鐵精礦智能工業(yè)機(jī)器人—無(wú)人裝運(yùn)系統(tǒng)

于繼明 徐 偉 劉國(guó)榜 肖澤龍

（1.金陵科技學(xué)院機(jī)電工程學(xué)院，江蘇 南京 211169；2.南京寶地梅山產(chǎn)城發(fā)展有限公司，江蘇 南京 210041；3.南京理工大學(xué)電子工程與光電技術(shù)學(xué)院，江蘇 南京 210094）

隨著智能制造、自動(dòng)化、人工智能等技術(shù)在工業(yè)行業(yè)的應(yīng)用，鐵精礦粉智能化自動(dòng)裝運(yùn)的業(yè)務(wù)需求越來(lái)越緊迫。在20多年前，西方發(fā)達(dá)國(guó)家就開(kāi)始工業(yè)機(jī)器人的研究，瑞典的ABB Robotics，日本的FANUC、Yaskawa，德國(guó)的KUKA Roboter，美國(guó)的Adept Technology、American Robot、Emerson Industrial Automation、S-T Robotics等公司的產(chǎn)品，已經(jīng)成為其所在地區(qū)的支柱性產(chǎn)業(yè)［1］，在干散貨發(fā)貨機(jī)器人研發(fā)方面，ABB公司在1983年推出了當(dāng)時(shí)比較先進(jìn)的自動(dòng)操作系統(tǒng)——“橋式抓斗卸船機(jī)自動(dòng)操作系統(tǒng)（抓斗擺動(dòng)和性能優(yōu)化器GPO），系統(tǒng)包括自動(dòng)卸船、卸船機(jī)自動(dòng)操作時(shí)過(guò)載控制、抓斗運(yùn)行軌跡優(yōu)化計(jì)算和抓斗擺動(dòng)抑制，但由于干散貨搬運(yùn)設(shè)備搬運(yùn)的貨物質(zhì)量大、工作速度快，當(dāng)機(jī)器人運(yùn)行不平穩(wěn)時(shí)，極易造成設(shè)備的損壞以及人員的傷害，直接影響到生產(chǎn)的高效、穩(wěn)定和持續(xù)運(yùn)行，難以適應(yīng)現(xiàn)場(chǎng)要求。經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，國(guó)外的干散貨裝運(yùn)設(shè)備技術(shù)已進(jìn)入比較成熟階段，技術(shù)水平處于領(lǐng)先地位，然而受價(jià)格高及售后服務(wù)滯后等多種因素影響，國(guó)外產(chǎn)品在國(guó)內(nèi)占據(jù)的市場(chǎng)份額極小。韓國(guó)浦項(xiàng)2002年研制與實(shí)施了第一臺(tái)行車(chē)自動(dòng)化［2］。在國(guó)內(nèi)，行車(chē)自動(dòng)化系統(tǒng)2007年在寶鋼使用［3］，2018年，寶鋼上線首個(gè)無(wú)人行車(chē)智能車(chē)間［4］，江西銅業(yè)做了尾礦行車(chē)智能化改造［5］，但上述系統(tǒng)均不能適應(yīng)散料智能裝運(yùn)的普適性要求。近幾年來(lái)，在散料的無(wú)人發(fā)貨關(guān)鍵技術(shù)方面，研究人員在三維掃描、建模等方面做了一些探索與應(yīng)用［6-9］，但對(duì)于吸波材料發(fā)貨智能化調(diào)度方面，還缺乏研究。本項(xiàng)目小組經(jīng)近3年的研究，在智能無(wú)人發(fā)貨的系統(tǒng)架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)、系統(tǒng)應(yīng)用效果分析等方面均取得原創(chuàng)性成果，研發(fā)了無(wú)人值守工業(yè)機(jī)器人發(fā)貨系統(tǒng)的關(guān)鍵裝備，設(shè)計(jì)了智能調(diào)度算法，為鐵礦粉智能裝運(yùn)系統(tǒng)的應(yīng)用提供了關(guān)鍵裝備、技術(shù)與方法。

1 鐵礦粉無(wú)人值守智能裝運(yùn)系統(tǒng)架構(gòu)

普適型干散貨發(fā)貨機(jī)器人系統(tǒng)涵蓋了現(xiàn)場(chǎng)信息采集、裝備聯(lián)動(dòng)、通信可靠、業(yè)務(wù)連續(xù)、安全穩(wěn)定等多方面要求，業(yè)務(wù)現(xiàn)場(chǎng)多種因素變化頻繁，復(fù)雜度較高。根據(jù)業(yè)務(wù)總體需求，將系統(tǒng)分為三大模塊：采集模塊、運(yùn)動(dòng)控制模塊、智能調(diào)度模塊，分別相當(dāng)于人的“眼”、“手”、“大腦”功能，各模塊又分別包括多個(gè)子模塊，實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景信息“輸入”、處理加工與指揮、運(yùn)動(dòng)控制三個(gè)大的功能模塊，如圖1所示。

1.1 信息采集模塊

鐵礦粉無(wú)人值守智能裝運(yùn)系統(tǒng)涉及的系統(tǒng)信息包括現(xiàn)場(chǎng)條件信息、定位信息、設(shè)備信息、業(yè)務(wù)信息、安全信息、任務(wù)實(shí)時(shí)信息等內(nèi)容，采集的實(shí)時(shí)性、穩(wěn)定性要求非常高，且各類(lèi)信息的相關(guān)性較強(qiáng)，因此，需要對(duì)所有信息進(jìn)行梳理、分析，得出正常流程下邏輯關(guān)系及異常情況的處理邏輯。信息采集模塊最重要的是現(xiàn)場(chǎng)散料的三維特征分布、設(shè)備安全狀態(tài)、業(yè)務(wù)過(guò)程狀態(tài)等信息，其中鐵精礦高度的精確采集是最為關(guān)鍵的技術(shù)，是關(guān)系到三維建模與發(fā)貨業(yè)務(wù)調(diào)度的關(guān)鍵因素。

1.2 智能調(diào)度模塊

無(wú)人值守發(fā)貨系統(tǒng)有三種業(yè)務(wù)狀態(tài)：發(fā)貨、布料與空閑狀態(tài)，系統(tǒng)能根據(jù)發(fā)貨計(jì)劃、現(xiàn)場(chǎng)條件與散料三維分布等情況，自主地調(diào)度任務(wù)。系統(tǒng)首先對(duì)業(yè)務(wù)現(xiàn)場(chǎng)及系統(tǒng)自身的狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)，在滿足全自動(dòng)業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)上，根據(jù)是否有發(fā)貨計(jì)劃、有候發(fā)車(chē)輛等實(shí)時(shí)狀態(tài)，確定任務(wù)類(lèi)型；其次檢測(cè)散料是否具備發(fā)貨條件，確定任務(wù)隊(duì)列；在滿足計(jì)劃與散料發(fā)貨條件狀態(tài)下，進(jìn)一步確定當(dāng)前一個(gè)任務(wù)的實(shí)施算法，包括抓取點(diǎn)、放料點(diǎn)、動(dòng)作序列。在每次開(kāi)始執(zhí)行前、執(zhí)行中、執(zhí)行后，均對(duì)相應(yīng)步驟涉及的相關(guān)因素進(jìn)行檢測(cè)，以決定是否進(jìn)入下一步操作任務(wù)，或執(zhí)行異常處理流程。系統(tǒng)主要模塊關(guān)系及流程如圖2所示。調(diào)度模塊因直接指揮電控（執(zhí)行單位）的動(dòng)作，涉及設(shè)備與生產(chǎn)安全，實(shí)時(shí)性要求非常高，必須保證在現(xiàn)場(chǎng)安全、設(shè)備安全、狀態(tài)安全的情況下，方可發(fā)信令開(kāi)始執(zhí)行；執(zhí)行過(guò)程中如果有設(shè)備故障或運(yùn)行安全隱患，將中斷執(zhí)行單元，進(jìn)入異常流程，否則進(jìn)入業(yè)務(wù)執(zhí)行。布料工作與發(fā)貨工作類(lèi)似，區(qū)別在于抓取區(qū)域、放料規(guī)則與位置不同，同時(shí)對(duì)單斗的抓取效果要求相對(duì)較低。

1.3 運(yùn)動(dòng)控制模塊

運(yùn)動(dòng)控制模塊是系統(tǒng)的執(zhí)行機(jī)構(gòu)，包括自身本質(zhì)化安全檢測(cè)、故障告警、任務(wù)信令接收、大小車(chē)運(yùn)動(dòng)控制、抓斗升降控制、開(kāi)閉合動(dòng)作執(zhí)行、軌道稱(chēng)重、姿態(tài)檢測(cè)、自動(dòng)人工模式切換等工作，目標(biāo)是在保障安全的情況下，接收調(diào)度指令，實(shí)施抓取與裝運(yùn)工作，同時(shí)根據(jù)自身故障、告警信息或接收到的信令確定中斷工作還是繼續(xù)執(zhí)行，或切入到人工交互模式。主要功能模塊及執(zhí)行流程如圖3所示。

圖3中，安全檢測(cè)模塊優(yōu)先級(jí)別最高，在執(zhí)行前、執(zhí)行中、執(zhí)行后均要進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，如果任務(wù)類(lèi)型為發(fā)貨，則在安全條件時(shí)執(zhí)行大小車(chē)運(yùn)動(dòng)、升降、開(kāi)閉等動(dòng)作單元；如果任務(wù)類(lèi)型為掃描，則根據(jù)任務(wù)起點(diǎn)、終點(diǎn)位置，帶動(dòng)自身雷達(dá)，根據(jù)規(guī)則進(jìn)行掃描動(dòng)作，同時(shí)調(diào)度系統(tǒng)接收實(shí)時(shí)的三維坐標(biāo)數(shù)據(jù)，傳輸至智能調(diào)度模塊進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理。

2 系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究與設(shè)計(jì)

鐵礦粉智能裝運(yùn)系統(tǒng)，要做到抗干擾、適應(yīng)性強(qiáng)，需要解決鐵礦粉發(fā)貨的復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景下，系統(tǒng)的實(shí)時(shí)、智能、安全、穩(wěn)定性，保證業(yè)務(wù)執(zhí)行的連續(xù)性，還要考慮系統(tǒng)普適性、可擴(kuò)展性能。系統(tǒng)在通信抗干擾、可靠性方面，采用主/備雙系統(tǒng)，能確保通信的實(shí)時(shí)、穩(wěn)定性。系統(tǒng)的難點(diǎn)在于動(dòng)態(tài)環(huán)境下高度的獲取、3D生成與抓取點(diǎn)定位。項(xiàng)目小組經(jīng)過(guò)近3年的研究，對(duì)上述兩個(gè)問(wèn)題進(jìn)行攻關(guān)，研制了高精度的具有抗干擾能力的高度采集裝備，設(shè)計(jì)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抓取位定位算法。

2.1 抗干擾、高精度的高度探測(cè)雷達(dá)研制

鐵精礦粉發(fā)貨工作現(xiàn)場(chǎng)情況較為復(fù)雜，對(duì)高度的采集不僅要考慮雨霧天氣影響，還要考慮鐵礦粉具有的吸波影響因素，因此，研制具有抗干擾功能的高度采集設(shè)備尤其重要。

本項(xiàng)目的應(yīng)用對(duì)象為有吸波的細(xì)顆粒鐵精礦粉，高度采集設(shè)備需要有防霧、防塵、防吸波等功能才能滿足復(fù)雜現(xiàn)場(chǎng)的高度采集需求。通過(guò)激光、紅外等高度采集設(shè)備的實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)均難以滿足現(xiàn)場(chǎng)的高度采集要求。激光雷達(dá)雖然在實(shí)時(shí)性、掃描功能上有優(yōu)勢(shì)，但是因鐵礦粉具有吸波、散射等特點(diǎn)，且受雨霧等天氣干擾較強(qiáng)，因此不具備現(xiàn)場(chǎng)高度采集要求。因鐵精礦倉(cāng)的粉塵嚴(yán)重，超聲波雷達(dá)因其穿透力差、分辨率低不可用。根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)高度采集要求及行車(chē)安裝位置所限，項(xiàng)目小組設(shè)計(jì)了一款毫米波雷達(dá)，安裝于行車(chē)起重臂旁邊的適當(dāng)位置上，不僅能有效防塵，且能對(duì)礦粉堆進(jìn)行快速垂直測(cè)距檢測(cè)，與行車(chē)平面位置采集共同組成空間三維坐標(biāo)采集系統(tǒng)，采集方式與安裝方式如圖4所示。

毫米波雷達(dá)兼有微波制導(dǎo)和光電制導(dǎo)的特點(diǎn)，與紅外、激光、電視等光學(xué)制導(dǎo)雷達(dá)相比，毫米波雷達(dá)穿透霧、煙、灰塵的能力強(qiáng)，且有體積小、質(zhì)量輕和空間分辨率高的特點(diǎn)。雷達(dá)通過(guò)天線向鐵礦粉堆發(fā)射頻率經(jīng)過(guò)調(diào)制的毫米波，毫米波被礦堆表面反射，反射信號(hào)與發(fā)射信號(hào)進(jìn)行混頻產(chǎn)生的差頻信號(hào)通過(guò)AD采樣后轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，通過(guò)高精度測(cè)距信號(hào)處理算法對(duì)該數(shù)字信號(hào)進(jìn)行處理，得到鐵礦粉堆表面的高度數(shù)據(jù)。毫米波雷達(dá)同時(shí)可用于其它散裝料表面的高度采集，具有非常好的適應(yīng)性。

根據(jù)上述原理，設(shè)計(jì)的毫米波雷達(dá)三維坐標(biāo)采集系統(tǒng)包括以下模塊：毫米波雷達(dá)、無(wú)線通信發(fā)射模塊、無(wú)線通信接收模塊、上位機(jī)，如圖5（a）所示。毫米波雷達(dá)進(jìn)行不間斷連續(xù)測(cè)量，測(cè)量結(jié)束后將距離信息通過(guò)無(wú)線傳輸方式傳回上位機(jī)。微波雷達(dá)的結(jié)構(gòu)如圖5（b）所示，包括天線、射頻前端、信號(hào)處理板三大部分。雷達(dá)采用FMCW體制，前端使用FMCW射頻模塊，信號(hào)處理板核心芯片采用FPGA。雷達(dá)工作時(shí)，通過(guò)在FPGA中運(yùn)行高精度測(cè)距算法提取雷達(dá)信號(hào)中的高度信息。

雷達(dá)采用連續(xù)波體制，在時(shí)間上改變發(fā)射信號(hào)的頻率，并測(cè)量回波信號(hào)相對(duì)于發(fā)射信號(hào)的頻率差，以此確定目標(biāo)的距離。在一個(gè)調(diào)制周期內(nèi)發(fā)射信號(hào)表示為

式中，vT(t)為雷達(dá)發(fā)射信號(hào)的表達(dá)式（隨時(shí)間變化的函數(shù)）；VT為雷達(dá)發(fā)射信號(hào)函數(shù)中的信號(hào)幅值，單位是“V”；T為調(diào)制周期；f0為發(fā)射信號(hào)中心頻率；B為發(fā)射信號(hào)掃頻帶寬；?0為發(fā)射信號(hào)初始相位；t為時(shí)間參數(shù)。

回波信號(hào)經(jīng)過(guò)td=2R/c的時(shí)延后被雷達(dá)接收。其中R為目標(biāo)與雷達(dá)之間的距離，在本項(xiàng)目中指的是雷達(dá)探測(cè)波束范圍內(nèi)礦堆與雷達(dá)天線口面之間的距離；c為電磁波的傳播速度，在空氣中傳播取光速。對(duì)回波信號(hào)與發(fā)射信號(hào)混頻輸出的差頻信號(hào)進(jìn)行化簡(jiǎn)，得到混頻后的差頻信號(hào)表達(dá)式：

發(fā)射信號(hào)與回波信號(hào)混頻后，得到差頻信號(hào)頻率為：

式中，fT(t)表示發(fā)射信號(hào)的頻率；fR(t)表示接收信號(hào)的頻率；差頻信號(hào)的頻率與礦堆距離成正比。

假設(shè)在連續(xù)測(cè)量的情況下，對(duì)差頻信號(hào)做傅里葉變換后，差頻信號(hào)的頻譜幅度峰值可以精確地找到，測(cè)量精度主要由信噪比決定。分析表明，增加FFT譜線數(shù)量，提高頻譜分辨率可削減柵欄效應(yīng)的影響，增加了采樣長(zhǎng)度，但會(huì)增加時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)。因此，項(xiàng)目中采用了頻譜細(xì)化和能量重心校正的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)高精度測(cè)距。圖6是直接做FFT變換后的頻譜幅度，圖7是頻譜細(xì)化后的頻譜幅度。根據(jù)理論計(jì)算，預(yù)期設(shè)計(jì)的毫米波雷達(dá)測(cè)距精度在10 cm左右。

雷達(dá)經(jīng)南京梅山冶金發(fā)展有限公司礦業(yè)分公司浮選分廠現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試，得到采集的高度與物理測(cè)量的高度值及誤差值如表1所示。

通過(guò)對(duì)比雷達(dá)的高度采集值與實(shí)際物理測(cè)量對(duì)比值可以看出，誤差值小于10 cm，與研制時(shí)理論計(jì)算的預(yù)期一致。為提高精度，可以通過(guò)軟件算法進(jìn)行校正，采集精度滿足散料發(fā)貨的精度要求。

2.2 三維建模與智能調(diào)度算法

本系統(tǒng)中，任務(wù)的智能調(diào)度基于鐵礦粉的三維形態(tài)及分布。發(fā)貨場(chǎng)景的高度數(shù)據(jù)與平面位置坐標(biāo)數(shù)據(jù)共同組成三維空間數(shù)據(jù)。系統(tǒng)通過(guò)執(zhí)行掃描信令，可實(shí)時(shí)獲得相應(yīng)散料的表面三維坐標(biāo)數(shù)據(jù)，并實(shí)時(shí)進(jìn)行3D建模，進(jìn)一步得到鐵精礦粉的實(shí)時(shí)三維分布情況。在執(zhí)行抓取行為時(shí)，需綜合考慮鐵精礦粉三維分布形態(tài)及機(jī)械執(zhí)行的安全性要求，建立基于動(dòng)態(tài)的3D窗口滑動(dòng)匹配模型，是抓取位置及任務(wù)智能調(diào)度的關(guān)鍵技術(shù)。

在首次發(fā)貨時(shí)，對(duì)整個(gè)發(fā)貨區(qū)域進(jìn)行3D掃描得到高度數(shù)據(jù)與平面位置坐標(biāo)，對(duì)三維坐標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行3D建模，可得到堆料的三維實(shí)時(shí)分布情況，如圖8所示。圖中根據(jù)采集的高度及位置，對(duì)部分采集盲區(qū)采用插值方式補(bǔ)充數(shù)據(jù)，生成三維圖形，直觀地表達(dá)出三維物料連續(xù)分布情況，如“峰”與“谷”的分布位置與高度變化情況。

無(wú)人系統(tǒng)的抓取工作，需要智能確定抓取區(qū)域及范圍。應(yīng)用k-means算法，根據(jù)高度差范圍，進(jìn)一步得到堆料的區(qū)域分布，如圖9所示。在分區(qū)之后，每一高度范圍的“峰”、“谷”的分布范圍及區(qū)域均以數(shù)字化形式表示，方便系統(tǒng)按區(qū)域分布特征智能確定抓取區(qū)定位，保證抓取效果。

在選定抓取區(qū)域及順序后，需根據(jù)抓斗抓取的矩形尺寸確定抓取點(diǎn)，全自動(dòng)智能調(diào)度執(zhí)行。項(xiàng)目設(shè)計(jì)滑動(dòng)窗口抓取算法，在優(yōu)選的抓取區(qū)域中，結(jié)合距離最優(yōu)及抓取效果要求，智能地生成一輪抓取調(diào)度任務(wù)隊(duì)列，執(zhí)行抓取任務(wù)。一輪抓取執(zhí)行結(jié)果如圖10所示，在最高區(qū)域上優(yōu)先抓取，然后再在次高區(qū)域，按距離最優(yōu)條件抓取，依次類(lèi)推，直到全輪工作任務(wù)完成，再重新計(jì)算，進(jìn)入下一輪任務(wù)。

在一輪抓取后，再次根據(jù)動(dòng)態(tài)的三維數(shù)據(jù)應(yīng)用k-means算法與窗口滑動(dòng)算法，計(jì)算下一輪區(qū)域劃分，如圖11所示。

無(wú)人值守系統(tǒng)根據(jù)發(fā)貨計(jì)劃、現(xiàn)場(chǎng)條件、干散貨分布及設(shè)備狀態(tài)，進(jìn)行智能調(diào)度，實(shí)現(xiàn)檢測(cè)、調(diào)度、裝運(yùn)全自動(dòng)化，直到不滿足條件為止。

3 系統(tǒng)應(yīng)用及效果

經(jīng)過(guò)近3年的研究，鐵精礦無(wú)人裝運(yùn)系統(tǒng)于2018年10月測(cè)試應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了細(xì)顆粒鐵精礦粉發(fā)貨的全自動(dòng)無(wú)人操控。雷達(dá)采集精度滿足現(xiàn)場(chǎng)小于10 cm誤差的要求，系統(tǒng)能根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)條件、車(chē)位狀態(tài)、堆料分布、設(shè)備狀態(tài)等因素的實(shí)時(shí)變化情況，智能、自動(dòng)地執(zhí)行發(fā)貨、布料、掃描等任務(wù)，為國(guó)內(nèi)干散料行業(yè)的無(wú)人值守發(fā)貨提供了關(guān)鍵技術(shù)、裝備與應(yīng)用案例，具有廣闊的應(yīng)用前景。