CN117058211A - 基于激光定位的抓斗防摇碰撞策略控制方法和系统 - Google Patents
基于激光定位的抓斗防摇碰撞策略控制方法和系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了一种基于激光定位的抓斗防摇碰撞策略控制方法和系统，包括：根据船舱和抓斗的激光点云数据，建立检测模型，得到检测模型点云；将船舱和抓斗的现场点云与检测模型点云进行配准，检测抓斗与船舱的相对位置关系，进而触发防碰撞预警信息。本发明通过多传感器信息融合技术，利用PCL点云目标检测算法实现抓斗在运行过程中的防碰撞保护。本发明采用激光扫描方式采集点云数据，不受大雾天气的影响。本发明避免了采用预估方式，提升了检测数据与结果的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及防碰撞技术领域，具体地，涉及基于激光定位的抓斗防摇碰撞策略控制方法和系统。
背景技术
专利文献CN110422762B公开了一种利用行车抓渣的抓斗防摇控制方法，包括：构建抓渣系统；通过防摇摆功能模块的输入端输入小车的最大运行速度值Vmax和小车的加速度a；防摇摆功能模块对根据上述参数进行运算后将结果传输给变频器，变频器控制第一电机使小车运行至目标物正上方时小车速度为0，抓斗的摆动也为0。设置防摇摆功能模块后，只需要通过防摇摆功能模块的输入端输入小车的最大运行速度值Vmax和小车的加速度a；保证小车从0速启动运行到目标物正上方时速度又降为0，同时在小车匀速运动过程中，抓斗的摆动为0，即达到抓斗防摆的效果。其采用抓斗开环检测方法，
但是，该专利文献CN110422762B对抓斗的空间位置未进行实时监测，而是通过预测的方式通过数学模型进行预估。当运行过程中，有一个未知的外部因素出现，会导致抓斗控制失效。该方法不适用于港口大型抓斗卸船机防碰撞控制。
专利文献CN205537544U公开了一种基于双目视觉的抓斗摆角测量装置，包括视觉图像采集装置和信息处理显示装置；所述视觉图像采集装置固定于抓斗小车上，抓斗通过钢丝绳与抓斗小车上的卷筒连接，视觉图像采集装置采集钢丝绳的摆动图像信息，将图像信息传递给信息处理显示装置，信息处理显示装置通过将图像信息与钢丝绳初始位置图像信息比对，进而得出抓斗的位置信息，并将位置信息显示出来。通过视觉图像采集装置和信息处理显示装置模仿人的双眼，可以实时测量实际中的抓斗摆角，且由于视觉图像采集装置设置于小车上可以避免各种外界环境的影响。
但是，该专利文献CN205537544U通过视觉检测抓斗位置，在远距离大雾天会出现图像丢失的情况，影响防碰撞检测的有效性。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于激光定位的抓斗防摇碰撞策略控制方法和系统。
根据本发明提供的一种基于激光定位的抓斗防摇碰撞策略控制方法，包括：
步骤S1：根据场景下船舱和抓斗的激光点云数据，建立检测模型，得到检测模型点云；
步骤S2：将船舱和抓斗的现场点云与检测模型点云进行配准，检测抓斗与船舱的相对位置关系，进而触发防碰撞预警信息。
优选地，所述步骤S1包括：
步骤S1.1：采用激光对船舱、抓斗目标进行扫描后，获取船舱和抓斗的点云数据；
步骤S1.2：通过采用PCL点云库对点云数据进行分析和处理，建立起点云中各数据点的空间拓扑关系，生成停靠在工作区域的整个船舱的三维点云可视化图，确定每个船舱的起始位置、终止位置、船舱宽度、外部形状以及船舱中料堆的高度变化信息；
步骤S1.3：基于点云中各数据点的空间拓扑关系，对点云表面的离群点和冗余点进行滤除，将船舱的舱平面和抓斗从点云场景中分割出来，提取点云特征并进行几何特性估算，建立检测模型，得到检测模型点云。
优选地，所述步骤S2包括：
步骤S2.1：采用实时现场点云与检测模型点云进行配准，在抓料作业中，实时提供靠岸侧、靠海侧的左右舱侧坐标、抓斗的中心坐标，生成船舱、抓斗实时三维点云可视化图；计算左右舱侧抓斗的笛卡尔坐标信息，判断抓斗和船舱左右两侧的水平相对位置关系；检测抓斗最下方中心点，在抓料过程中，实时获取抓斗最下方中心点坐标的变化来判断抓斗的高度位置，同时根据抓斗的尺寸类型和舱侧坐标信息来判断两者的高度相对位置关系；
步骤S2.2：根据抓斗与船舱的水平与高度相对位置关系，判断抓斗是否进入设定的安全作业距离；若进入，则触发防碰撞预警信息。
优选地，通过采用TCP/UDP方式，将触发防碰撞预警信息反馈给卸船机智能化系统，完成防碰撞检测任务。
优选地，在三维点云可视化图的生成中，对云台和激光扫描仪两者的数据进行解析，并整合所述两者的测量数据，建立坐标系，生成测量物体的三维坐标信息。
根据本发明提供的一种基于激光定位的抓斗防摇碰撞策略控制系统，包括：
模块M1：根据场景下船舱和抓斗的激光点云数据，建立检测模型，得到检测模型点云；
模块M2：将船舱和抓斗的现场点云与检测模型点云进行配准，检测抓斗与船舱的相对位置关系，进而触发防碰撞预警信息。
优选地，所述模块M1包括：
模块M1.1：采用激光对船舱、抓斗目标进行扫描后，获取船舱和抓斗的点云数据；
模块M1.2：通过采用PCL点云库对点云数据进行分析和处理，建立起点云中各数据点的空间拓扑关系，生成停靠在工作区域的整个船舱的三维点云可视化图，确定每个船舱的起始位置、终止位置、船舱宽度、外部形状以及船舱中料堆的高度变化信息；
模块M1.3：基于点云中各数据点的空间拓扑关系，对点云表面的离群点和冗余点进行滤除，将船舱的舱平面和抓斗从点云场景中分割出来，提取点云特征并进行几何特性估算，建立检测模型，得到检测模型点云。
优选地，所述模块M2包括：
模块M2.1：采用实时现场点云与检测模型点云进行配准，在抓料作业中，实时提供靠岸侧、靠海侧的左右舱侧坐标、抓斗的中心坐标，生成船舱、抓斗实时三维点云可视化图；计算左右舱侧抓斗的笛卡尔坐标信息，判断抓斗和船舱左右两侧的水平相对位置关系；检测抓斗最下方中心点，在抓料过程中，实时获取抓斗最下方中心点坐标的变化来判断抓斗的高度位置，同时根据抓斗的尺寸类型和舱侧坐标信息来判断两者的高度相对位置关系；
模块M2.2：根据抓斗与船舱的水平与高度相对位置关系，判断抓斗是否进入设定的安全作业距离；若进入，则触发防碰撞预警信息。
优选地，通过采用TCP/UDP方式，将触发防碰撞预警信息反馈给卸船机智能化系统，完成防碰撞检测任务。
优选地，在三维点云可视化图的生成中，对云台和激光扫描仪两者的数据进行解析，并整合所述两者的测量数据，建立坐标系，生成测量物体的三维坐标信息。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
1、本发明提供一种基于激光定位的抓斗防摇碰撞策略控制方法，通过多传感器信息融合技术，利用PCL点云目标检测算法实现抓斗在运行过程中的防碰撞保护。
2、本发明采用激光扫描方式采集点云数据，不受大雾天气的影响。
3、本发明避免了采用预估方式，提升了检测数据与结果的准确性。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明的方法步骤流程示意图。
图2为本发明的工作原理示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
根据本发明提供的一种基于激光定位的抓斗防摇碰撞策略控制方法，包括：
步骤S1：根据场景下船舱和抓斗的激光点云数据，建立检测模型，得到检测模型点云；所述步骤S1包括：步骤S1.1：采用激光对船舱、抓斗目标进行扫描后，获取船舱和抓斗的点云数据；步骤S1.2：通过采用PCL点云库对点云数据进行分析和处理，建立起点云中各数据点的空间拓扑关系，生成停靠在工作区域的整个船舱的三维点云可视化图，确定每个船舱的起始位置、终止位置、船舱宽度、外部形状以及船舱中料堆的高度变化信息；步骤S1.3：基于点云中各数据点的空间拓扑关系，对点云表面的离群点和冗余点进行滤除，将船舱的舱平面和抓斗从点云场景中分割出来，提取点云特征并进行几何特性估算，建立检测模型，得到检测模型点云。
步骤S2：将船舱和抓斗的现场点云与检测模型点云进行配准，检测抓斗与船舱的相对位置关系，进而触发防碰撞预警信息。所述步骤S2包括：步骤S2.1：采用实时现场点云与检测模型点云进行配准，在抓料作业中，实时提供靠岸侧、靠海侧的左右舱侧坐标、抓斗的中心坐标，生成船舱、抓斗实时三维点云可视化图；计算左右舱侧抓斗的笛卡尔坐标信息，判断抓斗和船舱左右两侧的水平相对位置关系；检测抓斗最下方中心点，在抓料过程中，实时获取抓斗最下方中心点坐标的变化来判断抓斗的高度位置，同时根据抓斗的尺寸类型和舱侧坐标信息来判断两者的高度相对位置关系；步骤S2.2：根据抓斗与船舱的水平与高度相对位置关系，判断抓斗是否进入设定的安全作业距离；若进入，则触发防碰撞预警信息。通过采用TCP/UDP方式，将触发防碰撞预警信息反馈给卸船机智能化系统，完成防碰撞检测任务。在三维点云可视化图的生成中，对云台和激光扫描仪两者的数据进行解析，并整合所述两者的测量数据，建立坐标系，生成测量物体的三维坐标信息。
根据本发明提供的一种基于激光定位的抓斗防摇碰撞策略控制系统，包括：
模块M1：根据场景下船舱和抓斗的激光点云数据，建立检测模型，得到检测模型点云；模块M1作为数据采集模块，主要用于接收并解析PLC控制系统发送的扫描指令、接收工作现场实时目标位置的激光点云数据；其次能够对云台和激光扫描仪的数据进行解析；最后整合两者测量数据，建立坐标系，生成测量物体的三维坐标信息。
模块M2：将船舱和抓斗的现场点云与检测模型点云进行配准，检测抓斗与船舱的相对位置关系，进而触发防碰撞预警信息。模块M2作为激光数据处理模块、数据通讯模块，主要用于通过PCL点云库对大量的现场点云数据进行分析和处理。首先针对初始场景模型点云，进行预处理，获得垂直船舱的舱平面的Z方向的高度，筛选出冗余点和离散点云，将抓头从场景中分割出来，提取点云特征，计算所需的坐标；其次对现场点云同样进行上述操作，计算船舱的各舱侧坐标信息，得到上下舱侧X坐标、左右舱侧的Y坐标以及抓斗中心坐标，最后根据上述计算结果判断抓斗和X方向的舱侧的相对位置关系，从而达到实时防碰撞检测的目的。数据通讯模块是与PLC控制系统通讯的接口。通过读取PLC控制系统发送过来的检测消息指令来执行扫描命令，执行船舱舱侧的检测后，将这一系列坐标发送给PLC控制系统，紧接着PLC控制系统接收到船舱信息后，再次发送检测抓斗的位置和判断抓斗与舱侧的相对位置关系，再次执行相应的检测指令，最后再次把抓斗的位置和防碰撞预警处理结果返回给PLC控制系统。
所述模块M1包括：模块M1.1：采用激光对船舱、抓斗目标进行扫描后，获取船舱和抓斗的点云数据；模块M1.2：通过采用PCL点云库对点云数据进行分析和处理，建立起点云中各数据点的空间拓扑关系，生成停靠在工作区域的整个船舱的三维点云可视化图，确定每个船舱的起始位置、终止位置、船舱宽度、外部形状以及船舱中料堆的高度变化信息；在三维点云可视化图的生成中，对云台和激光扫描仪两者的数据进行解析，并整合所述两者的测量数据，建立坐标系，生成测量物体的三维坐标信息。模块M1.3：基于点云中各数据点的空间拓扑关系，对点云表面的离群点和冗余点进行滤除，将船舱的舱平面和抓斗从点云场景中分割出来，提取点云特征并进行几何特性估算，建立检测模型，得到检测模型点云。
所述模块M2包括：模块M2.1：采用实时现场点云与检测模型点云进行配准，在抓料作业中，实时提供靠岸侧、靠海侧的左右舱侧坐标、抓斗的中心坐标，生成船舱、抓斗实时三维点云可视化图；计算左右舱侧抓斗的笛卡尔坐标信息，判断抓斗和船舱左右两侧的水平相对位置关系；检测抓斗最下方中心点，在抓料过程中，实时获取抓斗最下方中心点坐标的变化来判断抓斗的高度位置，同时根据抓斗的尺寸类型和舱侧坐标信息来判断两者的高度相对位置关系；模块M2.2：根据抓斗与船舱的水平与高度相对位置关系，判断抓斗是否进入设定的安全作业距离；若进入，则触发防碰撞预警信息。通过采用TCP/UDP方式，将触发防碰撞预警信息反馈给卸船机智能化系统，完成防碰撞检测任务。
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统、装置及其各个模块以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统、装置及其各个模块以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同程序。所以，本发明提供的系统、装置及其各个模块可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种程序的模块也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的模块视为既可以是实现方法的软件程序又可以是硬件部件内的结构。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。
Claims (10)
1.一种基于激光定位的抓斗防摇碰撞策略控制方法，其特征在于，包括：
步骤S1：根据场景下船舱和抓斗的激光点云数据，建立检测模型，得到检测模型点云；
步骤S2：将船舱和抓斗的现场点云与检测模型点云进行配准，检测抓斗与船舱的相对位置关系，进而触发防碰撞预警信息。
2.根据权利要求1所述的基于激光定位的抓斗防摇碰撞策略控制方法，其特征在于，所述步骤S1包括：
步骤S1.1：采用激光对船舱、抓斗目标进行扫描后，获取船舱和抓斗的点云数据；
步骤S1.2：通过采用PCL点云库对点云数据进行分析和处理，建立起点云中各数据点的空间拓扑关系，生成停靠在工作区域的整个船舱的三维点云可视化图，确定每个船舱的起始位置、终止位置、船舱宽度、外部形状以及船舱中料堆的高度变化信息；
步骤S1.3：基于点云中各数据点的空间拓扑关系，对点云表面的离群点和冗余点进行滤除，将船舱的舱平面和抓斗从点云场景中分割出来，提取点云特征并进行几何特性估算，建立检测模型，得到检测模型点云。
3.根据权利要求2所述的基于激光定位的抓斗防摇碰撞策略控制方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
步骤S2.1：采用实时现场点云与检测模型点云进行配准，在抓料作业中，实时提供靠岸侧、靠海侧的左右舱侧坐标、抓斗的中心坐标，生成船舱、抓斗实时三维点云可视化图；计算左右舱侧抓斗的笛卡尔坐标信息，判断抓斗和船舱左右两侧的水平相对位置关系；检测抓斗最下方中心点，在抓料过程中，实时获取抓斗最下方中心点坐标的变化来判断抓斗的高度位置，同时根据抓斗的尺寸类型和舱侧坐标信息来判断两者的高度相对位置关系；
步骤S2.2：根据抓斗与船舱的水平与高度相对位置关系，判断抓斗是否进入设定的安全作业距离；若进入，则触发防碰撞预警信息。
4.根据权利要求3所述的基于激光定位的抓斗防摇碰撞策略控制方法，其特征在于，通过采用TCP/UDP方式，将触发防碰撞预警信息反馈给卸船机智能化系统，完成防碰撞检测任务。
5.根据权利要求4所述的基于激光定位的抓斗防摇碰撞策略控制方法，其特征在于，在三维点云可视化图的生成中，对云台和激光扫描仪两者的数据进行解析，并整合所述两者的测量数据，建立坐标系，生成测量物体的三维坐标信息。
6.一种基于激光定位的抓斗防摇碰撞策略控制系统，其特征在于，包括：
模块M1：根据场景下船舱和抓斗的激光点云数据，建立检测模型，得到检测模型点云；
模块M2：将船舱和抓斗的现场点云与检测模型点云进行配准，检测抓斗与船舱的相对位置关系，进而触发防碰撞预警信息。
7.根据权利要求6所述的基于激光定位的抓斗防摇碰撞策略控制系统，其特征在于，所述模块M1包括：
模块M1.1：采用激光对船舱、抓斗目标进行扫描后，获取船舱和抓斗的点云数据；
模块M1.2：通过采用PCL点云库对点云数据进行分析和处理，建立起点云中各数据点的空间拓扑关系，生成停靠在工作区域的整个船舱的三维点云可视化图，确定每个船舱的起始位置、终止位置、船舱宽度、外部形状以及船舱中料堆的高度变化信息；
模块M1.3：基于点云中各数据点的空间拓扑关系，对点云表面的离群点和冗余点进行滤除，将船舱的舱平面和抓斗从点云场景中分割出来，提取点云特征并进行几何特性估算，建立检测模型，得到检测模型点云。
8.根据权利要求7所述的基于激光定位的抓斗防摇碰撞策略控制系统，其特征在于，所述模块M2包括：
模块M2.1：采用实时现场点云与检测模型点云进行配准，在抓料作业中，实时提供靠岸侧、靠海侧的左右舱侧坐标、抓斗的中心坐标，生成船舱、抓斗实时三维点云可视化图；计算左右舱侧抓斗的笛卡尔坐标信息，判断抓斗和船舱左右两侧的水平相对位置关系；检测抓斗最下方中心点，在抓料过程中，实时获取抓斗最下方中心点坐标的变化来判断抓斗的高度位置，同时根据抓斗的尺寸类型和舱侧坐标信息来判断两者的高度相对位置关系；
模块M2.2：根据抓斗与船舱的水平与高度相对位置关系，判断抓斗是否进入设定的安全作业距离；若进入，则触发防碰撞预警信息。
9.根据权利要求8所述的基于激光定位的抓斗防摇碰撞策略控制系统，其特征在于，通过采用TCP/UDP方式，将触发防碰撞预警信息反馈给卸船机智能化系统，完成防碰撞检测任务。
10.根据权利要求9所述的基于激光定位的抓斗防摇碰撞策略控制系统，其特征在于，在三维点云可视化图的生成中，对云台和激光扫描仪两者的数据进行解析，并整合所述两者的测量数据，建立坐标系，生成测量物体的三维坐标信息。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117437291A (zh) * | 2023-12-21 | 2024-01-23 | 河南卫华重型机械股份有限公司 | 一种基于双目视觉的数字化料堆可视方法 |
| CN117437291B (zh) * | 2023-12-21 | 2024-05-17 | 河南卫华重型机械股份有限公司 | 一种基于双目视觉的数字化料堆可视方法 |
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2022
- 2022-05-05 CN CN202210482904.7A patent/CN117058211A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117437291A (zh) * | 2023-12-21 | 2024-01-23 | 河南卫华重型机械股份有限公司 | 一种基于双目视觉的数字化料堆可视方法 |
| CN117437291B (zh) * | 2023-12-21 | 2024-05-17 | 河南卫华重型机械股份有限公司 | 一种基于双目视觉的数字化料堆可视方法 |
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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