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专利名称：一种5G远程控制电铲及远程控制方法

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202410819073.7

专利申请（专利权）人：攀钢集团矿业有限公司
权利人地址：四川省攀枝花市东区瓜子坪

专利发明（设计）人：姚仕建,黎一冰,朱小华,陈小康,肖子轩,付强

专利摘要：本发明公开了一种5G远程控制电铲及远程控制方法，该电铲包括：电铲端，用于执行操控指令；所述电铲端安装有采集其工作数据的传感器，并通过车载5G网络模块将传感器反馈的工作数据上传；远程控制座舱端，用于对电铲端下发操控指令，包括用于显示工作数据的远程控制信息显示系统以及用于远程操作的远程控制指令输入系统；边缘数据中心端，用于将电铲端反馈的工作数据进行处理，并向远程控制座舱端呈现；将远程控制座舱端下发的操控指令进行决策处理后通过5G网络模块传递至电铲端。本发明在传统的矿用电铲上进行整体改造，以实现电铲高精度定位，以及远程操控作业，也可根据生产管理的需要，将现场分散的电铲作业变为在操控室集中进行远程操控作业。

主权利要求：
1.一种5G远程控制电铲，其特征在于包括：
电铲端，用于执行操控指令；所述电铲端安装有采集其工作数据的传感器，并通过车载
5G网络模块将传感器反馈的工作数据上传；
远程控制座舱端，用于对电铲端下发操控指令，包括用于显示工作数据的远程控制信息显示系统以及用于远程操作的远程控制指令输入系统；
边缘数据中心端，用于将电铲端反馈的工作数据进行处理，并向远程控制座舱端呈现；
将远程控制座舱端下发的操控指令进行决策处理后通过5G网络模块传递至电铲端；
所述电铲端的传感器包括用于感应电铲端姿态的惯性导航传感器、用于感应电铲端定位和朝向的定位传感器、用于获取现场环境情况的视觉传感器；用于感应电铲各工作部件温度变化的温度传感器、感应各部电机电流变化的电流传感器；还包括用于感应电铲端铲斗位置的编码器，所述边缘数据中心端根据编码器反馈的铲斗位置信息对铲斗进行限位；
所述对铲斗进行限位的方法包括：
标定编码器信号与铲斗位置之间的关系，具体又包括：将铲斗提升至接近天轮位置，标定为提升上限位；
将铲斗下放至正常挖货的近地面位置，标定为提升下限位；
将铲斗由提升下限位至提升上限位的行程由编码器转换为0 100%的行程百分比；
~
设定限位阈值，当编码器反馈的信号所代表的铲斗位置达到限位阈值时进入限位保护区间；所述限位保护区间包括提升限位保护区间和下放限位保护区间；
铲斗提升过程中，总行程的90% 100%段为提升限位保护区间；所述提升限位保护区间~分为若干级，每级限位保护区间对应一个铲斗驱动力矩；若干力矩由大至小逐级递减；当铲斗驱动力矩降低到最低级时，驱动力矩与铲斗重力平衡；行程到达100%后对铲斗的提升指令不响应；
铲斗在下放过程中，总行程的10% 0段为下放限位保护区间；所述下放限位保护区间分~为若干级，每级限位保护区间对应一个铲斗驱动力矩；若干力矩由小至大逐级递增；行程到达0%后铲斗对下放指令不响应。
2.根据权利要求1所述的一种5G远程控制电铲，其特征在于：所述电铲端的铲斗由驱动装置驱动提升；所述驱动装置包括提升电动机以及利用提升一轴与提升电动机连接的提升减速箱；所述提升减速箱的输出端利用提升二轴与提升小齿轮连接；还包括与提升小齿轮啮合的提升卷筒大齿轮；所述提升卷筒大齿轮固定安装在提升卷筒上，所述提升卷筒上绕卷有用于提升铲斗的钢绳；所述编码器安装在提升二轴左侧轴头中心。
3.根据权利要求2所述的一种5G远程控制电铲，其特征在于：所述提升电动机的励磁回路中加装有霍尔电流变送器。
4.根据权利要求1所述的一种5G远程控制电铲，其特征在于：所述提升限位保护区间内的行程平均分为四级，并且每一级提升限位保护区间的铲斗驱动力矩比上一级减少25%；
所述下放限位保护区间内的行程平均分为四级，并且每一级提升限位保护区间的铲斗驱动力矩比上一级增加25%。
5.根据权利要求1所述的一种5G远程控制电铲，其特征在于：所述边缘数据中心端还部署有回转控制模型对电铲的回转进行调整，包括：定义电铲回转控制的状态空间；
定义电铲回转的动作空间；
设定电铲回转的奖励函数；
构建DQN模型；
训练DQN模型；
对DQN模型进行评估和优化；
将DQN模型部署到边缘数据中心端，将远程控制座舱端发出的控制指令作为输入量输入DQN模型，将DQN模型的输出作为控制指令向电铲端发送。
6.根据权利要求1所述的一种5G远程控制电铲，其特征在于：还包括设置在电铲端的电流传感器、温度传感器、振动传感器、拾音传感器；所述远程控制座舱端设置有心跳模块，所述心跳模块接收来自边缘数据中心端的心跳包，所述心跳包带有绝对时间戳，前后两个心跳包上的绝对时间戳超过阈值间隔时间，或者超过阈值间隔时间无法收到心跳包则启动停机保护。
7.一种5G远程控制电铲远程控制方法，应用于权利要求1 6中任意一项所述的5G远程~控制电铲，其特征在于包括：
通过安装在电铲端的传感器采集电铲端的工作数据，并利用车载5G网络模块将传感器反馈的工作数据上传；
边缘数据中心将电铲端反馈的工作数据进行处理，并向远程控制座舱端呈现；
远程控制座舱端根据所述工作数据下发操控指令，边缘数据中心将远程控制座舱端下发的操控指令进行决策处理后通过5G网络模块传递至电铲端；
所述电铲端执行操控指令；
所述电铲端的传感器包括用于感应电铲端姿态的惯性导航传感器、用于感应电铲端定位和朝向的定位传感器、用于获取现场环境情况的视觉传感器；用于感应电铲各工作部件温度变化的温度传感器、感应各部电机电流变化的电流传感器；还包括用于感应电铲端铲斗位置的编码器，所述边缘数据中心端根据编码器反馈的铲斗位置信息对铲斗进行限位；
所述对铲斗进行限位的方法包括：
标定编码器信号与铲斗位置之间的关系，具体又包括：将铲斗提升至接近天轮位置，标定为提升上限位；
将铲斗下放至正常挖货的近地面位置，标定为提升下限位；
将铲斗由提升下限位至提升上限位的行程由编码器转换为0 100%的行程百分比；
~
设定限位阈值，当编码器反馈的信号所代表的铲斗位置达到限位阈值时进入限位保护区间；所述限位保护区间包括提升限位保护区间和下放限位保护区间；
铲斗提升过程中，总行程的90% 100%段为提升限位保护区间；所述提升限位保护区间~分为若干级，每级限位保护区间对应一个铲斗驱动力矩；若干力矩由大至小逐级递减；当铲斗驱动力矩降低到最低级时，驱动力矩与铲斗重力平衡；行程到达100%后对铲斗的提升指令不响应；
铲斗在下放过程中，总行程的10% 0段为下放限位保护区间；所述下放限位保护区间分~为若干级，每级限位保护区间对应一个铲斗驱动力矩；若干力矩由小至大逐级递增；行程到达0%后铲斗对下放指令不响应。 说明书 : 一种5G远程控制电铲及远程控制方法技术领域[0001] 本发明属于电铲技术领域，尤其涉及一种5G远程控制电铲及远程控制方法。背景技术[0002] 当前露天矿山主要依赖电铲司机在电铲上进行本地操作完成铲装作业，由于作业环境较为恶劣（高温、粉尘等），电铲司机劳动强度大，工作危险性高。因此迫切需要新的解决方案，以实现露天矿山电铲司机岗位“少人化、无人化”。通过对电铲的远程操控改造，将电铲司机从工作环境恶劣的矿区向舒适的室内转移，并不断优化，提供更安全、便捷的作业方式，并提高电铲的作业效率，实现露天矿采面作业的本质安全、高效生产。[0003] 实现露天矿用电铲采装作业“少人化、无人化”是一个复杂的系统工程，需要针对露天矿实际的作业环境及作业流程开展方案设计及技术实现，从系统结构的视角看，这些工作包括电铲装备侧的改造和设计、无线传输基础网络支撑、安全且稳定的计算及存储资源保障、可靠且实用的远程操控软硬件环境建设等工作。在这些工作中，针对矿山生产现场要求网络广域覆盖、并支撑移动装备应用、且场景恶劣、复杂、多变的情况，传统的有线、无线网络技术均难以满足业务要求，无线传输基础网络支撑成为瓶颈。发明内容[0004] 有鉴于此，本发明提供一种5G远程控制电铲及远程控制方法，实现在恶劣环境中对电铲的远程控制。[0005] 为解决以上技术问题，本发明的技术方案为采用一种5G远程控制电铲，包括：[0006] 电铲端，用于执行操控指令；所述电铲端安装有采集电铲端的各类工作数据的传感器，并通过车载5G网络模块将传感器反馈的工作数据上传；[0007] 远程控制座舱端，用于对电铲端下发操控指令，包括用于显示工作数据的远程控制信息显示系统以及用于远程操作的远程控制指令输入系统；[0008] 边缘数据中心端，用于将电铲端反馈的工作数据进行处理，并通过标准接口向远程控制座舱端呈现；将远程控制座舱端下发的操控指令进行决策处理后通过5G网络模块传递至电铲端。[0009] 作为一种改进，所述电铲端的传感器包括用于感应电铲端姿态的惯性导航传感器、用于感应电铲端定位和朝向的定位传感器、用于获取现场环境情况的视觉传感器、用于感应电铲各工作部件温度变化的温度传感器、感应各部电机电流变化的电流传感器、用于获取现场音效情况的拾音传感器；还包括用于感应电铲端铲斗位置的编码器，所述边缘数据中心端根据编码器反馈的铲斗位置信息对铲斗进行限位。[0010] 作为一种进一步的改进，所述对铲斗进行限位的方法包括：[0011] 标定编码器信号与铲斗位置之间的关系；[0012] 设定限位阈值，当编码器反馈的信号所代表的铲斗位置达到限位阈值时进入限位保护区间；所述限位保护区间包括提升限位保护区间和下放限位保护区间；[0013] 所述提升限位保护区间分为若干级，每级限位保护区间对应一个铲斗驱动力矩；若干力矩由大至小逐级递减；[0014] 所述下放限位保护区间分为若干级，每级限位保护区间对应一个铲斗驱动力矩；若干力矩由小至大逐级递增。[0015] 作为另一种更进一步的改进，标定编码器信号与铲斗位置之间的关系的方法包括：[0016] 将铲斗提升至接近天轮位置，标定为提升上限位；[0017] 将铲斗下放至正常挖货的近地面位置，标定为提升下限位；[0018] 将铲斗由提升下限位至提升上限位的行程由编码器转换为0% 100%的行程百分~比。[0019] 作为一种改进，所述电铲端的铲斗由驱动装置驱动提升；所述驱动装置包括提升电动机以及利用提升一轴与提升电动机连接的提升减速箱；所述提升减速箱的输出端利用提升二轴与提升小齿轮连接；还包括与提升小齿轮啮合的提升卷筒大齿轮；所述提升卷筒大齿轮固定安装在提升卷筒上，所述提升卷筒上绕卷有用于提升铲斗的钢绳；所述编码器安装在提升二轴左侧轴头中心。[0020] 作为一种改进，所述提升电动机的励磁回路中加装有霍尔电流变送器。[0021] 作为一种改进，铲斗提升过程中，总行程的90% 100%段为提升限位保护区间；所述~提升限位保护区间内的行程平均分为四级，并且每一级提升限位保护区间的铲斗驱动力矩比上一级减少25%；当铲斗驱动力矩降低到最低级时，驱动力矩与铲斗重力平衡行程到达100%后对铲斗的提升指令不响应；[0022] 铲斗在下放过程中，总行程的10% 0%段为下放限位保护区间；所述下放限位保护~区间内的行程平均分为四级，并且每一级提升限位保护区间的铲斗驱动力矩比上一级增加25%；行程到达0%后铲斗对下放指令不响应。[0023] 作为一种改进，在远程控制指令输入系统上设置若干铲斗行程节点，当铲斗达到所述行程节点时，与编码器反馈的铲斗行程进行对比，若二者不一致则停机。[0024] 作为一种改进，定义电铲回转控制的状态空间；[0025] 定义电铲回转的动作空间；[0026] 设定电铲回转的奖励函数；[0027] 构建DQN模型；[0028] 训练DQN模型；[0029] 对DQN模型进行评估和优化；[0030] 将DQN模型部署到边缘数据中心端，将远程控制座舱端发出的控制指令作为输入量输入DQN模型，将DQN模型的输出作为控制指令向电铲端发送。[0031] 作为一种改进，还包括设置在电铲端的电流传感器、温度传感器、振动传感器、拾音传感器等；所述远程控制座舱端设置有心跳模块，所述心跳模块接收来自边缘数据中心端的心跳包，所述心跳包带有绝对时间戳，前后两个心跳包上的绝对时间戳超过阈值间隔时间，或者超过阈值间隔时间无法收到心跳包则启动停机保护。[0032] 本发明还提供一种5G远程控制电铲远程控制方法，应用于上述5G远程控制电铲，包括：[0033] 通过安装在电铲端的传感器采集电铲端的工作数据，并利用车载5G网络模块将传感器反馈的工作数据上传；[0034] 边缘数据中心将电铲端反馈的工作数据进行处理，并通过标准接口向远程控制座舱端呈现；[0035] 远程控制座舱端根据所述工作数据下发操控指令，边缘数据中心将远程控制座舱端下发的操控指令进行决策处理后通过5G网络模块传递至电铲端；[0036] 所述电铲端执行操控指令。[0037] 本发明的有益之处在于：[0038] 本发明在传统的矿用电铲上进行整体改造，以实现电铲高精度定位，以及远程操控作业，也可根据生产管理的需要，将现场分散的电铲作业变为在操控室集中进行远程操控作业。通过5G技术在露天矿矿用电铲设备的远程智能化应用，在5G及边缘计算技术支撑下，实现露天矿电铲远程操控中的高清视频大带宽上行、控制指令低时延高可靠性，实现电铲的远程控制，为从本质上改善矿山安全生产作业条件，降低电铲司机的劳动强度，保障电铲司机的人身安全，为后续智慧化矿山建设打下基础。附图说明[0039] 图1本发明的结构原理图。[0040] 图2为编码器安装位置示意图。[0041] 图3为提升上限位的示意图。[0042] 图4为提升下限位的示意图。[0043] 图中标记：1提升电机、2提升一轴、3提升减速箱、4提升二轴、5轴承、6编码器、7提升小齿轮、8提升卷筒大齿轮、9提升卷筒、10铲斗、11天轮。具体实施方式[0044] 为了使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。[0045] 本发明是基于“5G”智慧矿山的研发思路而来，传统的采矿作业需要大量的人力物力，并且工作环境恶劣，没有合理的规划，采矿效率低下。所以结合目前5G技术进行采矿作业的技术研发尤为重要，为采矿作业大幅提升效率及安全性起到至关重要的作用。目前露天矿山的主要作业是“钻、铲、车”，其中远程驾驶电铲为其中重要的组成部分。[0046] 远程驾驶电铲的核心在于远程控制，如图1所示，本发明提供一种5G远程控制电铲，包括：[0047] 电铲端，[0048] 用于执行操控指令；所述电铲端安装有采集电铲工作数据的传感器，并通过车载5G网络模块将传感器反馈的工作数据上传。[0049] 电铲端的传感器包括用于感应电铲端姿态的惯性导航传感器、用于感应电铲端定位和朝向的定位传感器例如RTK北斗高精定位传感器、用于获取现场环境情况的视觉传感器例如车载摄像机；还包括用于感应电铲端铲斗位置的编码器，用于对铲斗提升的限位保护。[0050] 如图2所示，本实施例中，所述5G电铲的铲斗由驱动装置驱动提升；所述驱动装置包括提升电动机1以及利用提升一轴2与提升电动机1连接的提升减速箱3；所述提升减速箱3的输出端利用提升二轴4与提升小齿轮7连接；还包括与提升小齿轮7啮合的提升卷筒大齿轮8；所述提升卷筒大齿轮8固定套与提升卷筒9上，所述提升卷筒9上绕卷有用于提升铲斗的钢绳；所述编码器6安装在提升二轴4的轴头中心。[0051] 之所以选择该位置，主要基于以下考虑：一是提升电机输出的动力经提升减速箱3减速后，转速在提升二轴4处较提升一轴2得到大幅下降，有利于降低编码器的工作强度。二是提升二轴4采用轴承5和瓦盖固定，较提升卷筒9大轴的运转更平稳，轴向串动和径向摆动。欣谘映け嗦肫6使用寿命。[0052] 本发明中的提升电动机采用G?M他励直流电机拖动，在实际运行过程中，如果G?M他励直流电机突然失磁，则会造成励磁电流为0、电枢电流迅速增大、导致电机转速变为无穷大，从而引发“飞车”事故发生，极易引发重大安全和重大设备事故。[0053] 为杜绝此类事故发生，本发明通过在提升电动机励磁回路中加装霍尔电流变送器，当被测励磁电流IN流过霍尔电流变送器穿心导体时，导体周围产生与电流成比例的磁。么懦∮筛北呦呷Σ饬，其输出电压VH与被测电流IN成正比，通过电子电路放大，整形并标定为需要的标准信号VM，此信号精确反映原边电流检测值。[0054] 其具体控制方式为：提升电动机磁励电流IN经电动机霍尔电流变送器检测后，输出值通过隔离器，作为PLC输入信号，与标准信号VM值形成比对信号，当VM值小于设定值时，经过PLC控制程序，即可给电动机一个停机信号，电铲即可立即停止运转，从而避免重大安全或设备事故发生。[0055] 另外，为了监控电铲端的运行状态，电铲端的传感器还包括电流、温度、振动、声音传感器，针对电铲的发电机、电动机的电流、温度、振动、声音等进行监测。[0056] 本发明中的电铲端保留有本地人工驾驶系统。[0057] 远程控制座舱端，[0058] 用于对电铲端下发操控指令，包括用于显示工作数据的远程控制信息显示系统以及用于远程操作的远程控制指令输入系统。[0059] 本发明提供的5G远程控制电铲以远程控制座舱端为中心，操控人员从部署在远程控制座舱端的座舱信息显示系统获取操作所需信息，然后通过远程控制指令输入系统的摇杆等物理设备或者PAD虚拟设备下发操控指令。远程控制信息显示系统按需呈现实时视频，辅助作业信息，设备仪器仪表等信息，操控人员根据获取到的信息决策采用何种操作。[0060] 本实施例中具有远程控制系统和保留在电铲端的本地人工驾驶室系统，而本地人工驾驶的优先级高于远程操控驾驶。[0061] 边缘数据中心端，[0062] 用于将电铲端反馈的工作数据进行处理，并通过标准接口向远程控制座舱端呈现；将远程控制座舱端下发的操控指令进行决策处理后通过5G网络模块传递至电铲端。[0063] 在远程控制座舱端的远程控制信息显示系统上呈现的信息由边缘数据中心端的数据服务器提供。数据服务器通过5G网络与电铲端通讯，实时采集电铲上的各类工作数据，并进行存储、管理、处理和转换，然后通过标准的接口呈现给操控人员或者提供给其他应用服务器。采集的数据包括但不限于车载摄像机实时视频、IMU惯性导航传感器电铲姿态数据、RTK北斗高精定位数据和通过PLC采集的温度、电流、电压、限位等数据。[0064] 远程控制座舱端的远程控制指令输入系统负责接收操控人员的操作指令，然后将操控指令转发给边缘数据中心端的控制服务器。控制服务器并非简单地对操控指令进行转发，而是通过决策处理后将指令利用5G网络下发给电铲端的车载计算机，车载计算机再通过PLC下发给相应的线控执行机构控制进行动作执行。控制服务器具备感知、建：途霾吣芰，当进入自动或者半自动状态时，控制服务器会根据数据服务器提供的数据进行决策并下发相应的作业指令，最终传递到车载PLC进行动作执行。[0065] 具体地，上述控制服务器的“决策处理”包括通过编码器感知的铲斗位置对铲斗进行提升限位保护。电铲在实际作业过程中，电铲提升机构常会因电铲出现电器失控故障或电铲司机操作失误引发下述风险：[0066] 1、铲斗提升过高兜在天轮上，轻则兜断天轮轴或崩断提升卷扬大绳，重则将起重臂拉翻后倾倒在车棚上；[0067] 2、铲斗下落过多过快，致使铲斗后壁碰撞地面或砸在电铲履带板上，或铲斗上的提梁出现下堆，导致提升卷扬钢丝绳乱绕的现象。[0068] 更为具体地，对铲斗进行提升限位保护的方法包括：[0069] S11标定编码器信号与铲斗位置之间的关系。[0070] 编码器记录的是旋转角度、速度以及旋转的圈数，其并不能直接测量出铲斗的具体位置。因此需要对二者进行标定。[0071] 本发明中，标定编码器信号与铲斗位置之间的关系的方法包括：[0072] S111将铲斗提升至接近天轮位置，标定为提升上限位。[0073] 铲斗的提升上限位如图3所示。铲斗10接近天轮11，但与天轮还需要间隔一段距离。铲斗10在提升电机的驱动下会有一定的惯性，需要一定的距离进行缓冲。当然如果铲斗10提升上限位距离天轮11过远会减少铲斗10的行程。因此提升上限位可根据需求进行适应性调整。[0074] S112将铲斗下放至正常挖货的近地面位置，标定为提升下限位。[0075] 铲斗的提升下限位如图4所示。同理，提升下限位时铲斗10和地面同样有一定的距离，用于缓冲惯性。但距离过大会减小行程降低实用性，因此可根据具体需求进行适应性调整。[0076] S113将铲斗由提升下限位至提升上限位的行程由编码器转换为0% 100%的行程百~分比。[0077] 设定好铲斗的提升上限位和提升下限位后，需要将编码器采集到的信号与铲斗的位置进行对应。本实施例中，采用的标定方式是通过将铲斗的行程通过百分比的形式与编码器采集到的电磁信号进行对应。0%为铲斗位于提升下限位，而100%为铲斗位于提升上限位。铲斗的中间位置也与0% 100%之间的位置一一对应。而编码器采集到的圈数和角度也转~换为百分比从而建立与铲斗位置的联立关系。[0078] S12设定限位阈值，当编码器反馈的信号所代表的铲斗位置达到限位阈值时进入限位保护区间；所述限位保护区间包括提升限位保护区间和下放限位保护区间。[0079] 铲斗的提升限位不仅要考虑到其提升的上限位处的限位，还要考虑到下放时候的提升下限位处的限位。以下对两处限位进行分别介绍。[0080] S121所述提升限位保护区间分为若干级，每级限位保护区间对应一个铲斗驱动力矩；若干力矩由大至小逐级递减。[0081] 铲斗的提升依靠提升电机，通过提升电机提供的力矩来对抗重力。可以预见的是，提升电机提供的力矩大于重力时，铲斗就会上升。[0082] 本实施中，提升限位保护区在铲斗总行程的90% 100%段。也就是说，当铲斗位于总~行程的90%的位置时，就进入提升限位保护区。[0083] 提升限位保护区的行程被平均分为四级，即[90 92.5%]、(92.5 95%]、(95%~ ~ ~97.5%]、(97.5% 100%]分别为一级 四级保护区。每个保护区都对应一个铲斗驱动力矩，并~ ~且每一级提升限位保护区间的铲斗驱动力矩比上一级降低25%；行程到达100%后铲斗对提升指令不响应。例如在提升保护区外铲斗的驱动力矩是100%，那么进入一级保护区后驱动力矩降低到75%，进入二级保护区后降低到50%以此类推，到四级保护区后降低到0。而一旦铲斗位置到达提升上限位，铲斗将不再响应提升命令。当然，铲斗的驱动力矩降低到0并非指的不对铲斗提供任何驱动力矩，而是将驱动力矩与铲斗及货物的重力平衡，即驱动力矩?铲斗重力=0。[0084] S122所述下放限位保护区间分为若干级，每级限位保护区间对应一个铲斗驱动力矩；若干力矩由小至大逐级递增。[0085] 铲斗的下放依靠的是重力进行的，而提升电机提供的驱动力矩主要目的在于降低铲斗的下落速度。[0086] 本实施中，下落限位保护区在铲斗总行程的10% 0%段。也就是说，当铲斗位于总行~程的10%的位置时，就进入下落限位保护区。[0087] 下放限位保护区的行程被平均分为四级，即[10% 7.25%]、(7.25% 5%]、(5%~ ~ ~2.5%]、(2.5% 0%]分别为一级 四级保护区。每个保护区都对应一个铲斗驱动力矩，并且每~ ~一级提升限位保护区间的铲斗驱动力矩比上一级增加25%；行程到达0%后铲斗对下放指令不响应。例如在下放保护区外铲斗的驱动力矩是0%，那么进入一级保护区后驱动力矩增加到25%，进入二级保护区后增加到50%以此类推，到四级保护区后增加到100%。而一旦铲斗位置到达提升下限位，铲斗将不再响应下放命令。在下放过程中，铲斗的驱动力矩增加到100%是将驱动力矩与铲斗的重力平衡，即驱动力矩?铲斗重力=0。[0088] 在5G电铲中，实际上是通过远程控制座舱端的远程控制指令输入系统的摇杆等物理设备或者PAD虚拟设备下发操控指令控制铲斗的提升下放。远程控制指令输入系统通过软件的方式获取铲斗的位置，其原理与编码器直接测量不同。为了避免编码器误差导致限位失效，本发明中将编码器反馈的铲斗行程与铲斗的远程控制指令输入系统中的铲斗行程进行实时对比，若二者不一致则停机。其目的在于通过二者相互印证，避免误差的产生。[0089] 为了节约算力，本发明中并非整个行程都在实时对比，而是在远程控制指令输入系统上设置若干铲斗行程节点，当铲斗达到所述行程节点时，与编码器反馈的铲斗行程进行对比。例如铲斗行程的0%、10%、50%、90%、100%作为对比的节点，当铲斗达到上述行程节点后进行对比，一旦对比结果不一致则停机报警。[0090] 为进一步保障电铲设备安全作业，本发明提供如下安全保护机制：[0091] 传感器采集的温度、电流、电压、限位、声音等数据通过车载计算机实时传输至边缘数据中心端，当数据异常时自动报警，严重异常时自动切断励磁，确保电铲的运行安全。[0092] 设置了网络连接的心跳机制，避免网络异常造成的设备失控。具体为所述远程控制座舱端设置有心跳模块，所述心跳模块接收来自边缘数据中心端的心跳包，所述心跳包带有绝对时间戳，前后两个心跳包上的绝对时间戳超过阈值间隔时间例如300ms，或者超过阈值间隔时间300ms无法收到心跳包则启动停机保护。[0093] 为了更好地对电铲的回转进行控制，本发明中所述边缘数据中心端还部署有回转控制模型对电铲的回转进行调整，具体包括：[0094] S21状态空间定义：首先，需要定义电铲回转控制的状态空间，包括电铲当前的位置、姿态、目标位置等信息，具体包括以下步骤：[0095] S211确定状态变量：[0096] 首先，需要确定影响电铲回转控制的关键变量，具体包括：[0097] 电铲的当前位置：通常以角度来表示，即电铲相对于参考点的角度位置。[0098] 电铲的当前姿态：可以包括倾斜角度等信息，这些信息也可以影响电铲的回转控制。[0099] 目标位置：电铲需要将其回转到的目标位置，通常也以角度来表示。[0100] 电铲的当前速度：电铲回转的速度可能影响其稳定性和响应性。[0101] S212状态离散化或连续化：[0102] 根据实际情况，将上述状态变量离散化或连续化。[0103] 对于角度和姿态等连续变量，可以考虑将其离散化为几个角度区间或姿态区间。[0104] 对于速度等连续变量，可以直接使用实数值。[0105] S213状态表示：[0106] 确定如何表示每个状态。对于离散状态，可以使用one?hot编码或其他编码方式来表示每个状态。对于连续状态，可以直接使用实数值表示。[0107] S214状态空间的边界：[0108] 确定状态空间的边界，即每个状态变量可能的取值范围。这有助于确保状态空间的完备性和合理性，避免状态变量取值超出范围。[0109] S215状态更新：[0110] 确定状态如何随着时间和电铲行为而更新。[0111] 电铲的位置和速度会随着时间不断变化，因此需要考虑如何实时地更新状态信息。[0112] 通过以上步骤，可以将电铲回转控制的状态空间定义得清晰且具体，以便后续在DQN模型中使用。这样定义的状态空间可以有效地表达电铲的状态和环境信息，帮助DQN模型学习并制定优秀的控制策略。[0113] S22动作空间定义：确定可用的动作空间，即电铲可以采取的旋转动作。这可能包括向左旋转、向右旋转或保持不动等动作,具体包括以下步骤：[0114] S221确定动作变量：[0115] 首先，需要确定电铲回转控制中的关键动作变量。在这种情况下，主要是电铲回转的动作。[0116] 电铲回转的动作可以是一个连续范围内的角度变化，也可以是一组离散的动作，例如顺时针转动一定角度、逆时针转动一定角度，或者停止转动等。[0117] S222动作离散化或连续化：[0118] 根据实际情况，将上述动作变量离散化或连续化。[0119] 对于连续范围内的角度变化，可以将其离散化为一组离散的角度变化动作，或者直接使用连续的实数值表示。[0120] 对于一组离散的动作，可以直接使用每个动作的标识符或编码来表示。[0121] S223动作空间的边界：[0122] 确定动作空间的边界，即每个动作变量可能的取值范围。这有助于确保动作空间的完备性和合理性，避免动作变量取值超出范围。[0123] S224动作更新：[0124] 确定动作如何被应用到电铲上，以实现相应的回转控制。[0125] 电铲接收到的动作信息应该能够被转化为实际的控制信号，从而使电铲按照指定的角度进行回转。[0126] 通过以上步骤，可以将电铲回转控制的动作空间定义得清晰且具体，以便后续在DQN模型中使用。这样定义的动作空间可以有效地表达电铲的可行动作，帮助DQN模型学习并制定优秀的控制策略。[0127] S23奖励函数定义：定义一个奖励函数，以便在每次动作后给予系统一个反馈。奖励函数应该设计得能够鼓励系统朝着良好的控制策略前进。例如，可以给予正奖励来鼓励电铲达到目标位置，给予负奖励来惩罚不良行为，如偏离目标或与障碍物碰撞，具体包括以下步骤：[0128] S231定义目标：[0129] 首先，需要明确电铲回转控制的目标。这可能是将电铲回转到特定角度的目标，或者是将电铲回转到与目标位置最接近的角度。[0130] S232设计奖励信号：[0131] 根据电铲回转控制的目标，设计奖励信号，以便在每个时间步引导智能体向着目标学习。[0132] 奖励信号可以是以下几种形式之一：[0133] 稀疏奖励：在电铲达到目标角度时给予正奖励，否则给予零奖励。[0134] 稠密奖励：根据电铲当前角度与目标角度的差距，给予不同程度的奖励，使智能体可以更快地学习到正确的控制策略。[0135] 惩罚奖励：在电铲执行不良动作或者偏离目标角度时给予负奖励，以促使智能体避免这些不良行为。[0136] 奖励函数的具体设计：[0137] 如果目标是将电铲回转到特定角度，则可以设计如下的奖励函数：[0138] 当电铲的当前角度接近目标角度时，给予正奖励，奖励值的大小可以根据电铲与目标角度的差距来确定，距离越近奖励越大。[0139] 当电铲的当前角度偏离目标角度时，给予负奖励，奖励值的大小可以根据偏离程度来确定，偏离越大惩罚越严重。[0140] 如果目标是使电铲回转到与目标位置最接近的角度，则奖励函数的设计可能会有所不同，需要根据具体情况进行调整。[0141] S233奖励稀疏性与稠密性的选择：[0142] 根据具体问题的要求和实际情况，选择奖励函数的稀疏性或稠密性。[0143] 稀疏奖励通常更容易实现，但可能需要更多的训练时间。[0144] 稠密奖励可以加速学习过程，但需要设计更复杂的奖励函数。[0145] 通过以上步骤，可以设计出合适的奖励函数，有效地引导深度Q学习算法学习电铲回转控制的优秀策略。奖励函数的设计应该能够充分考虑电铲回转控制的目标和要求，以提高算法的学习效率和控制性能。[0146] S24构建DQN（DeepQ?Network）模型：使用深度神经网络来近似Q函数。神经网络的输入是状态空间的表示，输出是每个可能动作的Q值。在训练过程中，通过最小化Q值的损失函数来逐步优化神经网络，使其能够更准确地估计每个状态下的动作价值，具体包括以下步骤：[0147] S241确定神经网络结构：[0148] 首先，需要确定神经网络的结构。在DQN中，通常使用深度神经网络来拟合Q函数。可以选择的结构包括多层感知器（MLP）或卷积神经网络（CNN），具体取决于状态空间的特征。[0149] 神经网络的输入应该是状态空间的表示，输出则是每个动作的Q值。[0150] S242定义损失函数：[0151] DQN的目标是最小化Q函数的均方误差，使其逼近Q?learning的更新目标。因此，需要定义一个损失函数来衡量预测的Q值与目标Q值之间的差异。[0152] 常用的损失函数包括均方误差损失（MSE）或Huber损失，后者对于Q值估计中的异常值更具鲁棒性。[0153] S243经验回放缓冲区：[0154] 为了训练稳定性和样本效率，需要实现经验回放机制。这个机制将先前的经验存储在一个缓冲区中，并从中随机抽样用于训练。[0155] 经验回放可以减少样本之间的相关性，提高训练的效率和稳定性。[0156] S244Q?learning更新：[0157] 在每个训练步骤中，从经验回放缓冲区中随机抽样一批经验，并计算对应的目标Q值。[0158] 使用目标Q值与当前Q网络的预测值之间的差异来计算损失，并通过反向传播更新神经网络的参数。[0159] S245ε?贪婪策略：[0160] 为了在探索和利用之间取得平衡，通常采用ε?贪婪策略。在每个时间步，以ε的概率选择随机动作，以(1?ε)的概率选择当前预测的最优动作。[0161] 随着训练的进行，可以逐渐降低ε的值，以减少探索的比例，增加利用已学到的知识的比例。[0162] S246稳定性技巧：[0163] 为了提高训练的稳定性和收敛速度，可以采用一些技巧，例如目标网络（TargetNetwork）和双Q学习（DoubleQ?learning）。[0164] 目标网络的更新频率较低，用于计算目标Q值，可以减少Q值的估计偏差，提高训练的稳定性。[0165] 双Q学习通过使用两个独立的Q网络来减少对目标的过度估计，从而提高学习的效率和稳定性。[0166] 通过以上步骤，可以构建一个完整的深度Q学习模型，用于电铲的回转控制。这个模型将能够根据当前状态选择最优的动作，并通过反复的训练来优化控制策略，实现高效稳定的回转控制。[0167] S25训练DQN模型：在环境中进行模拟或实际的训练，与神经网络相结合，使用经验回放等技术来训练DQN模型。在每个时间步，根据当前状态和奖励选择动作，并更新神经网络的参数以提高控制策略。[0168] S26模型评估与调优：对训练后的模型进行评估，检查其在控制电铲回转过程中的性能。根据评估结果，可以进一步调整模型的参数或改进奖励函数以提高性能。[0169] S27部署与实时控制：将训练好的DQN模型部署到实际的电铲系统中，实时地监测电铲的状态并根据DQN模型输出的动作来进行回转控制。具体地，将DQN模型部署到边缘数据中心端，将远程控制座舱端发出的控制指令作为输入量输入DQN模型，将DQN模型的输出作为控制指令向电铲端发送。[0170] 另外，本发明还提供一种5G远程控制电铲远程控制方法，应用于上述5G远程控制电铲，包括：[0171] S101通过安装在电铲端的传感器采集电铲端的工作数据，并利用车载5G网络模块将传感器反馈的工作数据上传；[0172] S102边缘数据中心将电铲端反馈的工作数据进行处理，并通过标准接口向远程控制座舱端呈现；[0173] S103远程控制座舱端根据所述工作数据下发操控指令，边缘数据中心将远程控制座舱端下发的操控指令进行决策处理后通过5G网络模块传递至电铲端；[0174] S104所述电铲端执行操控指令。[0175] 以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，上述优选实施方式不应视为对本发明的限制，本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明的精神和范围内，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

专利地区：四川

专利申请日期：2024-06-24

专利公开日期：2024-09-13

专利公告号：2024-09-13