CN114237048A - 极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划系统及其工作方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划系统，包括：数据采集系统、无线网络系统、中央控制系统、实时监控系统、吊机执行系统以及报警系统。本发明提供的极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划系统可实现基于计算机的高效作业轨迹方案设计，将极地船舶无人吊机作业轨迹规划这一最优控制问题转化为非线性规划问题，并获得最优作业轨迹，从而提高无人吊装决策可靠性与作业效率，降低能耗与成本。本发明提供的极地船舶无人吊机作业轨迹规划系统具有自我学习能力，能够在长期的吊装作业过程中不断累积海量吊装经验数据，以此实现对理论吊装轨迹的预先验证和修正。且本发明可大幅度提高其环境适应性与作业精度。

Description

极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划系统及其工作方法

技术领域

本发明涉及船舶起重技术领域，具体而言，尤其涉及极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划系统及其工作方法。

背景技术

极地船舶吊机是安装在极地航行船舶上执行吊装作业的核心装备，其作业轨迹的合理性与精度直接决定了极地施工的安全与效率。但是极地环境恶劣，极端低温与复杂冰况给人工操作带来了一定困难，导致作业轨迹稳定性降低，容易引发决策可靠性差、能耗损失大、工作效率低等问题。而随着极地装备向大型化、自动化、复杂化方向发展，急需高效自动化的极地船舶吊机作业轨迹规划系统和技术。然而，当前针对极地船舶吊机作业轨迹规划系统与技术的研究较少，主要集中于对桥式、门式等其他传统类型吊机的研究，并且研究对象多限于二自由度吊机系统，相对简单而不具有典型性。除此之外，当前的吊机作业轨迹规划方法主要基于S曲线、B样条曲线等开展研究，往往受限于曲线自由度数而得到次优解。因此，本发明采取一种基于路径离散化方法的轨迹规划策略，提出一种极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划系统及工作方法。

发明内容

根据上述提出人工作业决策可靠性差、能耗损失大、工作效率低等技术问题，本发明提供一种极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划系统及工作方法。本发明主要利用一种基于路径离散化方法的轨迹规划策略，从而在实现极地吊机无人化作业的同时提高稳定性，降低能耗。

本发明极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划系统，其特征在于，包括：

数据采集系统、无线网络系统、中央控制系统、实时监控系统、吊机执行系统以及报警系统；所述中央控制系统的输入端分别与数据采集系统和无线网络系统连接，输出端分别与所述吊机执行系统、所述实时监控系统与所述报警系统连接；

所述数据采集系统包括：多个传感器与3D扫描仪；所述多个传感器包括：变幅传感器、扭矩传感器、应力传感器、回转传感器以及接近传感器；其中所述变幅传感器与所述回转传感器用于确定工作过程中极地吊机上各位置实时坐标；所述扭矩传感器用于测极地吊机全回转底座与各机械臂转动时的扭矩；所述应力传感器用来测量极地吊机工作时各部分的应力大小；所述接近传感器用于确保各机械臂工作过程中与船体始终保持安全距离；所述3D扫描仪用于扫描实际作业空间，并与接近传感器配合工作确保吊装作业安全稳定的进行。

本发明还包含一种极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划系统工作方法，包括以下步骤：

步骤S1：确定极地船舶无人吊机的工况及数据；

步骤S2：通过极地船舶甲板上安装的3D扫描仪对实际起吊工况进行扫描，获取极地吊机与待起吊重物间相对位置关系以及确认吊装过程的起始位置与目标位置；

步骤S3：运行极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划系统对应的操作界面，进行系统参数与吊装任务的设定，包括：极地吊机回转底座与各机械臂质量、各机械臂长度、吊装过程的起始与目标位置信息以及待吊装重物信息；通过轨迹规划模型生成起吊方案；

步骤S4：系统进行模拟工况计算，并与基于实际作业累积数据构建的吊装轨迹机器学习模型预测情况进行对比，判断实际作业过程中最优方案的可行性，是否满足所规定的干涉约束、功率约束、速度约束、加速度约束以及应力约束；如果可行，则极地船舶无人吊机智能化轨迹规划系统开始执行后续流程；如果不可行，则依据作业轨迹机器学习模型预测结果对生成的方案进行轨迹参数修正以实现可行方案。

S5：中央控制系统通过实时监控系统与数据采集系统判断极地吊机是否到达起吊位置；如果极地无人吊机到达起吊位置，则依据生成的轨迹方案准备执行吊装作业；如果极地无人吊机未到达起吊位置，则重新调整极地吊机与重物间的位置关系，重复上述操作；

S6：所述中央控制系统接收轨迹方案并发出执行命令，极地吊机开始执行吊装作业；实时监控系统对极地吊机实际作业过程进行实时作业数据采集，将得到的作业数据转存至储存设备，并利用中央控制系统构建吊装轨迹机器学习模型；

S7：在作业过程中，通过实时监控系统实时检测极地吊机作业状态，并将检测数据传输至中央控制系统，进而决策作业系统的运行；

如果极地吊机处于异常状态，中央控制系统就会进行决策触发报警器的报警指令，从而停止极地吊机的自动起吊过程，切换为人工起吊操作；如果极地吊机处于安全运行状态，不会触发报警器的报警指令，且继续当前自动起吊过程，直至完成指定吊装作业。

较现有技术相比，本发明具有以下优点：

本发明提供的极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划系统可实现基于计算机的高效作业轨迹方案设计，从而提高决策可靠性与作业效率，降低能耗与成本。本发明提供的极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划系统具有自我学习能力，能够在长期的吊装作业过程中不断累积海量吊装经验数据，以此实现对理论吊装轨迹的预先验证和修正。本发明提供的极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划系统采用现代控制技术，在一定程度上实现极地船舶吊机极端工况下的智能化无人作业，可大幅度提高其环境适应性与作业精度。本发明面向极地船舶无人吊机智能化作业过程，提供一套集成轨迹规划模型、高效求解策略以及机器学习方法的智能作业软硬件系统，并配套地提出相应的智能化无人吊机智能化工作方法，解决了极地恶劣环境下的可靠、高效、安全作业问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划系统整体结构示意图。

图2为本发明极地船舶无人吊机智能化吊装工作流程示意图。

图3为本发明极地船舶无人吊机简化模型及广义坐标系建立示意图。

图4为本发明极地船舶无人吊机基于路径离散化作业轨迹规划方法示意图。

图5为本发明极地船舶无人吊机作业轨迹规划求解原理示意图。

图6为本发明极地船舶无人吊机基于路径离散化轨迹规划界面。

图7为本发明极地船舶无人吊机基于路径离散化轨迹规划关键控制参数时历图像界面。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

如图1-7所示，本发明提供了一种极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划系统(如图1)，包括：数据采集系统、无线网络系统、中央控制系统、实时监控系统、吊机执行系统以及报警系统；所述中央控制系统的输入端分别与数据采集系统和无线网络系统连接，输出端分别与所述吊机执行系统、所述实时监控系统与所述报警系统连接。

作为一种优选的实施方式，在本申请中，所述数据采集系统包括：多个传感器与3D扫描仪；所述多个传感器包括：变幅传感器、扭矩传感器、应力传感器、回转传感器以及接近传感器；其中所述变幅传感器与所述回转传感器用于确定工作过程中极地吊机上各位置实时坐标；所述扭矩传感器用于测极地吊机全回转底座与各机械臂转动时的扭矩；所述应力传感器用来测量极地吊机工作时各部分的应力大小；所述接近传感器用于确保各机械臂工作过程中与船体始终保持安全距离；所述3D扫描仪用于扫描实际作业空间，并与接近传感器配合工作确保吊装作业安全稳定的进行。

进一步地，所述无线网络系统包括：无线收发器与无线网络，无线收发器用来接收数据采集器中3D扫描仪与各传感器实时反馈的数据，并将反馈的数据通过无线网络传输至计算机存储设备。

在本实施方式中，所述中央控制系统将采集到的数据传输至计算机存储设备，接着基于路径离散化方法的轨迹规划策略进行求解计算，从而生成无人吊装作业轨迹规划方案，中央控制系统接收到方案后准备控制执行系统动作。所述中央控制系统将采集到的实际作业累积数据传输至计算机存储设备，进而实时构建吊装轨迹机器学习模型，随着吊机作业次数的不断累积，所构建的吊装轨迹机器学习模型精度也逐步提高，此自学习过程为吊装轨迹方案预先验证与修正提供模型基础。

作为一种优选的实施方式，在本申请中，所述实时监控系统对极地吊机实际作业过程进行实时的数据采集，再将得到的作业累积数据转存至储存设备，并利用中央控制系统构建吊装轨迹的机器学习模型实现自学习过程；所述实时监控系统用于监测极地吊机在起吊过程中是否与船体或其他货物发生碰撞、极地吊机各部分在低温下应力是否过大、全回转底座与各机械臂扭矩是否过大，所述实时监控系统通过基于所述数据采集系统中各传感器实时反馈的数据来实现。

所述极地吊机执行系统在接收到中央控制系统的指令后，将轨迹规划方案转码为控制器语言传输至控制器，再通过控制器将电信号传输至各个硬件来实现极地船舶无人吊机的起吊作业指令。

所述报警系统是基于实时监控系统反馈信息来执行，如果反馈显示极地船舶无人吊机处于异常状态，中央控制系统就会进行决策触发报警器的报警指令，从而停止吊机的自动吊装过程，切换为人工操作；如果反馈显示极地船舶无人吊机处于安全运行状态，不会触发报警器的报警指令，且继续当前自动吊装过程，直至完成指定吊装作业。在本申请中，还包含一种极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划系统工作方法，如图2，包括以下步骤：

步骤S1：确定极地船舶无人吊机的工况及数据；利用极地吊机上的不同类型传感器确定吊机初始工况数据，变幅传感器与回转传感器用来确认极地吊机上任意位置所处的空间坐标，接近传感器用来判断极地吊机与船体或其他货物间是否处于安全距离。

步骤S2：通过极地船舶甲板上安装的3D扫描仪对实际起吊工况进行扫描，获取极地吊机与待起吊重物间相对位置关系以及确认吊装过程的起始位置与目标位置；获取极地吊机与待起吊重物间相对位置关系是为了明确两者相对距离，为后续轨迹方案设计奠定基础。

步骤S3：运行极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划系统对应的操作界面，进行系统参数与吊装任务的设定，包括：极地吊机回转底座与各机械臂质量、各机械臂长度、吊装过程的起始与目标位置信息以及待吊装重物信息；通过轨迹规划模型生成起吊方案；

再通过所编写的优化程序，采取一种基于路径离散化方法的轨迹规划策略进行求解计算，自动生成从起始吊装位置至目标位置间能耗最小、耗时最少的吊装方案。

步骤S4：系统进行模拟工况计算，并与利用实际作业累积数据构建的吊装轨迹机器学习模型预测情况进行对比，判断实际作业过程中最优方案的可行性，是否满足所规定的干涉约束、功率约束、速度约束、加速度约束以及应力约束；如果可行，则极地船舶无人吊机智能化轨迹规划系统开始执行后续流程；如果不可行，则依据作业轨迹机器学习模型预测结果对生成的方案进行轨迹参数修正以实现可行方案。在本申请中，极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划系统具有自我学习的能力，能够在长期的吊装作业过程中不断累积海量吊装经验数据，进而由中央控制系统将累积数据传输至存储设备并实时构建吊装轨迹机器学习模型；随着吊装作业次数不断累积，吊装轨迹机器学习模型精度逐步提高，通过与该自学习过程对比实现吊装轨迹方案的预先验证与修正。理论上，只要累积足够的吊装经验数据，该智能化作业轨迹规划系统就可以消除轨迹预测误差，提高作业轨迹可行性。

步骤S5：中央控制系统利用实时监控系统与数据采集系统判断极地吊机是否到达起吊位置；如果极地无人吊机到达起吊位置，则依据生成的轨迹方案准备执行吊装作业；如果极地无人吊机未到达起吊位置，则重新调整极地吊机与重物间的位置关系，重复上述操作；

步骤S6：中央控制系统接收轨迹方案并发出执行命令，执行系统接收到可行的轨迹规划方案后，开始既定的吊装作业；实时监控系统对极地吊机实际吊装过程进行实时作业数据采集。得到的作业数据转存至储存设备，并利用中央控制系统构建吊装轨迹机器学习模型。随着吊机作业次数的不断累积，作业过程大数据规模不断变大，吊装轨迹机器学习模型精度逐渐提高，以此自学习过程为S4步骤中吊装轨迹方案验证与修正提供模型基础。

步骤S7：在作业过程中，通过实时监控系统实时检测极地吊机作业状态，并将检测数据传输至中央控制系统，进而决策作业系统的运行；

如果极地吊机处于异常状态，例如极地吊机在起吊路径中与船体发生干涉，中央控制系统就会进行决策触发报警器的报警指令，从而停止极地吊机的自动起吊过程，切换为人工起吊操作；如果极地吊机处于安全运行状态，不会触发报警器的报警指令，且继续当前自动起吊过程，直至完成指定吊装作业。

进一步地，作为优选的实施方式，在本申请中，所建立的轨迹规划模型的目标函数为：

其中，P(t)为极地无人吊机所消耗的瞬时功率，极地吊机所消耗的能量完全由液压马达和液压缸提供；所述目标函数由能耗和时间成本两部分组成，因此目标函数可以写成：

其中，M_j(t)为臂j作业过程中所需的驱动力矩，v_j(t)为臂j作业过程中的角速度；

在对极地无人吊机智能化作业过程进行轨迹规划时，涉及到动力学与运动学建模，因此建立动力学广义坐标系与运动学直角坐标系如图3所示。其中，动力学广义坐标系选取为各机械臂转动角位移，直角坐标系选底座转轴与海平面交点为原点、沿着船舶横向方向为x轴、沿着船艏方向为y轴，竖直向上为z轴。

作业过程中，整个吊机系统必须满足任意时刻的动力学规律，因此在轨迹规划中采用离散化的思想，将总时间离散为等时间间隔为：

t₀＝t₁<t₂<…<t_p＝t_f；

式中，t_f为极地无人吊机完成吊装任务的时间，p为等分间隔的个数，因此，时间间隔Δt可表示为：

将极地船舶吊机全回转底座与各机械臂转动的角位移进行离散化处理，则极地无人吊机机械臂的角位移可以表示为：

θ₁(t)＝a₁₀+a₁₁t+a₁₂t²+a₁₃t³+a₁₄t⁴+a₁₅t⁵+a₁₆t⁶；

θ₂(t)＝a₂₀+a₂₁t+a₂₂t²+a₂₃t³+a₂₄t⁴+a₂₅t⁵+a₂₆t⁶；

θ₃(t)＝a₃₀+a₃₁t+a₃₂t²+a₃₃t³+a₃₄t⁴+a₃₅t⁵+a₃₆t⁶；

θ₄(t)＝a₄₀+a₄₁t+a₄₂t²+a₄₃t³+a₄₄t⁴+a₄₅t⁵+a₄₆t⁶；

式中，a_jk为多项式系数；j为第j个机械臂的标记号；k为多项式系数的序号；

海上施工过程中为保证作业安全，极地无人吊机各机械臂不能有刚性或柔性冲击，因此各机械臂在初始时刻与最终时刻的速度、加速度都应限制为零。至此，极地吊机各机械臂角位移系数通过a_j6来确定，即：

式中，θ_2f、θ_3f、θ_4f分别为各机械臂的末态转动角度；

综上，本发明中的基于路径离散化方法的极地船舶吊机无人智能化作业轨迹规划系统是通过找出最优的6次多项式系数，以达到极地船舶无人吊机最高的综合起升性能。从而，在建立优化模型时，选取多项式系数作为设计变量，即a_j6。本发明中所研究的轨迹规划问题实质上可以看作是一个最优控制问题，属于典型的末状时间与状态待定问题。因此，极地船舶无人吊机作业总耗时(t_f)和各机械臂的末状态转动角度(θ_2f、θ_3f、θ_4f)也确定为设计变量。基于以上分析，本发明所建立的优化模型的设计变量可表示为：

x＝[a₁₆,a₂₆,a₃₆,a₄₆,θ_2f,θ_3f,θ_4f,t_f]；

极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划优化模型中的约束条件要根据实际吊装作业情况进行建立，需要考虑极地吊机在起吊过程中与船体间的干涉约束；极地吊机各机械臂转动速度约束；极地吊机各机械臂转动加速度约束；极地吊机各机械臂工作过程中的功率约束以及极地低温环境下的应力约束；。因此，本发明所建立的优化模型的不等式约束g与等式约束h可表示为：

其中，s_z为极地吊机起吊轨迹在z轴方向上的位移；h_mass、l_mass和w_mass分别为起吊重物的高度、长度和宽度；l₅和l₆分别为极地吊机与船侧和船尾间的距离；Δc为起吊重物与船体间的安全距离；P₁、P₂、P₃以及P₄分别为极地吊机各机械臂作业时消耗功率；P_r1max、P_c2max、P_c3max以及P_c4max分别为液压马达与三个驱动机械臂摆动的液压缸的额定功率；σ_1max、σ_2max、σ_3max以及σ_4max分别为极地吊机各机械臂的最大应力；[σ]为极地吊机材料的许用应力；l₁、l₂、l₃、l₄分别为极地吊机机械臂长度；s_xf、s_yf、s_zf为吊装目标点位置坐标；

以最小能耗与最少时间为优化目标，以轨迹参数与时间为设计变量，建立的极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划模型如下：

极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划模型的求解方法：与传统的轨迹规划方法不同，本处轨迹规划模型是在轨迹设计过程中采用路径离散化方法，应用6次多项式描述，使得优化迭代过程中的待求轨迹变成已知模型，从而可以在整个优化过程中随时调用。基于此，在每次寻优迭代过程中，对所建立的作业轨迹预测模型所对应的整个时间域进行更细致的离散化处理，进而保证吊机系统最基本的动力学要求。极地船舶无人吊机作业轨迹的路径离散化规划方法如图4所示。

本处建立的作业轨迹规划模型把多项式系数作为优化设计变量，通过优化算法优化器不断更新多项式系数，从而不断更新迭代计算过程所需要的轨迹预测模型，使得每次迭代过程的轨迹变成已知。在每次优化迭代过程中，把已知轨迹模型代入到优化模型中进行迭代计算，期间需要对当前的预测轨迹进行整个时间域的离散化，以约束的方式确保整个系统满足合理的动力学规律。图5详细解释了本极地船舶无人吊机作业轨迹规划的求解原理，其中实线y_n为第n次优化迭代过程所建立的轨迹模型，虚线y_n+1为第n+1次优化迭代所建立的轨迹模型，t_i为轨迹离散化对应的时间点。在整个优化过程中，通过优化器不断的对多项式系数进行更新而建立新的轨迹预测模型，进而寻优解算出最优轨迹。

极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划系统的运行需要通过用户操作界面来实现，系统的总体功能是通过一些基本的结构参数、工作参数以及优化参数的设定来实现，基于路径离散化方法实现极地吊机起吊重物从初始位置至目标位置间轨迹的设计计算。优化目标是在吊装始末位置均确定的情况下，使得整个起吊过程的能耗最小、时间最短，寻找起始位置至目标位置间能耗最小、时间最短的作业轨迹，从而提高极地船舶无人吊机的综合性能。

极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划系统操作界面功能主要分为四个模块：“系统参数设定”、“吊装任务设定”、“轨迹规划”与“多任务分析”。

“系统参数设定”模块主要用于设定极地船舶吊机的关键结构参数以及极地吊机材料种类；“吊装任务设定”模块主要用于设定整个起吊过程的起始位置信息、目标位置信息和待吊装重物信息；“轨迹规划”模块需要设定智能优化算法参数以及优化模型约束，以作业过程能耗最小、时间最短为目标，生成基于路径离散化方法的最优吊装轨迹规划方案；最后，“多任务分析”模块用于分析对比不同工况下的轨迹规划方案。

为验证极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划系统操作界面的有效性，本发明基于工程实例，获得吊装起始位置为(6.5，0，0.5)，目标位置为(1.3，6.6，4)时起吊2吨重物能耗最小、时间最少的吊装方案。经过计算，解得的最优轨迹规划结果以及对应的关键控制参数时历图像如图6与图7所示。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (7)

1.极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划系统，其特征在于，包括：

数据采集系统、无线网络系统、中央控制系统、实时监控系统、吊机执行系统以及报警系统；所述中央控制系统的输入端分别与数据采集系统和无线网络系统连接，输出端分别与所述吊机执行系统、所述实时监控系统与所述报警系统连接；

所述数据采集系统包括：多个传感器与3D扫描仪；所述多个传感器包括：变幅传感器、扭矩传感器、应力传感器、回转传感器以及接近传感器；其中所述变幅传感器与所述回转传感器用于确定工作过程中极地吊机上各位置实时坐标；所述扭矩传感器用于测极地吊机全回转底座与各机械臂转动时的扭矩；所述应力传感器用来测量极地吊机工作时各部分的应力大小；所述接近传感器用于确保各机械臂工作过程中与船体始终保持安全距离；所述3D扫描仪用于扫描实际作业空间，并与接近传感器配合工作确保吊装作业安全稳定的进行。

2.根据权利要求1所述的极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划系统，其特征在于，

所述无线网络系统包括：无线收发器与无线网络，无线收发器用来接收数据采集器中3D扫描仪与各传感器实时反馈的数据，并将反馈的数据通过无线网络传输至计算机存储设备。

3.根据权利要求1所述的极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划系统，其特征在于，

所述中央控制系统将采集到的工况数据传输至计算机存储设备，接着基于路径离散化方法的轨迹规划策略进行求解计算，从而生成无人吊装作业轨迹规划方案，中央控制系统接收到方案后准备控制执行系统动作；所述中央控制系统将采集到的实际作业累积数据传输至计算机存储设备，进而实时构建吊装轨迹机器学习模型。

4.根据权利要求1所述的极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划系统，其特征在于，

所述实时监控系统对极地吊机实际作业过程进行实时的数据采集，再将得到的作业累积数据转存至储存设备，并利用中央控制系统实时构建吊装轨迹的机器学习模型而实现自学习过程；所述实时监控系统用于监测极地吊机在起吊过程中是否与船体或其他货物发生碰撞、极地吊机各部分在低温下应力是否过大、全回转底座与各机械臂扭矩是否过大；所述实时监控系统通过基于所述数据采集系统中各传感器实时反馈的数据来实现。

5.根据权利要求1所述的极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划系统，其特征在于，

所述吊机执行系统在接收到中央控制系统的指令后，将轨迹规划方案转码为控制器语言传输至控制器，再通过控制器将电信号传输至各个硬件来实现极地船舶无人吊机的起吊作业指令。

6.应用权利要求1-5所述系统的一种极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划系统工作方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：确定极地船舶无人吊机的工况及数据；

S2：通过极地船舶甲板上安装的3D扫描仪对实际起吊工况进行扫描，获取极地吊机与待起吊重物间相对位置关系以及确认吊装过程的起始位置与目标位置；

S3：运行极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划系统对应的操作界面，进行系统参数与吊装任务的设定，包括：极地吊机回转底座与各机械臂质量、各机械臂长度、吊装过程的起始与目标位置信息以及待吊装重物信息；通过轨迹规划模型生成起吊方案；

S4：系统进行模拟工况计算，并与利用实际作业累积数据构建的吊装轨迹机器学习模型预测结果进行对比，判断实际作业过程中最优方案的可行性，是否满足所规定的干涉约束、功率约束，速度约束、加速度约束以及应力约束；如果可行，则极地船舶无人吊机智能化轨迹规划系统开始执行后续流程；如果不可行，则依据作业轨迹机器学习模型预测结果对生成的方案进行轨迹参数修正以实现可行方案；

S5：中央控制系统通过实时监控系统与数据采集系统判断极地吊机是否到达起吊位置；如果极地无人吊机到达起吊位置，则依据生成的轨迹方案准备执行吊装作业；如果极地无人吊机未到达起吊位置，则重新调整极地吊机与重物间的位置关系，重复上述操作；

S6：所述中央控制系统接收轨迹方案并发出执行命令，极地吊机开始执行吊装作业；实时监控系统对极地吊机实际作业过程进行实时作业数据采集，将得到的作业数据转存至储存设备，并利用中央控制系统构建吊装轨迹机器学习模型；

S7：在作业过程中，通过实时监控系统实时检测极地吊机作业状态，并将检测数据传输至中央控制系统，进而决策作业系统的运行；

如果极地吊机处于异常状态，中央控制系统就会进行决策触发报警器的报警指令，从而停止极地吊机的自动起吊过程，切换为人工起吊操作；如果极地吊机处于安全运行状态，不会触发报警器的报警指令，且继续当前自动起吊过程，直至完成指定吊装作业。

7.根据权利要求6所述的一种极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划系统工作方法，其特征在于：

所建立的轨迹规划模型的目标函数为：

其中，P(t)为极地无人吊机所消耗的瞬时功率，极地吊机所消耗的能量完全由液压马达和液压缸提供；所述目标函数由能耗和时间成本两部分组成，因此目标函数可以写成：

其中，M_j(t)为臂j作业过程中所需的驱动力矩，v_j(t)为臂j作业过程中的角速度；

在对极地无人吊机智能化作业过程进行轨迹规划时，系统必须满足任意时刻的动力学规律，因此，在轨迹规划中采用离散化的思想，将总时间离散为等时间间隔为：

t₀＝t₁＜t₂＜…＜t_p＝t_f；

式中，t_f为极地无人吊机完成吊装任务的时间，p为等分间隔的个数，因此，时间间隔Δt可表示为：

将极地船舶吊机全回转底座与各机械臂转动的角位移进行离散化处理，则极地无人吊机机械臂的角位移可以表示为：

θ₁(t)＝a₁₀+a₁₁t+a₁₂t²+a₁₃t³+a₁₄t⁴+a₁₅t⁵+a₁₆t⁶；

θ₂(t)＝a₂₀+a₂₁t+a₂₂t²+a₂₃t³+a₂₄t⁴+a₂₅t⁵+a₂₆t⁶；

θ₃(t)＝a₃₀+a₃₁t+a₃₂t²+a₃₃t³+a₃₄t⁴+a₃₅t⁵+a₃₆t⁶；

θ₄(t)＝a₄₀+a₄₁t+a₄₂t²+a₄₃t³+a₄₄t⁴+a₄₅t⁵+a₄₆t⁶；

式中，a_jk为多项式系数；j为第j个机械臂的标记号；k为多项式系数的序号；

海上施工过程中为保证作业安全，极地无人吊机各机械臂不能有刚性或柔性冲击，因此各机械臂在初始时刻与末态时刻的速度、加速度都应限制为零；至此，极地吊机各机械臂角位移系数通过a_j6来确定，即：

所建立的优化模型的设计变量可表示为：

x＝[a₁₆，a₂₆，a₃₆，a₄₆，θ_2f，θ_3f，θ_4f，t_f]；

式中，θ_2f、θ_3f、θ_4f分别为各机械臂的末态转动角度；

极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划优化模型中的约束条件要根据实际吊装作业情况进行建立，需要考虑极地吊机在起吊过程中与船体间的干涉约束；极地吊机各机械臂转动速度约束；极地吊机各机械臂转动加速度约束；极地吊机各机械臂工作过程中的功率约束以及极地低温环境下的应力约束；。所建立的优化模型的不等式约束g与等式约束h可表示为：

其中，s_z为极地吊机起吊轨迹在z轴方向上的位移；h_mass、l_mass和w_mass分别为起吊重物的高度、长度和宽度；l₅和l₆分别为极地吊机与船侧和船尾间的距离；Δc为起吊重物与船体间的安全距离；P₁、P₂、P₃以及P₄分别为极地吊机各机械臂作业时消耗功率；P_r1max、P_c2max、P_c3max以及P_c4max分别为液压马达与三个驱动机械臂摆动的液压缸的额定功率；σ_1max、σ_2max、σ_3max以及σ_4max分别为极地吊机各机械臂的最大应力；[σ]为极地吊机材料的许用应力；l₁、l₂、l₃、l₄分别为极地吊机各机械臂长度；s_xf、s_yf、s_zf为吊装目标点位置坐标；

以最小能耗与最少时间为优化目标，以轨迹参数与时间为设计变量，建立的极地船舶无人吊机智能化作业轨迹规划模型如下：

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