基于RFID和磁导航的AGV小车S7-1200PLC控制系统设计

该项目利用S7-1200PLC作为AGV主控制器,采取驱动轮差速进行转向控制,采用磁导航传感器和RFID标签传感器实现循迹和定位功能,实现AGV小车在立体仓库、VMC850数控加工中心、CK40S数控车床、RB20工业机器人、装配单元之间产品的搬运功能。

双雷达与轮轴传感器融合的列车高精度测速方法

为在列车运动过程非线性变化、噪声为非高斯的条件下,实现测速传感器的量测误差校准及融合后的速度高精度估计,提出列车测速系统配置双雷达与轮轴传感器,并根据联邦粒子滤波进行融合的测速方法。以CRH3型列车在两车站间从启动到停止的运行全过程为例,将不同速度估计方法在列车产生空转、打滑、振动以及测速传感器存在动态噪声情况下的测速误差进行分析并验证。仿真结果表明:双雷达与轮轴组合进行校准后粒子滤波相对未校准时在空转和打滑阶段均方根误差可分别降低31.52%、47.35%;对比双雷达分离振动速度校准法和双雷达角度偏差估计校准法,双雷达分离振动速度校准法在列车振动速度占比0~1和雷达安装角误差-1°~1°范围内,相对误差最大可降低39.66%。采用联邦粒子滤波融合后的测速结果较融合前双雷达和轮轴传感器滤波测速的结果MAE分别降低34.71%,14.03%,RMSE分别降低26.51%、10.98%。采用联邦粒子滤波融合的方式较联邦扩展卡尔曼滤波融合测速均方根误差降低26.97%,最大绝对误差可降低16.10%。

铁路车轮传感器测速系统改进方案研究

采用铁路车轮传感器测速系统测量列车运行速度时,得到的速度数据存在滞后性,影响铁路货运计量及安全监测设备应用的可靠性,降低铁路货物运输安全的物防、技防能力。集成加速度补偿法和Holt双参数指数平滑法,运用列车运行过程中的历史速度形成的短期数列,能够较为准确地预测列车速度,提高预测结果的准确度。介绍车轮传感器工作原理,在详细分析加速度补偿铁路车轮传感器法、指数平滑法、Holt双参数指数平滑法等预测法优缺点的基础上,研究提出基于加速度补偿和Holt双参数指数平滑法的铁路车轮传感器测速系统改进方案。提取南宁南站某测点1天的列车速度原始数据,验证测速系统改进方案。验证结果表明,改进方案可以有效缩短滞后效应,降低测量数据与实际列车速度的误差。

轮速传感器AK协议解码系统设计与实现

带AK协议的轮速传感器为汽车主动安全控制系统提供了轮速信息的同时,还提供了转动方向以及诊断等其他信息,为控制系统可靠性的提升发挥了重要的作用。文章以机电制动控制器(Electromechanical Brake System,EMB)为例,采用分立电路与EMB控制器自带的微处理器设计解码系统,进行轮速传感器AK协议解码。通过对AK协议的关键特征进行分析,设计了硬件信号处理电路,分别提取出速度信号与数据信号。基于微控制单元(Microcontroller Unit,MCU)现有的AUTOSAR软件架构,以复杂驱动的形式设计解码软件,进行速度与数据解码。搭建测试平台,对解码系统进行测试。测试结果证明,解码系统对速度和数据的解码结果准确,具有工程实用性。

基于激光位移法的电梯曳引轮轮槽磨损量检测方法研究

本文开发了一种基于激光位移法的曳引轮轮槽磨损检测装置;设计的专用夹具使激光传感器置于曳引轮下方,避免钢丝绳遮挡,实现轮槽磨损在线检测;线激光传感器提取曳引轮各轮槽轮廓坐标值,对不同位置轮槽轮廓曲线线性拟合,计算出轮廓曲线斜率、轮槽节圆圆心、轮槽磨损量和轮槽角,根据规范对曳引能力进行评价;检测装置的最大均方根误差为0.062 mm,满足曳引轮轮槽检测的精度要求。

基于视觉-IMU-编码器的SLAM新算法

VINS-Mono算法应用于轮式机器人时,由于惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)加速度计信噪比较小,观测尺度不准确,会出现定位精度下降。对此,提出了一种融合单目相机、惯性测量单元和编码器的改进算法。在VINS-Mono初始化和后端优化的目标函数中,增加编码器测量残差项,直接融合由编码器数据计算的速度,增强尺度的可观性,降低定位累积误差,提高了定位精度。另外,针对车轮打滑造成编码器速度测量不准的问题,利用IMU角速度计测量值计算打滑因子,自适应调整编码器残差项在目标函数中的权重及其鲁棒核函数的阈值,减小车轮打滑对定位结果的影响。在两轮移动机器人上的实验表明,改进算法具有较强的鲁棒性,定位精度比VINS-Mono提高了一个数量级。

方向盘转角传感器性能标定及检测系统设计

针对某企业方向盘转角传感器性能标定和检测的需求,设计了一套方向盘转角传感器性能标定及检测系统,该系统能够实现对方向盘转角传感器的性能标定补偿和自动检测。基于PCI数据采集卡设计的高精度数据采集模块实现了对过程数据的实时采集;基于低惯性伺服电机、MPC08运动控制板卡设计的驱动加载系统实现了方向盘转角传感器静态标定时的驱动角度精准控制;采用高速CAN总线通信对方向盘转角传感器信号进行高速通信,实时读取方向盘转角传感器角度信息;使用LabVIEW编程软件,完成对方向盘转角传感器标定检测流程的实时控制、数据采集处理显示等功能。在方向盘转角传感器完成灵敏度标定后,经检测,其非线性误差、迟滞误差等均在允许范围之内。对方向盘转角传感器性能标定及检测系统进行大量重复性试验,得出输出角度的合成标准不确定度为0.145°,试验数据表明,该系统能够满足企业对于方向盘转角传感器性能标定和检测功能的测试要求。

矿井无人驾驶环境感知技术研究现状及展望

矿井辅助运输系统是煤矿企业运输人员和重要物料、装备的必备系统,实现矿井无人驾驶是提高运输效率、保障运输安全的必然要求,也是落实国家煤矿智能化建设部署的必由之路。矿井无人驾驶依赖于准确实时的环境感知,即利用激光雷达、毫米波雷达等车载感知器件和车联网支持下的协同感知,实现车辆局部甚至矿井全局的精确详尽感知。对矿井无人驾驶环境感知技术的研究现状进行了系统梳理,指出巷道特殊环境使得矿井车载感知设备的性能都将出现不同程度的下降,并对各种车载感知设备的优劣进行了总结归纳;详细阐述了矿井无人驾驶环境感知的关键技术,包括基于可见光图像或激光点云的单传感器障碍物识别方法,多传感器融合感知的分类及可见光图像+激光点云、可见光图像+毫米波点云、可见光图像+激光点云+毫米波点云、4D毫米波雷达+其他感知器件等多传感器融合方式,智能网联协同感知的实现方式、数据处理方法及其对无人驾驶的促进作用,井下巷道交通标志检测与识别方法,井下无轨胶轮车和有轨机车的巷道可行驶区域分割方法等;对矿井无人驾驶环境感知技术的发展方向进行了展望,建议提高矿井多传感器融合性能、研究矿井自适应感知算法并突破矿井智能网联协同感知技术。

基于多传感器信息的汽车低速车速估计方法

为解决低速工况下轮速传感器测量精度低、更新周期长的问题,利用现有的底盘域传感器的信号,本文提出了一种基于多传感器信号的电驱动汽车低速车速估计方法。为准确估计车速,建立了基于多轮速脉冲信号的车速估算模型(模型I)和基于电机转速信号的车速估算模型(模型II)。在估算轮速时,模型I可以有效地避免噪声干扰,但在极低速的情况下,其更新周期较长;而模型II估算得到的轮速信息更新周期短、精度高,但其无法克服传动系统中由于齿隙所产生的冲击干扰。为充分发挥两种估算模型的优势,本文采用交互多模型融合算法对两个模型的输出结果进行加权融合,并通过实车对比测试,验证了所提出的低速车速估计算法在不同行驶路面下的准确性和可靠性。结果表明,相较于传统轮速估算方法,该方法在低速工况下具有更高的估计精度和实时性。

基于MEMS惯导系统的小口径油气管道中心线测绘技术

针对小口径管道内检测场景,提出了基于MEMS惯导系统的小口径油气管道中心线测绘技术,自研了基于捷联惯导平台的速度、位姿与位置解算算法。根据捷联惯导、轮式里程计的误差方程,使用卡尔曼滤波器对IMU输出信息进行补偿矫正,最后融合地表磁标记信息获得高精度的管道中心线位置信息。利用某内检测项目的实际检测数据进行算法效果验证,并对比了纯惯导方案与多传感器融合方案的效果。结果表明,提出的导航算法可以将检测精度控制在每公里1 m以内,改善了纯惯导测量的检测效果,满足工程应用对检测精度的要求。

IMU和轮式里程计联合的雷达畸变校正算法

为了校正低帧率2D激光雷达在机器人快速移动时产生的运动畸变,提出一种惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)和轮式里程计联合的激光雷达运动畸变较正方法。在传统轮式里程计辅助法的基础上,针对轮式里程计高速时容易打滑造成角度测量误差较大的缺点,利用局部角速度精度较高的IMU数据来完成激光雷达角度误差的较正。算法采用麦克纳姆全向轮式机器人进行验证。实验结果表明:IMU和轮式里程计联合较正运动畸变的方法能够克服轮式里程计打滑的机械性缺陷,有效减小雷达的位移误差和角度误差,大大提高低帧率2D激光雷达地图构建的质量。

基于印制绕组的电磁式自供电拖拉机轮速传感器研究

针对传统供电方式难以适应现代农业传感器网络使用需求的问题,设计了一种基于印制绕组和Halbach阵列的电磁式自供电拖拉机轮速传感器。装置采用中间定子、两侧转子的结构形式,基于法拉第电磁感应定律对装置的输出感应电动势进行理论推导,确定其影响参数。使用有限元仿真软件,对影响装置输出性能的磁体排列方式、线圈匝数和装置气隙等进行仿真分析,并结合实际工程经验确定了定子线圈形状和永磁体极对数等参数。设计了后端电路,其可对装置的输出电压进行整流、测量和传输,从而计算转速,并可由装置直接供电。制作了装置样机,分别开展台架标定测试和实车应用试验。试验结果表明,装置转速和电压线性拟合结果良好,决定系数R^(2)为0.99991,在转速400 r/min下整流后的直流电压输出约为3.16 V,可以满足为后端电路供电的需求。与商用编码器相比,在台架测试中装置的转速测量精度保持在1%以内,实车测试中精度基本保持在5%以内,可以满足实际使用要求。

架空乘人断轴保护装置的结构设计及应用

针对煤矿架空乘人装置在运行过程中经常出现驱动轮磨损变形,严重威胁到煤矿工作人员的生命安全的问题,从保护传感器、机械承载装置设计以及强度校核方面进行架空乘人断轴保护装置的结构设计,经现场实际应用表明,架空乘车装置的故障率得到显著降低。

TAZ-Ⅱ/S295型计轴设备车轮传感器现场检修工装改进方案

地铁常用的TAZ-Ⅱ/S295型计轴设备,在维护工作中发现存在车轮传感器感应高度参数测量调整不准确等问题。为此提出改造检修工具和改型计轴电缆盒内wago端子,以消除作业风险,提高测量效率和准确性;在此基础上,进一步优化车辆传感器现场检修流程,尝试将计轴设备由周期检修改为精准施修,从而降低计轴室外设备维护的人力投入。

自动驾驶方向盘离手检测系统设计与测试

无人驾驶代表着汽车科技的发展目标,但目前汽车自动化驾驶水平无法支持驾驶员完全脱手,为保证驾驶的安全性,需要实时检测驾驶员握持方向盘的状态。根据各国以及行业的自动化驾驶标准,针对智能网联汽车人机交互与风险管控领域的方向盘离手检测功能,提出了基于触觉传感的方向盘离手检测方法,采用了柔性微纳米仿生3D阵列压力传感器,高频信号采集与多信号融合控制技术等,开发了一套集信号采集、处理、计算、结果显示和驾驶模拟于一体的离手检测系统,基于模拟驾驶器在模拟驾驶状态下对离手检测系统进行测试。结果表明,该离手检测系统能在多驾驶场景与复杂方向盘握持姿势下实现驾驶员方向盘握持与脱手2种状态的高效高精度识别。

基于传感技术的曳引式电梯轮槽磨损检测方法

曳引式电梯轮槽磨损具有动态发展特征,导致磨损检测的难度较大。为此,提出基于传感技术的曳引式电梯轮槽磨损检测方法。将传感光纤布设成具有特定夹角的光纤组,从光纤应变值中获得磨损的宽度和磨损发展趋势,并构建了包含磨损宽度、方向双参数的轮槽轮廓模型;然后在直角坐标系中,在光纤组应变值对应的直线方程斜率中,引入光纤组应变值的相对离散特征系数,实现对Hough变换的优化。当存在电梯轮槽表面切面到轮槽节圆中心垂直线与曳引式电梯钢丝绳边缘直线拟合时,将对应的光纤应变值映射到极坐标系的正弦曲线,得到该位置与轮槽节圆中心的垂直距离,根据该值与轮槽节圆半径之差即可得到电梯轮槽的磨损量。测试结果表明:该方法可以实现对电梯轮槽磨损数据的准确检测,能够将误差稳定在0.01mm以内。

农业轮式机器人三维环境感知技术研究进展

[目的/意义]作为未来农机装备的研究重点,农业轮式机器人正向着智能化与多功能化的方向发展。三维环境感知技术因其获取的信息量丰富、复杂环境下的鲁棒性和适应性好,成为了农业轮式机器人智能化无人作业的基础与关键,其发展水平直接影响到包括农业轮式机器人在内的无人农机的作业质量与效率。[进展]本文首先总结了农业轮式机器人和农业环境感知技术的发展现状,分析了不同类型农业轮式机器人的使用特点和应用现状。其次分析了在农业轮式机器人上实现三维环境感知所主要使用的感知设备及其对应的关键技术,重点阐述了基于激光雷达、视觉传感器和多传感器融合的农业轮式机器人三维环境感知技术的研究进展。[结论/展望]结合农业作业特点与实际需求,指出了农业轮式机器人三维环境感知技术在适用性、环境信息处理和感知效果等方面存在的一些问题,并提出了提升传感器的农业适用性、发展基于深度学习的农业环境感知技术、发展智能化的高速在线多传感器信息融合技术三个方面的建议,以期为农业轮式机器人三维环境感知技术发展提供参考与借鉴。

电容式离手检测方向盘BCI失效整改研究

随着自动驾驶技术的逐渐成熟,针对L2+辅助驾驶的应用,越来越多的车辆上已经搭载感应式方向盘,用来检测驾驶员手持方向盘的情况。主流的方案大部分是基于人体的电容模型,通过将感应式电容垫子布置在方向盘轮毂上,通过检测手持在方向盘上的电容变化,检测人手是否扶在方向盘上。但是目前电容式传感器技术在EMC抗干扰试验中又非常易出现失效,本文针对主流的离手检测方向盘产品,提出一种EMC传导抗干扰BCI测试的整改研究方法,通过对BCI失效问题的整改和测试,解决电容型离手检测方向盘测试不通过的问题,优化产品性能,改善工程实践中电容式离手检测方向盘的电磁干扰性能差的缺点,已经在多个量产项目中得到验证和应用。

基于互补滤波的两轮自平衡小车的实现

要使两轮自平衡小车协同运动、平衡稳定、有效控制,最为关键的首要因素是准确、快速地解算出其运动姿态信息。该文针对姿态信息解算的卡尔曼滤波解算复杂、运算量大等缺点,采用互补滤波将倾角、加速度传感器信息进行数据融合、优化,得到与实际姿态信息相一致的最优估计值。再综合视觉传感器,两轮自平衡小车自动调整运动姿态、及时修正并回归至平衡位置,实现平稳控制。提出利用传感器—倾角、加速度、磁力计、视觉,互补滤波,ARM微控制器,4G通信等多种技术,设计出基于互补滤波的两轮自平衡小车。详细阐述了工作原理、系统架构、硬件设计及姿态信息检测、互补滤波、方向检测等算法。实践表明,基于互补滤波的两轮竞速自平衡小车姿态解算准确快速、运动控制精准、转弯快速。

两轮平衡车的控制系统设计

两轮平衡车具有便携、低碳等优点,近几年深受人们喜爱。研究两轮平衡车的自平衡控制问题,以STM32单片机为主控制器来搭建两轮平衡小车系统。采用集陀螺仪和加速度计为一体的MPU6050姿态传感器,用于获取小车的姿态信息。采用PID控制算法,实现了对小车的自平衡控制。采用卡尔曼滤波算法,用以对包含在数据信息里的系统扰动和数据采集误差进行最优估计。最后,对小车的运行稳定性进行了测试。设置了4种坡度的运行路面,即0°、15°、30°和45°,依次测试了小车运行的平稳性。测试结果表明,当坡度不超过15°时,小车能够实现静止平衡、运动平衡以及稳定刹车等功能。当坡度达到30°时,小车仍能够平稳爬过斜坡,但在斜坡上保持静止平衡则较为困难。相关研究结果为进一步提升两轮平衡车的自平衡性能奠定了一定基础。