基于激光雷達的堆取料機自動作業調度技術

羅奕， 劉艷佩， 蔡有高， 高偉軍， 魏正峰， 萬吉祥

(華能(福建)海港有限公司，福建, 福州 350602)

0 引言

隨著全球經濟的迅速發展，散貨貿易的不斷增加，電廠、鋼廠、碼頭、港口等作為散貨的主要集散基地，如何快速、準確地存取和運輸散貨是企業進行經濟規劃、提高生產效率和料場的使用率、合理安排生產計劃的關鍵。目前，我國散貨物料的存儲作業計劃都通過料場存儲現狀圖和人工經驗進行堆取料的調度作業下發，料場存儲的現狀圖中料堆的占地面積、區域等由于人工測量存在較大的誤差，而且人工經驗也存在不確定性和隨機性，所有對于整個堆取料作業的調度以及料場的使用率都存在比較大的影響。雖然我國在海港建設中進行了大量的料場投入，但是依然無法滿足經濟發展和工業的需要，多用戶多模式運輸與散貨碼頭資源限制之間的矛盾日益突出，如何提高料場的使用率、合理安排堆取料的計劃就是企業急需解決的問題[1-2]。

1 系統設計

系統流程如圖1所示，主要過程包括：① 料場三維點云數據采集和處理；② 接受作業任務，判斷堆取料類別；③ 料堆體積計算；④ 調度結果生成。堆料：根據體積計算篩選合適的堆料目標區域，選擇推薦的空閑堆料設備在堆料的目標區域執行當前堆料作業。取料：根據體積計算篩選合適取料條件的取料區域，獲取當前空閑取料設備信息，計算空閑取料設備與篩選的取料區域的距離，篩選出合適的空閑取料設備進行推薦。

圖1 系統流程圖

2 智能調度系統關鍵技術

2.1 點云數據處理

實現散貨碼頭智能調度管理和有效提高料場吞吐量的關鍵技術之一，是能夠對料堆進行精確的建模實現全料場可視化?？紤]到對全料場三維重建場景大，本項目選用數據采集可靠性高、周期短的激光掃描儀作為模型的數據來源。我們需要對原始的掃描數據進行處理，主要包括了點云濾波和補全。

(1)點云濾波

在堆取料作業過程中，掃描儀作業采集的數據需要對雨、雪、霧、粉塵等干擾數據進行濾除。作業過程的粉塵如圖2所示，本系統采用弦高法和多重回波技術相結合的方法對掃描數據進行處理[3-4]。

圖2 取料作業的粉塵圖

煤堆、礦石等物料的特性和成堆后的形狀，一般不會出現突變的情況，采用移動弦高法對干擾點進行判定，其原理如圖3所示，當采樣點弦高大于設定允許最小的偏差值時判定該點為干擾點。

圖3 弦高法原理圖

設離散點P1、P2之間的距離為L12，P2、P3之間的距離為L23，P1、P3之間的距離為L13，弦高為h1，夾角為θ，計算式為

(1)

h1=L12×sinθ

(2)

同時，根據掃描儀采用點云所返回的回波強度進行濾波，其原理如圖4所示。當激光束在穿透不同物體后其回波的能量值會發生變化，根據料堆和干擾物不同的特性對原始點云數據進行初次濾波。

圖4 激光多重回波原理圖

采用弦高法和多重回波技術相結合的方法對實際的料堆點云數據進行處理，處理前后的結果如圖5、圖6所示。

圖5 干擾處理前

圖6 干擾處理后

(2)點云補全

由于受到激光掃描儀的安裝位置以及掃描范圍的影響，掃描的料堆數據會存在小范圍的漏洞區域，同時也會存在料堆背面永遠不可見的大面積盲區，如圖7所示。為了能夠準確地計算出料堆的體積和進行堆取料區域的調度，必須保證料堆點云數據完整性，采用加權平均算法對小范圍漏洞進行填充[5]，并通過安息角預估算法對料堆背面數據進行填充，填充后的效果如圖7、圖8所示。

圖7 盲區填充前

圖8 盲區填充后

2.2 體積預測[6-8]

離散的點云數據經過點云濾波和補全處理后形成了完整的三維料堆信息，采用10 cm×10 cm對料堆表面進行網格化切分，并用三角面組成料堆表面模型，如圖9所示。由于料堆表面地形模型由離散的點云組成，最常用的料堆體積計算方式為積分方法，即將料堆劃分為若干離散點區域體積求和，離散區域如圖10所示，所以劃分區域與小體積越準確，計算速度就會越慢。

圖9 料堆表面三角面

圖10 離散立方體

料堆可以離散為若干相同形狀不同體積的立方體，體積計算公式如下：

VA″B″C-A′B′C′=

(3)

VB-A″B″C=

(4)

VA-A″BC=

(5)

Vi=VABC-A′B′C′=VA″B″C-A′B′C′+VB-A″B″C+VA-A″BC

(6)

(7)

A、B、C分別為料堆表面的3點，其在料場坐標系下的三維坐標分別為A(xA,yA,zA)、B(xB,yB,zB)、C(xC,yC,zC)，V為料堆實際體積，Vi為第i個三角柱的體積，n為三角柱的數量，VABC-A′B′C′為三角柱ABC-A′B′C′的體積，VA″B″C-A′B′C′為以A″B″C為頂面、A′B′C′為底面的三棱柱的體積，VB-A′B″C為以B為頂角、A′B″C為底面的三棱錐的體積，VA-A′BC為以A為頂角、A′BC為底面的三棱錐的體積。

堆料作業的堆放區域的大小計算方法如下：根據堆料工藝、堆料寬度和高度、堆料總量、物料密度，計算堆料體積和堆料長度，計算公式如下：

V=M/ρ

(8)

(9)

(10)

其中，V為堆料體積，M為來料重量，ρ為物料的密度，H為料堆高度，β為物料安息角，W為堆料寬度，L為堆料長度。式(9)、式(10)分別為料堆截面為梯形和三角形的情況下堆料長度的計算公式。

2.3 堆取料調度策略

本系統堆取料調度策略流程如圖11所示。

圖11 堆取料調度流程圖

堆料調度：①獲取料堆點云數據，根據式(7)計算料場中已堆存的料堆實際占地面積和體積；②根據作業任務信息,主要包括：物料的名稱、來料重量、堆比重、安息角以及堆料工藝，計算本次堆料作業的堆放區域的大??；③根據計算結果以及占地區域篩選可堆料的目標區域，篩選合適的堆料的目標區域，當沒有合適堆料條件的目標區域時，拋棄當前作業計劃并上傳錯誤信息；④獲取當前空閑堆料設備信息，計算空閑堆料設備與篩選的目標區域的距離，篩選出合適的空閑堆料設備進行推薦；⑤選擇推薦的空閑堆料設備在堆料的目標區域執行當前堆料作業。

取料調度：①獲取料堆點云數據，根據式(7)計算料場中已堆存的料堆實際占地面積和體積；②獲取取料作業任務信息，所述作業任務信息至少包括作業物料的名稱、取料重量；③根據取料作業任務信息，對比料場中各料堆的信息，篩選合適取料條件的取料區域，當沒有合適取料條件的取料區域時，拋棄當前作業計劃并上傳錯誤信息；④計算空閑取料設備與篩選的取料區域的距離，篩選出合適的空閑取料設備進行推薦；⑤選擇推薦的空閑取料設備在篩選的取料區域執行當前取料作業。

2.4 現場測試

本項目以福州華能羅源灣港區將軍帽作業區一期工程堆取料機無人化操作自動控制系統為背景，對系統進行綜合測試，在接收到作業任務后，對作業任務進行一系列的分析，包括堆取料類別、作業工業、作業總量、物料密度、安息角等，結合激光點云數據計算料場中已堆存的料堆實際占地面積和體積，最終調度到合適的堆取料作業區域以及合適作業設備?，F場測試過程見圖12。

(a)取料區域調度

3 總結

研究激光掃描技術在散貨碼頭斗輪堆取料機智能調度的應用，有效解決了堆取料機在作業區域調度中存在的問題?，F場測試證明，本系統在充分保證料場利用率、發揮堆取料設備的堆取料能力和其他功能基礎上，有效地提高了堆取料作業的合理性，減少了堆取料作業的時間，提高了生產計劃的合理性，提高作業效率，對于調度過程中堆料作業區域預測的誤差能夠控制在±10%以內。