CN114751303A - 抓斗式卸船机闭环防摇系统、方法及抓斗式卸船机 - Google Patents

抓斗式卸船机闭环防摇系统、方法及抓斗式卸船机 Download PDF

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Abstract

本发明提出抓斗式卸船机闭环防摇系统、方法及抓斗式卸船机，所述抓斗式卸船机闭环防摇系统包括两个抓斗摄像头、视频处理服务器、防摇控制器以及起重机主控制器。视频处理服务器从视频信息中提取抓斗，生成抓斗的像素坐标。视频处理服务器结合抓斗的像素坐标和工况数据，计算获得抓斗的实际空间坐标。防摇控制器根据所述实时附加速度对小车和绳索的运动进行调整，以使得抓斗的当前位置控制在预设范围内。本发明的抓斗式卸船机闭环防摇系统、方法及抓斗式卸船机可有效防止抓斗式卸船机的抓斗在工作过程中摇晃，且具有生产成本低和维护成本低的优点。

Description

抓斗式卸船机闭环防摇系统、方法及抓斗式卸船机
技术领域
本发明涉及机械工程技术领域，特别涉及抓斗式卸船机闭环防摇系统、抓斗式卸船机闭环防摇方法、抓斗式卸船机、边缘计算装置、计算机可读介质、计算机程序及计算机程序产品。
背景技术
抓斗式卸船机(英文简称GSU)可以用于将岸边的船中的货物(例如，煤)取出后放置在运输装置中。抓斗式卸船机抓斗位置的精确定位和防摇控制是关键的控制环节，抓斗式卸船机在作业过程中，由于抓斗仅依靠钢丝绳的拉力进行控制，在提升过程和小车行走过程均会产生不同程度的摆幅，如果控制不当，轻则影响作业效率，重则发生碰撞等危险情况，因此，不论在手动作业、半自动或全自动作业过程，均需进行防摇控制。
在传统手动作业过程中，通常依靠卸船机司机常年的经验积累，来实现卸船机小车速度、起升速度的准确控制，实现手动防摇。因长期频繁的操作，以及对操作司机的技术依赖性，不可避免会发生操作失误与危险事故。随着科学技术的逐步发展，人们尝试对抓斗卸船机的防摇系统进行升级，通常通过以下几个方面作出了技术改进与革新：
a)开环防摇方式，此方式最为常见，在抓斗起始点不摆动的情况下，较为实用，但控制精度低，响应较慢，且起始点有摆角的情况下，开环防摇容易失效，这种方式只能与人工干预相互结合，在一部分工况下使用。
b)在抓斗上安装GPS惯导系统，通过GPS技术对抓斗位置进行定位，实现闭环防摇控制，此方法可大幅度提升防摇效果，但在抓斗在甲板以下时，GPS信号较弱，响应不稳定。此种方式必须对抓斗内部进行改造，增加电池供电，实施与后期维护较为困难。
c)在抓斗上方增加发光光源或反光条，在小车架下方安装感光接收器，通过对光源或反射光的检测，计算出抓斗的摆幅，进而实现抓斗闭环控制。这种方式在执行过程中，小车振动较大影响检测精度，小车取电需改造增加小车滑触线或者拖令装置，抓斗上安装光源还需增加电池供电，如使用反光条，在长期运行过程中，反光条容易被物料覆盖或摩擦掉。此种方式改造成本高昂，后期维护成本也较高。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提出抓斗式卸船机闭环防摇系统、抓斗式卸船机闭环防摇方法、抓斗式卸船机、边缘计算装置、计算机可读介质、计算机程序及计算机程序产品，可有效防止抓斗式卸船机的抓斗在工作过程中摇晃，且具有生产成本低和维护成本低的优点。
本发明提出一种抓斗式卸船机闭环防摇系统，其应用于抓斗式卸船机上，所示抓斗式卸船机包括小车、抓斗和主梁，所述抓斗位于所述小车的下方，并通过绳索与所述小车连接，所述小车可在所述主梁上行驶移动。所述抓斗式卸船机闭环防摇系统包括两个抓斗摄像头、视频处理服务器、防摇控制器以及起重机主控制器。所述两个抓斗摄像头配置在所述小车在所述主梁上的行进轨道的两端，所述抓斗摄像头的视野范围覆盖所述抓斗式卸船机在工作过程中所述抓斗的运动范围，所述抓斗摄像头采集所述抓斗式卸船机工作过程中的视频信息。所述视频处理服务器接收来自所述抓斗摄像头的视频信息，并从所述视频信息中提取所述抓斗，生成所述抓斗的像素坐标。其中，所述视频处理服务器和所述防摇控制器及所述起重机主控制器相连接，所述视频处理服务器结合所述抓斗的像素坐标和来自所述起重机主控制器的工况数据，计算获得所述抓斗的实际空间坐标；所述防摇控制器获取来自所述起重机主控制器的所述小车的坐标信息和运行指令信息、所述绳索的长度信息和运行指令信息，并根据这些信息和所述抓斗的实际空间坐标，计算出所述小车的实时附加速度和所述绳索的实时附加速度，并将所述实时附加速度发送给所述起重机主控制器，所述起重机主控制器根据所述实时附加速度对所述小车和所述绳索的运动进行调整，以使得所述抓斗的当前位置控制在预设范围内。
在抓斗式卸船机闭环防摇系统的一种示意性实施例中，所述视频处理服务器包括初步处理模块、训练模块和检测模块，所述初步处理模块接收来自所述抓斗摄像头的视频信息，将不同视频信息中不同帧进行间隔提出，以获取用于训练算法的一千张以上的原始帧图片，并通过标定的方式对所述抓斗的各种姿态进行目标标注，生成标注文件。所述训练模块将所述标注文件整理成深度学习训练集，再将所述深度学习训练集作为真值执行训练算法，以得到训练结果权重文件。所述检测模块接收实时视频信息，并使用所述训练结果权重文件，以从所述视频信息中提取所述抓斗，并生成所述抓斗的像素坐标，结合所述抓斗的像素坐标和来自所述起重机主控制器的工况数据，计算获得所述抓斗的实际空间坐标。
本发明还提出一种抓斗式卸船机，其包括上述的抓斗式卸船机闭环防摇系统。
在抓斗式卸船机的一种示意性实施例中，所述视频处理服务器包括初步处理模块、训练模块和检测模块，所述初步处理模块接收来自所述抓斗摄像头的视频信息，将不同视频信息中不同帧进行间隔提出，以获取用于训练算法的一千张以上的原始帧图片，并通过标定的方式对所述抓斗的各种姿态进行目标标注，生成标注文件。所述训练模块将所述标注文件整理成深度学习训练集，再将所述深度学习训练集作为真值执行训练算法，以得到训练结果权重文件。所述检测模块接收实时视频信息，并使用所述训练结果权重文件，以从所述视频信息中提取所述抓斗，并生成所述抓斗的像素坐标，结合所述抓斗的像素坐标和来自所述起重机主控制器的工况数据，计算获得所述抓斗的实际空间坐标。
本发明又提出一种抓斗式卸船机闭环防摇方法，应用于抓斗式卸船机上，所示抓斗式卸船机包括小车、抓斗和主梁，所述抓斗位于所述小车的下方，并通过绳索与所述小车连接，所述小车可在所述主梁上行驶移动，所述抓斗式卸船机闭环防摇方法包括以下步骤：
采集所述抓斗式卸船机工作过程中的视频信息，所述视频信息的视野范围覆盖所述抓斗式卸船机在工作过程中所述抓斗的运动范围；
从所述视频信息中提取所述抓斗，并生成所述抓斗的像素坐标，结合所述抓斗的像素坐标和工况数据，计算获得所述抓斗的实际空间坐标；
根据所述小车的坐标信息和运行指令信息、所述绳索的长度信息和运行指令信息以及所述抓斗的实际空间坐标，计算出所述小车的实时附加速度和所述绳索的实时附加速度，并根据所述实时附加速度对所述小车和所述绳索的运动进行调整，以使得所述抓斗的当前位置控制在预设范围内。
在抓斗式卸船机闭环防摇方法的一种示意性实施例中，所述抓斗式卸船机闭环防摇方法还包括以下步骤：
接收来自所述抓斗摄像头的视频信息，将不同视频信息中不同帧进行间隔提出，以获取用于训练算法的一千张以上的原始帧图片，并通过标定的方式对所述抓斗的各种姿态进行目标标注，生成标注文件；
将所述标注文件整理成深度学习训练集，再将所述深度学习训练集作为真值执行训练算法，以得到训练结果权重文件；以及
接收实时视频信息，并使用所述训练结果权重文件，以从所述实时视频信息中提取所述抓斗，并生成所述抓斗的像素坐标。
本发明又提出一种边缘计算装置，其至少一个存储器和至少一个处理器；所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行上述任意一种抓斗式卸船机闭环防摇方法。
本发明又提出一种计算机可读介质，其特征在于，所述计算机可读介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，使所述处理器执行上述任意一种抓斗式卸船机闭环防摇方法。
本发明还提出一种计算机程序，其包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时使至少一个处理器执行上述任意一种抓斗式卸船机闭环防摇方法。
本发明进一步提出一种计算机程序产品，所述计算机程序产品被有形地存储在计算机可读介质上并且包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时使至少一个处理器执行上述任意一种抓斗式卸船机闭环防摇方法。
在本发明的抓斗式卸船机闭环防摇系统、抓斗式卸船机闭环防摇方法、抓斗式卸船机、边缘计算装置、计算机可读介质、计算机程序及计算机程序产品中，采集抓斗式卸船机工作过程中的视频信息，从所述视频信息中提取抓斗，并生成抓斗的像素坐标，结合抓斗的像素坐标和工况数据，计算获得抓斗的实际空间坐标；再根据所述小车的坐标信息和运行指令信息、所述绳索的长度信息和运行指令信息以及抓斗的实际空间坐标，计算出小车的实时附加速度和绳索的实时附加速度，并根据所述实时附加速度对小车和绳索的运动进行调整，以使得抓斗的当前位置控制在预设范围内，从而有效防止抓斗在工作过程中摇晃，且本发明可实现较低的生产成本和维护成本。
附图说明
下面将通过参照附图详细描述本发明的优选实施例，使本领域的普通技术人员更清楚本发明的上述及其它特征和优点，附图中：
图1为本发明的抓斗式卸船机闭环防摇系统应用于抓斗式卸船机时的示意图。
图2为本发明的抓斗式卸船机闭环防摇系统的架构示意图。
图3为图2所示的抓斗式卸船机闭环防摇系统的视频处理服务器的架构示意图。
图4为本发明的抓斗式卸船机闭环防摇系统的抓斗摄像头采集原图的示意图。
图5为本发明的抓斗式卸船机闭环防摇系统对采集原图的抓斗进行标注的示意图。
图6为本发明的抓斗式卸船机闭环防摇系统对检测到的抓斗进行坐标值输出的示意图。
在上述附图中，所采用的附图标记如下：
100 抓斗式卸船机闭环防摇系统
101 抓斗式卸船机
102 小车
103 抓斗
104 主梁
105 卸料框
106 电气室
107 绳索
10 抓斗摄像头
20 视频处理服务器
21 初步处理模块
22 训练模块
23 检测模块
30 防摇控制器
40 起重机主控制器
201 货船
202 货物
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，以下举实施例对本发明进一步详细说明。
图1为本发明抓斗式卸船机闭环防摇系统应用于抓斗式卸船机的示意图，图2为本发明抓斗式卸船机闭环防摇系统的架构示意图，请参见图1和图2，本发明的抓斗式卸船机闭环防摇系统100应用于抓斗式卸船机101上，抓斗式卸船机101用于对停泊在码头中的货船201进行卸船操作，货船201的船舱内盛放有货物202(如煤炭，但不以此为限)。抓斗式卸船机101包括小车102、抓斗103、主梁104、卸料框105和电气室106。抓斗103通过绳索107与小车102连接，小车102可在主梁104上行驶移动，卸料框105设置于主梁104下方，抓斗103抓取货物202后在小车102和起重机构的驱动下，抓斗103将货物202卸放进卸料框105中。
抓斗式卸船机闭环防摇系统100包括两个抓斗摄像头10、视频处理服务器20、防摇控制器30以及起重机主控制器40。两个抓斗摄像头10配置在小车102在主梁104上的行进轨道的两端，抓斗摄像头10的视野范围覆盖抓斗式卸船机101在工作过程中抓斗103的运动范围，抓斗摄像头10采集抓斗式卸船机101工作过程中的视频信息。
视频处理服务器20、防摇控制器30和起重机主控制器40配置于电气室106中。视频处理服务器20接收来自抓斗摄像头10的视频信息，并从所述视频信息中提取抓斗103，生成抓斗103的像素坐标。视频处理服务器20和防摇控制器30及起重机主控制器40相连接，视频处理服务器20结合抓斗103的像素坐标和来自起重机主控制器40的工况数据，计算获得抓斗103的实际空间坐标。防摇控制器30获取来自起重机主控制器40的小车102的坐标信息、小车102运行指令信息、绳索107的长度信息、绳索107的运行指令信息，并根据这些信息和抓斗103的实际空间坐标，计算出小车102的实时附加速度和绳索107的实时附加速度，并将所述实时附加速度发送给起重机主控制器40，起重机主控制器40根据所述实时附加速度对小车102和绳索107的运动进行调整，以使得抓斗103的当前位置控制在预设范围内。
需要说明的是，起重机主控制器40的工况数据包括小车102实时位置坐标(用于范围参考)、绳索107的长度坐标(摆长)、抓斗103的开闭斗姿态和抓斗103的实时载重量。
更具体地，图3为图2所示的抓斗式卸船机闭环防摇系统的视频处理服务器的架构示意图，图4为本发明的抓斗式卸船机闭环防摇系统的抓斗摄像头采集原图的示意图，图5为本发明的抓斗式卸船机闭环防摇系统对采集原图的抓斗进行标注的示意图，图6为本发明的抓斗式卸船机闭环防摇系统对检测到的抓斗进行坐标值输出的示意图。请一并参见图3至图6，视频处理服务器20包括初步处理模块21、训练模块22及检测模块23。初步处理模块21接收来自抓斗摄像头10的视频信息，将不同视频信息中不同帧进行间隔提出，以获取用于训练算法的一千张以上的原始帧图片，并通过标定的方式对抓斗103的各种姿态进行目标标注，生成标注文件。
训练模块22将所述标注文件整理成深度学习训练集，再将所述深度学习训练集作为真值执行训练算法，以得到训练结果权重文件。
检测模块23接收实时视频信息，并使用所述结果权重文件，以从所述视频信息中提取抓斗103，并生成抓斗103的像素坐标，结合抓斗103的像素坐标和来自起重机主控制器40的工况数据(包括小车102实时位置坐标、绳索107的长度坐标、抓斗103的开闭斗姿态和抓斗103的实时载重量)，计算获得抓斗103的实际空间坐标。
需要说明的是，将抓斗103实时视频中的每一帧通过网络网络到视频检测模块23，通过得到预测的目标结构框(即抓斗103)，最后将预测结构框从视频中提取出来，生成像素坐标，结合起重机主控制器40输入的工况数据，计算出抓斗103实际的空间坐标。权重文件是历史的视频帧计算出来的一个固定算法，视频处理服务器20将实时帧数据作为输入参数，通过与权重文件的计算，最终生成实时的输出结果。
抓斗103抓满货物202后，起重机主控制器40控制绳索107先作提升运动，再控制绳索107与小车102同时动作，起重绳索107可伸缩控制、小车102可在主梁104上行驶，当抓斗103位于卸料框105上方时，抓斗103将货物202卸放进卸料框105中。
本发明还提供一种抓斗式卸船机101，其包括上述的抓斗式卸船机闭环防摇系统100。
本发明还提供一种抓斗式卸船机闭环防摇方法，其包括以下步骤：
采集抓斗式卸船机101工作过程中的视频信息，所述视频信息的视野范围覆盖抓斗式卸船机101在工作过程中抓斗103的运动范围；
从抓斗摄像头10的视频信息中提取抓斗103，并生成抓斗103的像素坐标，结合抓斗103的像素坐标和工况数据，计算获得抓斗103的实际空间坐标；
根据小车102的运动信息和抓斗103的实际空间坐标，确定小车102的附加速度，根据所述附加速度对小车102的运动进行调整，以使得抓斗103的当前位置控制在预设范围内。
本发明的抓斗式卸船机闭环防摇方法还包括以下步骤：
接收来自抓斗摄像头10的视频信息，将不同视频信息中不同帧进行间隔提出，以获取用于训练算法的一千张以上的原始帧图片，并通过标定的方式对抓斗103的各种姿态进行目标标注，生成标注文件；
将所述标注文件整理成深度学习训练集，再将所述深度学习训练集作为真值执行训练算法，以得到训练结果权重文件；以及
接收实时视频信息，并使用所述训练结果权重文件，以从所述实时视频信息中提取抓斗103，并生成抓斗103的像素坐标。
本发明又提出一种边缘计算装置，该装置包括：至少一个存储器和至少一个处理器；所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行上述的抓斗式卸船机闭环防摇方法。
本发明进一步提出一种计算机可读介质，其特征在于，所述计算机可读介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，使所述处理器执行上述的抓斗式卸船机闭环防摇方法。
本发明还提出一种计算机程序，包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时使至少一个处理器执行上述的抓斗式卸船机闭环防摇方法。
本发明再提出一种计算机程序产品，所述计算机程序产品被有形地存储在计算机可读介质上并且包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时使至少一个处理器执行上述的抓斗式卸船机闭环防摇方法。
本发明的抓斗式卸船机闭环防摇系统、抓斗式卸船机闭环防摇方法、抓斗式卸船机、边缘计算装置、计算机可读介质、计算机程序及计算机程序产品至少具有以下的优点：
1.在本发明的抓斗式卸船机闭环防摇系统、抓斗式卸船机闭环防摇方法、抓斗式卸船机、边缘计算装置、计算机可读介质、计算机程序及计算机程序产品中，采集抓斗式卸船机工作过程中的视频信息，从所述视频信息中提取抓斗，并生成抓斗的像素坐标，结合抓斗的像素坐标和工况数据，计算获得抓斗的实际空间坐标；再根据所述小车的坐标信息和运行指令信息、所述绳索的长度信息和运行指令信息以及抓斗的实际空间坐标，计算出小车的实时附加速度和绳索的实时附加速度，并根据所述实时附加速度对小车和绳索的运动进行调整，以使得抓斗的当前位置控制在预设范围内，从而有效防止抓斗在工作过程中摇晃，且本发明可实现较低的生产成本和维护成本。
2.在本发明的抓斗式卸船机闭环防摇系统、抓斗式卸船机闭环防摇方法、抓斗式卸船机、边缘计算装置、计算机可读介质、计算机程序及计算机程序产品的一实施例中，实时捕捉抓斗运行全过程的视频信息，通过视觉深度学习技术，对大量采集的实际视频进行人工标注与深度学习训练，实现定制化的抓斗提取算法，再将该算法应用于实时视频的处理中，进而实现抓斗的实时位置捕捉与冗余计算，实现抓斗精确定位。
3.在本发明的抓斗式卸船机闭环防摇系统、抓斗式卸船机闭环防摇方法、抓斗式卸船机、边缘计算装置、计算机可读介质、计算机程序及计算机程序产品的一实施例中，将视觉处理中成熟的人工智能技术成功地应用于传统起重机领域，有效地解决卸船机防摇控制中关键难点，硬件成本和机械改造成本较低，实现了对抓斗的闭环控制，检测精度高，系统稳定性好，且结构简单、施工方便、应用灵活。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种抓斗式卸船机闭环防摇系统(100)，应用于抓斗式卸船机(101)上，所示抓斗式卸船机(101)包括小车(102)、抓斗(103)和主梁(104)，所述抓斗(103)位于所述小车(102)的下方，并通过绳索(107)与所述小车(102)连接，所述小车(102)可在所述主梁(104)上行驶移动，其特征在于，包括：
两个抓斗摄像头(10)，配置在所述小车(102)在所述主梁(104)上的行进轨道的两端，所述抓斗摄像头(10)的视野范围覆盖所述抓斗式卸船机(101)在工作过程中所述抓斗(103)的运动范围，所述抓斗摄像头(10)采集所述抓斗式卸船机(101)工作过程中的视频信息；
视频处理服务器(20)，接收来自所述抓斗摄像头(10)的视频信息，并从所述视频信息中提取所述抓斗(103)，生成所述抓斗(103)的像素坐标；
防摇控制器(30)；以及
起重机主控制器(40)；
其中，所述视频处理服务器(20)和所述防摇控制器(30)及所述起重机主控制器(40)相连接，所述视频处理服务器(20)结合所述抓斗(103)的像素坐标和来自所述起重机主控制器(40)的工况数据，计算获得所述抓斗(103)的实际空间坐标；所述防摇控制器(30)获取来自所述起重机主控制器(40)的所述小车(102)的坐标信息和运行指令信息、所述绳索(107)的长度信息和运行指令信息，并根据这些信息和所述抓斗(103)的实际空间坐标，计算出所述小车(102)的实时附加速度和所述绳索(107)的实时附加速度，并将所述实时附加速度发送给所述起重机主控制器(40)，所述起重机主控制器(40)根据所述实时附加速度对所述小车(102)和所述绳索(107)的运动进行调整，以使得所述抓斗(103)的当前位置控制在预设范围内。
2.如权利要求1所述的抓斗式卸船机闭环防摇系统(100)，其特征在于，所述视频处理服务器(20)包括：
初步处理模块(21)，接收来自所述抓斗摄像头(10)的视频信息，将不同视频信息中不同帧进行间隔提出，以获取用于训练算法的一千张以上的原始帧图片，并通过标定的方式对所述抓斗(103)的各种姿态进行目标标注，生成标注文件；
训练模块(22)，将所述标注文件整理成深度学习训练集，再将所述深度学习训练集作为真值执行训练算法，以得到训练结果权重文件；以及
检测模块(23)，接收实时视频信息，并使用所述训练结果权重文件，以从所述视频信息中提取所述抓斗(103)，并生成所述抓斗(103)的像素坐标，结合所述抓斗(103)的像素坐标和来自所述起重机主控制器(40)的工况数据，计算获得所述抓斗(103)的实际空间坐标。
3.一种抓斗式卸船机(101)，其特征在于，包括如权利要求1所述的抓斗式卸船机闭环防摇系统(100)。
4.如权利要求3所述的抓斗式卸船机，其特征在于，所述视频处理服务器(20)包括：
初步处理模块(21)，接收来自所述抓斗摄像头(10)的视频信息，将不同视频信息中不同帧进行间隔提出，以获取用于训练算法的一千张以上的原始帧图片，并通过标定的方式对所述抓斗(103)的各种姿态进行目标标注，生成标注文件；
训练模块(22)，将所述标注文件整理成深度学习训练集，再将所述深度学习训练集作为真值执行训练算法，以得到训练结果权重文件；以及
检测模块(23)，接收实时视频信息，并使用所述训练结果权重文件，以从所述实时视频信息中提取所述抓斗(103)，并生成所述抓斗(103)的像素坐标，结合所述抓斗(103)的像素坐标和来自所述起重机主控制器(40)的工况数据，计算获得所述抓斗(103)的实际空间坐标。
5.一种抓斗式卸船机闭环防摇方法，应用于抓斗式卸船机(101)上，所示抓斗式卸船机(101)包括小车(102)、抓斗(103)和主梁(104)，所述抓斗(103)位于所述小车(102)的下方，并通过绳索(107)与所述小车(102)连接，所述小车(102)可在所述主梁(104)上行驶移动，所述抓斗式卸船机闭环防摇方法包括以下步骤：
采集所述抓斗式卸船机(101)工作过程中的视频信息，所述视频信息的视野范围覆盖所述抓斗式卸船机(101)在工作过程中所述抓斗(103)的运动范围；
从所述视频信息中提取所述抓斗(103)，并生成所述抓斗(103)的像素坐标，结合所述抓斗(103)的像素坐标和工况数据，计算获得所述抓斗(103)的实际空间坐标；
根据所述小车(102)的坐标信息和运行指令信息、所述绳索(107)的长度信息和运行指令信息以及所述抓斗(103)的实际空间坐标，计算出所述小车(102)的实时附加速度和所述绳索(107)的实时附加速度，并根据所述实时附加速度对所述小车(102)和所述绳索(107)的运动进行调整，以使得所述抓斗(103)的当前位置控制在预设范围内。
6.如权利要求5所述的抓斗式卸船机闭环防摇方法，其特征在于，还包括以下步骤：
接收来自所述抓斗摄像头(10)的视频信息，将不同视频信息中不同帧进行间隔提出，以获取用于训练算法的一千张以上的原始帧图片，并通过标定的方式对所述抓斗(103)的各种姿态进行目标标注，生成标注文件；
将所述标注文件整理成深度学习训练集，再将所述深度学习训练集作为真值执行训练算法，以得到训练结果权重文件；以及
接收实时视频信息，并使用所述训练结果权重文件，以从所述实时视频信息中提取所述抓斗(103)，并生成所述抓斗(103)的像素坐标。
7.一种边缘计算装置，其特征在于，该装置包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；
所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行权利要求5-6任意一项所述的抓斗式卸船机闭环防摇方法。
8.一种计算机可读介质，其特征在于，所述计算机可读介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，使所述处理器执行权利要求5-6任意一项所述的抓斗式卸船机闭环防摇方法。
9.一种计算机程序，包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时使至少一个处理器执行权利要求5-6任意一项所述的抓斗式卸船机闭环防摇方法。
10.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品被有形地存储在计算机可读介质上并且包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时使至少一个处理器执行权利要求5-6任意一项所述的抓斗式卸船机闭环防摇方法。
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