抓斗卸船機智能無人駕駛技術在電廠輸煤碼頭的應用

黃國舵，黃文壯，王杰華，劉剛，吳小敏，王明星

（湛江中粵能源有限公司，廣東 湛江 524000）

1 卸船機現狀和意義

橋式抓斗卸船機具有設計靈活性、維護方便、卸船速度快、工作效率高等優點，因此一直是我國煤炭碼頭的主要卸船設備。

近年來，國內外港口散貨量猛增，散貨碼頭在國內外港口取得了較快發展，隨著世界貿易的快速發展，散貨運輸量的猛增，散貨碼頭的新建與擴建必將成為各港口發展壯大、提升競爭力的重要途徑之一。而國內外卸船機大多數以司機操作為主，司機的操作熟練程度直接決定整個卸船過程的作業效率與作業安全；也有部分采用人工設定主要控制參數的具有半自動功能的卸船機，然而這種半自動操作方式僅限于單個作業循環內的有限自動化：抓料點的選擇、抓料操作、料斗提升等操作仍需手動完成，并未減輕司機的勞動強度提高工作效率。智能化卸船機的研究卻一直比較緩慢，為提卸船機的作業效率、降低司機勞動強度，國內外許多研究機構與制造廠家之間進行廣泛合作，開展了大量具有較高自動化控制功能的研究開發工作。

港口的散貨裝卸設備正在朝著專業化、大型化、高效化的趨勢發展，為適應這種趨勢，世界各國均大力研究應用信息化、自動化和智能化技術來建設和改造散貨碼頭，研制新型散貨裝卸與運輸設備，從而提高港口企業的核心競爭力。智能化、無人化卸船機的研究已經成為各國目標所在。

2 系統概述

保留原卸船機PLC系統所有軟硬件及原有功能并作為抓斗運行的基本執行軟件，增加無人駕駛系統的軟硬件，與卸船機原PLC控制系統通過專用通信模塊建立無縫連接，由無人駕駛系統向基礎控制軟件發送位置、速度、加速度、運行等指令。抓斗卸船機無人駕駛系統主要包含以下子系統：物料探測雷達掃描成像系統、卸船機視頻監控系統、抓斗位置與姿態檢測系統、船體偏移與料斗滿載保護系統、主控單元與操作站控制系統、數據及圖像通信系統、智能自動控制軟件等組成。

3 自動工作流程

全自動流程開啟，卸船機按照操作員設定的自動卸船范圍，系統控制大車自動移動，實現對大梁下方自動作業范圍內的船艙和物料的覆蓋掃描，將輪廓信息整體三維建模、成像，經過分析計算將料堆與船艙剝離出來，并根據智能連續取料策略算法形成最優化卸船方案。

系統根據當前料堆形狀以及重量分布，大車自動移動至軟件計算出的最優抓料點，自動控制抓斗抓料、閉合、起升，沿系統規劃的最優回程路徑，控制抓斗和小車運行至卸料上方開斗卸料，然后系統控制抓斗再返回船艙內下一個最優抓料點繼續抓料，完成一次抓卸料循環。

在每個循環中，當抓斗遠離船艙后，雷達自動掃描當前抓取過的料堆表面，實時刷新料堆輪廓并更新到整個料堆數據庫中。同時能夠對船體上浮、傾斜、偏移產生的數據變更進行實時補償。

系統周而復始，按照分層剝取、平衡卸船的策略，自動完成卸船任務。艙邊和艙底剩余的少量余煤仍由工人進行清艙作業。

操作員可在中控制內監控自動運行，如出現異常情況，可隨時按下急停按鈕或撥動任一主令手柄，實現停機操作。

4 系統關鍵技術

4.1 三維輪廓感知技術

準確獲取船艙及船艙內物料的三維輪廓及抓取點坐標是實現抓斗自動取料的關鍵。

激光雷達具有良好的準直性及非常小的發散角，使掃描儀可以進行點對點的掃描，較好的適應非常復雜的測量環境，此外激光雷達對粉塵、雨水、光線的敏感度最低，基本不受天氣及環境影響。因此無人駕駛系統中選用激光雷達作為三維輪廓數據獲取的傳感器。

2臺雷達安裝在卸船機大梁中部位置，向下掃描方向。船艙海、陸側艙口的正上方位置各布置一個。通過大車移動對船體進行測量，進而得到整個船艙的三維表面輪廓數據。伺服驅動雷達還保證在抓料過程中抓斗小車遠離大梁向路側運行后，實時掃描船艙內被抓斗抓取過的物料形狀，更新物料輪廓。

由于激光掃描采集的數據密度大，在進行網格規范化之前首先應將數據濾波處理，以消除冗余數據。此外，對數據進行濾波還可以消除測量數據中存在的誤差，以利于快速和準確地進行數據處理。

數據濾波處理完以后，進行網格規范化處理；網格規范化算法將分布在同一網格中點的高度進行平均，規定網格中心為該網格坐標，這樣就可以生成DEM數據，然后根據DEM數據進行船艙及船艙內物料模型繪制。同時利用圖像中不同灰度代表不同的高程值，灰度越大距離越近（圖1）。

圖1 船頭模型

4.2 智能連續取料算法

抓斗卸船機卸船過程中，如果重心大幅偏移船體縱軸線，將會使船體傾斜，容易造成側翻事故。系統必須在保證船體平衡的基礎上，自動尋找卸煤效率最高的位置。

系統在三維輪廓數據的基礎上，將船艙物料進行分層，同時系統自動計算出最佳抓料點。大車移動到最佳位置，小車立即向海側運行，抓斗隨之下降，抓斗到達目標位置，開始第一次抓料。

大車停止在當前位置，小車與抓斗一次次循環卸料，目標位置即時更新。雷達在抓斗離開船艙上方后立即自動轉動掃描，更新當前抓取過的料堆表面輪廓；直至當前抓取的料堆條平均深度達到系統參數設定的深度。

大車自動移動到下一個最佳抓取位置后停止。小車與抓斗再一次循環抓料卸料，直至當前料堆條平均深度達到系統參數設定深度。大車再移動，直至將整個第一層抓取完畢。

系統開始第二層的自動抓取作業，周而復始，直至將整個料堆抓取至設定深度。艙邊和艙底剩余的少量余煤仍由工人進行清艙作業。

4.3 抓斗姿態感知技術

自動抓料作業時，由于小車加減速的影響，慣性作用會使抓斗搖擺。搖擺現象不僅降低抓斗的定位精度，而且限制了卸船機的工作效率。搖擺也對船艙造成安全隱患。防止和消除卸船機抓斗搖擺一直是業內渴望解決的重大技術問題。抓斗搖擺的減小對抓斗準確定位有重要的意義，能夠減少調整抓斗搖擺的時間，避免搖擺導致的碰撞事故，提高生產效率和安全性。

在卸船機大梁海側末端、料斗上方各配置1臺高清高速攝像頭球機，保證2臺攝像頭畫面始終覆蓋抓斗運動的整個過程。系統采用基于深度學習的圖像識別技術，捕捉圖像及視頻中抓斗的位置與形態變化，使系統能夠實時獲知抓斗的三維姿態，為抓斗姿態感知和防撞提供前端數據。

4.4 基于機器視覺的船體偏移和料斗滿載識別

全自動卸船過程中，隨著船體重量及浮力不斷取得新的平衡，船體可能因纜繩張力變化與碼頭間產生不規則移位，船體移位超出一定范圍將對全自動卸船造成危險。

在卸船機大梁上設置高清攝像頭，采用圖像識別技術實現船體外移或傾斜等情況的實時感知，提交主控處理（報警或停機）。

全自動卸船過程中，抓斗卸船機的卸料斗如已滿，抓斗必須停止繼續卸煤。通過在卸料斗側上方安裝高清攝像頭，采集圖像識別技術實現料斗存煤高數柵格工況的智能感知，及時停止抓斗繼續卸料（圖2）。

圖2

4.5 抓取時煤型智能感知技術

全自動模式下抓料時，抓斗必須能夠平穩地落在煤堆上并保持鋼絲繩適當松弛，過緊導致閉斗后抓料不滿、降低卸船效率。過松易導致抓斗在閉斗后離開料堆的時間長，同樣降低卸船效率，且當抓斗落在煤堆斜坡上時，過松的繩長使抓斗側傾，更易引起繩纏抓斗的異常工況，影響設備運行安全。因此，根據抓斗下方不同煤型選擇不同放繩策略是提高抓斗卸煤效率和運行安全的核心技術之一。系統根據當前抓取點的輪廓投影形狀、匯總傳感數據，在抓斗下放以及接觸料堆過程中，智能感知當前抓斗下面煤堆的形狀（平面、斜面或部分角落斜面），系統根據不同情況輸出不同的速度曲線和運行命令，使抓斗停穩時能夠適應各種煤堆表面，始終保持恰當的放繩長度。

4.6 抓斗動態掏艙

海船特點是艙口小、肚子大。為了提高清空率，系統必須能夠實現抓斗的動態掏艙功能：即抓斗深入船艙口甲板內側抓取物料。

利用大梁上安裝的2臺伺服驅動雷達，分別掃描艙內兩邊凹部分的存煤分布情況，并做數據融合。系統采用特定算法精準控制小車和起升機構的加速度，在落斗過程，抓斗受控落在艙內凹部分煤面上，同時避免鋼絲繩與艙口發生碰撞。閉斗后小車橫移至艙口敞開位置，然后緩慢升起。

5 結語

抓斗卸船機智能無人駕駛系統目前已在湛江中粵能源有限公司1#卸船機作業中得到了實際應用，效果良好。

系統的投運，無需司機上機操作，不僅能夠大幅減輕卸船機司機勞動強度、避免卸船過程抓斗碰撞船艙，同時智能算法能夠優化抓斗運行軌跡，使全自動卸船作業具有運行穩定，路徑最短等特點，有效減輕了碼頭撒煤污染等現實問題，卸船機智能無人駕駛系統提高了電廠碼頭自動化運行水平，具有較好的工程應用和推廣價值。