1.基于DEM的无人行车抓取安全与抓取效果检测算法，具体步骤如下，其特征在于；

步骤一，业务场景与基本定义；

在干散料码头、仓库中，散料的堆放为倾倒或抓斗抛放形成，其分布既连续又极不规则，根据现场抓斗抓取与堆料分布情况，建立三维分布与安全关系模型，在安全的情况下方可抓取；在抓取质量方面，对每一次抓取位的堆料分布情况，建立特征分析模型，为抓取质量提供理论指导；

根据建模需要，做如下基本定义：

1)单元窗口：整个堆料区域划分为M×N个基本方格，称为单元窗口，每个单元窗口的边长为l的正文形，整个区域可视作一个矩阵Amn，每单元窗口Amn的平均高度为Hmn(m∈(1…M)，n∈(1…N))；

2)抓取窗口：在抓取时，抓斗完全张开时抓取范围大小称为抓取窗口，假设堆料区域Amn分成 个抓取窗口，对于任何抓取窗口 其包含P×Q个单元窗口；

3)抓取子窗口：为表示三维分布特征，将任何一个抓取窗口Wpq划分为多个子窗口，每个子窗口包含U×V个单元窗口，称为抓取子窗口Wuv。位于抓取窗口中心位置的虚拟子窗口Wc称为中心子窗口；

4)质量分布向心度(AFFuv)：表示任何一个子窗口Wuv堆料量以及离抓取窗口中心靠近的程度，如果抓取窗口高度越高、离中心点越近，其向心度越高。

步骤二，抓取效果与质量分布模型；

对于任何一个抓取窗口，其包含P×Q个子窗口，窗口Wpq可表示为：

在Wpq窗口抓取作业时，其抓取方式的物料集中在中心部位最有利，如果抓取窗口的物料分布为中间凹或大斜坡，抓取的量较少，达不到抓取效果与效率要求，当大斜坡方向与抓斗长边方向一致时，还会产生动滑轮脱槽的安全风险；

要保证每一次抓取质量满足要求，需要在抓取前检测干散堆料的三维分布特征，假设将抓取窗口Wpq分为多个抓取子窗口，每一个子窗口Wuv包含U×V个单元窗口，对于任何一个窗口Wuv，离中心越近且平均高度越高，其质量分布向心度越好，形成“峰”状分布，抓取效果好，反之抓取效果差，根据上述分析，定义质量向心度为：AFFuv＝α*abs(Huv-Hz)/D(c，ur)  (式2)

其中，α为分段变量，Hz为子窗口Wpq中心带的平均高度，Huv为某了子窗口的平均高，D(c，uv)表示两个子窗口中心的距离，当Wuv窗口离中心越近，其高度越高，质量分布向心度越大，越利于抓取；当Wuv离中心位置越远，高度越高，越不利于抓取，因此，α的取值，根据Wuv离中心的距离分段变化，假设在有利于抓取的范围为(0，l1)，不利于抓取的范围为[l2，P/2]，在有利、不利之间的设置为常数1，则α可表示为：对于整个抓取窗口，其质量分布情况，为所有子窗口之和的平均值，由此可得：

根据式3，可以求出任何一个子窗口的质量分布向心度值，根据值的大小，可评测在此窗口抓取时质量是否满足下限要求，如果满足则实施抓取动作，否则跳过此窗口；

步骤三，质量分布向心度与抓取安全性因素分析；

对于任意一个抓取窗口Wpq，抓取时抓斗倾斜越小抓取越安全，出现安全事故的机率越低，细颗粒散料的分布是连续的，理想的情况是中间高、四周低，即干散堆料集中于中心窗口Wc位置时，抓取安全且效果好；

其中Wn表示中心窗口高度高于周围四个窗口高度的数量，从实际经验得知，当Wn为2时，与抓斗长边方向一致，与现场发生安全事故的机率非常大，当Wn＝3时，发生机率次之，另外，质量分布身心度越好，呈现“峰”状分布，安全性也越好，为分析安全关系，将整个窗口分为中心带WZc、周边四个子窗口WZk(k∈[1，4])，则对于任何一个周边子窗口WZk。中心带WZc为：其中，WZc的中心点位于((1+p)/2，(yWc+1+q/2))；

抓取窗口可表示为： 根据各子窗口与中心带WZc的高度差及窗口的

分布向心度AFFpq与抓取安全的分析，用S衡量Wpq窗口的安全性，AFFpq与安全性成正比，四个周边子窗口的根据抓斗长边的位置，分为WLpq和WRpq，则Wpq＝(WLpq WRpq)，假设HLpq、HRpq表示Wpq左右周边窗口的均高，SWpq表示Wpq的安全系数，则SWpq可表示为：SWpq＝β*HS4/abs(HLpq-HRpq)  (式6)

式(6)中，HS4表示Wpq中间带的物料超过抓取窗口的平均高度值，当Wn＝2或Wn＝3，左右两边的子窗口高度相差达到某一危险值Hd时，会发生安全事故，安全，此时β＝0，其它情况下，β＝1，由式6可知，SWpq值越大，越安全。

2.根据权利要求1所述的基于DEM的无人行车抓取安全与抓取效果检测算法，其特征在于，单元窗口中定义M＝33，N＝99，共33*99个单元格，设P＝16，Q＝32，U＝4，V＝8，则全场可划分为 共6个抓取窗口，每个窗口又划分为16个子窗口。