CN115903592A - 基于位姿检测的液压卸车机控制方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于液压卸车机技术领域，提供了一种基于位姿检测的液压卸车机控制方法及系统，首先获取侧面图像、正面图像、位移变换数据和倾角数据，然后得到液压翻板两侧的倾斜角度、正面不平衡角度和最终升举高度，最后通过自学习算法，在预设的液压卸车机控制策略库中匹配相应的控制策略，实现液压卸车机的控制；本发明通过液压翻板两侧的侧面图像、正面图像、位移变换数据和倾角数据，时监测倾斜角度、正面不平衡角度和升举高度等位姿数据，并根据位姿数据，通过自学习算法，在预设的液压卸车机控制策略库中匹配相应的控制策略，实现液压卸车机的控制，避免了卸车机作业过程中因两侧不平衡导致的倾倒等问题。
Description
技术领域
本发明属于液压卸车机技术领域，尤其涉及一种基于位姿检测的液压卸车机控制方法及系统。
背景技术
近年来，随着物流产业迅速崛起，散装物料汽车运输、装卸总量一直维持在高位运转，粮油(小麦、玉米和大豆等)、煤炭(煤矿、电力和冶金等)、水泥(熟料、球团和矿渣等)和有色金属(氧化铝等)等大宗原材料，汽车散装运输的规模始终在不断扩大，各大企业对物料的装卸水平不断提出更高水平要求。
发明人发现，随着逐步建立起货车卸货安全、智能和精准化的体系，无人操作及有人巡视的新模式已经覆盖智能液压卸车机设备领域，然而智能卸车同样面临诸多问题，卸车机作业过程中的两侧不平衡倾倒问题已引发大量作业安全事故，严重阻碍社会工业发展。
发明内容
本发明为了解决上述问题，提出了一种基于位姿检测的液压卸车机控制方法及系统，本发明在通过机器视觉和多传感器实时监测翻板位姿数据的同时，自动调控翻板两侧液压升降油缸的升降速度，并通过自学习思想不断学习更新液压调控策略以应对更多卸车机作业中翻板不平衡情况。
为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：
第一方面，本发明提供了一种基于位姿检测的液压卸车机控制方法，包括：
获取液压卸车机中液压翻板两侧的侧面图像、正面图像、位移变换数据和倾角数据；
根据所述侧面图像，得到液压翻板两侧的倾斜角度；根据所述正面图像，得到正面不平衡角度；根据所述位移变换数据，得到第一升举高度，根据所述倾角数据，得到第二升举高度，根据所述第一升举高度、所述第二升举高度以及神经网络，得到最终升举高度；
如果液压翻板两侧倾斜角度的差值超过预设上限值，则根据液压翻板两侧的倾斜角度、所述正面不平衡角度和所述最终升举高度，通过自学习算法，在预设的液压卸车机控制策略库中匹配相应的控制策略，实现液压卸车机的控制。
进一步的，获取液压卸车机中液压翻板处的光照数据；如果所述光照数据低于预设光照值，则首先利用限制对比度自适应直方图均衡法对所述侧面图像和所述正面图像进行夜间图像增强处理，然后再进行图像灰度化处理、二值化处理和中值滤波去除噪声干扰处理。
进一步的，获取液压卸车机底部和液压翻板升起一端的惯性数据，根据惯性数据得到所述位移变换数据。
进一步的，采集液压卸车机中液压翻板两侧的角速度和加速度，得到所述位移变换数据。
进一步的，对所述惯性数据和所述倾角数据进行滤波去噪声处理。
进一步的，通过液压卸车机底部两侧的倾角数据、液压翻板升起端两侧的液压翻板和液压翻板固定端两侧的倾角数据，分别得出液压翻板两侧固定端和升起端的倾角数据。
进一步的，在预设的液压卸车机控制策略库中匹配相应的控制策略，调控液压翻板两侧液压升降油缸的升举速度；若匹配策略失败，则手动控制液压卸车机翻转作业，根据手动控制作业，过自学习算法更新所述液压卸车机控制策略库。
第二方面，本发明还提供了一种基于位姿检测的液压卸车机控制系统，包括：
数据采集模块，被配置为：获取液压卸车机中液压翻板两侧的侧面图像、正面图像、位移变换数据和倾角数据；
计算模块，被配置为：根据所述侧面图像，得到液压翻板两侧的倾斜角度；根据所述正面图像，得到正面不平衡角度；根据所述位移变换数据，得到第一升举高度，根据所述倾角数据，得到第二升举高度，根据所述第一升举高度、所述第二升举高度以及神经网络，得到最终升举高度；
控制模块，被配置为：如果液压翻板两侧倾斜角度的差值超过预设上限值，则根据液压翻板两侧的倾斜角度、所述正面不平衡角度和所述最终升举高度，通过自学习算法，在预设的液压卸车机控制策略库中匹配相应的控制策略，实现液压卸车机的控制。
第三方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现了第一方面所述的基于位姿检测的液压卸车机控制方法的步骤。
第四方面，本发明还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现了第一方面所述的基于位姿检测的液压卸车机控制方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明通过液压翻板两侧的侧面图像、正面图像、位移变换数据和倾角数据，时监测倾斜角度、正面不平衡角度和升举高度等位姿数据，并根据位姿数据，通过自学习算法，在预设的液压卸车机控制策略库中匹配相应的控制策略，实现液压卸车机的控制，避免了卸车机作业过程中因两侧不平衡导致的倾倒等问题。
附图说明
构成本实施例的一部分的说明书附图用来提供对本实施例的进一步理解，本实施例的示意性实施例及其说明用于解释本实施例，并不构成对本实施例的不当限定。
图1为本发明实施例1的系统结构示意图；
图2为本发明实施例1的设备分布图；
图3为本发明实施例1的图像采集处理模块图像处理流程图；
图4为本发明实施例1的自学习算法流程图；
图5为本发明实施例1的控制流程图；
其中，1、第一摄像机；2、第二摄像机；3、第三摄像机；4、第一倾角传感器；5、第二倾角传感器；6、第三倾角传感器；7、第四倾角传感器；8、第五倾角传感器；9、支撑顶架；10、支撑侧架；11、液压升降油缸；12、伺服电机。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
实施例1：
本实施例提供了一种基于位姿检测的液压卸车机控制方法，包括：
获取液压卸车机中液压翻板两侧的侧面图像、正面图像、位移变换数据和倾角数据；
根据所述侧面图像，得到液压翻板两侧的倾斜角度；根据所述正面图像，得到正面不平衡角度；根据所述位移变换数据，得到第一升举高度，根据所述倾角数据，得到第二升举高度，根据所述第一升举高度、所述第二升举高度以及神经网络，得到最终升举高度；
如果液压翻板两侧倾斜角度的差值超过预设上限值，则根据液压翻板两侧的倾斜角度、所述正面不平衡角度和所述最终升举高度，通过自学习算法，在预设的液压卸车机控制策略库中匹配相应的控制策略，实现液压卸车机的控制。
本实施例通过液压翻板两侧的侧面图像、正面图像、位移变换数据和倾角数据，时监测倾斜角度、正面不平衡角度和升举高度等位姿数据，并根据位姿数据，通过自学习算法，在预设的液压卸车机控制策略库中匹配相应的控制策略，实现液压卸车机的控制，避免了卸车机作业过程中因两侧不平衡导致的倾倒等问题。
为了实现基于位姿检测的液压卸车机控制方法，如图1和图2所示，本实施例还提供了一种基于自学习和机器视觉的液压卸车机位姿检测和液压驱动控制系统，包括图像采集处理模块、姿态监测模块、控制服务器、控制模块、动力模块、液压升降模块和用户终端；其中，所述图像采集处理模块、所述姿态监测模块、所述控制模块和所述用户终端皆均与所述控制服务器连接，同时所述控制模块、所述液压升降模块均与所述动力模块连接，所述用户终端与所述控制模块连接。
所述图像采集处理模块包括采集单元、光照感应单元、预处理单元和通讯单元；所述采集单元在液压卸车机中液压翻板两侧采集翻板翻转侧面图像，在液压卸车机升起一端正面采集翻板升起正面图像；所述光照感应单元采集光照数据，并将光照数据发送所述预处理单元；所述预处理单元接收所述采集单元发送的液压翻板翻转侧面图像和所述光照感应单元发送的光照数据，若光照感应单元采集光照数据低于预设值I，则所述预处理模块首先利用限制对比度自适应直方图均衡法对原始图像进行夜间图像增强处理，之后进行图像灰度化处理，二值化处理和中值滤波去除噪声干扰等预处理；所述通讯单元将预处理后的液压翻板翻转侧面图像和翻板升起正面图像发送所述控制服务器。
所述姿态监测模块包括惯性测量单元、倾角测量单元和数据预处理单元；所述惯性测量单元通过安装于液压机底座和液压翻板升起一端的惯性传感器得出对应构件的位移变换数据；所述倾角测量单元通过安装于液压卸车机底座、液压翻板升起一端和翻板固定端的倾角传感器得出翻板一侧固定端和升起端的倾角数据；由于卸车机在作业过程中翻板的震动会导致惯性传感器和倾角传感器测量数据产生噪声导致误差，所述数据预处理单元对采集数据进行滤波去噪声处理。
所述控制服务器包括图像处理单元、测量数据处理单元、分析单元、自学习单元和策略匹配库；所述图像处理单元接收所述图像采集处理模块预处理后的液压翻板翻转侧面图像和液压翻板升起正面图像通过动态广义Hough变换获得液压翻板两个侧面的倾斜角度和液压翻板升起端正面的不平衡角度；所述测量数据处理单元接收所述姿态监测模块发送的预处理后的位移变换数据和倾角数据，将安装于液压卸车机两侧的惯性传感器和倾角传感器按照同一侧一组分组，一组内两个位移变换数据得到一个翻板升举高度，三个倾角数据得到一个翻板升举高度，将这两个升举高度输入BP神经网络，经过训练好的BP神经网络得到卸车机单侧的精确升举高度数据；同时测量数据处理单元根据惯性传感器数据基于互补滤波算法得出翻板一侧的倾斜角；所述分析单元获取所述图像处理单元、所述测量数据处理单元的各项姿态数据，实时判断翻板升举作业中两侧倾斜角差值是否超出对应预设上限，将姿态数据在策略匹配库中匹配得到液压调控策略，发送控制模块调控翻板两侧液压升降油缸的升举速度；若匹配策略匹配库失败，所述分析单元向控制模块发送液压锁停指令，同时向用户终端发送警报信息通知工作人员手动控制卸车机翻转作业，在该次作业完成后所述自学习单元通过自学习算法学习更新此次手动液压调整策略。
所述控制模块在系统自动调控模式接收控制服务器发送的液压调控策略生成控制指令发送动力模块；在用户手动调控模式接收用户终端发送的控制指令并发送动力模块。
所述动力模块包括伺服电机和伺服泵；伺服电机接收所述控制模块发送的控制指令，根据控制指令决定所需液压油多少，控制液压泵分别对翻转板两侧的液压缸提供动力源构成伺服泵按控制指令改变输出功率大小；伺服电机和伺服泵为液压升降模块提供液压油动力，确保系统工作平稳；本实施例中，采用伺服电机代替传统比例阀使循环液压油量有所降低，减少由比例阀压差引起的油温发热，同时伺服电机和伺服泵配合使噪音污染得到有效改善，伺服液压系统结构更简单，系统维护更方便。
所述液压升降模块包括支撑架和液压升降油缸；支撑架包括支撑顶架和支撑侧架，支撑侧架底部安装于翻转板两侧，支撑侧架顶部安装支撑顶架，支撑顶架中心位置与液压升降油缸的活塞杆末端连接；液压升降油缸缸筒底部安装在平台基底座后垫脚的液压油缸安装座上，两个液压升降油缸独立，分别通过管路与动力模块连接，由动力模块提供液压油动力，液压升降油缸活塞杆伸缩带动支撑架升降，从而带动翻转板升起或下落。
所述用户终端用于显示卸车机在作业过程中翻板两侧的升举高度和倾斜角位姿数据，以及显示图像采集处理单元采集的翻板翻转侧面图像和翻板升起正面图像，同时在遇到位姿数据匹配策略匹配库失败时，用户终端发出警告信息通知工作人员手动控制卸车机翻转作业，并将控制指令发送控制模块。
所述图像采集处理模块的采集单元包括三个高速3D摄像机，一个安装于翻板升起端地面，摄像机朝向翻板升起端正面，用于采集翻板升起正面图像；另外两个分别安装于翻转板侧面地面，摄像头正对翻板侧面，用于采集翻板翻转侧面图像。
如图3所示，所述图像采集处理模块的预处理单元进行图像灰度化处理，二值化处理和中值滤波去除噪声干扰等预处理；若光照感应单元采集光照数据低于预设值I，则预处理模块首先利用限制对比度自适应直方图均衡法对原始图像进行夜间图像增强处理，增强后再对图像进行上述预处理。
其中，所述图像二值化处理通过阈值分割凸显检测目标轮廓，具体算法如下：
其中，x，y表示像素点的位置信息，表示原图像该像素点的灰度值，表示阈值分割更新后该像素点的灰度值，遍历整张图像的像素点，当灰度值小于等于阈值T更新像素点灰度值为0，当灰度值大于阈值T则保留原始灰度值不变。
其中，所述中值滤波是图像处理中一种常用的滤波手段，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值，起到明显图像去噪的作用，其滤波模型如下：
gx，y＝Med[Fx+i，y+j，i，j＝-L，....，0，....，+L]
其中，x，y表示像素点的位置信息，模型选择滤波窗口大小(2L+1)*(2L+1)的矩形，为该点窗口的像素点灰度值序列，为灰度值序列中值，用该中值替换原像素点灰度值完成中值滤波。
所述姿态监测模块惯性测量单元的惯性传感器采集角速度与加速度得出对应构件的位移变换数据，其包括陀螺仪与加速度计；所述姿态监测模块倾角测量单元的倾角传感器通过加速度计得出各部分的倾角数据。
所述控制服务器的分析单元获取图像处理单元、测量数据处理单元的各项姿态数据包括：图像处理单元的翻板两个侧面倾斜角数据和翻板升起端正面的不平衡角度数据，测量数据处理单元的翻板两个侧面升举高度数据和翻板两个侧面的倾斜角数据。
所述控制服务器的策略匹配库中预存储不同翻板升举高度对应的倾斜角差值上限，同时预存储翻板两个侧面倾斜角数据，翻板升起端正面的不平衡角度数据和两个侧面升举高度数据对应的液压调控策略。
所述控制服务器的分析单元获取图像处理单元、测量数据处理单元的各项姿态数据后，将各项姿态数据对应匹配策略匹配库判断翻板升举作业中两侧倾斜角差值是否超出对应预设上限，若超出预设上限则将姿态数据在策略匹配库中匹配得到液压调控策略，进行两个液压升降油缸升举速度调整。
所述液压调控策略包括分别给两个液压升降油缸的供给液压油量和动力模块输出功率大小。
如图4所示，所述数据服务器的自学习单元用于在工作人员手动控制卸车机翻转作业后学习更新液压调控策略，自学习算法如下：在卸车机作业过程中，若出现两侧倾斜角差值是否超出对应预设上限且匹配策略匹配库失败的情况，则需要工作人员手动控制卸车机翻转作业，自学习单元记录手动控制指令，在该次作业完成后自学习单元将手动控制指令转换为液压调控策略并学习更新策略匹配库。
如图5所示，基于自学习和机器视觉的液压卸车机位姿检测和液压驱动控制系统的控制流程如下：货车就位后液压卸车机开始翻转作业，液压翻板升举过程中图像采集处理模块采集翻板翻转侧面图像和翻板升起正面图像，若光照感应单元采集光照数据低于预设值I，则预处理模块首先利用限制对比度自适应直方图均衡法对原始图像进行夜间图像增强处理，之后预处理单元对图像进行灰度化、二值化和中值滤波去除噪声干扰等预处理，通讯单元将预处理后的翻板翻转侧面图像和翻板升起正面图像发送控制服务器；同时姿态监测模块的惯性测量单元得出对应构件的位移变换数据，倾角测量单元得出翻板一侧固定端和升起端的倾角数据，数据经数据预处理单元滤波去噪声后发送控制服务器；控制服务器的图像处理单元和测量数据处理单元根据图像、位移变换数据和倾角数据获得各项姿态数据，分析单元将各项姿态数据匹配策略匹配库，判断翻板升举作业中两侧倾斜角差值是否超出对应预设上限，若超出预设上限则将姿态数据在策略匹配库中匹配得到液压调控策略，并将液压调控策略发送控制模块，若匹配失败则分析单元向控制模块发送液压锁停指令，同时向用户终端发送警报信息通知工作人员手动控制卸车机翻转作业，在该次作业完成后自学习单元通过自学习算法学习更新此次手动液压调整策略；控制模块在系统自动调控模式接收控制服务器发送的液压调控策略生成控制指令发送动力模块，在用户手动调控模式接收用户终端发送的控制指令并发送动力模块；动力模块根据控制指令决定所需液压油多少，控制液压泵分别对翻转板两侧的液压缸提供动力源构成伺服泵按控制指令改变输出功率大小，实现对翻板两侧的液压油缸升降速度独立控制。
所述用户终端指设置在监控室PC端和移动端。
实施例2：
本实施例提供了一种基于位姿检测的液压卸车机控制系统，包括：
数据采集模块，被配置为：获取液压卸车机中液压翻板两侧的侧面图像、正面图像、位移变换数据和倾角数据；
计算模块，被配置为：根据所述侧面图像，得到液压翻板两侧的倾斜角度；根据所述正面图像，得到正面不平衡角度；根据所述位移变换数据，得到第一升举高度，根据所述倾角数据，得到第二升举高度，根据所述第一升举高度、所述第二升举高度以及神经网络，得到最终升举高度；
控制模块，被配置为：如果液压翻板两侧倾斜角度的差值超过预设上限值，则根据液压翻板两侧的倾斜角度、所述正面不平衡角度和所述最终升举高度，通过自学习算法，在预设的液压卸车机控制策略库中匹配相应的控制策略，实现液压卸车机的控制。
所述系统的工作方法与实施例1的基于位姿检测的液压卸车机控制方法相同，这里不再赘述。
实施例3：
本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现了实施例1所述的基于位姿检测的液压卸车机控制方法的步骤。
实施例4：
本实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现了实施例1所述的基于位姿检测的液压卸车机控制方法的步骤。
以上所述仅为本实施例的优选实施例而已，并不用于限制本实施例，对于本领域的技术人员来说，本实施例可以有各种更改和变化。凡在本实施例的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本实施例的保护范围之内。
Claims (10)
1.基于位姿检测的液压卸车机控制方法，其特征在于，包括：
获取液压卸车机中液压翻板两侧的侧面图像、正面图像、位移变换数据和倾角数据；
根据所述侧面图像，得到液压翻板两侧的倾斜角度；根据所述正面图像，得到正面不平衡角度；根据所述位移变换数据，得到第一升举高度，根据所述倾角数据，得到第二升举高度，根据所述第一升举高度、所述第二升举高度以及神经网络，得到最终升举高度；
如果液压翻板两侧倾斜角度的差值超过预设上限值，则根据液压翻板两侧的倾斜角度、所述正面不平衡角度和所述最终升举高度，通过自学习算法，在预设的液压卸车机控制策略库中匹配相应的控制策略，实现液压卸车机的控制。
2.如权利要求1所述的基于位姿检测的液压卸车机控制方法，其特征在于，获取液压卸车机中液压翻板处的光照数据；如果所述光照数据低于预设光照值，则首先利用限制对比度自适应直方图均衡法对所述侧面图像和所述正面图像进行夜间图像增强处理，然后再进行图像灰度化处理、二值化处理和中值滤波去除噪声干扰处理。
3.如权利要求1所述的基于位姿检测的液压卸车机控制方法，其特征在于，获取液压卸车机底部和液压翻板升起一端的惯性数据，根据惯性数据得到所述位移变换数据。
4.如权利要求3所述的基于位姿检测的液压卸车机控制方法，其特征在于，采集液压卸车机中液压翻板两侧的角速度和加速度，得到所述位移变换数据。
5.如权利要求3所述的基于位姿检测的液压卸车机控制方法，其特征在于，对所述惯性数据和所述倾角数据进行滤波去噪声处理。
6.如权利要求1所述的基于位姿检测的液压卸车机控制方法，其特征在于，通过液压卸车机底部两侧的倾角数据、液压翻板升起端两侧的液压翻板和液压翻板固定端两侧的倾角数据，分别得出液压翻板两侧固定端和升起端的倾角数据。
7.如权利要求1所述的基于位姿检测的液压卸车机控制方法，其特征在于，在预设的液压卸车机控制策略库中匹配相应的控制策略，调控液压翻板两侧液压升降油缸的升举速度；若匹配策略失败，则手动控制液压卸车机翻转作业，根据手动控制作业，过自学习算法更新所述液压卸车机控制策略库。
8.基于位姿检测的液压卸车机控制系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，被配置为：获取液压卸车机中液压翻板两侧的侧面图像、正面图像、位移变换数据和倾角数据；
计算模块，被配置为：根据所述侧面图像，得到液压翻板两侧的倾斜角度；根据所述正面图像，得到正面不平衡角度；根据所述位移变换数据，得到第一升举高度，根据所述倾角数据，得到第二升举高度，根据所述第一升举高度、所述第二升举高度以及神经网络，得到最终升举高度；
控制模块，被配置为：如果液压翻板两侧倾斜角度的差值超过预设上限值，则根据液压翻板两侧的倾斜角度、所述正面不平衡角度和所述最终升举高度，通过自学习算法，在预设的液压卸车机控制策略库中匹配相应的控制策略，实现液压卸车机的控制。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现了如权利要求1-7任一项所述的基于位姿检测的液压卸车机控制方法的步骤。
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现了如权利要求1-7任一项所述的基于位姿检测的液压卸车机控制方法的步骤。
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