CN114545877A - 一种面向散货的多工程机械数字孪生在线监控系统及方法 - Google Patents

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CN114545877A CN202210118468.5A CN202210118468A CN114545877A CN 114545877 A CN114545877 A CN 114545877A CN 202210118468 A CN202210118468 A CN 202210118468A CN 114545877 A CN114545877 A CN 114545877A
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Abstract

本发明公开了一种面向散货的多工程机械数字孪生在线监控系统及方法，属于人工智能技术领域，所述系统包括多工程机械及作业场景物理实体、边缘处理服务器、数据处理服务器和相应的数字孪生体；所述方法包括面向散货的多工程机械数字孪生在线监控系统的监控方法、位置映射方法和工程机械实体碰撞检测及智能预测方法；所述监控方法中多工程机械及作业场景物理实体和数字孪生体通过位置映射方法实现离线的虚实场景标定。本发明通过虚实空间对齐、基于海量激光点云数据动态可视化技术和智能碰撞预警与智能预测实现了多工程机械物理实体和数字实体之间的实时数据映射和运动交互。

Description

一种面向散货的多工程机械数字孪生在线监控系统及方法
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其是一种面向散货的多工程机械数字孪生在线监控系统及方法。
背景技术
随着工业4.0、工业物联网的发展和“新基建”的浪潮，近年来数字孪生技术越来越受到研究人员的关注。数字孪生技术可实现多角度多维度监控、智能决策等，广泛应用于机场、车站、港口等吞吐量较大场景，同时可以降低维护成本、减少产品质量问题并提高生产效率。如：煤场堆取料机无人值守系统，实现了对煤场存煤的全方位监管控制以及煤场设备的智能化运行；CN110147069A的专利提出一种基于数字孪生的港口实时监控系统及其工作方法，包括港口物流系统、监测系统、控制系统、虚拟港口物流系统和作业计划系统，可以实现港口实时监控；CN109650089B的专利提出一种堆场堆取料机与物料堆的防碰撞方法，利用3D扫描仪对物料堆进行扫描，获取制料堆的三维点云数据，然后进行坐标变换，并计算物料堆点云数据与大机臂架的距离，找到大机臂架的最大回转角度，主动避免物料堆与大机发生碰撞的风险，使得自动取料更加安全高效。上述系统虽然实现了港口的数字孪生监控，但并未实现散货料场中多种工程机械的动态实时可视化及海量料堆数据实时可视化，且缺少对工程机械位置的智能监控与智能碰撞预警。
鉴于此，有必要研发一种面向散货的多工程机械数字孪生在线监控系统及方法。
发明内容
本发明需要解决的技术问题是提供一种面向散货的多工程机械数字孪生在线监控系统及方法，可以在对整个港口进行监控的同时对大机进行智能预警，能够有效提高港口数字孪生系统的工作效率，提高智慧港口的吞吐量，提高生产力。
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：
一种面向散货的多工程机械数字孪生在线监控系统，包括工程机械及作业场景物理实体、边缘处理服务器、数据处理服务器和相应的数字孪生体；
所述多工程机械及作业场景物理实体包括工程机械进行杂散货装卸作业的真实作业厂区、在真实作业厂区中进行杂散货装卸作业的若干个多种类型的工程机械实体、若干个对工程机械实体的位姿数据进行采集的传感器、用于将传感器数据进行采集并控制工程机械实体完成基本动作控制的PLC控制器、若干个料堆实体及若干个用于实时采集各种料堆实体的三维形状数据的三维激光扫描仪；
所述边缘处理服务器用于从物理实体中采集工程机械实体运行数据、工程机械实体管理数据、料堆数据和管控数据；
所述数据处理服务器包括数据库、数据采集模块、数据分析处理模块和第一通讯模块；
所述数字孪生体包括三维在线监控模块、第二通讯模块、智能预警及预测模块、厂区孪生体、若干个多种类型的工程机械孪生体和若干个料堆孪生体；
所述数据分析处理模块对来自数据库中的工程机械实体数据和料堆数据进行优化，由于料堆三维点云数据量较大，在数据库中存储数据将采用16进制short类型数据进行存储，同时需要将料堆数据分块并与上次获取到的料堆数据进行对比，当料堆数据发生变化时，将料堆数据通过第一通讯模块发送到数字孪生体中，在料堆孪生体进行渲染时，由于直接渲染时三角形网格数量较大，在系统中采用在远距离处利用灰度图生成料堆，在近处时采用基于四叉树的LOD算法；在工程机械实体渲染前预先进行减面处理，以此对系统进行优化，提高系统的实时性。
本发明技术方案的进一步改进在于：
所述料堆实体是真实作业厂区中的杂散货料堆，包括煤粉料场、矿石料场、混匀料场和散货料场；
所述工程机械实体运行数据包括行走速度、行走位置、行走动作、行走电流、俯仰动作、俯仰角度、回转动作、回转角度、回转电流、斗轮电流及悬皮电流；所述工程机械实体管理数据包括远程控制模式、操作模式、大机当前状态、大机任务状态、作业计划吨数和作业累计完成吨数；所述料堆数据包括作业任务场号、作业任务号、作业任务堆号、品名代号、作业料堆起始x位置、作业料堆起始y位置、作业料堆终止x位置和作业料堆终止y位置；所述管控数据包括通讯状态、瞬时流量、任务流量、实际流量、斗轮转动信号、悬皮运动信号及作业人员信息；
所述数据库主要存储边缘处理器处理后的数据及数字孪生体向数据库中写入的数据信息；所述数据采集模块主要从数据库中采集工程机械实体运动数据、工程机械实体管理数据、料堆数据及管控数据；所述数据分析处理模块主要运用人工智能算法将料堆数据和工程机械实体数据进行分析与处理，并将数据分析处理后的数据经过第一通讯模块发送到数字孪生体；所述第一通讯模块主要采用多种通讯协议实现数据处理服务器与数字孪生体的通讯；
所述三维在线监控模块包括厂区孪生体、若干个多种类型的工程机械孪生体和若干个料堆孪生体；所述第二通讯模块主要实现数据处理服务器与数字孪生体的通讯；所述智能预警及预测模块主要利用工程机械实体碰撞检测及智能预测方法来判断多种类型的工程机械孪生体之间是否发生碰撞，并利用结果进行智能预警；所述厂区孪生体即真实作业厂区在虚拟空间的孪生映射；所述多种类型的工程机械孪生体即多种类型的工程机械实体在虚拟空间的孪生映射；所述料堆孪生体即真实作业厂区中真实料堆在虚拟空间的孪生映射。
一种面向散货的多工程机械数字孪生在线监控系统的监控方法，包括以下步骤：
步骤1，多工程机械及作业场景物理实体和数字孪生体通过位置映射方法实现离线的虚实场景标定；
步骤2，在在线监测过程中，边缘处理服务器首先从物理实体中实时采集大机运行数据、大机管理数据、料堆数据和管控数据；
步骤3，数据处理服务器将边缘处理服务器中的数据实时存入Oracle数据库并进行智能处理；
步骤4，当数字孪生体通过第二通讯模块向数据处理服务器请求工程机械数据和料堆数据后，数据处理服务器将相应数据通过第一通讯模块发送给数字孪生体；
步骤5，数字孪生体通过三维在线监控模块对多种工程机械实体和料堆实体进行实时动态监控并实现散货的三维动态可视化。
本发明技术方案的进一步改进在于：步骤1中，所述位置映射方法具体包括以下步骤：
1.1，构建全局坐标系；
1.1.1，在虚拟场景中创建一个新的相机；
1.1.2，根据相机坐标系的x,y,z轴正方向，确定全局坐标系坐标轴的正方向；
1.2，确定作业厂区孪生体局部坐标系的方向；
1.2.1，根据真实作业厂区的DEM值确定作业厂区孪生体的模型；
1.2.2，将作业厂区孪生体布置在虚拟场景中；
1.2.3，将边长为1米的正方体拖入作业厂区孪生体中，使正方体成为作业厂区孪生体的子物体；
1.2.4，将正方体放置在作业厂区孪生体的左下角处；
1.2.5，将正方体位置设置为局部坐标系的原点(0,0,0)；
1.2.6，在局部坐标系的原点(0,0,0)处建立局部坐标系；
1.2.7，设局部坐标系的正方向和全局坐标系的正方向相同；
1.3，作业厂区孪生体局的原点到全局坐标原点进行坐标变换；
1.4，确定各孪生体相对作业厂区孪生的真实位置。
本发明技术方案的进一步改进在于：步骤1.3中，具体包括以下步骤：
1.3.1，设置全局坐标系的原点为(x0,y0)；
1.3.2，获取作业厂区孪生体的局部坐标系原点在全局坐标系下的坐标(x1,y1)；
1.3.3，获取坐标x1距离x轴的长度lx；
1.3.4，获取坐标y1距离x轴的长度ly；
1.3.5坐标(x1,y1)在坐标(x0,y0)下的坐标变换公式表示为：
Figure BDA0003497519580000051
本发明技术方案的进一步改进在于：步骤1.4中，具体包括以下步骤：
1.4.1，在真实作业厂区左下角放置一个边长为1m的正方体；
1.4.2，把真实作业厂区的正方体处设置为真实作业厂区的原点；
1.4.3，求出各物理实体在真实作业厂区的位置(xi,yi)，其中(i＝1,2…n)；
1.4.4，根据作业厂区数字孪生体的长度为d1和作业厂区物理实体的长度d2求出比例缩放关系k1；
Figure BDA0003497519580000061
1.4.5，测出一个厂区工程机械的高度为h1,一个厂区工程机械孪生体的高度h2，求出缩放比例系数k2；
Figure BDA0003497519580000062
1.4.6，根据缩放比例系数k2对模型进行缩放；
1.4.7，将各个数字孪生体放置在厂区孪生体中，其坐标为(k2xi,k2y2)；
1.4.8，即完成物理实体和数字孪生体的位置映射。
一种工程机械实体碰撞检测及智能预测方法，其中使用面向散货的多工程机械数字孪生在线监控系统，包括以下步骤：
步骤1，构建工程机械实体的D-H模型；
1.1，确定Zi轴，各机构绕此轴转动；
1.2，确定每个坐标系的原点Oi，原点Oi位于Zi--1和Zi的共法线上；
1.3，确定Xi轴，Xi方向为由Zi-1指向Zi的公法线方向；
1.4，确定Yi轴，Yi轴右手定则确定；
1.5，Zi-1到Zi的距离为ki，沿Xi轴正方向为正；
1.6，Zi-1到Zi的转角为αi，沿Xi轴正向转动为正，沿Xi轴负向转动为负；
1.7，Xi-1到Xi的距离为di，沿Zi-1轴指向为正；
1.8，沿Zi的转角为θi，绕Zi轴正向转动为正；
步骤2，工程机械实体的运动学正解分析；
2.1，求出走行平面坐标系在回转平面坐标系的旋转矩阵与平移矩阵；
2.2，求出回转平面坐标系在俯仰坐标系的旋转矩阵与平移矩阵；
2.3，求出俯仰坐标系在悬臂端坐标系的旋转矩阵与平移矩阵；
2.4，求出工程机械实体悬臂端坐标系原点在工程机械实体走行平面坐标系中的旋转矩阵；
2.5，求出工程机械实体坐标系原点在其走行平面坐标系中的位置矢量；
步骤3，工程机械实体的运动学逆解分析；
3.1，利用走行平面坐标系中的位置矢量求解行走角度；
3.2，利用走行平面坐标系中的位置矢量求解回转角度；
3.3，利用走行平面坐标中系的位置矢量求解俯仰角度；
步骤4，工程机械实体添加碰撞盒，即在机械实体中为机械实体添加碰撞盒；
步骤5，利用射线及进行碰撞检测，即在虚拟场景中利用虚拟仿真软件的射线来进行碰撞检测，包括以下步骤：
5.1，利用射线检测两工程机械实体间的距离，设工程机械实体1坐标为(x1,y1,z1)，工程机械实体2坐标为(x2,y2,z2)，其距离表达公式为：
Figure BDA0003497519580000071
5.2，当工程机械实体间距离小于一定距离时，进行预警体示；
Figure BDA0003497519580000072
步骤6，工程机械实体的智能预测；
6.1，获取t1时刻的工程机械实体的位置p1、当前工程机械实体的运动速度v、加速度为a行走角度θ1、旋转角度θ2和俯仰角度θ3；
6.2，求出(t1+Δt)时刻的工程机械实体的位置p2，其公式为；
Figure BDA0003497519580000081
6.3，在p2处利用运动学正解分析求出(t1+Δt)行走角度θ1、旋转角度θ2和俯仰角度θ3；
6.4，利用虚拟引擎软件显示(t1+Δt)时刻的工程机械实体的真实位置p2 1、当前工程机械实体的运动速度v1、行走角度θ1 1、旋转角度θ2 1和俯仰角度θ3 1；
6.5，将步骤3预测的结果与步骤4中的真实位置金总对比，求出预测结果。
由于采用了上述技术方案，本发明取得的技术进步是：
1、本发明的面向散货的多工程机械数字孪生在线监控系统可实现同时段、不同地点、不同设备的同步全方位监控，监控效果不受天气、光线的影响，无监控死角，可大范围的对无人作业厂区进行监测。
2、本发明的面向散货的多工程机械数字孪生在线监控系统同时可以在虚拟场景中利用碰撞盒和射线对无人作业厂区的工程机械孪生体进行碰撞检测，并将虚拟场景中碰撞检测的结果反馈给工程机械实体，实现对工程机械实体的智能决策。
3、本发明针对无人作业的智慧港口，提出了实时激光点云和PLC工程机械运行数据驱动的无人作业厂区数据孪生映射方法，并基于海量数据实现了厂区作业过程的三维在线监控及历史数据回放；同时可以实时的对厂区进行三维可视化、动态漫游、设备信息管理以及单机/多机作业状态监控，同时可以真实再现大规模无人作业场景。
附图说明
图1是本发明中面向散货的多工程机械数字孪生在线监控系统的结构示意图；
图2是本发明中工程机械实体坐标定义示意图；
图3是本发明中D-H模型示意图；
图4是本发明中工程机械实体添加碰撞盒示意图；
图5是本发明中工程机械实体射线检测示意图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步详细说明：
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
此外，术语“第一”、“第二”……仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”……的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“若干个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
如图1所示，一种面向散货的多工程机械数字孪生在线监控系统，包括物理实体、边缘处理服务器、数据处理服务器和数字孪生体。
物理实体，主要包括真实作业厂区、若干个多种类型的工程机械实体、若干个传感器、PLC控制器、若干个料堆实体及若干个三维激光扫描仪，主要通过以下步骤实现功能：
步骤1，搭建港口真实作业厂区；
步骤2，布置多种类型的工程机械实体，包括堆取料机、混匀堆取料机、双斗轮混匀堆取料机和螺旋卸煤机等，主要在真实作业厂区中进行料堆的堆取与分拣；
步骤3，为多种类型的工程机械实体安装传感器，包括YIS100、3DM-GX5等，主要将工程机械实体采集的非物理量转化为便于利用的电信号；
步骤4，利用PLC控制器采集数据，包括s7-200和s7-300，主要用于将传感器采集的电信号转化为多种类型的工程机械实体运动和管控数据；
步骤5，在真实作业厂区中放置多种类型料堆，可包含煤粉料场、矿石料场、混匀料场和成品料场等各种散货料场数据；
步骤6，在料堆附近布置三维激光扫描仪，常用S702，主要用采集各种料堆数据对料堆三维点云数据进行采集；
边缘处理服务器，从物理实体中采集26台大机(10台堆取料机、5台混匀堆取料机、5台双斗轮混匀堆取料机和6台螺旋卸煤机)的运行数据、大机管理数据料堆数据和管控数据，主要通过以下步骤实现功能：
步骤1，采集大机运行数据，包括行走速度、行走位置、行走动作、行走电流、俯仰动作、俯仰角度、回转动作、回转角度、回转电流、斗轮电流及悬皮电流；
步骤2，采集大机管理数据，包括远程控制模式、操作模式、大机当前状态、大机任务状态、作业计划吨数、作业累计完成吨数；
步骤3，采集料堆数据，主要采集22条料堆数据(2条成品料场、6条混匀料场、10条矿石料场和4条煤粉料场)，包括作业任务场号、作业任务号、作业任务堆号、品名代号、作业料堆起始x位置、作业料堆起始y位置、作业料堆终止x位置和作业料堆终止y位置，如图2所示；
步骤4，采集管控数据，包括通讯状态、瞬时流量、任务流量、实际流量、斗轮转动信号、悬皮运动信号及作业人员信息；
数据处理服务器，主要包括Oracle数据库、数据采集模块、数据分析处理模块和第一通讯模块(如图1中的通讯模块1)，主要通过以下步骤实现功能：
步骤1，搭建Oracle数据库，主要存储边缘处理器处理后的数据及客户端向数据库中写入数据信息，主要包括大机的相关信息和料堆的相关信息和工作人员注册信息；
步骤2，搭建数据采集模块，主要从Oracle数据库中采集大机运动数据、大机管理数据、料堆数据及管控数据；
步骤3，搭建数据分析处理模块，主要将料堆数据和大机数据进行分析与处理，并将数据分析处理后的数据经过通讯模块发送到客户端，主要包括以下步骤；
3.1，从Oracle数据库中读取16进制的short类型数据；
3.2，将料堆数据与上次获取的料堆数据进行对比，当料堆数据发生变化时，将料堆数据通过通讯模块(包括第一通讯模块和第二通讯模块)发送到数字孪生体中；
3.3，在料堆孪生体进行渲染时，在系统中可采用在远距离处利用灰度图生成料堆，在近处时采用基于四叉树的LOD算法；
3.4，工程机械实体渲染前预先进行减面处理；
3.5，以此对系统进行优化，提高系统的实时性；
步骤4，搭建第一通讯模块(如图1中的通讯模块1)，主要实现数据处理服务器与客户端及进行通讯，本专利中采用的是C/S架构下的基于socket套接字下的protobuf协议；
构建数字孪生体，主要包括三维在线监控模块、第二通讯模块(如图1中的通讯模块2)、智能预警及预测模块、厂区孪生体、多种类型的工程机械孪生体和料堆孪生体；
步骤1，三维在线监控模块，主要对虚拟场景中的孪生体的运动进行动态监控和三维动态可视化；
步骤2，搭建第二通讯模块，其中可以采用基于socket套接字下的protobuf协议，主要实现数据处理服务器与客户端及进行通讯；
步骤3，搭建智能预警及预测模块，主要利用射线检测与包围盒结合的技术来判断多种类型的工程机械孪生体之间是否发生碰撞，并利用结果进行智能预警；
步骤4，搭建厂区孪生体，即真实作业厂区在虚拟空间的孪生映射；
步骤5，搭建多种类型的工程机械孪生体，主要包括厂区孪生体、堆取料机孪生体、混匀堆取料机孪生体、双斗轮混匀堆取料机孪生体和螺旋卸煤机孪生体；
步骤6，搭建料堆孪生体，成品料场孪生体、混匀料场孪生体、矿石料场孪生体和煤粉料场孪生体。
一种面向散货的多工程机械数字孪生在线监控系统的监控方法，包括以下步骤：
步骤1，多工程机械及作业场景物理实体和数字孪生体通过位置映射方法实现离线的虚实场景标定；
所述位置映射方法包括构建全局坐标系、确定作业厂区孪生体局部坐标系的方向、作业厂区孪生体局的原点到全局坐标原点进行坐标变换和确定各孪生体相对作业厂区孪生的真实位置，主要通过以下步骤实现其功能；
1.1，所述构造全局坐标系，主要包括以下步骤：
1.1.1，在虚拟场景中创建一个新的相机，确定坐标系的x,y,z轴；
1.1.2，根据相机坐标系的x,y,z轴，确定全局坐标系的正方向；
1.2，所述确定作业厂区孪生体局部坐标系的方向，主要包括以下步骤：
1.2.1，根据真实作业厂区的DEM值确定作业厂区孪生体的模型；
1.2.2，将作业厂区孪生体布置在虚拟场景中；
1.2.3，将边长为1米的正方体拖入作业厂区孪生体中，成为作业厂区孪生体的子物体；
1.2.4，将正方体放置在作业厂区孪生体的边缘处；
1.2.5，正方体坐标设置为局部坐标系的原点(0,0,0)；
1.2.6，局部坐标系的原点(0,0,0)处建立局部坐标系；
1.2.7，设局部坐标系的正方向为全局坐标系的正方向；
1.3，所述作业厂区孪生体的原点到全局坐标原点进行坐标变换，主要包括以下步骤：
1.3.1，设置全局坐标系的原点为(x0,y0)；
1.3.2，获取作业厂区孪生体的局部坐标系原点在全局坐标系下的坐标(x1,y1)；
1.3.3，获取坐标x1距离x轴的长度lx；
1.3.4，获取坐标y1距离x轴的长度ly；
1.3.5，坐标(x1,y1)在坐标(x0,y0)下的坐标变换公式可表示为：
Figure BDA0003497519580000131
1.4，所述确定各孪生体相对作业厂区孪生体的真实位置，主要包括以下步骤：
1.4.1，在真实作业厂区左下角放置一个边长为1m的正方体；
1.4.2，把真实作业厂区的正方体处设置为真实作业厂区的原点；
1.4.3，求出各物理实体在真实作业厂区的位置(xi,yi)，其中(i＝1,2…n)；
1.4.4，根据作业厂区数字孪生体的长度为d1和作业厂区物理实体的长度d2求出比例缩放关系k1；
Figure BDA0003497519580000141
1.4.5，测出一个厂区工程机械的高度为h1,一个厂区工程机械孪生体的高度h2，求出缩放比例系数k2；
Figure BDA0003497519580000142
1.4.6，根据缩放比例系数k2对模型进行缩放；
1.4.7，将各个数字孪生体放置在厂区孪生体中，其坐标为(k2xi,k2y2)；
1.4.8，即完成物理实体和数字孪生体的位置映射。
步骤2，在在线监测过程中，边缘处理服务器首先从物理实体中实时采集大机运行数据、大机管理数据、料堆数据和管控数据；
步骤3，数据处理服务器将边缘处理服务器中的数据实时存入Oracle数据库并进行智能处理；
步骤4，当数字孪生体通过第二通讯模块向数据处理服务器请求工程机械数据和料堆数据后，数据处理服务器将相应数据通过第一通讯模块发送给数字孪生体；
步骤5，数字孪生体通过三维在线监控模块对多种工程机械实体和料堆实体进行实时动态监控并实现散货(如煤和矿石)的三维动态可视化。
本发明还提供了一种工程机械实体碰撞检测及智能预测方法，其中使用面向散货的多工程机械数字孪生在线监控系统，以悬臂堆取料机为例，包括构建多种类型的工程机械实体的D-H模型，包括多种类型的工程机械实体坐标定义、多种类型工程机械实体正解分析、多种类型工程机械实体逆解分析、为工程机械实体添加碰撞盒和碰撞和与射线检测结合的智能预警方法和工程机械实体的智能预测；具体步骤如下：
步骤1，多种类型的工程机械实体坐标定义，其示意图如图3所示，包括以下步骤：
1.1，确定Zi轴，各机构绕此轴转动；
1.2，确定每个坐标系的原点Oi，原点Oi位于Zi--1和Zi的共法线上；
1.3，确定Xi轴，Xi方向为由Zi-1指向Zi的公法线方向；
1.4，确定Yi轴，Yi轴右手定则确定；
1.5，Zi-1到Zi的距离为ki，沿Xi轴正方向为正；
1.6，Zi-1到Zi的转角为αi，沿Xi轴正向转动为正，沿Xi轴负向转动为负；
1.7，Xi-1到Xi的距离为di，沿Zi-1轴指向为正；
1.8，沿Zi的转角为θi，绕Zi轴正向转动为正；
步骤2，工程机械实体的运动学正解分析，主要包含以下步骤：
2.1，求出走行平面坐标系在回转平面坐标系的旋转矩阵与平移矩阵，其表达式如下：
Figure BDA0003497519580000151
Figure BDA0003497519580000152
2.2，求出回转平面坐标系在俯仰坐标系的旋转矩阵与平移矩阵，其表达式如下；
Figure BDA0003497519580000161
Figure BDA0003497519580000162
2.3，求出俯仰坐标系在悬臂端坐标系的旋转矩阵与平移矩阵，其表达式如下；
Figure BDA0003497519580000163
Figure BDA0003497519580000164
2.4，求出工程机械实体悬臂端坐标系原点在工程机械实体走行平面坐标系中的旋转矩阵；
Figure BDA0003497519580000165
2.5，求出工程机械实体坐标系原点在其走行平面坐标系中的位置矢量；
Figure BDA0003497519580000166
Figure BDA0003497519580000167
步骤3，工程机械实体的运动学逆解分析，主要包含以下步骤：
3.1，利用走行平面坐标系中的位置矢量求解行走角度；
θ1＝0 (13)
3.2，利用走行平面坐标系中的位置矢量求解回转角度；
Figure BDA0003497519580000171
3.3，利用走行平面坐标中系的位置矢量求解俯仰角度；
Figure BDA0003497519580000172
步骤4，为工程机械实体添加碰撞盒，即在机械实体中为机械实体添加碰撞盒，工程机械实体添加碰撞盒图如图4所示；
步骤5，为工程机械实体进行包围盒和射线检测结合的碰撞检测方法，即在虚拟场景中利用虚拟仿真软件的射线来进行碰撞检测，射线检测图如图5所示，主要包含以下步骤：
5.1，利用射线检测两工程机械实体间的距离，设工程机械实体1坐标为(x1,y1,z1)，工程机械实体2坐标为(x2,y2,z2)，其距离表达公式为：
Figure BDA0003497519580000173
5.2，当工程机械实体间距离小于一定距离时，进行预警体示；
Figure BDA0003497519580000174
步骤6，所述工程机械实体的智能预测，主要包含以下步骤：
6.1，获取t1时刻的工程机械实体的位置p1、当前工程机械实体的运动速度v、加速度为a行走角度θ1、旋转角度θ2和俯仰角度θ3；
6.2,求出(t1+Δt)时刻的工程机械实体的位置p2，其公式为；
Figure BDA0003497519580000175
6.3，在p2处利用运动学正解分析求出(t1+Δt)行走角度θ1、旋转角度θ2和俯仰角度θ3；
6.4，利用虚拟引擎软件显示(t1+Δt)时刻的工程机械实体的真实位置p2 1、当前工程机械实体的运动速度v1、行走角度θ1 1、旋转角度θ2 1和俯仰角度θ3 1；
6.5，将步骤3预测的结果与步骤4中的真实位置金总对比，求出预测结果。
综上所述，本发明针对无人作业的智慧港口，提出了实时激光点云和PLC工程机械运行数据驱动的无人作业厂区数据孪生映射方法，并基于海量数据实现了厂区作业过程的三维在线监控及历史数据回放；同时可以实时的对厂区进行三维可视化、动态漫游、设备信息管理以及单机/多机作业状态监控，同时可以真实再现大规模无人作业场景。

Claims (7)

1.一种面向散货的多工程机械数字孪生在线监控系统，其特征在于：包括工程机械及作业场景物理实体、边缘处理服务器、数据处理服务器和相应的数字孪生体；
所述多工程机械及作业场景物理实体包括工程机械进行杂散货装卸作业的真实作业厂区、在真实作业厂区中进行杂散货装卸作业的若干个多种类型的工程机械实体、若干个对工程机械实体的位姿数据进行采集的传感器、用于将传感器数据进行采集并控制工程机械实体完成基本动作控制的PLC控制器、若干个料堆实体及若干个用于实时采集各种料堆实体的三维形状数据的三维激光扫描仪；
所述边缘处理服务器用于从物理实体中采集工程机械实体运行数据、工程机械实体管理数据、料堆数据和管控数据；
所述数据处理服务器包括数据库、数据采集模块、数据分析处理模块和第一通讯模块；
所述数字孪生体包括三维在线监控模块、第二通讯模块、智能预警及预测模块、厂区孪生体、若干个多种类型的工程机械孪生体和若干个料堆孪生体；
所述数据分析处理模块对来自数据库中的工程机械实体数据和料堆数据进行优化，由于料堆三维点云数据量较大，在数据库中存储数据将采用16进制short类型数据进行存储，同时需要将料堆数据分块并与上次获取到的料堆数据进行对比，当料堆数据发生变化时，将料堆数据通过第一通讯模块发送到数字孪生体中，在料堆孪生体进行渲染时，由于直接渲染时三角形网格数量较大，在系统中采用在远距离处利用灰度图生成料堆，在近处时采用基于四叉树的LOD算法；在工程机械实体渲染前预先进行减面处理，以此对系统进行优化，提高系统的实时性。
2.根据权利要求1所述的一种面向散货的多工程机械数字孪生在线监控系统，其特征在于：
所述料堆实体是真实作业厂区中的杂散货料堆，包括煤粉料场、矿石料场、混匀料场和散货料场；
所述工程机械实体运行数据包括行走速度、行走位置、行走动作、行走电流、俯仰动作、俯仰角度、回转动作、回转角度、回转电流、斗轮电流及悬皮电流；所述工程机械实体管理数据包括远程控制模式、操作模式、大机当前状态、大机任务状态、作业计划吨数和作业累计完成吨数；所述料堆数据包括作业任务场号、作业任务号、作业任务堆号、品名代号、作业料堆起始x位置、作业料堆起始y位置、作业料堆终止x位置和作业料堆终止y位置；所述管控数据包括通讯状态、瞬时流量、任务流量、实际流量、斗轮转动信号、悬皮运动信号及作业人员信息；
所述数据库主要存储边缘处理器处理后的数据及数字孪生体向数据库中写入的数据信息；所述数据采集模块主要从数据库中采集工程机械实体运动数据、工程机械实体管理数据、料堆数据及管控数据；所述数据分析处理模块主要运用人工智能算法将料堆数据和工程机械实体数据进行分析与处理，并将数据分析处理后的数据经过第一通讯模块发送到数字孪生体；所述第一通讯模块主要采用多种通讯协议实现数据处理服务器与数字孪生体的通讯；
所述三维在线监控模块包括厂区孪生体、若干个多种类型的工程机械孪生体和若干个料堆孪生体；所述第二通讯模块主要实现数据处理服务器与数字孪生体的通讯；所述智能预警及预测模块主要利用工程机械实体碰撞检测及智能预测方法来判断多种类型的工程机械孪生体之间是否发生碰撞，并利用结果进行智能预警；所述厂区孪生体即真实作业厂区在虚拟空间的孪生映射；所述多种类型的工程机械孪生体即多种类型的工程机械实体在虚拟空间的孪生映射；所述料堆孪生体即真实作业厂区中真实料堆在虚拟空间的孪生映射。
3.一种如权利要求1-2任一项所述的面向散货的多工程机械数字孪生在线监控系统的监控方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1，多工程机械及作业场景物理实体和数字孪生体通过位置映射方法实现离线的虚实场景标定；
步骤2，在在线监测过程中，边缘处理服务器首先从物理实体中实时采集大机运行数据、大机管理数据、料堆数据和管控数据；
步骤3，数据处理服务器将边缘处理服务器中的数据实时存入Oracle数据库并进行智能处理；
步骤4，当数字孪生体通过第二通讯模块向数据处理服务器请求工程机械数据和料堆数据后，数据处理服务器将相应数据通过第一通讯模块发送给数字孪生体；
步骤5，数字孪生体通过三维在线监控模块对多种工程机械实体和料堆实体进行实时动态监控并实现散货的三维动态可视化。
4.根据权利要求3所述的一种面向散货的多工程机械数字孪生在线监控系统的监控方法，其特征在于：步骤1中，所述位置映射方法具体包括以下步骤：
1.1，构建全局坐标系；
1.1.1，在虚拟场景中创建一个新的相机；
1.1.2，根据相机坐标系的x,y,z轴正方向，确定全局坐标系坐标轴的正方向；
1.2，确定作业厂区孪生体局部坐标系的方向；
1.2.1，根据真实作业厂区的DEM值确定作业厂区孪生体的模型；
1.2.2，将作业厂区孪生体布置在虚拟场景中；
1.2.3，将边长为1米的正方体拖入作业厂区孪生体中，使正方体成为作业厂区孪生体的子物体；
1.2.4，将正方体放置在作业厂区孪生体的左下角处；
1.2.5，将正方体位置设置为局部坐标系的原点(0,0,0)；
1.2.6，在局部坐标系的原点(0,0,0)处建立局部坐标系；
1.2.7，设局部坐标系的正方向和全局坐标系的正方向相同；
1.3，作业厂区孪生体局的原点到全局坐标原点进行坐标变换；
1.4，确定各孪生体相对作业厂区孪生的真实位置。
5.根据权利要求4所述的一种面向散货的多工程机械数字孪生在线监控系统的监控方法，其特征在于：步骤1.3中，具体包括以下步骤：
1.3.1，设置全局坐标系的原点为(x0,y0)；
1.3.2，获取作业厂区孪生体的局部坐标系原点在全局坐标系下的坐标(x1,y1)；
1.3.3，获取坐标x1距离x轴的长度lx；
1.3.4，获取坐标y1距离x轴的长度ly；
1.3.5坐标(x1,y1)在坐标(x0,y0)下的坐标变换公式表示为：
Figure FDA0003497519570000041
6.根据权利要求4所述的一种面向散货的多工程机械数字孪生在线监控系统的监控方法，其特征在于：步骤1.4中，具体包括以下步骤：
1.4.1，在真实作业厂区左下角放置一个边长为1m的正方体；
1.4.2，把真实作业厂区的正方体处设置为真实作业厂区的原点；
1.4.3，求出各物理实体在真实作业厂区的位置(xi,yi)，其中(i＝1,2…n)；
1.4.4，根据作业厂区数字孪生体的长度为d1和作业厂区物理实体的长度d2求出比例缩放关系k1；
Figure FDA0003497519570000051
1.4.5，测出一个厂区工程机械的高度为h1,一个厂区工程机械孪生体的高度h2，求出缩放比例系数k2；
Figure FDA0003497519570000052
1.4.6，根据缩放比例系数k2对模型进行缩放；
1.4.7，将各个数字孪生体放置在厂区孪生体中，其坐标为(k2xi,k2y2)；
1.4.8，即完成物理实体和数字孪生体的位置映射。
7.一种工程机械实体碰撞检测及智能预测方法，其中使用如权利要求2所述的面向散货的多工程机械数字孪生在线监控系统，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1，构建工程机械实体的D-H模型；
1.1，确定Zi轴，各机构绕此轴转动；
1.2，确定每个坐标系的原点Oi，原点Oi位于Zi--1和Zi的共法线上；
1.3，确定Xi轴，Xi方向为由Zi-1指向Zi的公法线方向；
1.4，确定Yi轴，Yi轴右手定则确定；
1.5，Zi-1到Zi的距离为ki，沿Xi轴正方向为正；
1.6，Zi-1到Zi的转角为αi，沿Xi轴正向转动为正，沿Xi轴负向转动为负；
1.7，Xi-1到Xi的距离为di，沿Zi-1轴指向为正；
1.8，沿Zi的转角为θi，绕Zi轴正向转动为正；
步骤2，工程机械实体的运动学正解分析；
2.1，求出走行平面坐标系在回转平面坐标系的旋转矩阵与平移矩阵；
2.2，求出回转平面坐标系在俯仰坐标系的旋转矩阵与平移矩阵；
2.3，求出俯仰坐标系在悬臂端坐标系的旋转矩阵与平移矩阵；
2.4，求出工程机械实体悬臂端坐标系原点在工程机械实体走行平面坐标系中的旋转矩阵；
2.5，求出工程机械实体坐标系原点在其走行平面坐标系中的位置矢量；
步骤3，工程机械实体的运动学逆解分析；
3.1，利用走行平面坐标系中的位置矢量求解行走角度；
3.2，利用走行平面坐标系中的位置矢量求解回转角度；
3.3，利用走行平面坐标中系的位置矢量求解俯仰角度；
步骤4，工程机械实体添加碰撞盒，即在机械实体中为机械实体添加碰撞盒；
步骤5，利用射线及进行碰撞检测，即在虚拟场景中利用虚拟仿真软件的射线来进行碰撞检测，包括以下步骤：
5.1，利用射线检测两工程机械实体间的距离，设工程机械实体1坐标为(x1,y1,z1)，工程机械实体2坐标为(x2,y2,z2)，其距离表达公式为：
Figure FDA0003497519570000061
5.2，当工程机械实体间距离小于一定距离时，进行预警体示；
Figure FDA0003497519570000071
步骤6，工程机械实体的智能预测；
6.1，获取t1时刻的工程机械实体的位置p1、当前工程机械实体的运动速度v、加速度为a行走角度θ1、旋转角度θ2和俯仰角度θ3；
6.2，求出(t1+Δt)时刻的工程机械实体的位置p2，其公式为；
Figure FDA0003497519570000072
6.3，在p2处利用运动学正解分析求出(t1+Δt)行走角度θ1、旋转角度θ2和俯仰角度θ3；
6.4，利用虚拟引擎软件显示(t1+Δt)时刻的工程机械实体的真实位置p2 1、当前工程机械实体的运动速度v1、行走角度θ1 1、旋转角度θ2 1和俯仰角度θ3 1；
6.5，将步骤3预测的结果与步骤4中的真实位置金总对比，求出预测结果。
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