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精梳棉車間棉卷自動運輸系統(tǒng)開發(fā)

2020-01-08 02:06
測控技術(shù) 2019年12期
關(guān)鍵詞:二維碼車間運輸

(西安工程大學(xué) 電子信息學(xué)院,陜西 西安 710048)

紡織業(yè)作為傳統(tǒng)勞動密集型行業(yè)的一個重要門類,面臨著向智能化生產(chǎn)深度轉(zhuǎn)型的任務(wù)。在勞動力成本上升、國際競爭日益激烈的條件下,國內(nèi)大多數(shù)仍處于低端生產(chǎn)階段的紡織企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級也必然要依靠智能化技術(shù)裝備的應(yīng)用來實現(xiàn)。目前,紡織業(yè)中機器人一般被用來實現(xiàn)工序切換或者物料補給[1]。為減少精梳棉車間內(nèi)棉卷由人工搬運的用工量,減輕工人勞動強度,企業(yè)在積極尋求棉卷自動搬運的解決方案[2-3],一些企業(yè)開始采用傳統(tǒng)AGV(Automated Guided Vehicle,自動導(dǎo)引運輸)搬運物料。但傳統(tǒng)AGV的導(dǎo)航方式都有一定局限性[4-6]。電磁導(dǎo)航需要在預(yù)先設(shè)定的行駛路徑埋設(shè)導(dǎo)引金屬線,不但需要設(shè)備成本,而且提高了場地成本[7-9];視覺導(dǎo)航方案對光照和陰影敏感、運算負荷大,實際應(yīng)用效果不佳[10-11]。激光雷達的導(dǎo)航精度高、技術(shù)成熟,能夠適應(yīng)多種現(xiàn)場環(huán)境[12-15]。

精梳棉車間因設(shè)備眾多、人員走動導(dǎo)致工作環(huán)境復(fù)雜。為適應(yīng)精梳棉車間的生產(chǎn)工序,同時降低布線以及車間場地等成本,本文采用避障技術(shù)、路徑規(guī)劃技術(shù)以及視覺二維碼識別定位技術(shù),研制了無軌自主導(dǎo)航式精梳棉車間運輸機器人。機器人在車間內(nèi)實現(xiàn)路徑規(guī)劃以及避障,自主到達條并卷機前指定位置,等待條并卷機輸出棉卷后,自動將棉卷搬運到精梳棉機前預(yù)置位,代替人工實現(xiàn)了應(yīng)用于生產(chǎn)工序棉卷搬運。在運輸工序中,移動機器人本體需要在5 cm的誤差范圍內(nèi)精確定位于精梳棉機前,以確保棉卷能在精梳棉機的機械機構(gòu)動作時安全、順利地被自動放置到移動機器人車體頂部,因此高精度的精梳棉機前定位是機器人完成棉卷運輸任務(wù)的關(guān)鍵。

1 精梳棉車間生產(chǎn)工序簡介

通常,精梳棉車間固定配備1臺條并卷聯(lián)合機與6臺精梳棉機。條并卷機每3 min輸出一個棉卷,一臺精梳棉機同時加工4個棉卷,因此要求車間里至少有2臺運輸機器人。1臺運輸機器人在條并卷機前等待輸出4個棉卷,共需要12 min,與此同時,另外1臺運輸機器人要把上一批4個棉卷運輸?shù)叫枰蘧淼木崦迿C處,并保證在當(dāng)前機器人離開時,回到條并卷機前。本棉卷自動運輸系統(tǒng)中,條并卷機為6臺精梳棉機供應(yīng)加工棉卷,因而可以作為系統(tǒng)的上層調(diào)度設(shè)備。

為了準確識別每一臺設(shè)備,每臺設(shè)備前均配置搭載機位信息的二維碼。棉卷運輸移動機器人接受上位機調(diào)度指令,自主運行到條并卷機前,掃描二維碼,并停到指定位置,給條并卷機發(fā)送信號。條并卷機每生產(chǎn)1個棉卷的同時進行計數(shù),計滿4個棉卷,發(fā)送信號給運輸機器人,運輸機器人根據(jù)調(diào)度指令,通過自主規(guī)劃合理的路徑到達精梳棉機處,通過掃描二維碼確認機臺以及位置信息,調(diào)整在精梳棉機前的精確位置,以便工人操縱精梳棉機上的相應(yīng)機構(gòu),將運輸機器人裝載的4個棉卷放到精梳棉機上料處。卸料后的運輸機器人自主規(guī)劃路徑,回到條并卷機前開始下一輪搬運。

2 棉卷自動運輸系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

本棉卷自動運輸系統(tǒng)的硬件由監(jiān)控調(diào)度顯示平臺、生產(chǎn)設(shè)備以及運輸移動機器人三部分組成,如圖1所示。調(diào)度顯示設(shè)備采用原條并卷機自帶的簡易電腦及其顯示屏,其帶有無線數(shù)據(jù)收發(fā)模塊,可接收6臺精梳棉機發(fā)送的棉卷需求信號并顯示。工人閱讀信息后,按下對應(yīng)機臺號的按鈕,無線發(fā)送模塊將機臺號數(shù)據(jù)發(fā)送出去,運輸機器人接收數(shù)據(jù)信息后,將棉卷運輸?shù)綄?yīng)的精梳棉機臺處。

圖1 運輸系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

2.1 運輸移動機器人

運輸移動機器人(以下簡稱機器人)主要由主控制器系統(tǒng)模塊、傳感器模塊、運動控制模塊構(gòu)成。圖2為運輸機器人結(jié)構(gòu)示意圖。

圖2 運輸機器人結(jié)構(gòu)圖

機器人搭載的Hokuyo URG-10LX激光傳感器,具有0.5°高角度分辨率,180°測量范圍,40 ms掃描時間,能夠滿足構(gòu)建柵格地圖的精度要求。機器人底盤的兩個差分驅(qū)動輪上加裝增量光電編碼器,采用頻率/周期法檢測電機的轉(zhuǎn)速,可實時反饋機器人位姿信息。機器人底部搭載單目相機,用于掃描精梳棉機位的二維碼信息。傳感器模塊將采集到的環(huán)境信息通過以太網(wǎng)和RS458傳遞給核心控制模塊。

主控核心系統(tǒng)模塊由頂層控制器樹莓派和底層控制器STM32主板組成。樹莓派配備四核CPU處理器以及512 MB內(nèi)存,可滿足機器人對運算性能的需求,安裝Ubuntu Mate操作系統(tǒng),便于程序的二次開發(fā)與維護。STM32主板負責(zé)將頂層控制器傳來的指令進行判斷解析,轉(zhuǎn)化為對電機驅(qū)動器的PWM控制信號,進而控制機器人運動樹,莓派與STM32主板通過以太網(wǎng)進行數(shù)據(jù)的交互。

移動機器人底盤搭載左右兩個差分主動輪,輔以兩個前后萬向從動輪,方便控制。為增加機器人運輸棉卷的驅(qū)動力和靈活性,驅(qū)動差動輪采用轉(zhuǎn)動力矩大的伺服電機,減速箱的減速比采用1∶90。

2.2 條并卷機無線通信模塊

條并卷機將棉條加工成棉卷,其本身配備了功能簡單的電腦作為調(diào)度設(shè)備并實現(xiàn)人機交互。為原配電腦配置通信模塊,以無線通信方式與機器人通信。車間工人根據(jù)各精梳棉機加工進度,將最需要棉卷的精梳棉機的臺號數(shù)在人機界面上確定,此臺號數(shù)通過通信模塊傳遞給條并卷機前的機器人,機器人接收滿4個棉卷之后,自動規(guī)劃路徑,前往該精梳棉機處,通過掃描精梳棉機前二維碼識別機臺并完成精確定位。本系統(tǒng)采用WiFi無線模塊與移動通信網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)兩者數(shù)據(jù)的實時傳輸及信息通知功能。

3 棉卷自動運輸系統(tǒng)軟件

棉卷自動運輸系統(tǒng)的軟件系統(tǒng)由調(diào)度層、生產(chǎn)層、運輸層3個層次構(gòu)成,如圖3所示。

圖3 棉卷自動運輸系統(tǒng)軟件結(jié)構(gòu)圖

調(diào)度層軟件的功能由安裝于條并卷機上的電腦來實現(xiàn)??筛鶕?jù)機器人上傳的信息,確定機前運輸機器人裝載物料的進程以及下一步機器人的工作任務(wù),調(diào)控移動機器人前往需要棉卷的精梳棉機前完成運輸任務(wù)。生產(chǎn)層應(yīng)用條并卷機輸出棉卷的信號,采用時間延時控制移動機器人在條并卷機前的動作,完成裝貨任務(wù);精梳棉機軟件用于統(tǒng)計不同工位的精梳機生產(chǎn)狀態(tài),并允許手動向中央級上報需求任務(wù)。運輸層則實現(xiàn)基于ROS的地圖構(gòu)建、路徑規(guī)劃、導(dǎo)航以及二維碼定位等功能,是機器人自主運輸?shù)年P(guān)鍵。

3.1 基于ROS的環(huán)境地圖構(gòu)建

機器人通過配置的激光傳感器對周圍環(huán)境進行感知,獲取環(huán)境信息數(shù)據(jù),并對這些數(shù)據(jù)進行處理和融合,將這些數(shù)據(jù)映射到環(huán)境地圖中去構(gòu)成局部環(huán)境地圖。機器人的運動實現(xiàn)了對整個工作環(huán)境的感知,最終構(gòu)建出完整的二維環(huán)境地圖,為機器人實時的路徑規(guī)劃提供全局環(huán)境信息。

本文在ROS中使用Gmapping 算法來構(gòu)建車間地圖,如圖4所示。通過在ROS中編寫節(jié)點功能包代碼來實現(xiàn)構(gòu)圖功能。Gmapping節(jié)點訂閱激光掃描信息、里程計信息和坐標變換信息,并結(jié)合靜態(tài)坐標信息實時輸出車間地圖。

圖4 ROS地圖創(chuàng)建框架

在構(gòu)建地圖中,機器人使用激光傳感器節(jié)點與里程計節(jié)點采集車間環(huán)境特征點信息,Gmapping節(jié)點負責(zé)處理傳感器數(shù)據(jù),節(jié)點之間通過發(fā)布、訂閱主題實現(xiàn)數(shù)據(jù)交互,以確保數(shù)據(jù)的實時更新與同步性。機器人的軌跡可由里程計數(shù)據(jù)以及激光傳感器觀測信息解出,通過已知機器人的運動軌跡和激光傳感器獲取車間環(huán)境下的全局地圖。

3.2 路徑規(guī)劃

針對精梳棉車間環(huán)境相對固定、存在堆放雜物和人員構(gòu)成動態(tài)障礙物的情況,采用全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃融合的混合路徑規(guī)劃算法,使機器人在趨近目的地的同時能夠躲避障礙物,提高運輸任務(wù)的安全性。

本文混合路徑規(guī)劃的算法主要包含全局路徑規(guī)劃、局部路徑規(guī)劃、決策模塊以及路徑跟蹤4個部分。全局路徑規(guī)劃算法基于車間環(huán)境,考慮到車間環(huán)境的經(jīng)濟成本,機器人采用最短路徑作為最優(yōu)路徑,通過A*算法在環(huán)境地圖內(nèi)搜索得到最優(yōu)路徑。

局部路徑規(guī)劃采用人工勢場法,人工勢場法將車間環(huán)境抽象成勢場模型,目標點對機器人產(chǎn)生引力勢場,障礙物對機器人產(chǎn)生斥力勢場,通過兩個勢場合力引導(dǎo)機器人向目標點運動。

混合路徑規(guī)劃設(shè)計的具體步驟為:

① 構(gòu)建精梳棉車間環(huán)境的柵格地圖。

② 使用A*算法搜索出全局最優(yōu)路徑節(jié)點序列,并對相鄰序列節(jié)點內(nèi)障礙物做決策判斷。若存在障礙物轉(zhuǎn)至步驟③,否則轉(zhuǎn)至步驟④。

③ 障礙物是否可繞行,若是則通過人工勢場法進行局部路徑規(guī)劃;否則更新鄰接矩陣并轉(zhuǎn)至步驟②。

④ 判斷路徑跟蹤是否為目標點,若是則路徑規(guī)劃任務(wù)結(jié)束,輸出最優(yōu)路徑;否則進入步驟②。

應(yīng)用混合路徑規(guī)劃算法,機器人在復(fù)雜的車間環(huán)境中自主到達精梳棉機前預(yù)置位。

3.3 自主導(dǎo)航定位

機器人采用自適應(yīng)蒙特卡羅定位算法(Adaptive Monte Carlo Localization)實現(xiàn)定位功能,通過實時采集的激光掃描信號,應(yīng)用地圖數(shù)據(jù)、坐標變換數(shù)據(jù)、里程計數(shù)據(jù)和初始位置數(shù)據(jù)來計算出機器人行進過程中的位姿。為提高代碼的復(fù)用率和易開發(fā)性,所有功能均以節(jié)點實現(xiàn),進而封裝成功能包。

導(dǎo)航功能通過在ROS中配置Amcl與Move_base功能包實現(xiàn)。導(dǎo)航定位的節(jié)點關(guān)系如圖5所示。概率定位節(jié)點/amcl是整個定位算法的核心,根據(jù)需求調(diào)整其粒子數(shù)、粒子權(quán)重判定等參數(shù)。該節(jié)點訂閱激光節(jié)點/scan、地圖節(jié)點/map、坐標轉(zhuǎn)換節(jié)點/tf和初始位姿節(jié)點/initialpose的信息,通過粒子濾波后,估計出概率最大的位姿消息。地圖服務(wù)節(jié)點/map_server發(fā)布消息到地圖節(jié)點/map加載構(gòu)建出的車間地圖。

圖5 ROS中導(dǎo)航定位節(jié)點關(guān)系圖

Move_base框架中綜合了構(gòu)建完整的精梳棉車間地圖、定位系統(tǒng)、傳感器及里程計數(shù)據(jù)。全局代價地圖節(jié)點/global_costmap與局部代價地圖節(jié)點/local_costmap存儲車間環(huán)境障礙信息,分別用于全局路徑規(guī)劃和實時避障。全局規(guī)劃器節(jié)點/global_planner中聲明全局路徑規(guī)劃算法,用于規(guī)劃全局路徑。局部規(guī)劃器節(jié)點/local_planner聲明局部路徑規(guī)劃算法,根據(jù)機器人規(guī)格配置速度與加速度閾值參數(shù),用于規(guī)劃當(dāng)前位置到精梳棉機前的全局路徑,并將速度信息發(fā)布給機器人。

3.4 機前二維碼精確定位

二維碼圖像是一種特定的幾何圖形,用于儲存精梳棉機機位信息的數(shù)字信號,機位信息以字符串“00000001”格式儲存,X、Y軸坐標信息分別由前后4位數(shù)值表示。當(dāng)機器人自主導(dǎo)航到達精梳棉機與條并卷機前二維碼處后,底部搭載的單目相機解析二維碼中包含的位置信息作為全局環(huán)境的一個標識,首先對相機進行標定,確定圖像坐標系相對世界坐標系位置;再通過位置探測圖形得到二維碼區(qū)域在圖像中的位置,對二維碼輪廓進行面積與比例過濾得到角點定位,由于二維碼中心位于對角角點位置的中心線上,從而建立二維碼中心在圖像坐標系下的坐標;最后通過坐標變換即可獲得機器人在全局環(huán)境下的位姿信息。如圖6所示。

在圖像坐標系下,二維碼中心與相機視野中心在u、v方向的偏移為du、dv,由于相機焦距存在,相機內(nèi)參矩陣A可逆,因此可求出相機中心對于二維碼中心

圖6 坐標系關(guān)系示意圖

在世界坐標系下的偏移值為

(1)

單目相機安裝在機器人底部中心,因此相機中心與機器人中心近似重合,(dx,dy)為機器人中心相對于二維碼中心在世界坐標系下的偏移值。通過二維碼在世界坐標系下的坐標(x1,y1)可得到運輸機器人在世界坐標系下的坐標(x2,y2):

x2=x1-dx
y2=y1-dx

(2)

因此,通過機器人在世界坐標系下的位置與方向角,確定機器人在車間內(nèi)的位置,進而與光電編碼器反饋的機器人位置進行融合修正,得到修正后的位置定位估計,進一步提高機器人在機前的定位精度。

4 實驗測試

在本文所設(shè)計的自主運輸系統(tǒng)中,機器人自主規(guī)劃路徑功能以及精梳棉機前精確定位的精度是系統(tǒng)功能實現(xiàn)的關(guān)鍵,實驗著重在上述兩個方面進行。為減少人為因素造成的誤差,增加定位實驗的隨機性,實驗中,在隨機選取的機器人運輸路線中的4個精梳棉機位前放置輔助定位坐標紙。機器人底盤上4個邊界點作為相對參考點。機器人到達每個關(guān)鍵點后,使用信號筆將邊界點進行標記記錄。

概而言之,肝膽病變患者接受1.5T磁共振SWI序列診斷,因為病變不同因此SWI序列也會出現(xiàn)不同的特點,SWI序列在肝臟病變之中由一定的診斷,值得推廣。

4.1 導(dǎo)航避障測試

在構(gòu)建車間地圖的過程中,由于障礙物的存在以及激光雷達的測距范圍等因素,需要手動遙控引導(dǎo)機器人遍歷精梳棉車間,確保地圖的完整性。

圖7為在樹莓派Rviz可視化界面中車間地圖構(gòu)建的整體效果,構(gòu)建的地圖能夠清晰地呈現(xiàn)車間物體以及環(huán)境中障礙物的特征信息。

圖7 完整的車間地圖構(gòu)建效果

導(dǎo)航功能通過調(diào)用Navigation功能包來實現(xiàn)。效果如圖8所示。其中藍色為實際規(guī)劃路徑,綠色為障礙目標物。

圖8 機器人實際規(guī)劃效果

從圖8中可以看出,在實際的車間環(huán)境中,本文所提出的路徑規(guī)劃算法能夠?qū)崿F(xiàn)機器人的自主導(dǎo)航功能,使機器人能有效地對障礙物進行判斷與避障,并選擇合理的路徑向前運動。

4.2 定位測試數(shù)據(jù)

當(dāng)移動機器人向前運動至精梳棉機前二維碼處,采用Opencv中的Libdecodeqr 庫對二維碼進行輪廓發(fā)現(xiàn)并檢測角點定位,如圖9所示。機器人獲取二維碼位置信息并重新調(diào)整在精梳棉機前的位姿。

圖9 二維碼角點定位圖

考慮到車間安全要求,在低速情況下(<1m/s)考察重復(fù)定位的精度。通過多次對比測試平均位置誤差,單一采用編碼器機前定位誤差大,而輔助二維碼定位可以修正編碼器的累積誤差,定位精度得到了提高,相關(guān)實驗結(jié)果見圖10。

圖10 機前定位位置誤差對比

在此基礎(chǔ)上對二維碼輔助定位的性能做出評估,分別計算機器人邊界點的位置與航向偏差的平均絕對誤差(MAE),相關(guān)數(shù)據(jù)評價如表1所示。

表1 導(dǎo)航定位數(shù)據(jù)評價

由表1可知,該控制系統(tǒng)能夠保證棉卷搬運機器人具有較高的定位精度,位置與航向偏差平均絕對誤差數(shù)值分別小于5 cm和0.8,標準差(SD)分別小于5 cm和0.7,完全滿足設(shè)計要求。

5 結(jié)束語

本文研制了基于樹莓派與STM32微控制器的自主棉卷運輸機器人系統(tǒng),軟件設(shè)計采用ROS開源系統(tǒng),各功能模塊相互獨立,代碼編寫簡便,便于后期維護與開發(fā),基于二維碼的定位方法實現(xiàn)了生產(chǎn)設(shè)備前的精確定位。實驗驗證了所述機器人系統(tǒng)自主實現(xiàn)棉卷搬運的有效性。本系統(tǒng)對提高其他生產(chǎn)車間的生產(chǎn)自動化程度具有一定借鑒意義。

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