地图模型的准确性，当判断建立的三维地图模型与数据库中存储的三维地图模型部不一致时，则将建立的三维地图覆盖数据库中存储的三维地图模型，进而实时保证三维模型的准确性，进而根据覆盖后的数据库中存储的三维地图模型和前车辆位
置信息为当前车辆建立导航模型，进一步的显著提高无人驾驶矿车导航的精度和效率。
30.具体而言，本发明实施例优选实施例的在步骤s2中，包括：获取当前车辆的位置信息和当前车辆采集的矿洞宽度和高度数据；根据当前车辆的位置信息获取数据库中存储的矿洞地图；根据数据库中存储的矿洞地图获取当前矿洞路段的长度信息；根据当前车辆采集的矿洞宽度和高度数据和当前矿洞路段的长度信息建立三维数据模型。
31.可以看出，本发明实施通过获取当前车辆位置信息确定数据库中的矿洞地图，进而获得矿洞地图中当前路段的长度信息的长度信息，根据采集车辆的矿洞宽度和矿洞高度数据与当前矿洞路段的长度建立三维数据模型。
32.可以理解，通过获取矿洞宽度和矿洞高度和数据库中存储的当前矿洞路段的长度建立三维数据模型，进一步使由建立的三维数据模型建立的三维地图更加精准。
33.具体而言，本发明实施例优选实施例的步骤s3中，包括：获取数据库中存储的三维地图模型的三维数据模型；根据建立的三维数据模型与数据库中存储的三维地图模型的三维数据模型进行比对：若建立的三维数据模型与数据库中存储的三维地图模型的三维数据模型相同，则根据数据库中存储的三维地图模型和当前车辆位置信息建立导航模型。
34.若建立的三维数据模型与数据库中存储的三维地图模型的三维数据模型不相同，则根据建立的三维数据模型建立新的三维地图模型，并根据新建立的三维地图模型和当前车辆位置信息建立导航模型。
35.可以看出的是，本发明实施例中通过获取数据库中存储的三维地图模型中三维数据模型与建立的三维数据模型进行对比，并根据三维数据模型和数据库中存储的三维地图模型中的三维数据模型之间的相似程度，验证数据库中存储的三维地图模型是否准确，若验证后数据库中存储的三维地图模型准确，则根据数据库中存储的三维地图模型和当前车辆位置信息为当前车辆建立导航模型。若是验证后数据库中存储的三维地图模型不准确，则根据建立的三维数据模型建立信息的三维地图模型并与当前车辆位置信息为当前车辆建立导航模型。
36.可以理解的是，通过获取实时根据矿洞数据建立的三维数据模型与数据库中存储的三维地图模型的三维数据模型进行验证，进而判断数据库中三维地图模型是否准确，保证的三维地图模型的精准，进一步若验证后的数据库中三维地图模型不准确则会根据建立的三维数据模型建立新的三维地图模型，并覆盖数据库中存储的三维地图模型，使数据库中的三维地图模型不断进行更新，进一步的确保了三维地图的准确性。
37.具体而言，本发明实施例优选实施例中若建立的三维数据模型与数据库中存储的三维地图模型的三维数据模型不相同，则根据建立的三维数据模型建立新的三维地图模型中，包括：根据数据库中存储的三维地图模型的三维数据模型，获取三维数据模型的宽度t；获取采集的矿洞宽度数据中的实时矿洞宽度t；根据实时矿洞宽度t和三维数据模型的宽度t进行比对；若t＝t，则对采集的矿洞高度数据进行对比；若t≠t，则获取实时矿洞宽度t进行记录，并对采集的矿洞高度数据进行对比，
若矿洞高度数据一致，则根据实时矿洞宽度t和矿洞高度数据和矿洞长度数据建立三维数据模型；若矿洞高度数据不一致，则根据实时矿洞宽度t和采集的矿洞高度数据和矿洞长度数据建立三维数据模型。
38.具体而言，本发明实施例优选实施例中若矿洞高度数据不一致，则根据采集的矿洞宽度t和采集的矿洞高度数据和矿洞长度数据建立三维数据模型中，包括：根据数据库中存储的三维地图模型的三维数据模型，获取三维数据模型的高度q；获取采集的矿洞高度数据中的实时矿洞高度q；根据实时矿洞高度q和三维数据模型的高度q进行比对；若q＝q，则根据实时矿洞宽度t和三维数据模型的高度q和矿洞长度数据建立三维数据模型；若q≠q，则根据实时矿洞宽度t和实时矿洞高度q和矿洞长度数据模型三维数据模型，根据新的三维数据模型建立新的三维地图模型，并删除数据库中存储的三维地图模型。
39.可以看出的是，本发明实施例中，通过实时采集矿洞的宽度和矿洞的高度，并根据实时采集矿洞的宽度和矿洞的高度与数据库中存储的三维地图模型中的三维数据模型中的矿洞宽度和矿洞高度进行比对，进而对根据实时采集的矿洞的宽度、矿洞的高度和数据库中存储的三维地图模型中的三维数据模型中的矿洞长度建立新的三维数据模型，并根据新的三维数据模型建立新的三维地图模型对数据库中存储的三维地图模型进行更新覆盖，使数据库中存储的三维地图模型实时最为准确。
40.可以理解的是，通过不对的数据库中存储的三维地图模型进行实时的更新，始终保持数据库中存储的三维地图模型，进而保证无人矿车在矿洞内的导航的精度和效率。
41.具体而言，本发明实施例优选实施例中的三维数据模型根据以下公式建立：f=（h*t*q）；或f=（h*t*q）；或f=（h*t*q）；或f=（h*t*q）；式中,f为三维数据模型，h为矿洞长度，t为实时矿洞宽度，t为三维数据模型的宽度，q为实时矿洞高度，q为三维数据模型的高度。
42.可以理解的是，本发明实施例中建立的三维数据模型由f=（h*t*q）；或f=（h*t*q）；或f=（h*t*q）；或f=（h*t*q）建立而成，通过根据实时采集的矿洞中矿洞宽度和矿洞高度与数据库中存储的三维地图模型中的三维数据模型中的宽度和长度不同，因此三维模型数据模型建立的也并不相同；数据库内存储的三维地图模型中的三维数据模型由f=（h*t*q）建立；当实时采集的矿洞高度与数据库内存储的三维地图模型中的三维数据模型高度不同时，而当实时采集的矿洞宽度与数据库内存储的三维地图模型中的三维数据模型宽度相同时，则三维数据模型由f=（h*t*q）建立；当实时采集的矿洞宽度与数据库内存储的三维地图模型中的三维数据模型宽度不同时，而当实时采集的矿洞高度与数据库内存储的三维地图模型中的三维数据模型高度相同时，则三维数据模型由f=（h*t*q）建立；当实时采集的矿洞宽度与数据库内存储的三维地图模型中的三维数据模型宽度不同时，且实时采集的矿洞高度与数据库内存储的三维地图模型中的三维数据模型高度也不相同时，则三维数据模型由f=（h*t*q）建立而成。
43.具体而言，本发明实施例优选实施例中的在步骤s4中，包括：获取终点坐标信息；获取当前车辆的位置信息；根据当前车辆的位置信息和终点坐标信息在三维地图内建立引
导路径，并将引导路径发送给当前车辆。
44.可以理解的是，本发明实施例中是通过获取终点的坐标信息和实时车辆的位置信息，根据实时车辆的位置信息和终点坐标信息在三维地图内建立引导路径，并将引导路径发送给当前车辆，进一步提高了无人驾驶矿车导航的精度和效率。
45.具体而言，本发明实施例优选实施例中的根据当前称量的位置信息和终点坐标信息在三维地图内建立引导路径，并将引导路径发送给当前车辆时，包括：实时获取当前车辆位置信息，并将当前车辆位置信息与终点坐标信息进行比对；判断当前车辆移动位置信息偏离引导路径时，则向用户发送提示信息，并调整当前车辆的移动方向。
46.可以理解的是，本发明实施例中通过实时获取当前车辆的位置信息，并将该信息与终点坐标信息进行比对，判断当前车辆移动位置信息偏离引导路径时，向用户发送提示信息，并调整当前车辆的移动方向，进而可以有效地提高无人驾驶矿车的行驶效率、行车安全性和无人驾驶矿车的工作效率。
47.具体而言，本发明实施例优选实施例中在步骤s4中还包括：获取当前车辆前方地形信息，并根据当前车辆前方地形信息判断当前车辆前方地形是否允许当前车辆能否通过：若当前车辆能通过当前车辆前方地形，则不对引导路径进行调整。若当前车辆不能通过当前车辆前方地形，则根据当前车辆的位置信息和终点坐标信息更新引导路径，并向用户发送提示信息，且调整当前车辆的移动路线。
48.可以理解的是，本发明实施例中通过检测无人驾驶矿车的前方地形信息，进而判断当前车辆能否通过，进而对引导路径进行实时的调整，进一步的提高无人驾驶矿车的行驶效率、行车安全性和无人驾驶矿车的工作效率。
49.具体而言，本发明实施例优选实施例中用于无人驾驶矿车的矿洞三维地图构建方法中，还包括：设置若干声波传感器，用于采集当前矿洞信息；车辆设置有定位传感器，用于采集车辆的位置信息。
50.可以理解的是，本发明实施例中，通过使用声波传感器对矿洞的高度、宽度和无人驾驶矿车前方的地形的信息进行采集，避免了通过激光雷达系统在环境感知方面存在一些不足，一、激光雷达需要通过接收反射回波进行数据处理，对环境的要求较高，如在矿洞中较强的光照直射下，由于反射强度较弱，不能准确地获取矿车与障碍物之间的距离；二、激光雷达具有扫描半径小、探测距离短、探测精度低的特点。通过为车辆设置有定位传感器对车辆的位置信息进行采集，使无人驾驶矿车的导航更加精准，进一步的也提高了无人驾驶矿车导航的效率。
51.综上，本发明实施例提供一种用于无人驾驶矿车的矿洞三维地图构建方法，其通过采集车辆位置信息确定数据库中当前车辆位置的三维地图模型，根据采集矿洞信息的建立三维数据模型，根据建立的三维数据模型与和数据库中存储的三维地图模型中的三维数据模型进行比对，并对比三维数据模型和数据库中存储的三维地图模型中的三维数据模型之间的相似程度，进而验证数据库中存储的三维地图模型，当验证数据库中存储的三维地图模型不准确时，进一步对三维地图模型进行修改，使建立出用于无人驾驶矿车的三维地图更加精准，同时也在一定程度上提高无人驾驶矿车的安全性能。
52.进一步的，本发明实施例的通过实时的无人驾驶矿车位置信息和终点坐标信息进行比对，建立引导路径对无人驾驶矿车进行引导，通过实时获取无人驾驶矿车的移动路线
和采集无人驾驶矿车的前方地形信息，对引导路径进行实时更新，进而显著提高无人驾驶矿车导航的精度和效率。
53.以上仅为本发明的一个实施例子，但不能以此限制本发明的范围，凡依据本发明所做的结构上的变化，只要不失本发明的要义所在，都应视为落入本发明保护范围之内受到制约。
54.所属技术领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统的具体工作过程及有关说明，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
55.需要说明的是，上述实施例提供的系统，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块来完成，即将本发明实施例中的模块或者步骤再分解或者组合，例如，上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。对于本发明实施例中涉及的模块、步骤的名称，仅仅是为了区分各个模块或者步骤，不视为对本发明的不当限定。
56.本领域技术人员应该能够意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的模块、方法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，软件模块、方法步骤对应的程序可以置于随机存储器（ram）、内存、只读存储器（rom）、电可编程rom、电可擦除可编 程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。为了清楚地说明电子硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以电子硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
57.术语“包括”或者任何其它类似用语旨在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系 列要素的过程、方法、物品或者设备/装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者还包括这些过程、方法、物品或者设备/装置所固有的要素。
58.至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
59.以上，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。