无人大型矿用电铲实验平台控制系统硬件设计

大型矿用挖掘机是露天矿山开采系统中的核心装备,其综合性能直接决定着整个矿山的开采效率.人工操作时由于电铲体积巨大、作业过程振动剧烈等,会影响挖掘机的综合挖掘效率.针对传统大型矿用挖掘机在复杂矿山环境下综合挖掘效率低、无法实现高效开采等问题,进行了一个无人大型矿用电铲实验平台控制系统的硬件设计与搭建,该实验平台控制系统下位机是由PLC控制变频器分别驱动各工作电机,使用绝对值编码器、倾角传感器等传感器设备,实现对电铲各执行机构的运动闭环控制.同时搭建了实验样机的远程控制系统,其中分别设计有挖掘/行走模式、本地/远程模式转换按钮.该实验平台的搭建为后续进行无人大型矿用电铲智能化研究奠定了硬件基础.

基于PCL库的矿场环境点云配准方法研究

随着国内外基于工程环境的三维点云处理技术研究的不断深入,开源的PCL(Point Cloud Library)库应运而生并且发展迅速,三维点云配准技术广泛应用在机器视觉、人机交互、无人驾驶等诸多工程领域,且涉及到计算机学、几何计算、传感器等多学科融合。由于传统电铲在手动操作挖掘过程中对于矿场环境感知不足,导致矿山整体开采效率低下,易发生挖掘碰撞、机身倾覆等意外事故。文中基于PCL点云数据处理库,将基于FPFH特征的SAC-IA粗配准,与使用迭代最近点算法(ICP)的精配准方法合并使用,实现矿场环境点云的配准,为后续无人电铲环境感知的研究提供了数据保障。试验结果表明,该方法具有较好的精度与较快的配准速度。

基于环境点云的矿用挖掘机器人自主作业规划

针对传统矿用挖掘机难以在复杂矿岩环境下高效开采的问题,基于环境的雷达点云信息提出一种在面对复杂堆料时挖掘机器人的自主作业规划方法,以实现其连续、高效的自主化采掘任务。该方法首先利用挖掘机器人的激光雷达对复杂未知的物料环境形貌进行建模分析,通过点云信息的特点识别并筛选不同的物料堆面,然后采用多项式插值的方法对不同物料堆面的挖掘轨迹进行在线规划。结果表明,基于环境点云的自主规划方法能够使挖掘机器人在满足满斗率的条件下对不同的物料堆面实现快速有效的自主作业规划,并保证挖掘机器人连续高效的挖掘作业,对复杂工况环境下矿用挖掘机自主化的高效开采方面的研究有很大的指导意义。

基于改进Canny算子的电铲自动装载目标边缘检测方法

对电铲自动装载目标边缘的准确、自动检测,是实现智能电铲自动装载作业的关键。结合电铲自动装载作业的实际需求,对Canny算子存在的弱边缘检测准确率低的问题,提出了一种基于边缘隶属度的电铲自动装载目标边缘检测方法。该方法构造了一种新的边缘隶属度图来代替梯度图,综合利用了梯度、局部梯度差、梯度方差等多种信息,有效提高了对弱边缘的检测准确性。同时,针对Canny算子存在的滞后连接双阈值需要人为设定,自适应性不高的问题,提出一种基于Otsu的双阈值自动计算方法,有效提高了边缘检测的自适应性。经过实验验证,提出的改进方法能够有效保留弱边缘信息,边缘更加连续完整,自适应性更好,能够有效满足电铲自动装载作业需求。

基于堆料面预测模型的电铲三维挖掘轨迹规划

为实现智能化电铲在露天矿山实时节能的挖掘,提出了一种基于堆料面预测模型的能耗最优挖掘轨迹规划方法.该方法通过激光雷达获取实际堆料面点云感知外部环境,并基于点云数据,采用多项式响应面(PRS)法对堆料面形貌进行建模,实现轨迹规划中动态挖掘体积计算;然后,采用拉格朗日方程建立电铲工作装置动力学模型计算挖掘能耗,采用高次多项式对挖掘轨迹进行插值,将挖掘时间和能耗分别作为优化变量和优化目标,以挖掘过程中几何条件与电机性能等为约束,实现真实料场环境中高效的三维挖掘轨迹规划.实验结果表明,基于多项式响应面法的堆料面模型精度能达到95%以上且建模时间在0.05 s内;挖掘轨迹规划可满足实时性要求,计算结果可靠且所得轨迹能有效应用于电铲自主挖掘.

大型矿用电铲控制框架设计

大型矿用电铲是露天矿山开采的核心装备,具有体积庞大且结构复杂,作业环境恶劣等特点。提出了一种面向智能矿用电铲的最优轨迹挖掘流程控制的实现方法,基于太原重工集团WK-55电铲1∶7缩比例电铲实验平台上设计了一种PLC+基础变频传动的控制框架。通过上位机C++程序软件进行控制数据的计算,用Qt编写人机交互界面,完成上下位机通信,将控制指令和执行数据传输给下位机PLC。完成了长距离行走、物料挖掘、回转卸料、复位微调等分布调试以及实验对比分析,验证了控制框架的可行性,为电铲智能化奠定基础。