【摘要】：為減少汽車起重機在吊裝作業(yè)過程中吊臂與作業(yè)區(qū)障礙物發(fā)生碰撞的事故,建立障礙物分類模型,采用吊臂臂頭自主探測學(xué)習(xí)方法,準確采集作業(yè)區(qū)障礙物的外形與位置信息。建立起重機圓柱坐標系,作業(yè)區(qū)按回轉(zhuǎn)角度分成不同扇區(qū),扇區(qū)按距回轉(zhuǎn)中心距離分成不同扇格,以扇格精確存貯作業(yè)區(qū)環(huán)境數(shù)據(jù),利用扇格數(shù)據(jù)生成吊裝安全作業(yè)三維虛擬墻。以吊臂最近的20個時刻位置信息,用加權(quán)線性回歸模型預(yù)測下一時刻吊臂的動作與位置參數(shù)。針對吊臂的預(yù)測動作及與虛擬墻的不同距離,采取不干預(yù)、限速、微動與禁止等吊臂控制策略。實際作業(yè)環(huán)境下的功能測試表明,該系統(tǒng)能有效地防止吊臂與作業(yè)區(qū)障礙物發(fā)生碰撞。
[Abstract]:In order to reduce the accident of collision between the boom and the obstacle in the working area during the hoisting operation, the classification model of the obstacle is established, and the information of the shape and position of the obstacle in the operation area is accurately collected by the self-detection and learning method of the jib head. The cylindrical coordinate system of crane is established. The operation area is divided into different sectors according to the rotation angle, and the sector is divided into different fan lattices according to the distance from the center of rotation, so as to store the environmental data of the operation area accurately. The three-dimensional virtual wall of lifting safety operation is generated by fan-lattice data. Based on the position information of the most recent 20 times of the boom, the weighted linear regression model is used to predict the movement and position parameters of the next moment. Aiming at the predicted action of the boom and the different distance from the virtual wall, the control strategies of non-intervention, speed limit, fretting and forbidding are adopted. The functional test in the actual working environment shows that the system can effectively prevent the collision between the boom and the obstacles in the operation area.
【作者單位】： 長安大學(xué)信息工程學(xué)院;徐州工程機械集團有限公司;
【基金】：中國博士后科學(xué)基金面上(2013M532003) 江蘇省博士后集聚計劃(2012097) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金(CHD2011JC179)資助項目
【分類號】：TH213.6

【參考文獻】

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本文編號：2308722