本文關(guān)鍵詞：基于嵌入式技術(shù)的塔機障礙物智能避讓系統(tǒng)　出處：《浙江工業(yè)大學(xué)》2012年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著我國塔機數(shù)量和保有量的不斷增長，各種安全事故也日益增多，，尤其是塔機碰撞事故，如何預(yù)防塔機碰撞事故是塔機安全防范中的一項重要內(nèi)容。為了減少塔機在運行中與障礙物之間的碰撞并提高塔機工作效率，本文提出一種基于嵌入式技術(shù)的塔機障礙物智能避讓系統(tǒng)。塔機工作區(qū)域內(nèi)的障礙物具有結(jié)構(gòu)復(fù)雜的特點，傳統(tǒng)的塔機監(jiān)控系統(tǒng)依然采用區(qū)域邏輯限制的辦法即塔機運行到限制區(qū)域時就停機報警由塔機操作司機控制塔機避讓的方法，這種方法工作效率低，消耗能量大。本文針對這些問題，提出一種全新的塔機障礙物智能避讓算法，實現(xiàn)塔機智能的避讓障礙物。論文主要工作如下： 1．對塔機運行區(qū)域內(nèi)的障礙物進(jìn)行建模討論，并對模型的可行性進(jìn)行分析。 2．提出一種塔機與障礙物之間防碰撞的解決方案，并進(jìn)行具體計算。 3．從能量和效率角度出發(fā)，提出一種塔機障礙物智能避讓策略，并給出具體算法。 4．對基于ARMs3c2410的嵌入式硬件平臺進(jìn)行設(shè)計，并搭建嵌入式軟件平臺。 5.開發(fā)一個基于QT（Linux環(huán)境下的界面技術(shù)）的障礙物數(shù)據(jù)錄入界面，可以友好的將障礙物參數(shù)錄入到嵌入式設(shè)備中，使設(shè)備能識別障礙物。 6．對智能避讓系統(tǒng)軟件進(jìn)行總體和詳細(xì)設(shè)計，并利用Linux環(huán)境下的系統(tǒng)編程、ARM-Linux-GCC編譯器、GDB調(diào)試器對整個智能避讓軟件系統(tǒng)開發(fā)與調(diào)試。 7．對系統(tǒng)的硬件進(jìn)行調(diào)試，對軟件分模塊進(jìn)行仿真測試。 最后，通過對系統(tǒng)的仿真測試，結(jié)果證明本系統(tǒng)初步實現(xiàn)了預(yù)期目標(biāo)和設(shè)計要求，達(dá)到了本課題研究目的的要求。
[Abstract]:With the continuous growth of the number and quantity of tower cranes in China, various safety accidents are also increasing. Especially for tower crane collision accidents, how to prevent tower crane collision accidents is an important part of tower crane safety precaution. In order to reduce the collision between tower cranes and obstacles and improve the efficiency of tower cranes, an intelligent obstacle avoidance system for tower cranes based on embedded technology is proposed in this paper. The obstacle of tower crane work area has the characteristics of complicated structure, tower crane control system still uses traditional regional logic restriction method that is running into the restricted area on the tower crane shutdown alarm method by tower crane driver control tower crane collision avoidance, this method has low work efficiency, large energy consumption. In view of these problems, a new intelligent avoidance algorithm for tower crane obstacles is proposed to realize the obstacle avoidance of tower crane intelligence. The main work of this paper is as follows:
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TH213.3

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本文編號：1343061