隨著工業(yè)自動(dòng)化進(jìn)程的加速，無(wú)人化車間成為現(xiàn)代制造業(yè)發(fā)展的重要方向。橋式起重機(jī)作為車間物料搬運(yùn)的核心設(shè)備，其智能化與無(wú)人化控制是實(shí)現(xiàn)車間高效、安全運(yùn)行的關(guān)鍵。本文結(jié)合移動(dòng)機(jī)器人控制技術(shù)，設(shè)計(jì)了基于多傳感器融合的橋式起重機(jī)定位系統(tǒng)，并提出了二維平面與三維空間路徑規(guī)劃算法，為其在復(fù)雜環(huán)境中的自主作業(yè)提供理論支撐與實(shí)踐驗(yàn)證。

1. 引言

無(wú)人化車間通過(guò)集成自動(dòng)化設(shè)備與智能控制系統(tǒng)，顯著提升了生產(chǎn)效率與安全性。橋式起重機(jī)作為車間物流的核心裝備，其智能化升級(jí)是實(shí)現(xiàn)無(wú)人化作業(yè)的重要環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)橋式起重機(jī)依賴人工操作，存在效率低、安全風(fēng)險(xiǎn)高的問(wèn)題。本文通過(guò)環(huán)境建模、多傳感器融合定位及路徑規(guī)劃算法的研究，推動(dòng)橋式起重機(jī)向自主感知、自主決策的智能化方向發(fā)展。

2. 無(wú)人化車間環(huán)境建模與定位技術(shù)

1. 環(huán)境建模方法
采用柵格法構(gòu)建橋式起重機(jī)作業(yè)環(huán)境地圖。將車間空間離散為網(wǎng)格單元，通過(guò)激光雷達(dá)與視覺傳感器實(shí)時(shí)獲取障礙物信息，生成動(dòng)態(tài)環(huán)境地圖，為路徑規(guī)劃提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

2. 多傳感器融合定位
設(shè)計(jì)多傳感器融合定位系統(tǒng)，通過(guò)以下方案實(shí)現(xiàn)起重機(jī)位姿精確測(cè)量：

• 大車與小車定位：采用激光測(cè)距儀與編碼器組合，實(shí)時(shí)獲取水平位移數(shù)據(jù)。
• 吊物高度測(cè)量：利用超聲波傳感器與重力傳感器協(xié)同工作，消除繩纜形變誤差。
• 傳感器選型對(duì)比：對(duì)比激光雷達(dá)、視覺相機(jī)及慣性導(dǎo)航的性能，選擇高精度、抗干擾強(qiáng)的傳感器組合。

3. 定位系統(tǒng)控制方案
建立閉環(huán)控制模型，通過(guò)卡爾曼濾波融合多傳感器數(shù)據(jù)，補(bǔ)償動(dòng)態(tài)誤差，確保定位精度達(dá)到毫米級(jí)。

3. 基于蟻群算法的路徑規(guī)劃技術(shù)

1. 二維平面路徑規(guī)劃
針對(duì)車間平面布局，提出改進(jìn)蟻群算法：

• 狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則：結(jié)合啟發(fā)式信息與全局路徑信息，優(yōu)化螞蟻搜索方向。
• 信息素更新策略：引入動(dòng)態(tài)揮發(fā)系數(shù)，平衡算法的全局搜索與局部收斂能力。
• 障礙物規(guī)避：通過(guò)柵格地圖標(biāo)記禁行區(qū)域，確保路徑安全性。

2. 三維空間路徑規(guī)劃
在二維算法基礎(chǔ)上，增加高度維度約束：

• 分層處理：將三維空間劃分為多層平面，逐層規(guī)劃路徑后進(jìn)行垂直方向插值。
• 避障優(yōu)化：結(jié)合吊物擺動(dòng)特性，設(shè)置安全距離閾值，避免碰撞風(fēng)險(xiǎn)。

3. 算法性能驗(yàn)證
通過(guò)MATLAB仿真對(duì)比不同環(huán)境下的路徑規(guī)劃結(jié)果，表明改進(jìn)蟻群算法在路徑長(zhǎng)度、運(yùn)行時(shí)間及魯棒性方面均優(yōu)于傳統(tǒng)方法。

4. 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

1. 實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ痛罱?/strong>
設(shè)計(jì)橋式起重機(jī)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，包括：