建筑工地经济型智能AGV二次搬运平台关键技术探讨
2024-06-04王嘉罗苗施彬王黎立
王嘉 罗苗 施彬 王黎立
摘要:采用多模传感与图像融合技术克服了环境光对机器视觉系统的影响,提高了AGV视觉导航精度,保障了运输安全;通过交互操作,可自由切换智能小车操控模式,实现了小车能够自由进出电梯等特殊场所作业,为建设工程中的智能二次搬运提供了新的思路。
关键词:建筑工地; AGV; 智能搬运; 视觉导航
中图分类号:TU689文献标志码:A
0引言
随着电子、网络等信息技术的不断革新,AGV技术进入高速发展阶段,由于AGV具有高智能、高性能、机械化程度高、绿色、低成本等特征,在汽车行业[1-2]、家电制造业[3-4]、物流业[5-6]等领域得到广泛应用。建筑工地等土木行业施工现场的二次搬运作业多为机械的重复性劳动,且工作环境有一定的危险性,地面一般都作了硬化处理,这些特点也很适合发展经济型智能AGV二次搬运平台技术。AGV智能小车可取代人工搬运作业方式,减少劳动力,降低人员作业风险,确保施工安全,在建筑与土木工程领域具有很大市场发展前景。
故而国内外大多学者对AGV智能搬运展开了大量研究。武增礼等[7]将AGV智能搬运技术合理运用于煤矿工程,基于导航定位系统和图像识别技术实现了煤样的智能收集;世家伟等[8]依托某公司生产的锌锭智能搬运AGV为例,借助数值仿真建模验算了基于改进蚁群算法AGV路径规划方法的高效性和实用性;Fazlollahtabar等[9] 综合考虑了时间、成本、能力等因素,通过计算机集成制造系统的优化设计,建立了自动导引车( AGV )路径问题网络中的最优路径;Michiko等[10]提出了一种基于特征场景识别与获取的新方法,场景识别与获取采用稀疏分布式记忆神经网络( SDM ),根据识别和获取的场景,利用Q-learning对AGV的导航路径进行学习,此方法实现了可驱动多台AGV自主地在工厂的机床之间运送原材料作业;牟胜辉等[11]在前人研究的基础上,结合理论计算和现场实践的研究方法设计出了AGV货架搬运机器人,为物流仓储行业的智能化运输提供了参考价值;任培华[12]大量调研了目前国内外AGV小车在智能搬运中存在的问题,通过归纳分类总结,最终提出了改进机械结构的方法来提高AGV智能小车的搬运效率,现场实际验证了优化后AGV小车的高效性和实用性;高成冲等[13-14]通过现场实例研究发现基于机器视觉的AGV设施布置规划能够有效降低物流运输成本,缩短产品上市周期.;黄画恒等[15]结合机器人操作系统( ROS )、Visual Studio开发搬运车控制系统和Jetson nano运算平台研发了新型AGV智能搬运车,研究结果表明该智能AGV小车能够完成日常货物搬运目标,现场实践验证了方案的可行性。
综上,国内外学者对AGV智能搬运小车的研究主要集中在机器视觉、路径规划、搬运效率等方面,研究領域主要为汽车行业和物流业,而目前将机器视觉、导航定位、智能交互以及自主安全意识等新技术新方法应用于建筑工地AGV二次搬运平台的研究还较少。本文提出了经济型智能AGV二次搬运平台为建设工程中的二次搬运提供了新的思路。AGV智能搬运在建筑工地上的应用可提高施工现场的二次搬运效率与安全性,有利于施工企业降低施工成本,实现减员增效;同时有助于相关部门提高安全管控能力,减少安全事故、人员伤亡的发生概率,有利于推动智慧工地的数字化信息化管理建设,具有良好的应用前景。
1建筑工地智能AGV功能需求
1.1低成本移动平台
建筑工地二次搬运移动平台应用的场地,不像室内车间和仓库的场地那样平整,且场地内部杂物堆积,因此要考虑其具有一定的爬坡和越障能力;同时要能实现自主进出电梯的需求,就需具备小空间原地旋转移动能力,实现对施工电梯主动呼叫功能。
目前实际应用中的电动助力型小车的控制机构,均移植于电动自行车的旋把式速度控制方式。但将这种控制方式用在人车分离的助力式电动手推车上,若出现紧急情况,小车不易控制,存在安全隐患,故而在一些特殊情况下移动平台需要现场人工操作。
如图1所示,目前已完成低成本移动平台的结构设计,主体结构加工组装完成,考虑稳定性和转向灵活性,系统设计的额定载重为500 kg,接近角45°与离去角60°。
1.2定位导航系统
建筑工地的环境有别于车间仓库,建筑工地场地看似有结构化场地的属性,实则差异较大,建筑工地随着建设进度的推进场地形态逐渐发生变化,这要求地图的建图方式要充分考虑这一特点,同时建图应是一个动态的过程,不像车间厂房中的一次固定建图方式。
另外车间厂房内的物品多为垂直,且地面平整,在这些场景中的主流的地图建图定位采用单线激光雷达,而建筑工地环境地面材料堆放形态随机,加之地面平整度欠佳,这导致移动平台运动中会有一定的颠簸及倾斜变化,这对单线激光扫描的建图定位方式带来了极大的误差,因此需要研究更合适的建图、定位与导航方式与算法。
1.3自主安全意识
建筑施工作业中为提高工作效率,理想的模式是多个机械设备能并行工作,提高场地的使用效率,在此环境下移动平台能安全可靠地在场地上完成搬运任务就要求其具有自主的安全意识,利用机器视觉结合噪声分析,识别移动路线上人与设备运动趋势,及时进行移动速度及路线的调整。
1.4人机交互接口
为了在上位机上调出移动平台所在场所的二维电子地图,并在图上标出目标位置,下发给移动平台并启动移动,上位机只能看到移动平台的位置以及移动方向速度。为了能更好地监测管理上位机能在后台实时接入移动平台获取周边环境视觉与噪声信息,并视情况远程接管操控移动平台,考虑远程操控的时延性,可研究以降低信号延迟的本地与远程的移动平台操控融合。
2智能AGV二次搬运平台关键技术
2.1三维重建精度实现技术
安全可靠的导航应用需要远近大范围的三维重建,考虑经济性及远近不同精度的需求,可研究合适的解决方案,比如组合利用单多目相机、环境中的先验知识的以及AGV转运平台的里程计以及经济型的本地计算能力,最终获得匹配工地环境AGV转运平台所需的最优三维建模时空分辨精度的解决方案。
2.2经济建图定位技术
建图定位按照精确性和抗干扰及全天候环境适应性,实现的技术手段不同,导致建图定位成本差异巨大。综合考虑建筑工地二次搬运这一特殊应用场景,系统的经济性是重要的考虑点,因此采用在现有技术中融合一种经济实用的建图定位技术,是未来的发展趋势。
借助实验室已有重载AGV平台,在工地环境先行搭载多种定位设备,采集数据,测试UWB、GNSS-RTK以、激光雷达、组合单目多目视觉测距技术的实用性,如图2所示,通过实测数据对比分析,决出最优视觉定位导航算法系统。
2.3自主安全意识算法
自主安全意识是实现智能AGV二次搬运平台移动安全性的一个新技术,它组合了机器视觉动作捕获分析人的运动趋势,同时对周边空间环境的障碍物机器运动趋势进行分析识别,并结合一定的推理机制,进而使移动平台具有一定的安全意识,并基于此采取简单的声像交互与运动控制来避免、减少安全事故的发生。
基于RGB-D相机对环境目标识别、动作捕获以及麦克风阵列的声源定位与噪声分析抑制处理。如图3所示,在经济型移动平台研制的同时,利用已有的重载AGV平台,搭建具有近距离双目高精度主动三维成像与远距离的单目大范围较低精度的三维获取的RGB-D相机,应用机器视觉与噪声分析算法,与机器学习推理和动作捕获技术,并融合窄波束超声测距,实现经济型移动平台的初级安全意识分析特色功能。
2.4经济型移动平台与交互操作
综合考虑成本及使用环境因素,移动平台拟采用三轮方式,其中两个差速驱动轮,一个被动万向舵轮,为增强移动平台在坑洼地面的移动性能,舵轮可升级为主动轮。
为支持进出电梯的需求,增加高性价比舵机实现多自由度的机械手臂实现基本的交互操作,典型的如按施工电梯的呼叫按钮,另可扩展简单的手势交互。在控制方面实现自动/遥控(图4)/人工三种控制模式自由切换,同时为提高助力模式时的操控安全性,将人工助力的控制把手改造为更符合人体工学的力感方式。
3技术革新
3.1目前研究的不足
目前国内外学者在机器视觉、建筑机器人等方面研究方向,特別是利用机器视觉在建筑墙、地面施工方面,已取得显著研究成果,在智能建筑机器人、机器视觉、定位导航、信号处理及软件编程方面积累了宝贵的经验。但将研究结果直接用于建筑工地智能AGV二次搬运却存在几点缺陷:
(1)环境光是影响机器视觉系统输入的重要因素,因为这直接影响输入数据的质量和应用效果。环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能,使输出的图像数据存在噪声。
(2)雨雾及玻璃等透明体也会影响基于可见光的机器视觉的应用效果,通常采用后期图像处理进行增强、去噪,同时进行空洞补偿,但这些不可避免的造成误差。
(3)智能AGV二次搬运平台自主移动进入施工电梯存在安全风险,并与现行的施工电梯安全管理制度有一定冲突。
3.2应对策略
综合考虑现有技术及经济成本,本项目采用多模传感与图像融合技术克服现有技术缺点。通过AI技术将一般摄像头拍摄的可见光图像与可穿透雨雾的电磁波雷达有效合成,同时采用超声波测距应对光和电磁波具有穿透性的障碍物,系统运行虽然不能达到理想的精度和效率,但可保障安全性。
为使二次搬运平台自主乘坐施工电梯符合安全管理制度,设置移动平台的手动模式,可退出自动模式采用手动模式进入电梯,关闭二次搬运平台电动车的车轮驱动系统电源,手动拉起二次搬运平台的机械刹车,满足施工电梯乘坐安全规范要求。
4结束语
本文采用多模传感与图像融合技术克服了环境光对机器视觉系统的影响,提高了AGV视觉精度,保障了运输安全;通过交互操作,可自由切换智能小车操控模式,实现了小车能够自由进出电梯等特殊场所作业,为建设工程中的智能二次搬运提供了新的思路。
参考文献
[1]Wang Y H, Zhang H M, Peh L S. Research of AGV Variable Frequency Speed Regulation System Based on New Type PMSM[J].Advanced Materials Research, 2014, 1049-1050:846-849.
[2]陈俊彬.AGV小车的发展现状研究[J].科技资讯,2023,21(15): 237-240.
[3]李玉山. 家电自动化装配方案设计及在线仿真监测的关键技术研究[D].大连:大连理工大学,2019.
[4]吴维贞. 海尔无人化数字注塑工厂的应用研究[D].南京:南京大学,2022.
[5]王殿君,朱亚东,陈亚等.物流AGV机器人悬架系统优化设计与平顺性研究[J].制造业自动化,2023,45(9):139-143.
[6]吴连伟,王平,司会萍,等.基于PLC控制的AGV智能物流输送系统的研究与应用[J].机械工程师,2023(9):142-146.
[7]武增礼,殷诚.基于AGV搬运机器人的闭环智能煤样收集系统研制[J].煤矿机电,2023,44(1):24-27.
[8]世家伟,郝二丽,王勇,等.锌锭智能搬运AGV路径规划技术研究与仿真应用[J].世界有色金属,2023(14):16-19.
[9]Fazlollahtabar H, Saidi-Mehrabad M. Optimal path in an intelligent AGV-based manufacturing system[J]. Transportation Letters The International Journal of Transportation Research, 2015, 7(4):219-228.
[10]Michiko Watanabe,Masashi Furukawa,Yukinori Kakazu. Intelligent AGV driving toward an autonomous decentralized manufacturing system[J].Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2001, 17(1-2):57-64.
[11]牟胜辉,王有亮,张成,等.应用于智能仓储的AGV货架搬运机器人[J].机电工程技术,2021,50(7):56-59+153.
[12]任培华.果蔬仓储搬运的AGV小车机械结构分析研究[J].潍坊工程职业学院学报,2022,35(5):76-79.
[13]高成冲,董莺,王为民.基于机器视觉的设施布置规划方法研究[J].南京工程学院学报(自然科学版),2022,20(4):12-17.
[14]任培华.基于机器视觉的智能仓储运输机器人设计与研究[J].智慧农业导刊,2023,3(2):13-16.
[15]黄画恒,李健,方士闻,等.基于ROS和主动视觉感知的无人智能搬运车设计[J].电脑知识与技术,2023,19(1):10-12+40.
[作者简介]王嘉(1983—),男,本科,高级工程师,主要从事建筑施工技术方面工作。
[通信作者]罗苗(1992—),女,本科,工程师,主要从事建筑施工技术管理工作。