自主机器人挖掘机卡车装载

1、. . . . 自主机器人7，175，186（1999）°1999学术. 在荷兰制造的。 自主机器人挖掘机卡车装载 安东尼STENTZ，约翰BARES，SANJIV辛格和帕特里克ROWE的 机器人研究所，卡基 - 梅隆大学，匹兹堡，PA15213 摘要。挖掘机是用于迅速清除土壤和其他材料，矿山，采石场，建筑。这些机器的自动化提供了提高生产力和改善安全的承诺。到今天为止，大多数在这方面的研究已经集中在选定的部分问题。在本文中，我们提出了一个系统，完全自动化装车任务。挖掘机使用两个激光扫描测距仪承认和本地化的卡车，测量土壤表面，探测障碍物。挖掘机的软件决定在哪里挖土，倾倒在卡车，以与如何

2、快速地在这些点之间移动，同时检测和停止障碍。该系统全面实施，被证明为人工操作的快速加载的卡车。关键词：自主挖掘，挖掘机器人，机器人系统集成，激光测距仪，软件建筑，机械手，挖规划1。引言 金属表面采矿，采石，公路建设需要迅速清除处理庞大数量的土壤，矿石和岩石。通常情况下，使用爆炸或机械技术研磨材料，挖机等作为挖掘机装载到运输卡车的材料到堆填区，仓储区，或加工厂。如图。 1，坐在一台挖掘机和一条长凳上面负荷材料到卡车，排队到其副作用。 操作员负责为指定的卡车在哪里应公园，挖材料的脸和存放车床上，并为人们停止在装货区和障碍。 自动化的机会是巨大的。通常情况下，装载车需要几个通行证，每个其中需要15至

3、20秒。减少每次甚至第二个转换成一个巨大的装载通获得横跨整个作业。运营商的表现峰早在轮班工作和为降低转变穿着上。预定空闲时间，如午餐，其他休息时间，也降低平均生产跨越转变。所有这些因素是地方的自动化可以提高生产率。 安全是另一个机会。安装和拆卸机器时，挖掘机经营者是最容易受伤的。运营商往往把重点放在手头的任务，可能没有注意到其他的现场工作人员或设备进入装货区。自动化可以提高安全删除操作其外机，并提供完整的传感器覆盖围，注意潜在的危险，进入工作区。 图1。挖掘机装在一个典型的质量与土壤的卡车挖掘工作的情况。 许多研究人员已经解决了土方机械自动化方面辛格（1997）。最低和最常见的自动化水平一直遥

4、。通常情况下，经营者为了安全起见，现场拆除。构成危险的人，如发现埋藏的弹药（Nease和亚历山大，1993年）和废物（伯克斯等人，1992年; Wohlford等，1990。）周围埋公用事业，或挖掘的应用程序中使用遥控轮式挖掘机。开挖人工操作周期的共享控制系统实现更高水平的自主权。通常情况下，这些系统（Bradley等，1993;布洛克和奥本海姆，1989年，黄和Bernold，1994年杠杆等人，1994年。Rocke，1994年，酒井和Cho，1988; Salcudean等，1997; Sameshima和tozawa，1992年。西沃德等，1992），专注于挖掘过程。操作员选择挖掘机的

5、斗的开始位置和控制系统，灌装桶，使用武力和/或关节位置反馈来完成任务的过程中需要。在自治的一个新的水平，是系统自动选择的地方挖。这样的系统，测量地形的拓扑结构，使用测距传感器（丰等，1992;辛格，1995年，高桥，1995年）和计算的掏轨迹，最大限度地挖掘量。在最高水平的自治系统，挖掘了长期的业务（布洛克等人，1990年，罗梅罗 - 洛伊丝等，1989;辛格，1998年）的序列。 之前的工作涉与许多子的重要自主卡车装载，然而，以派出一个完全自动化的系统，必须不仅仅是挖掘解决在执行水平相当于手动操作，更广泛的问题集。传感器都需要感受到挖脸，识别和本地化的卡车，并检测在工作区中的障碍。感知算法需

6、要处理传感器数据，并提供有关的工作环境中的信息来规划算法。规划和控制算法的需要来决定如何在卡车挖面，存款材料，两者之间的移动桶。 我们已经制定了完整的系统装载卡车与软质材料，如土壤完全自主。自治区加载系统（ALS）的实施，展示了一个25吨的液压挖掘机，并成功地在装货卡车作为一个专家的人工操作快。本文的其余部分介绍了从实验试验ALS和礼物的结果。2。系统概述 自治区加载系统使用两个激光扫描测距仪任挖掘机的联动方（见图2）安装感应掏面，卡车，并在工作区中的障碍。两个扫描仪所需的工作区的全覆盖，使并发感应操作。每个传感器都拥有一个12 kHz的采样率，和电动镜扫描光束圆一个垂直平面。约1800提供的

7、传感器数据每秒30圈的转速旋转的镜子。此外，每个扫描仪可以平移速度可达每秒120度，使这个圈子里是方位旋转，如图所示。 3。该激光器有一个200米的有效围和眼安全当镜子旋转。图2。传感器安装在挖掘机。 图3。两轴扫描传感器的配置。 超过运营商的驾驶室位置的扫描仪被称为“左扫描仪”，它是负责传感挖掘机左侧工作区。 “扫描仪”，这是在位于对称位置上的权利，是负责传感挖掘机工作区的右侧。 挖掘机的使用在以下时尚扫描仪时，装载车（图4）。挖掘机挖第一桶，左边的扫描仪盘左自掏面，整个卡车探测障碍物，并承认，本地化，并测量卡车的尺寸。使用此信息，计划在卡车所需的位置，倾倒的物质，并朝卡车桶波动。在此挥杆运

8、动，正确的扫描仪锅跨挖脸留下来衡量其新的表面，并挖下一个位置计算。正确的扫描仪继续向平移卡车。 后土壤被倾倒入卡车，平底锅横跨挖面对正确的扫描仪检测的实现方式上的障碍。挖掘机摆动的下挖点。在此挥杆，左边的扫描仪平底锅横跨卡车，在车床上测量土壤中的分布，并计算出未来所需的转储位置。这个过程重复，其后每装载通，直到卡车，卡车识别异常，只为每个新卡车的第一道关口的必要。通常情况下，6个与格，需要我们与我们的挖掘机试验台20吨重的卡车装载。 图4。传感器配置的顶视图。所有的感知和运动规划软件运行在一个板上的4个MIPS处理器阵列。软件架构如图。5。箱子是软件模块，可以运行在系统中的处理器之一。界，如传

9、感器的硬件组件。线代表不同的软件模块之间的沟通渠道。传感器接口接收来自两个扫描仪的数据和控制设备的平移运动。从接口的传感器数据通过扫描线的处理器，他们是从球形，传感器坐标转换成直角坐标，世界坐标定位系统使用相应的数据。这些立体围的点，然后提供给他们需要任何知觉的软件模块。这种传感器数据处理的消费者之一是卡车识别器，识别卡车和措施，其尺寸和位置。两个人都掏点规划，计划的侵蚀挖面的序列掏点，倾点策划，该计划的自卸卡车床土壤装入点序列。第四个传感器的数据消费，障碍物探测器，数据处理，从扫描仪，是在挖掘机的议案提前清扫，并发送一个请求停止机器，如果在其路径中检测到障碍物。收到的议案规划者和使用信息的产

10、生是由传感器数据的消费者。期间在指定的位置挖挖的运动计划控制的挖掘机。倾销的运动计划转储斗卡车和返回掏面的土壤。传感器的运动计划控制平移先前描述的情况，协调两个扫描器扫描仪和挖掘机的议案。机控制器接口通信命令低水平机联合控制器，执行命令和挖掘机的状态信息发送到规划模块。 图5。ALS软件架构。3。硬件子系统ALS的硬件子系统组成伺服控制挖掘机，车载计算机系统，感知传感器与相关电子产品。在本文中，我们主要集中提供卡车被识别的数据感知传感器，掏位置选择，避免障碍，并最终实现大规模开挖过程。与土方的目标应用程序中，我们集中于发展基于激光扫描系统，将能够渗透在空气中的尘埃和烟雾的合理数量。激光本身需要

11、能够准确地测量围从各种靶材料（如金属，木材，泥土，岩石，雪，冰，水），颜色和纹理。我们还需要一个系统，这将是强大的保护“退出”窗口（玻璃或塑料保护激光和光学从天气和污垢，虽然允许光束通过）上的灰尘和污垢积累。在过去十年中，已生产各种基于激光扫描仪。与多尼尔（Shulz，1997年）和施瓦茨（施瓦茨）扫描仪的例外，大部分都被研究设备或只限于室使用。没有，我们知道的地址粉尘穿透或部分闭塞（即脏）退出窗口的问题。 我们已经开发出两种不同的飞行时间扫描激光雷达系统，可以在使用环境灰尘的合理金额。第一次使用“最后一个脉冲”技术，观察返回的光波形，并拒绝从部反射，可能会出现的一个肮脏的退出窗口关闭，或从尘

12、埃云遮挡的目标（见图6）的早期回报。在一般情况下，下一个到最后一个脉冲的回报是因灰尘在现场，会看到一个正常的“第一个脉冲”测距仪指示。例如，在图。 6，第一个脉冲测距仪检测脏退出窗口，将无法“看到”的目标。窗口，即使是干净的，第一个脉冲单元仍然会“看到”的尘埃云，而不是目标。 图6。最后脉冲检测的概念。由于拒绝退出窗口关闭的反射与去年脉冲技术，可环境密封装置使用一种廉价的透明盖，没有光学完美或清洁。另一个优点是激光系统也可以报告多个返回发生时，给予警告，灰尘存在。这是很重要的，因为在尘土飞扬的情况下下降，整体围的可靠性和准确性，所以一个独立的机器，可能需要采取较慢，较保守的议案战略。有，然而，

13、去年的脉冲测距的限制。当或相邻的一个尘埃云的目标是，接收电子可以有难以分离的灰尘和目标回报（见图7）。我们已经建立了第二粉尘穿透扫描系统，目标识别定位“”最后的回波信号的下降沿见图。 7。像去年的脉冲系统，该设备也很强大，退出窗口的闭塞，使其建筑与采矿环境的理想选择。尾随的边缘检测技术虽然放弃一定围的精度，我们相信这是一个优越环境中的灰尘可能会经常围绕目标的方法。电视监视器描绘图。8所示围的点绘制从一个单一的最后一个脉冲下降沿扫描器扫描线。从左边的围增加显示器的右侧。自卸车后部顶端的监视器屏幕上显示的扫描。屏幕底部显示扫描一样的卡车，但在沉重的尘埃云笼罩。需要注意的是最后一个脉冲装置是无法分开

14、，从卡车上的尘埃云和报告云锋。尾随的边缘设备正确地报告围的卡车，无论灰尘的存在。 图7。下降沿检测目标时，目标是在尘埃云掩盖。重要的是要注意身体非常沉重的灰尘水平的回报低于探测点目标信号衰减的限制，同时灰尘穿透技术。 图8。最后目标是尘埃云时，与尾随的边缘检测脉冲。4。软件子系统软件子系统包括多个软件模块过程中的传感器数据，识别卡车，选择挖掘和倾倒地点，移动挖掘机的关节，对碰撞后卫。在本节中，描述了软件架构中的关键软件模块采用的算法。4.1。卡车识别为了正确地装入一辆卡车，挖掘机操作员必须确认它是一种可装载的车辆，确定其位置，并确定其尺寸。这个信息是必不可少的计算装载策略，并为实现这一战略计划

15、联合提案的序列。装载机是在某些情况下，如露天采矿，矿山自有船队的运输卡车服务。自动化系统可以获取由卡车每辆卡车配备全球定位系统（GPS），传感器和识别应答信息。然而，在其他情况下，如公路建设，装载机是由一个独立经营的各种服务，公路卡车不同的尺寸，所以每个和每车配备这样的传感器，可能是不可行的。对于这样的情况下，一个自动化的系统可以使用测距仪的数据获取必要的信息。使用围的卡车识别传感器数据，自动识别，定位，尺寸运输卡车。作为挖掘机挖其土壤中的第一桶，左边的扫描仪平底锅横跨卡车停放挖掘机的一面，这是假设。如图传感器原始数据。9。扫描仪盘由右至左30±/ s的，所以从90±部门的

16、工作区的数据将需要3秒获得。每个扫描线相交垂直扫描平面与卡车创建的数据，返回一个旋转的镜子。每个扫描线被加工成线，与其他扫描线共面线段组合，形成平面区域分部。 图9。卡车的原料围的数据。卡车床的一个简单的模型匹配使用的解释树的方法（Grimson，1990年），按地区分割的数据区域。该模型由六个代表和卡车的床的两侧，底部，树冠的飞机。深度优先搜索是用来推测模型到现场平面区域匹配。在树中的每个级别，限制用于修剪的搜索和一致性检查与先前推测的比赛。匹配模型和生存验证阶段的解释是正确的选择。为了卡车识别识别类的卡车车型，而不仅仅是一个单一的模式，卡车床模型使用的参数围，而不是单一的参数值。使用模型中

17、的平面区域，彼此之间的相对重心位置，和飞机之间的角度的大小围。在解释过程中的每个层次修剪的搜索，这些参数围的一致性检查。本规允许的卡车识别，以确定大小不等的卡车和卡车床形状。对于每一个完整的解释（即试图匹配所有示区现场地区），卡车识别进行了核查。核查包括细粒度的卡车参数一致性检查，并确定四个“角点”中的传感器数据，定义开放的卡车床。对于选定的解释，角点被用来计算卡车床的位置和方向。此信息用于其他软件模块产生一个反倾销的策略。图10显示从原始传感器数据分割的平面区域的卡车模型匹配。 图10。卡车模型拟合分段数据。4.2。粗到细挖点规划自动土方操作，如平整的土冢，有别于典型的规划问题，在两个重要方

18、面。首先，土壤是弥漫和世界之窗的一个独特的描述，因此需要非常大量的变量。其次，机器人和世界之间的相互作用是非常复杂的，可只计算也听话的近似模型。国有大型空间和复杂的机器人世界的互动意味着可以创建仅局部最优的策划者（即每挖）。为了对付开挖土的大量应用中的实际问题，我们已开发的多分辨率规划和刽子手计划。在最高级别是一个粗糙的规划方案，采用几何的地形部位和目标配置计划“挖区域的序列。”反过来，每挖区域为“最佳”挖，可以搜索在该地区执行。最后，执行选定的挖掘基于闭环控制计划（辛格和大炮，1998年）的一份力量。治疗三个层面的问题，满足不同的目标。粗规划，确保了大量的挖掘，甚至表现。精致的规划选择，以满

19、足几何约束（可达性和碰撞）的挖掘和局部优化成本的功能（如音量，精力，时间）。在最低水平，是强大的遥感地形的几何误差控制计划。图11显示挖掘机粗到细的规划过程。 图11。粗到细的规划策略。粗规划需要处理的传感器数据作为输入，它在地形图（2-D网格的高度值）放置。输出掏地区的顺序依次发送到精致的规划，其中每个。图12显示了去除材料，是由一个专家的挖掘机操作建议策略。每个方块表示一个地区，方框的数字表示在该地区提供精致的规划顺序。在这一战略中，材料是从左到右，从底面上方。有选择的几个原因战略。在大多数情况下，卡车停在运营商的左侧，使操作者有一览无遗。通过挖掘从左至右，实现不需要高摆动的卡车时，提出要

20、清除材料。自上而下的挖掘，需要从农具少力，因为它是没有必要对上述材料的重量，工作起来。此外，清除从顶部的材料以外的围，面对给定的扫描围的传感器安装在驾驶室的地形上投下的阴影降到最低。精致的策划经营上的一个原子操作的抽象表示（即单一挖）。而不是为寻找一个桶轨迹，精致的策划搜索粗规划指定的围，通过紧凑的任务参数。为了选择最佳的挖掘行动，精致的策划，评估通过使用正向模型模拟结果，选择一个动作（在本例中的起始位置桶）的候选人。一个评价函数的分数从每个动作的轨迹，并满足所有约束的行动和优化成本函数的选择。这个过程如图。 13。 图13。精致的策划运作。 图12。挖掘机的粗计划。4.3。基于模板的自卸规划

21、卡车必须均匀，完全加载。因为解决土壤中的不确定性，反倾销的策略可能需要为每个连续的桶负载调整。转储点规划，适用于基于模板的方法强劲找到在车床上的土壤分布低的地区。传感器数据收集后，每个桶的土壤已被倾倒在卡车，挖掘机挖面摆动。像掏点策划，传感器的数据被放置在一个2-D地形图。转储点规划还需要卡车的位置，卡车识别模块提供的信息，因此它可以过滤掉卡车床之外的任何无关的传感器数据。地形图，然后用一个高斯滤波器平滑，以消除任何传感器的噪声。当前网格细胞的卡车床地形图的分辨率为15厘米，一个典型的地图上含有500个细胞的秩序。卡车床壁的沉积土的闭塞是一个严重的问题。假设没有在车床上看不见的地区，而不是转储

22、点规划填补称为网格，平均海拔在任何未知的网格。首先感知土壤中的分布在一些轻微的错误，但他们更多的土壤减少这个结果被放置在车床上。最后，一个特定的地形形状模板卷积在整个卡车床地形图，产生每个网格单元的得分。查找了在车床上的材料的某些个人资料，如在斜坡或一个洞，这个小55或7英镑£7网格单元的模板。可以用来寻找在最低海拔卡车床上地形图，以与不断海拔的简单模板。卷积运算产生一个分数，它代表模板匹配在车床上的特定区域，并返回所需的转储位置细胞位置的最好成绩。4.4。基于脚本的运动规划运动规划软件坐标为每个装载通挖掘机的关节运动，挖斗的土壤和结束时，水桶已返回到下挖点后立即开始。运动计划的主要

23、目标是计划的议案所需的转储位置放置在土壤，避免在工作区，如卡车，所有已知的障碍，并尽快执行每个加载周期。由于对权力的制约和联合耦合影响挖掘机的液压系统，以与准确这样一台机器的动力学建模的难度，传统的最优轨迹生成计划不起作用。相反，承认是高度重复和加载循环加载周期非常相似，和它的运作1的总的工作空间相对较小的部分挖掘机的议案，1脚本为基础的方法运动规划是通过（罗维和Stentz，1997年）。脚本是一个规则定义为特定的任务挖掘机的关节一般运动，在这种情况下，装载车，集。这些规则包含了一些变量，被称为脚本参数，对每一个不同的负载通是基于对当前任务条件获得实例。与专家人力挖掘机操作的输入和隐含约束挖

24、掘机是什么，不允许做脚本的规则设计。例如，如果这两个特殊的关节移动获悉，同时是一个坏主意，那么脚本的规则，使该议案是不可能的。左侧的规则是挖掘机的状态的功能，和右边的规则是规划发送到挖掘机的低层次的联合控制器的命令。因此，左侧的特定规则计算结果为true时，其相应的命令被发送到挖掘机。规则得到重新评估状态信息的获得，在挖掘机的议案的执行10赫兹例如，在固定利率。图14显示卡车装载任务的脚本规则。以粗体显示的数字是一个例子脚本的参数，这将在下面更详细地描述。的是挖掘机的状态，在这种情况下，关节的角位置。如图关节连同他们的参考线的定义。 15。命令所需的角的共同立场。请注意，每个关节都有自己单独的

25、脚本。因此，只有每一个共同的规则可能是积极的一次。脚本的参数计算，每个装载通开始前约车的位置和所需的挖掘和转储它从卡车识别接收，掏点策划，倾点规划软件模块分别使用的信息。有两种类型的脚本参数，这些出现在左边的脚本规则和影响规划发出的命令，并联合命令本身对规则的右侧出现。在规则右侧的命令脚本的参数主要是计算几何和运动学手段。例如，考虑到18日的命令±臂关节的脚本图的步骤1。14。这是挖掘机的斗繁荣的角度，这是安全清除卡车顶部，是一个高度的运动功能和挖掘机的卡车相对位置。同样，坚持联合命令计算使用知识有关的径向距离的卡车，挖掘机，和摆动联合的命令所需的挖掘和转储点。在左边的规则脚本的参数

26、是通过一个简单的挖掘机动力学模型和启发式相结合。这些动态模型捕获一阶影响挖掘机的闭环行为时所需的角位置命令。这些模型提供信息的时间长度，它将采取从一开始的目标位置移动一个特定的联合。此信息用于智能地协调不同的关节运动，导致更快的加载时间。例如，当挖掘机挖已完成的情况下，桶提高掉在了地上。挖掘机并不需要等到桶前摆动的卡车提出了充分发挥其卡车的净空高度。相反，它可以开始摆动越快桶仍在提高。动态模型计算多久才会采取全面提高水桶和摆动的卡车。从这个时机的信息，脚本的参数，它决定精确点开始摆动的卡车，但仍避免碰撞，发现和使用中的参数的脚本。 图14。挖掘机的卡车装载脚本。 图15。联名和挖掘机的参考位置

27、。参数化的脚本的方法是这项议案的规划问题的一个合适的解决方案。因为他挖掘机的议案是明确的脚本，液压动力限制的问题，同时移动所有的关节，导致被淘汰。同样的道理，但是，脚本规则限制太多可能会导致由自治区挖掘机的最佳性能。脚本的参数，还提供了灵活的挖掘机，而不是一个简单的一个单一的，罐装的议案播放的议案。4.5。障碍物检测自动加载的一个主要要检测和停止为人民和其他障碍，构成碰撞威胁。障碍检测软件已经被开发使用围传感器数据来看待挖掘机的工作空间中的对象，和简单的动态模型预测其中挖掘机的联动将是1在未来的挖掘机摆动的掏脸和之间来回短的时间卡车。预测挖掘机联动位置比较围的传感器数据，如果有一个路口，挖掘机

28、立即命令停止。这是至关重要的传感器扫描远远不够挖掘机的议案，并预测是远远不够的，在未来的挖掘机有足够的时间和空间来完全停止和避免撞上障碍物。这个超前的距离是一个摆动关节的最大速度的功能，并通过实验发现，在挖掘机的摆动联合前是在40度到50度之间。挖掘机的联系地点的预测是用挖掘机的闭环动态行为的简化模型。不仅是预测的挖掘机本身会做什么障碍检测算法，它也必须模拟基于脚本的运动计划将做什么使用的预测挖掘机状态。它执行脚本的规则库更新，10赫兹例如同样的速度在此预测。最终的结果是一些时间预测挖掘机联动位置。前瞻的时候，发现经验是2-3小号之间。每个预测联动位置，计算坐标点上下联动的信封。这是使用挖掘机

29、和简单的线性模型的联系形状的正向运动学。这是显示在图。 16。然后，每个点上的每个预测的联动位置联动底面围传感器数据的高程图的2-D相比。如果任何点上的联动底面低于海拔与它相吻合的网格单元，然后预测碰撞据悉，指挥挖掘机停止。 图16。描写的是计算点上的联动底面。5。结果自治区加载系统的开发和测试，完成25吨液压挖掘机。试验台挖掘机联合解析器，气缸压力传感器，电液控制，低一级的联合控制器配备。在项目开发过程中增加了额外的硬件要求，自主装货的卡车，如主板上的计算和激光扫描仪，机器。图17显示了自治区挖掘机，卡车装载在机器人工程协会，卡基 - 梅隆大学的校外研究设施的试验场。测试的目的是要效仿升高以

30、上的卡车，挖掘机，卡车装载挖掘机侧面，像图的场景，一个典型的装载配置。 1。图18显示的卡车后，它已与土壤6桶装载。在卡车上装载的材料是通常在宾夕法尼亚州西部发现的软粘土的土壤。在这一年中，会改变土壤的特性在夏季干粉状尘土在冬季和春季下雨湿糊状泥。一个积雪和冻土层也并不少见的情况。 图17。卡车装载的典型挖掘。开发和测试期间，自治区加载系统已成功加载我们的卡车数百次。扣除偶然的硬件故障和可修复的软件缺陷引起的系统故障，自治区加载系统失败只出试验数百次的少数工作。这些失败的根本原因，介绍了一些在讨论部分。几乎所有成功装车试验记录的数据，典型的加载时间是15至20秒，每桶通六证需要完全加载的卡车。

31、这个比率是由专家手工装载在一样的配置使用一样的挖掘机的卡车运营商记录加载时间非常接近。已在各种天气条件下进行加载，从灿烂的到中雨，甚至与在地面上和卡车的雪和冰。 图18。卡车装载经过半年通行证。6。讨论自治区加载系统是非常复杂的。有超过70个主要系统组件，其中包括角和压力传感器，感知传感器和相关的硬件，计算机处理器和软件模块。都必须一起自治制度成功运作。准确的看法是自治制度成功运作的关键。噪声和异常点影响系统性能，尤其是对障碍物检测和识别卡车。例如，嘈杂的传感器数据可以影响的平面分割的卡车识别算法，从而导致在卡车的尺寸稍有不准确的测量和姿态。虽然可以在卡车的横向位置的耐受性相当不精确位，卡车的

32、高度精确的测量，以避免潜在的碰撞之间的货车顶部，底部和桶。精确的传感器校准也是至关重要的卡车，地形和障碍物的准确检测。机器控制是另一个自治制度的成功的主要元素。联合准确定位所需参数的脚本运动规划算法。虽然大，液压机的控制是很困难的，低层次的联合控制器表现出色。某些机器的议案，但如降低与土壤全斗繁荣，是难以控制，可能会导致系统性能较差。例如，与土壤全斗长的围摆动可能导致一些摆动关节冲，造成在倾倒卡车床外桶的材料。对于这项议案，向下前面提到的运动热潮，运动规划软件可以检测这些条件和限制的联合的速度。最后，室外，现实世界的这个应用程序的性质，影响系统的性能和功能aswell的。例如，它是理想的均匀装

33、入卡车，为了对轮胎的重量分配。安置在卡车的土壤，对土壤条件的依赖。在测试过程中有一天，土壤非常干燥，非粘性。运动规划脚本参数进行了调整，这些土壤条件，使土壤均匀地装载在卡车的床中心。后来，经过一个相当可观的暴雨，改变了土壤潮湿，粘泥。自治区加载系统载入卡车太沉重的一面，因为土壤被粘在桶。脚本的参数需要手动调整，以应对这种变化的条件。7。结论我们已经证明这是能够与软质材料在人类专家运营商的速度装载卡车挖掘机的自主装载系统。该系统使用两个激光扫描测距仪认识到卡车，测量土壤上挖的脸和卡车，并检测在工作区中的障碍。该系统修改其挖掘和倾倒其传感器检测，根据土壤的解决计划。专家操作知识编码成称为脚本使用简

34、单的运动学和动力学规则的模板，生成速度非常快的机器动作调整。我们相信，我们是第一个完全自治制度载入卡车大规模开挖。自治区挖掘机虽然可以匹配在一个较短的时间，在专家运营速度时，考虑整个工作班次，自治区挖掘机将大大超越人类专家因疲劳和必要的休息。我们觉得这是在生产力的真正收益在于这样一个自治的挖掘系统。致本文总结了自治区加载系统团队的工作。这支队伍由斯科特Boehmke，Stephannie贝伦斯，霍华德大炮，朗尼Devier，吉姆·弗雷泽，添Hegadorn，赫尔曼·赫尔曼，阿伦佐凯利，穆拉利克里希纳，基思·莱，克里斯·莱热，奥斯卡路安高，鲍勃·

35、麦考尔，瑞恩·米勒，理查德·穆尔，约尔根彼得森，克里斯Ravotta，莱斯罗森伯格，Wenfan石，除了作者和Hitesh Soneji。参考文献布拉德利，DA，西沃德，德国之声，曼恩，乙脑，古德温，1993年议员。人工智能在建设厂房的自主机器人挖掘机的控制和操作。自动化建设，2（3）。布洛克，D.M.，阿普特，奥本海姆，I.J. 1990年。在机器人挖掘力和几何约束。在PROC。 90空间：空间的工程，建设和运营，ASCE，阿尔伯克基。布洛克，D.M.和奥本海姆，I.J. 1989年。一个力认知开挖的实验研究。在PROC。第六届国际研讨会自动化和机器人技术在施工中，六月。

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