CN111708356A - 一种起重机自动规划路径系统与方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种起重机自动规划路径系统与方法，包括桥式起重机和门式起重机以及安装在起重机上的伺服电机、带有防摇功能的变频器、编码器、PLC、工控机、激光位移传感器、工业相机。其中工控机中开发有一套自动规划路径系统，该系统根据工业相机提供的现场环境，采用蚁群算法与动态粒子群算法相结合即ACO_DPSO算法进行路径规划。本发明能够对动态环境进行路径规划，避免大小车频繁制动，具有防摆功能且定位精度高，提高起重机吊装的安全性和可靠性，实现起重机的自动避障运行。

Description

一种起重机自动规划路径系统与方法
技术领域
本发明涉及起重机吊运领域，具体涉及一种起重机自动规划路径系统与方法。
背景技术
现如今的大型工程建设中，桥门式起重机吊装、搬运重物，运送至目标位置的整个过程大都是由人工操控，其过程依赖操作人员经验，一旦操作人员操作不当则极易导致事故发生。在金属冶炼、化工、建筑工地、危险矿场或核电厂等危险度高或者辐射性强的作业场所，作业环境不仅存在危险，还可能对作业人员的身体健康造成影响。要实现起重机的无人化，路径规划是系统的核心部分之一，随着起重机无人化的不断发展，路径规划算法逐渐被引入到起重机控制系统中。
发明内容
为了实现起重机的无人化操作，结合桥门式起重机自身的特点，本发明提供了一种起重机自动规划路径系统与方法，该发明通过以下技术方案实现：
一种起重机自动规划路径系统与方法，包括桥式起重机和门式起重机以及安装在起重机上的伺服电机、带有防摇功能的变频器、编码器、PLC、工控机、激光位移传感器、工业相机。其中伺服电机用于实现精确定位，带有防摇功能的变频器用于实现吊运过程的防摇摆控制，编码器返回起重机吊钩当前的位置信息，PLC接收路径规划结果并控制起重机的运行，工控机中开发有一套自动规划路径系统，激光位移传感器安装在吊钩四周用于检测吊钩与障碍物之间的距离，工业相机采集现场环境信息并传送给工控机。
所述工控机中开发有一套自动规划路径系统，该系统采用蚁群算法与动态粒子群算法相结合即ACO_DPSO算法，其步骤如下：
步骤1：根据工业相机采集的现场环境信息，采用栅格法对获取的环境信息进行处理，把三维空间信息转换为二维的栅格环境模型，在栅格图中，用白色代表自由栅格，表明该区域内没有障碍物，用黑色代表障碍栅格，表面该区域中有障碍物。将吊装物体外接圆的最大半径加0.5m设置为安全距离，根据安全距离的大小对栅格进行膨化，根据桥门式起重机自身结构和运行系统的特点，将替补栅格由原来的8个变为4个，使起重机按直线路径运行。
步骤2：将路径拐点数与路径长度的乘积作为目标函数f，首先蚂蚁按照蚁群算法对先验的环境信息优化得到初步全局的避障路径并将此全局路径作为下一步搜索的基础，起重机沿着初步全局路径运行，激光位移传感器实时获取局部动态障碍物环境信息。根据编码器返回的起重机吊钩当前位置以及激光位移传感器探测到的障碍物相对吊钩的位置在一个周期内的变化情况，判断障碍物为静止的还是运动的以及运动过程中与吊钩的干涉情况。若障碍物为静止的或运动过程中不会发生干涉，则起重机按原路径运行，若运动中两者会发生交叉碰撞，则起重机在当前位置停留一段时间进行避障，若两者不可避免的会发生正面碰撞，则吊钩升起一定高度进行避障，否则吊钩应局部重新规划一条新的路径。
步骤3：若需要局部重新规划新的路径，则首先让蚂蚁具有粒子的特性，初始化学习因子、惯性权重产生大量的路径，从中选择比较优的路径，使这些路径上留下信息素，将m只蚂蚁放置在n个节点上，同时初始化敏感粒子位置。
步骤4：根据当前位置计算适应度值，即目标函数f的值，设置当前适应值为个体极值并找出全局极值。同时计算敏感粒子适应度值of。将各蚂蚁初始点置于当前解集中。
步骤5：当环境改变，即of变化超过阈值时，按一定比例重新初始化，对蚂蚁进行交叉变异操作，根据当前位置计算f，有更好的目标函数则接受，否则就拒绝。计算各蚂蚁的路径lm，记录当前的最好解，按更新方程更新轨迹信息素强度。
本发明的有益效果：本发明首先给出了一套具有精确定位和防摇摆功能的硬件系统，其次由工业相机提供现场环境，基于蚁群算法与动态粒子群算法相结合开发一套符合起重机自身特点的路径规划系统，规划出的路径不含斜线、拐点少且路径短，不仅适用于静态环境自动避障，还适用于动态环境自动避障。
附图说明
图1为本发明的实现流程图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施过程作以下进一步的说明：
一种起重机自动规划路径系统与方法，包括桥式起重机和门式起重机以及安装在起重机上的伺服电机、带有防摇功能的变频器、编码器、PLC、工控机、激光位移传感器、工业相机。其中伺服电机用于实现精确定位，带有防摇功能的变频器用于实现吊运过程的防摇摆控制，编码器返回起重机吊钩当前的位置信息，PLC接收路径规划结果并控制起重机的运行，工控机中开发有一套自动规划路径系统，激光位移传感器安装在吊钩四周用于检测吊钩与障碍物之间的距离，工业相机采集现场环境信息并传送给工控机。
所述工控机中开发有一套自动规划路径系统，该系统采用蚁群算法与动态粒子群算法相结合即ACO_DPSO算法，其步骤如下：
步骤1：根据工业相机采集的现场环境信息，采用栅格法对获取的环境信息进行处理，把三维空间信息转换为二维的栅格环境模型，在栅格图中，用白色代表自由栅格，表明该区域内没有障碍物，用黑色代表障碍栅格，表面该区域中有障碍物。将吊装物体外接圆的最大半径加0.5m设置为安全距离L≥R+0.5，根据安全距离的大小对栅格进行膨化，根据桥门式起重机自身结构和运行系统的特点，将替补栅格由原来的8个变为4个，使起重机按直线路径运行。
步骤2：将路径拐点数g与路径长度c的乘积作为目标函数f＝g×c，首先蚂蚁按照蚁群算法对先验的环境信息优化得到初步全局的避障路径并将此全局路径作为下一步搜索的基础，起重机沿着初步全局路径运行，激光位移传感器实时获取局部动态障碍物环境信息。根据编码器返回的起重机吊钩当前位置以及激光位移传感器探测到的障碍物相对吊钩的位置在一个周期内的变化情况，判断障碍物为静止的还是运动的以及运动过程中与吊钩的干涉情况。若障碍物为静止的或运动过程中不会发生干涉，则起重机按原路径运行，若运动中两者会发生交叉碰撞，则起重机在当前位置停留一段时间进行避障，若两者不可避免的会发生正面碰撞，则吊钩升起一定高度进行避障，否则吊钩应局部重新规划一条新的路径。
步骤3：若需要局部重新规划新的路径，则首先让蚂蚁具有粒子的特性，初始化学习因子、惯性权重产生大量的路径，从中选择比较优的路径，使这些路径上留下信息素，将m只蚂蚁放置在n个节点上，同时初始化敏感粒子位置。
步骤4：根据当前位置计算适应度值，即目标函数f的值，设置当前适应值为个体极值ptbest，当前位置为个体极值位置pcbest，根据各个粒子的个体极值ptbest，找出全局极值gtbest和全局极值位置gcbest。同时计算敏感粒子适应度值of。将各蚂蚁初始点置于当前解集中，对每只蚂蚁k(k＝1，2，3，…，m)按照一定概率移至下一顶点j，将顶点j置于当前解集。
步骤5：当环境改变，即敏感粒子适应度值of变化超过阈值时，按一定比例重新初始化，对蚂蚁进行交叉变异操作，第k只蚂蚁路径lo(j)与gcbest交叉得到lo′(j)，lo′(j)与pcbest交叉得到lo″(j)，lo″(j)以一定概率变异到l1(j)，根据当前位置计算f，有新的目标函数变好，接受新值；否则就拒绝，第j个粒子路径lo″(j)仍为lo(j)，重新找到各只蚂蚁的个体极值ptbest和极值位置pcbest，找出全局极值gtbest和全局极值位置gcbest。计算各蚂蚁的路径lm，记录当前的最好解，按更新方程更新轨迹信息素强度，直至满足终止条件，输出最好路径。
本发明能够对静态环境和动态环境进行路径规划，避免大小车频繁制动，具有防摆功能且定位精度高，提高起重机吊装的安全性和可靠性，实现起重机的自动避障运行。
本发明方案所公开的技术手段不仅限于上述实施方式所公开的技术手段，还包括由以上技术特征任意组合所组成的技术方案。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种起重机自动规划路径系统与方法，其特征在于：包括桥式起重机和门式起重机以及安装在起重机上的伺服电机、带有防摇功能的变频器、编码器、PLC、工控机、激光位移传感器、工业相机。其中伺服电机用于实现精确定位，带有防摇功能的变频器用于实现吊运过程的防摇摆控制，编码器返回起重机吊钩当前的位置信息，PLC接收路径规划结果并控制起重机的运行，工控机中开发有一套自动规划路径系统，激光位移传感器安装在吊钩四周用于检测吊钩与障碍物之间的距离，工业相机采集现场环境信息并传送给工控机。
2.根据权利要求1所述的一种起重机自动规划路径系统与方法，其特征在于，所述工控机中开发有一套自动规划路径系统，该系统采用蚁群算法与动态粒子群算法相结合即ACO_DPSO算法，其步骤如下：
步骤1：根据工业相机采集的现场环境信息，采用栅格法对获取的环境信息进行处理，把三维空间信息转换为二维的栅格环境模型，将吊装物体外接圆的最大半径加0.5m设置为安全距离，根据安全距离的大小对栅格进行膨化，根据桥门式起重机自身结构和运行系统的特点，将替补栅格由原来的8个变为4个，使起重机按直线路径运行。
步骤2：将路径拐点数与路径长度的乘积作为目标函数f，首先蚂蚁按照蚁群算法对先验的环境信息优化得到初步全局的避障路径并将此全局路径作为下一步搜索的基础，起重机沿着初步全局路径运行，激光位移传感器实时获取局部动态障碍物环境信息。根据编码器返回的起重机吊钩当前位置以及激光位移传感器探测到的障碍物相对吊钩的位置在一个周期内的变化情况，判断障碍物为静止的还是运动的以及运动过程中与吊钩的干涉情况。若障碍物为静止的或运动过程中不会发生干涉，则起重机按原路径运行，若运动中两者会发生交叉碰撞，则起重机在当前位置停留一段时间进行避障，若两者不可避免的会发生正面碰撞，则吊钩升起一定高度进行避障，否则吊钩应局部重新规划一条新的路径。
步骤3：若需要局部重新规划新的路径，则首先让蚂蚁具有粒子的特性，初始化学习因子、惯性权重产生大量的路径，从中选择比较优的路径，使这些路径上留下信息素，将m只蚂蚁放置在n个节点上，同时初始化敏感粒子位置。
步骤4：根据当前位置计算适应度值，即目标函数f的值，设置当前适应值为个体极值并找出全局极值。同时计算敏感粒子适应度值of。将各蚂蚁初始点置于当前解集中。
步骤5：当环境改变，即of变化超过阈值时，按一定比例重新初始化，对蚂蚁进行交叉变异操作，根据当前位置计算f，有更好的目标函数则接受，否则就拒绝。计算各蚂蚁的路径lm，记录当前的最好解，按更新方程更新轨迹信息素强度。
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