[发明专利]一种驾驶员举升意图感知方法、装置、设备及介质

说明书

本发明公开了一种驾驶员举升意图感知方法、装置、设备及介质。该方法：包括获取历史驾驶员行为信息；根据所述历史驾驶员行为信息建立行为概率模型；将当前驾驶员行为信息输入至所述行为概率模型生成驾驶员动作意图；获取历史作业场景信息；根据所述历史作业场景信息建立作业场景概率模型；将当前作业场景信息输入至所述作业场景概率模型确定预测举升高度；然后将所述举升高度和所述驾驶员动作意图融合生成驾驶员举升高度意图。如此实现了根据驾驶员动作意图和预测举升高度进行相应的举升动作，使得举升动作消耗的时间较少，大大缓解了驾驶员的疲劳感。

技术领域

本发明实施例涉及吊车技术，尤其涉及一种驾驶员举升意图感知方法、装置、计算机设备及介质。

背景技术

在正面吊作业时，驾驶员会首先举升吊具到高于集装箱的位置，再进行对箱操作。整个作业过程主要包括行驶、举升、对箱、放箱四个动作，其中举升的过程中，一般地，需要驾驶员一直拉动手柄，在此过程中驾驶员人为判断是否到达举升的高度，直到驾驶员判断到达举升的高度时，驾驶员才松开手柄，这样举升动作消耗的时间是比较多的，易造成驾驶员的疲劳。

发明内容

本发明提供一种驾驶员举升意图感知方法、装置、计算机设备及介质，实现了根据驾驶员动作意图和作业场景信息进行相应的举升动作，使得举升动作消耗的时间较少，大大缓解了驾驶员的疲劳感。

第一方面，本发明实施例提供了一种驾驶员举升意图感知方法，该驾驶员举升意图感知方法包括：

获取历史驾驶员行为信息；

根据所述历史驾驶员行为信息建立行为概率模型；

将当前驾驶员行为信息输入至所述行为概率模型生成驾驶员动作意图；

获取历史作业场景信息；

根据所述历史作业场景信息建立作业场景概率模型；

将当前作业场景信息输入至所述作业场景概率模型确定预测举升高度；

将所述预测举升高度和所述驾驶员动作意图融合生成驾驶员举升高度意图。

可选的，所述历史驾驶员行为信息包括驾驶员操纵手柄开度动作信息、驾驶员头部上抬动作信息、驾驶员眼睛上望动作信息和驾驶员脚步伸展角度动作信息。

可选的，所述历史作业场景信息包括集装箱高度信息N和集装箱距离车辆信息M。

可选的，所述行为概率模型包括P(lift|hand，head，eye，foot)＝F(P_hand，P_head，P_eye，P_foot)；

其中，P_hand为所述驾驶员操纵手柄开度动作信息的概率；P_head为所述驾驶员头部上抬动作信息的概率；P_eye为所述驾驶员眼睛上望动作信息的概率；P_foot为所述驾驶员脚步伸展角度动作信息的概率；F为通过卷积神经网络得到的网络权重。

可选的，将当前作业场景信息输入至所述作业场景概率模型确定预测举升高度，包括：

将当前作业场景信息输入至所述作业场景概率模型确定举升高度值；

基于所述卡尔曼滤波，修正所述举升高度值得到预测举升高度。

可选的，所述作业场景概率模型包括：P(H_i|CN，CM)＝G(P_CN，P_CM)；其中，i＝1、2、3、…、N；