排土作业现场的建模方法、介质及系统与流程

1.本发明涉及排土机作业技术领域，具体地涉及一种排土作业现场的建模方法、介质及系统。


背景技术：

2.在进行矿山开采时，需要用到排土机进行矿石物料的转运，由于排土机设备庞大，转运物料时的流程工艺复杂，一般都需要在排土作业现场中的安全区域安排多个调度指挥员来观察各个流程中的物料转运情况，由于排土作业现场的环境差，存在较大的噪声污染和严重的空气污染，这对现场的调度指挥员身体会带来伤害，并且调度指挥员在观察物料转运情况时还会受安全区域的影响而导致出现观察盲区，有鉴于此提出本发明。


技术实现要素：

3.为了解决排土作业现场对调度指挥员身体造成伤害和调度指挥员观察物料转运时存在观察盲区的问题，本发明提供一种排土作业现场的建模方法、介质及系统。
4.本发明为解决上述技术问题，提供一种排土作业现场的建模方法，建模方法采用多传感器融合装置进行数据采集，多传感器融合装置包括搭载图像采集装置的无人机，建模方法包括：结合无人机的飞行数据，利用图像采集装置采集排土作业现场的环境数据；发送飞行数据和环境数据至远程操作台并对环境数据进行后处理，获得包含排土机信息和排土料场信息的三维可视化模型；其中，飞行数据包括无人机飞行时的位置数据、速度数据和姿态数据；环境数据包括点云数据、尺寸数据、图像数据。
5.在本发明的实施例中，图像采集装置包括机载激光雷达、机载激光扫描仪以及相机，在结合无人机的飞行数据，利用图像采集装置采集排土作业现场的环境数据的步骤中，进一步包括：通过机载激光雷达对排土作业现场进行扫描获得点云数据；通过机载激光扫描仪对排土作业现场进行测量获得尺寸数据；通过相机对排土作业现场进行拍摄获得图像数据。
6.在本发明的实施例中，在发送飞行数据和环境数据至远程操作台并对环境数据进行后处理，获得包含排土机信息和排土料场信息的三维可视化模型的步骤中，进一步包括：根据飞行数据对机载激光雷达、机载激光扫描仪、相机在各个时间段内获取的环境数据进行归类保存；根据飞行数据对点云数据进行坐标转换，获得环境数据位于同一坐标系下的坐标信息；根据坐标信息对机载激光雷达、机载激光扫描仪、相机在同一时刻获取的环境数据进行叠加融合，获得包含排土机信息和排土料场信息的三维可视化模型。
7.在本发明的实施例中，在分别对飞行数据和点云数据进行坐标转换，获得环境数据位于同一坐标系下的坐标信息的步骤中，进一步包括：根据无人机飞行时的飞行方向建立惯性平台参考坐标系；根据机载激光雷达收发的激光束建立激光扫描坐标系；根据当地水平参考坐标系、当地垂直参考坐标系和世界大地坐标系对激光扫描坐标系和惯性平台参考坐标系进行坐标系转换。
8.在本发明的实施例中，在根据飞行数据对机载激光雷达、机载激光扫描仪、相机在同一时刻获取的环境数据进行保存之后，进一步包括步骤：对环境数据进行降噪和简化的预处理。
9.在本发明的实施例中，多传感器融合装置还包括搭载于无人机上的第一实时动态测量系统和第一惯性测量单元，无人机飞行时通过第一实时动态测量系统获取无人机的位置数据和速度数据，通过第一惯性测量单元获取无人机的姿态数据。
10.在本发明的实施例中，多传感器融合装置还包括搭载于排土机上的第二实时动态测量系统和第二惯性测量单元，排土机进行排土作业时利用第二实时动态测量系统获取排土机的位置数据，利用第二惯性测量单元获取排土机的运行数据。
11.在本发明的实施例中，在结合无人机的飞行数据，利用图像采集装置采集排土作业现场的环境数据步骤之前，进一步包括：根据排土料场的形状和面积设定无人机的飞行路径；根据位置数据、速度数据和姿态数据对无人机的飞行路径进行实时导航解算。
12.本发明为解决上述技术问题，还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述的建模方法。
13.本发明为解决上述技术问题，还提供一种排土作业现场的建模系统，包括：无人机、图像采集装置以及远程操作台，无人机用于搭载图像采集装置在排土作业现场上空飞行以采集排土作业现场的环境数据，远程操作台用于接收无人机的飞行数据和环境数据并对环境数据进行后处理，获得包含排土机信息和排土料场信息的三维可视化模型；其中，飞行数据包括无人机飞行时的位置数据、速度数据和姿态数据；环境数据包括点云数据、尺寸数据、图像数据。
14.相比现有技术，本发明的有益效果在于：
15.通过无人机搭载图像采集装置进行环境数据采集作业，并由远程操作台根据无人机的飞行数据和采集到的环境数据进行后处理，以获得排土作业现场的三维可视化模型，进而方便调度指挥员在远程进行排土机的调度指挥作业，能够减少安排在排土作业现场的调度指挥员人数，甚至可以实现排土作业现场的无人化指挥作业，避免恶劣的现场环境对现场的调度指挥员身体造成伤害，同时还能避免出现调度指挥员观察盲区的问题。
附图说明
16.附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施例，但并不构成对本发明实施例的限制，在附图中：
17.图1是本发明一实施例提供的排土作业现场的建模方法的流程示意图；
18.图2是本发明一实施例提供的排土作业现场的建模方法中步骤s1的流程示意图；
19.图3是本发明一实施例提供的排土作业现场的建模方法中步骤s2的流程示意图；
20.图4是本发明一实施例提供的排土作业现场的建模方法中步骤s22的流程示意图；
21.图5是本发明一实施例提供的排土作业现场的建模方法中步骤s1之前的流程示意图；
22.图6是本发明一实施例提供的排土作业现场的建模系统的立体结构示意图。
23.附图标记说明
24.1、建模系统；11、无人机；12、图像采集装置；13、远程操作台。
具体实施方式
25.以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
26.本发明的实施例提供一种排土作业现场的建模方法，能够减少安排在排土作业现场的调度指挥员人数，甚至可以实现排土作业现场的无人化指挥作业，同时还能避免出现调度指挥员观察盲区的问题。
27.如图1所示，本发明的实施例提供的排土作业现场的建模方法采用多传感器融合装置进行数据采集，多传感器融合装置包括搭载图像采集装置的无人机，建模方法包括：
28.步骤s1：结合无人机的飞行数据，利用图像采集装置采集排土作业现场的环境数据；
29.步骤s2：发送飞行数据和环境数据至远程操作台并对环境数据进行后处理，获得包含排土机信息和排土料场信息的三维可视化模型；
30.其中，飞行数据包括无人机飞行时的位置数据、速度数据和姿态数据；环境数据包括点云数据、排土料场尺寸数据以及图像数据。
31.在一个示例中，对排土作业现场进行建模时，先使用搭载有图像采集装置的无人机在排土作业现场飞行并采集环境数据，同时结合无人机飞行时产生的飞行数据一同发送至远程操作台，远程操作台根据获取到的环境数据和飞行数据进行实时建模处理，当无人机飞行经过排土料场的所有区域后，即可获得包含排土料场信息和排土机信息的三维可视化模型，以便于作业人员在远程进行排土机的调度和指挥作业，相比于在现场布置调度指挥员的监督作业方式而言，本发明的建模方法可实现排土作业现场的无人化调度和指挥，调度指挥员在远程操作台上的三维可视化模型即可查看排土作业现场的全貌，避免现场的噪声污染和空气污染对调度指挥员身体造成伤害，还能无死角观察排土作业现场的任意位置，避免出现观察盲区而发生安全事故。
32.如图2所示，在本发明的实施例中，图像采集装置包括机载激光雷达、机载激光扫描仪以及相机，步骤s1进一步包括：
33.步骤s11：通过机载激光雷达对排土作业现场进行扫描获得点云数据；
34.步骤s12：通过机载激光扫描仪对排土作业现场进行测量获得尺寸数据；
35.步骤s13：通过相机对排土作业现场进行拍摄获得图像数据。
36.分别通过机载激光雷达、机载激光扫描仪以及相机采集点云数据、尺寸数据和图像数据，从而在后续处理时通过点云数据获得排土作业现场的深度信息，通过尺寸数据获得排土作业现场的尺寸信息，通过图像数据获得排土作业现场的平面信息，进而在对上述数据进行融合后并获得三维可视化模型后，可在模型中查看排土作业现场的全貌，并可在模型中勘测任意位置之间的距离和高度信息，方便调度指挥员在远程进行排土机的指挥和调度作业。
37.其中，点云数据包括排土料场点云数据和排土机点云数据，图像数据包括排土料场图像数据和排土机图像数据。
38.如图3所示，在本发明的实施例中，步骤s2进一步包括：
39.步骤s21：根据飞行数据对机载激光雷达、机载激光扫描仪、相机在各个时间段内获取的环境数据进行归类保存；
40.步骤s22：结合飞行数据对点云数据进行坐标转换，获得环境数据位于同一坐标系下的坐标信息；
41.步骤s23：根据坐标信息对机载激光雷达、机载激光扫描仪、相机在各个时间段内获取的环境数据进行叠加融合，获得包含排土机信息和排土料场信息的三维可视化模型。
42.在远程操作台对飞行数据和环境数据进行处理时，根据无人机各个时间段所在的位置数据、速度数据和姿态数据对采集的环境数据进行归类，然后再对各个归类中的飞行数据和环境数据进行后处理。例如，以10秒钟为时间跨度，无人机每飞行10秒钟，就对该时间段所产生的飞行数据和图像采集装置采集的环境数据进行归类，以确保远程操作台在各个时间段所获取的数据在时间上保持对应，进而在后处理时可避免输出的三维可视化模型与实际的排土作业现场不符。
43.随后，结合飞行数据对点云数据进行坐标转换，并根据转换坐标后的点云数据坐标设定尺寸数据和图像数据的坐标，以获得环境数据位于同一坐标系下的坐标信息。例如，无人机的飞行数据坐标由位置数据、速度数据和姿态数据进行坐标转换，通过位置数据确定无人机的具体位置和飞行方向，通过速度数据减少确定位置数据时所带来的位置延迟，通过姿态数据减少确定位置数据时所带来的角度误差，点云数据的坐标根据机载激光雷达扫描时建立的瞬时激光束坐标系进行坐标转换，并根据转换坐标后的点云数据设定尺寸数据的坐标，从而保证环境数据坐标信息均位于同一坐标系下，以便于后续的数据融合处理。
44.如图4所示，在本发明的实施例中，步骤s22进一步包括：
45.步骤s221：根据无人机飞行时的方向建立惯性平台参考坐标系；
46.步骤s222：根据机载激光雷达收发的激光束建立瞬时激光束坐标系；
47.步骤s223：根据当地水平参考坐标系、当地垂直参考坐标系和世界大地坐标系分别对激光扫描坐标系和惯性平台参考坐标系进行坐标系转换。
48.具体过程为，惯性平台参考坐标系又称载体坐标系，以惯性平台参考中心为原点o，x轴指向无人机的飞行方向，y轴指向无人机右侧并垂直于x轴，z轴垂直向下，o-xyz构成右手系。瞬时激光束坐标系以激光发射中心为原点o，x轴指向飞行方向，y轴垂直于x轴，z轴指向瞬时激光束方向，o-xyz构成右手系。当地水平参考系以激光发射时瞬时gps天线相位中心位置为原点o，随飞行轨迹变化，x轴指向正北方向，y轴指向东，z轴沿椭球法向量反向指向地心，o-xyz构成右手系。当地垂直参考系以激光发射时瞬时gps天线相位中心位置为原点o，随飞行轨迹变化，x轴指向正北方向，y轴指向东，z轴平行于大地水准面的法向量向下(垂线)o-xyz构成右手系。世界大地坐标系又称wgs-84坐标系，以整个地球的质心为原点o，x轴指向零子午面和赤道的交点，z轴指向地极方向，y轴垂直于xoz平面，o-xyz构成右手系。
49.在构建完上述各个坐标系后，通过坐标转换工具对激光扫描坐标系内的点云数据坐标进行转换，以将点云数据坐标转换到世界大地坐标系中，随后在世界大地坐标系中，根据尺寸数据和点云数据的对应关系设定尺寸数据坐标，根据图像数据和点云数据的对应关系设定图像数据坐标，进而根据点云数据坐标、尺寸数据坐标和图像数据坐标对点云数据、
尺寸数据和图像数据进行叠加融合，获得排土作业现场的三维可视化模型，调度指挥员通过在三维可视化模型中即可查看到排土作业现场的全貌，并根据尺寸数据对模型中的料堆进行网格曲面重建和体积计算，以获得料堆的库存量，方便调度指挥员进行远程排土机调度指挥作业。
50.为了提高后续对环境数据进行融合时的准确率，在其他实施例中，步骤s21还可以替换为结合飞行数据对点云数据和尺寸数据进行坐标转换，获得环境数据位于同一坐标系下的坐标信息。通过分别对飞行数据、点云数据和尺寸数据进行坐标转换，从而提高后续进行数据叠加融合的准确率。
51.其中，尺寸数据的坐标根据机载激光扫描仪进行扫描时建立的激光扫描坐标系获取，激光扫描坐标系以激光发射中心为原点o，x轴指向无人机的飞行方向，y轴垂直于x轴，z轴指向激光扫描仪零点(扫描角为零)，o-xyz构成右手系。
52.在本发明的实施例中，步骤s21之后进一步包括步骤s211：对环境数据进行降噪和简化的预处理。预处理时，通过将环境数据中的离群点删除，也即，将点云数据中的离群点删除，并通过插值补漏的方式填补点云数据，以简化点云数据，减少对点云数据进行后处理时的计算量。
53.在本发明的实施例中，多传感器融合装置还包括搭载于无人机上的第一实时动态测量系统(rtk，real-timekinematic，实时动态)和第一惯性测量单元(imu，inertialmeasurementunit,惯性测量单元)，无人机飞行时通过第一实时动态测量系统获取无人机的位置数据和速度数据，通过第一惯性测量单元获取无人机的姿态数据。
54.第一实时动态测量系统获取无人机的位置数据时，由第一实时动态测量系统与基准站之间收发载波相位信号并进行差分计算，从而获得无人机的位置数据，通过在预设的时间段内计算两个位置数据之间的距离从而获得无人机的速度数据。
55.在本发明的实施例中，多传感器融合装置还包括搭载于排土机上的第二实时动态测量系统和第二惯性测量单元，排土机进行排土作业时利用第二实时动态测量系统获取排土机的位置数据，利用第二惯性测量单元获取排土机的运行数据，通过获取排土机的位置数据和运行数据，以便于调度指挥员实时监控排土机的状态，并根据排土机的状态发出调度指令。
56.如图5所示，在本发明的实施例中，步骤s1之前进一步包括
57.步骤s01：根据排土料场的形状和面积设定无人机的飞行路径；
58.步骤s02：根据位置数据、速度数据和姿态数据对无人机的飞行路径进行实时导航解算。
59.通过设定无人机的飞行路径，以使无人机搭载图像采集装置在排土作业现场的上空飞行时进行高效的数据采集作业，避免采集的数据重复或者未非排土作业现场数据而导致后续的建模计算量增加。无人机在排土作业现场的上空飞行时，通过对无人机的飞行路径进行实时导航结算，利用dgps(differential globalpositioningsystem，差分全球定位系统)信号周期性地补偿第一实时动态测量系统和第一惯性测量单元获得的位置数据和姿态数据，减小第一实时动态测量系统和第一惯性测量单元的时间累积误差，同时，第一实时动态测量系统和第一惯性测量单元也可以弥补dgps更新频率低、易丢失等问题，在短时间内提供准确的位置数据和姿态数据以避免无人机偏航。
60.如图1所示，在本发明的实施例中，步骤s2之后进一步包括
61.步骤s3：无人机在预设时间段内沿上一次路径飞行并采集新的环境数据；
62.步骤s4：将新的环境数据与上一次飞行时采集的环境数据做对比，以更新三维可视化模型。
63.由于排土机在进行作业时，排土料场上的料堆库存量会发生变化，排土机的作业位置也会发生变化，因此通过再次飞行无人机进行新一轮的数据采集作业，并将采集到的环境数据与上一次飞行时采集的环境数据做对比，从而获得库存量变化后的料堆和变化后的排土机位置，进而在模型中对变化后的料堆和排土机位置进行更新，以确保模型中的排土作业现场与实际的排土作业现场数据保持一致，更便于调度指挥员进行远程的调度指挥作业。
64.本发明的实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述的建模方法。
65.在此提供的算法或显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明实施例也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
66.如图6所示，本发明的实施例还提供一种排土作业现场的建模系统1，包括：无人机11、图像采集装置12以及远程操作台13，无人机11用于搭载图像采集装置12在排土作业现场上空飞行以采集排土作业现场的环境数据，远程操作台13用于接收无人机11的飞行数据和环境数据并对环境数据进行后处理，获得包含排土机信息和排土料场信息的三维可视化模型；
67.其中，飞行数据包括无人机11飞行时的位置数据、速度数据和姿态数据；环境数据包括排土机点云数据、排土料场点云数据、排土料场尺寸数据、排土机图像数据以及排土料场的图像数据。
68.在本发明的建模系统1中，通过无人机11搭载图像采集装置12进行环境数据采集作业，并由远程操作台13根据无人机11的飞行数据和采集到的环境数据进行后处理，以获得排土作业现场的三维可视化模型，进而方便调度指挥员在远程进行排土机的调度指挥作业，能够减少安排在排土作业现场的调度指挥员人数，甚至可以实现排土作业现场的无人化指挥作业，避免恶劣的现场环境对现场的调度指挥员身体造成伤害，同时还能避免出现调度指挥员观察盲区的问题。
69.在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。应当理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
70.类似地，应当理解，为了精简本发明并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明实施例的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。
71.本领域技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
72.应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。上述实施例中的步骤，除有特殊说明外，不应理解为对执行顺序的限定。

技术特征：
1.一种排土作业现场的建模方法，其特征在于，所述建模方法采用多传感器融合装置进行数据采集，所述多传感器融合装置包括搭载图像采集装置的无人机，所述建模方法包括：结合所述无人机的飞行数据，利用所述图像采集装置采集排土作业现场的环境数据；发送所述飞行数据和所述环境数据至远程操作台并对所述环境数据进行后处理，获得包含排土机信息和排土料场信息的三维可视化模型；其中，所述飞行数据包括所述无人机飞行时的位置数据、速度数据和姿态数据；所述环境数据包括点云数据、尺寸数据、图像数据。2.根据权利要求1所述的建模方法，其特征在于，所述图像采集装置包括机载激光雷达、机载激光扫描仪以及相机，在结合所述无人机的飞行数据，利用所述图像采集装置采集排土作业现场的环境数据的步骤中，进一步包括：通过机载激光雷达对排土作业现场进行扫描获得点云数据；通过机载激光扫描仪对排土作业现场进行测量获得尺寸数据；通过相机对排土作业现场进行拍摄获得图像数据。3.根据权利要求2所述的建模方法，其特征在于，在发送所述飞行数据和所述环境数据至远程操作台并对所述环境数据进行后处理，获得包含排土机信息和排土料场信息的三维可视化模型的步骤中，进一步包括：根据所述飞行数据对所述机载激光雷达、所述机载激光扫描仪、所述相机在各个时间段内获取的所述环境数据进行归类保存；根据所述飞行数据对所述点云数据进行坐标转换，获得所述环境数据位于同一坐标系下的坐标信息；根据所述坐标信息对所述机载激光雷达、所述机载激光扫描仪、所述相机在同一时刻获取的所述环境数据进行叠加融合，获得包含排土机信息和排土料场信息的三维可视化模型。4.根据权利要求3所述的建模方法，其特征在于，在分别对所述飞行数据和所述点云数据进行坐标转换，获得所述环境数据位于同一坐标系下的坐标信息的步骤中，进一步包括：根据所述无人机飞行时的飞行方向建立惯性平台参考坐标系；根据所述机载激光雷达收发的激光束建立激光扫描坐标系；根据当地水平参考坐标系、当地垂直参考坐标系和世界大地坐标系对所述激光扫描坐标系和所述惯性平台参考坐标系进行坐标系转换。5.根据权利要求3所述的建模方法，其特征在于，在根据所述飞行数据对所述机载激光雷达、所述机载激光扫描仪、所述相机在同一时刻获取的所述环境数据进行保存之后，进一步包括步骤：对所述环境数据进行降噪和简化的预处理。6.根据权利要求1所述的建模方法，其特征在于，所述多传感器融合装置还包括搭载于所述无人机上的第一实时动态测量系统和第一惯性测量单元，所述无人机飞行时通过所述第一实时动态测量系统获取所述无人机的位置数据和速度数据，通过所述第一惯性测量单元获取所述无人机的姿态数据。7.根据权利要求1所述的建模方法，其特征在于，所述多传感器融合装置还包括搭载于所述排土机上的第二实时动态测量系统和第二惯性测量单元，所述排土机进行排土作业时
利用所述第二实时动态测量系统获取所述排土机的位置数据，利用所述第二惯性测量单元获取所述排土机的运行数据。8.根据权利要求1所述的建模方法，其特征在于，在结合所述无人机的飞行数据，利用所述图像采集装置采集排土作业现场的环境数据步骤之前，进一步包括：根据排土料场的形状和面积设定所述无人机的飞行路径；根据所述位置数据、速度数据和姿态数据对所述无人机的飞行路径进行实时导航解算。9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1至8任一项所述的建模方法。10.一种排土作业现场的建模系统，其特征在于，包括：无人机、图像采集装置以及远程操作台，所述无人机用于搭载所述图像采集装置在排土作业现场上空飞行以采集排土作业现场的环境数据，所述远程操作台用于接收所述无人机的飞行数据和所述环境数据并对所述环境数据进行后处理，获得包含排土机信息和排土料场信息的三维可视化模型；其中，所述飞行数据包括所述无人机飞行时的位置数据、速度数据和姿态数据；所述环境数据包括点云数据、尺寸数据、图像数据。

技术总结
本发明属于排土机作业技术领域，公开了一种排土作业现场的建模方法、介质及系统，建模方法采用多传感器融合装置进行数据采集，多传感器融合装置包括搭载图像采集装置的无人机，建模方法包括：结合无人机的飞行数据，利用图像采集装置采集排土作业现场的环境数据；发送飞行数据和环境数据至远程操作台并对环境数据进行后处理，获得包含排土机信息和排土料场信息的三维可视化模型；其中，飞行数据包括无人机飞行时的位置数据、速度数据和姿态数据；环境数据包括点云数据、尺寸数据、图像数据，本发明的技术方案能够供调度指挥员对排土机进行远程的调度指挥作业，避免现场环境对调度指挥员身体造成伤害和观察盲区的问题。挥员身体造成伤害和观察盲区的问题。挥员身体造成伤害和观察盲区的问题。


技术研发人员：胡智斌 罗鹏 刘石岩 陈仁 谭胜虎
受保护的技术使用者：北京瓦特曼智能科技有限公司
技术研发日：2023.06.01
技术公布日：2023/10/15