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      干散貨發(fā)貨機器人規(guī)則發(fā)貨模式下保證單斗抓取量的方法設計

      2019-11-06 06:24:49常懿朱領龍于繼明
      物聯(lián)網(wǎng)技術 2019年9期
      關鍵詞:數(shù)學模型

      常懿 朱領龍 于繼明

      摘 要:干散貨發(fā)貨是發(fā)貨系統(tǒng)的難題,因現(xiàn)場環(huán)境惡劣、工況安裝條件限制,現(xiàn)場采用規(guī)則抓礦能減少3D生成、路徑規(guī)劃、盲點數(shù)據(jù)補償?shù)葞泶罅康拈_銷,且簡潔易實現(xiàn),適合工業(yè)級發(fā)貨應用。規(guī)則發(fā)貨模式對每斗抓取的效果要求較高,每斗之間既不能產(chǎn)生較大的抓空操作,又要保證抓取的重量在一定范圍。因此,研究工況限制條件下,相鄰位的位置關系與抓取誤差的計算,直接關系到抓取的效果。文中根據(jù)實際現(xiàn)場數(shù)據(jù),建立數(shù)學模型進行推理計算,研究相鄰抓取位與抓空之間的關系,為實際的系統(tǒng)應用提供了計算方法與參考模型。

      關鍵詞:干散貨發(fā)貨;發(fā)貨機器人;規(guī)則抓取;相鄰位誤差估計;數(shù)學模型;單斗抓取

      中圖分類號:TP241;G642文獻標識碼:A文章編號:2095-1302(2019)09-00-03

      0 引 言

      在工業(yè)干散貨發(fā)現(xiàn)現(xiàn)場,因現(xiàn)場條件復雜、工況條件及安裝條件的限制,當前基本還是采用全人工發(fā)貨或信息輔助條件下人工發(fā)貨方式。要實現(xiàn)自動化發(fā)貨、干散貨,首先要解決科學、合理的抓取規(guī)則,保證穩(wěn)定的抓取效果。本文將以梅山礦業(yè)公司發(fā)貨需求,結合常見的工況條件,建立數(shù)學模型,研究、設計干散貨規(guī)則發(fā)貨方法中相鄰位的位置關系及抓空誤差限制條件,并以實際工況數(shù)據(jù)做樣本進行分析,得出每斗抓取效果的誤差限制模型及參數(shù)關系。

      1 發(fā)貨業(yè)務需求及工況限制條件

      干散貨的發(fā)貨受到干散貨表面動態(tài)變化、極不規(guī)則分布等原因的限制,基本是人工發(fā)貨或輔助半自動化[1]。干散貨自動裝運一直是行業(yè)應用難度較大的課題,近2年來,有些學者及工程技術人員做了一些研究。任博士團隊研究設計了船用遙控式抓斗的應用仿真系統(tǒng),用于培訓與教學,并未就真實工況進行研究[2]。王研究員設計了碼頭自動化方案,并在實踐上做了研究與嘗試,但在抓取量、抓取方法設計上,還需要進一步研究。其是全自動的裝運系統(tǒng)要解決的穩(wěn)定的抓取問題,要保證每斗裝運的效果不能低于規(guī)定的噸位,并且每斗之間可能因位置關系造成抓空的最大重量限制在一定范圍。其中抓取位置同時受到抓斗大小、堆料分布的限制,如果設計不合理,會造成超抓、少抓或空抓取的情況,不能滿足工業(yè)級穩(wěn)定發(fā)貨需求。典型的干散貨發(fā)貨場景及關鍵要素如圖1所示。

      2 最大抓空誤差模型及關系研究

      2.1 業(yè)務場景定義

      根據(jù)圖1場景,發(fā)貨算法場景定義如圖2所示。

      由圖4可知,二者之間呈線性關系,二者距離越遠,則抓空占比越小,中心越近,抓空占比越大。由此可知,如果兩斗之間要穩(wěn)定在一定的誤差范圍,則要根據(jù)式(3)計算相鄰的兩斗中心位置之間的距離關系。假設抓取散裝物密度為4.8 t/m3,如果每斗抓空的誤差最大不能超過600 kg,則根據(jù)計算,兩次抓取中心位置距離就不低于3 m。

      3 結 語

      根據(jù)干散貨規(guī)則發(fā)貨方式下發(fā)貨效果要求,以梅山典型的發(fā)貨現(xiàn)場為例,研究設計最大抓空誤差限制條件下,相鄰兩斗抓取距離與抓取最大誤差之間的關系,并以現(xiàn)場數(shù)據(jù)進行計算分析,給出最大誤差限制條件下規(guī)則抓取方法,為實際應用提供了計算模型與經(jīng)驗數(shù)據(jù)。

      注:本文通訊作者為于繼明。

      參 考 文 獻

      [1]孫菊.加強干散貨碼頭的智能化應用[J].中國水運(下半月),2019(1):113-114.

      [2]彭修全,任鴻翔,于建偉.船用遙控式抓斗的仿真訓練系統(tǒng)[J].大連海事大學學報,2019,45(1):33-39.

      [3]王細遠.干散貨碼頭自動化技術[J].水運工程,2018(6):195-198.

      [4]俞亮.訂貨與發(fā)貨整合批量調(diào)度模型研究[D].上海:上海交通大學,2010.

      [5]汪小京.VMI與TPL集成環(huán)境下的補貨及發(fā)貨策略研究[D].武漢:華中科技大學,2010.

      [6]周子煜,文麗書.數(shù)據(jù)挖掘技術與關聯(lián)規(guī)則挖掘算法探討[J].電子技術與軟件工程,2016(14):185.

      [7]王楨,黃磊.考慮訂單發(fā)貨區(qū)域的物流配送調(diào)度問題研究[J].計算機應用研究,2016,33(1):82-86.

      [8]于繼明,何雷,樂振彬,等.多車道車輛進出檢測算法設計與實現(xiàn)[J].金陵科技學院學報,2017,33(2):5-8.

      [9]尚華艷.物流配送中車輛路徑問題研究[D].武漢:武漢理工大學,2005.

      [10]李奇.Matlab智能算法工具箱在數(shù)據(jù)處理方面的應用[J].電腦編程技巧與維護,2018(7):120-122.

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