多机械臂煤矸石智能分拣机器人关键共性技术研究

依据我国煤矿智能绿色发展战略,深入分析了国内外智能拣矸系统的研究现状,指出研发适用于井下的多机械臂煤矸石智能分拣机器人是破解煤矸分拣难题的重要发展方向,凝练了直接影响和制约我国煤矸石智能分拣高质量发展的“煤矸石准确识别、精准跟踪和可靠抓取、多目标任务多机械臂协同分拣”三大关键共性技术难题,并给出了解决思路和方法。针对煤矿井下煤矸石被煤泥严重包裹识别难,提出了“X射线+视觉”煤矸石识别与匹配方法、基于点云数据的煤矸石抓取特征提取方法,实现目标矸石的快速识别和最优抓取特征提取;针对煤矸石形态各异、动态环境抓取难,提出了基于ORB+BEBLID特征的FLANN动态目标高效匹配方法、基于FDSST的动态目标精准跟踪方法、基于三环PID的机械臂同步跟踪轨迹规划方法,实现机械手对高速传输的动态矸石稳定抓取;针对煤矸石随机分布、障碍多、多机械臂任务分配难,提出了改进匈牙利算法的多机械臂动态空间协同分拣方法,确保系统收益的前提下实现多机械臂在动态空间中高效协同工作。现场工业性试验研究结果表明,针对三大关键共性技术所提出的方法能够有效破解煤矸石高效识别和抓取特征提取、机械臂动态目标同步跟踪稳定抓取、多机...     

选矸机器人手爪机构设计及其分拣功能分析

选矸机器人手爪作为分拣矸石的执行机构,对矸石的分拣方式、分拣精度与分拣效率具有重要影响。传统手爪只能实现抓取或拨离的单一分拣方式,对于某些特定的场景,无法满足应用需求。为此,提出了一种多功能选矸机器人手爪,完成了机构设计和优化,分析了手爪机构的3种分拣模式,并制定了手爪分拣功能变换控制策略。该机器人手爪整体结构紧凑,可实现抓取、拨离与协同抱取3种功能形态之间的快速变换,拓展了选矸机器人的适用范围,可有效提高矸石的分拣精度与分拣效率。     

基于多机械臂协同的煤矸分拣方法研究

针对目前主流的煤矸分选方法存在资源浪费大、环境污染重、分选效率低等问题,提出了一种多机械臂协同的煤矸分拣机器人,重点研究了该机器人的多动态目标多机械臂协同煤矸分拣方法。为了解决工业现场环境下的矸石识别问题,提出了一种基于深度学习网络的煤矸快速识别方法,实现了拣矸带式输送机上煤矸石流的实时识别,有效提高了其综合准确率;采用双目视觉技术,实时获取矸石的相对坐标和深度信息,并研究相应的三维信息误差分析与误差补偿方法,为机械手的煤矸分拣提供依据;为了实现分拣模块中多矸石的高效分拣,提出一种多动态目标多机械臂协同的煤矸分拣策略和相应的分拣流程,实现了机械臂矸石拣取轨迹的自主规划。试验结果表明:所提煤矸快速识别和定位方法对煤矸混合样本下的目标识别准确率达到76.92%;多臂协同分拣方式相对单臂方式显著提升了煤矸分拣效率。基于多机械臂协同的煤矸分拣机器人可实现煤和矸石的自动化和智能化分选,降低煤炭分选的投资和生产成本,提高煤炭质量。     

基于比例导引法的机械臂拣矸过程轨迹规划方法研究

为解决目前国内洗煤厂人工拣矸方式所存在的分拣效率低、工人健康危害大等问题,设计了一种煤矸分拣机器人,重点研究了其多矸石分拣优先级排序及机械臂拣矸过程运动轨迹规划问题。首先,基于优先抓取带式输送机上尺寸大、距离近并且与其它矸石重叠的矸石的规则,采用模糊逻辑推理方法构建了识别区域矸石的待抓取优先级排序模型,为机械臂有序、高效分拣矸石提供了合理的逻辑顺序;然后,为了解决带式输送机上矸石的机械臂动态跟踪轨迹规划问题,采用比例导引方法,建立了实现矸石匀速运动下的动态跟踪过程的机械臂运动轨迹规划模型,进一步采用增量比例导引法实现了矸石非匀速运动下的动态跟踪过程的机械臂运动轨迹规划;最后,基于Matlab工具对上述模型进行了仿真分析,验证了方法的可行性,为进一步进行机械臂拣矸控制关键技术的研究奠定了基础。     

基于余弦定理-PID的煤矸石分拣机器人动态目标稳准抓取算法

针对煤矿生产中煤矸石分拣问题,提出机器人分拣方案,并对机器人在跟踪和分拣煤矸石时出现延时、抖动、冲击、分拣速度低等现象进行了分析和讨论。通过分析发现,出现这些现象的主要原因是煤矸石属于大质量、快速移动分拣对象,同时决定了机器人机械本体具有较大的惯性负载,传统的跟踪算法由于较大的数据量不适于机器人对大质量、动态目标的快速跟踪与稳定抓取。针对该问题,结合实际工况以及不同追踪方法的优点,提出了基于余弦定理-PID的动态目标抓取算法。首先,利用梯形速度运动规律进行了轨迹规划,并建立了带有圆弧过渡的门字型轨迹;然后,对动态环境下的大质量、动态目标抓取问题建立了数学模型,并针对该数学模型提出了基于余弦定理-PID的动态目标抓取算法。该算法首先通过余弦定理计算出机器人理论抓取点,控制机器人快速到达理论抓取点后,再通过位置-速度双环PID算法控制机械臂末端与煤矸石进行同步。算法测试结果表明:该算法通过余弦定理计算出理论抓取点,能在很大程度上减小机械臂跟踪煤矸石时间,并使得机器人末端快速逼近目标,提高跟踪效率,并通过位置-速度双环PID算法控制机械臂末端与煤矸石进行同步,以保证机械手对煤矸石进行稳准抓取...     

煤矸石智能分拣机器人视觉伺服自抗扰控制方法研究

为了有效的将煤矸石从原煤中分拣出来,提出了煤矸石智能分拣机器人视觉伺服自抗扰控制方法。同时为了避免外界环境对煤矸石检测过程产生干扰,采用同态滤波算法对采集的煤矸石图像展开增强处理;在YOLO网络中输入增强后的煤矸石图像,完成煤矸石的检测与定位;通过PID算法实现煤矸石智能分拣机器人控制,从而稳定地完成了煤矸石分拣。实验结果表明,所提方法采集的图像质量高,煤矸石检测精度高,煤矸石智能分拣机器人控制稳定性好。     

改进的ORB-FLANN煤矸石图像高效匹配方法

针对煤矸石分拣机器人分拣煤矸石时,带式输送机输送带打滑、跑偏以及带速波动造成的目标煤矸石位姿变化,从而导致抓取失败或空抓漏抓等问题,提出了一种改进的ORB-FLANN (Oriented FAST and Rotated BRIEF-Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)煤矸石识别图像与分拣图像高效匹配方法。提出改进ORB的特征点检测方法对煤矸石识别图像与分拣图像进行特征点检测,实现快速检测图像特征点;提出改进FLANN匹配算法对图像特征点进行匹配,实现煤矸石识别图像与分拣图像高效匹配。针对传统ORB方法对煤矸石图像特征检测时间长、重复率低问题,提出了改进ORB特征检测方法,提高了图像特征点检测速度和重复率;针对传统FLANN匹配方法对煤矸石图像匹配精确率低问题,提出了融合PROSAC算法的改进FLANN匹配方法,剔除错误特征匹配点对,提高了图像匹配的精确率。在自主研发的双机械臂桁架式煤矸石分拣机器人试验平台上应用文中方法、SURF特征匹配方法、HU不变矩匹配方法、SIFT特征匹配方法和ORB特征匹配方法分别进行了不同带速、尺度、...     

基于梯度下降算法的煤矸石分割识别方法

通过图像处理技术在带式输送机运输过程中对煤矸石的分割识别,以完成后续自动分拣是一项非常重要的工作。针对煤和矸石的光泽、灰度等差异,先通过灰度直方图确定阈值,将图像前背景相分离;再将图像距离变换,抽象为三维地形图,通过梯度下降算法把与矸石相接触的煤颗粒图像分离开。实验结果表明,该算法能有效地区分出煤与矸石。     

柔索驱动拣矸机器人分拣轨迹跟踪控制研究

柔索驱动并联机器人具有运动速度快、工作空间大以及动态承载能力强等优点而被用于煤矸石的快速精准分拣。然而，由于柔索的柔性和单向受力特性，在运动过程中柔索必须时刻保持张紧，使得柔索驱动拣矸机器人的精准分拣控制面临着巨大挑战。同时，拣矸置矸过程所导致的动态冲击和动力学参数的不确定、以及外界干扰等因素势必会影响拣矸机器人末端抓斗的运动精度，甚至导致目标矸石的抓取工作失败。因此，提出了一种能够保障拣矸机器人末端抓斗运动精度的鲁棒自适应模糊控制策略，以克服拣矸置矸过程所产生的动力学参数扰动和外界干扰等因素的影响。基于Lyapunov稳定性理论，证明了所提控制策略的稳定性。并通过空间螺旋轨迹和实用的分拣轨迹对所提出控制策略的控制效果进行了仿真分析。结果表明：末端抓斗对预定运动轨迹的跟踪效果良好，最大位置跟踪误差和均方根误差分别为2×10^-2 m和8.986 7×10^-4 m；柔索驱动力光滑连续且满足柔索驱动力约束条件。证明了文中鲁棒自适应模糊控制策略对柔索驱动拣矸机器人轨迹跟踪控制有效且可靠。研究能够为柔索驱动拣矸机器人的进一步应用奠定良好的理论基础。     

基于DSP嵌入式煤矸识别系统的设计

为了提高综采放顶煤工作面自动化水平,提高煤质,介绍一种基于DSP的嵌入式煤矸识别系统,包括整个系统的硬件、软件设计及算法分析。该系统可高速采集振动声波信号,IIR低通滤波去噪后,经过快速傅里叶变换和小波变换对数据进行频谱、功率谱分析,实现煤与矸石的比例识别。CPLD协同DSP实现整个系统的地址译码和逻辑控制,并可以通过RS485/RS232接口实现通信或组网。     

多机械臂多钻机协作的煤矿巷道钻锚机器人关键技术

针对煤矿巷道掘进智能化进程中存在的“掘快支慢”难题,总结分析了国内外快速掘进钻锚技术和装备以及类似多任务多机械臂控制技术的研究现状,指出研发具有多机械臂多钻机协作的煤矿巷道钻锚机器人是破解永久支护难题的重要发展方向。提出了多机械臂多钻机协作的钻锚机器人基本方案,凝练了影响钻锚机器人性能的“有限时空多机械臂与多钻机布局优化、面向装卸任务的机械臂姿态控制、复杂受限空间机械臂最优轨迹规划和多机械臂多钻机智能协同控制”四大关键技术,并给出了解决思路和方法。针对在有限时空约束下钻锚机器人结构布局优化问题,构建了钻锚机器人配置优化模型,提出了时空最优的钻锚机器人多机械臂与多钻机结构布局方案,旨在提高钻锚效率的同时获得最优空间布局;针对机械臂与钻机协同位姿控制问题,提出了基于机器视觉和强化学习的机械臂抓取与布放控制方法,旨在提高机械臂末端位姿控制精度,实现精准装卸物料作业;针对复杂受限空间机械臂最优轨迹规划问题,建立了机械臂多目标轨迹优化模型,提出了基于随机采样与包围盒相结合的机械臂防碰撞轨迹优化方法,旨在保证机械臂在搬运过程中安全、可靠、高效运行;针对钻锚机器人多机械臂与多钻机并行协同控制问题,构...     

基于机器视觉的煤矸石检测研究

针对传统煤矸石分拣机器人对输送带上不同位置煤矸石感知能力不足的问题,提出使用单激发多盒探测器(SSD)机器视觉算法对煤矸石进行检测的方法,提高分拣机器人的感知与分拣性能。实验结果表明,基于SSD的煤矸石检测算法实时性优于Faster-RCNN检测算法,且具有更高的准确性,进一步促进了煤矸石分拣机器人的智能化。     

煤矸分拣机器人设计与关键技术分析

煤矿智能化是实现煤炭工业高质量发展的核心技术支撑,煤矸在线分拣机器人可实现煤和矸石的自动识别与分拣,是实现煤矿智能化分选的重要装备.在总结国内外煤矸分拣机器人和煤矸图像识别技术的研究现状和成果基础上,针对煤矸自动分拣机器人分拣速度低,智能化程度不高等问题,设计了一种基于图像识别的Delta型并联机器人应用于煤矸自动分拣...     

多自由度自动喷浆机械臂运动分析及路径优化

喷浆支护具有支护强度高、支护成本低等特点,已广泛使用于煤矿井下巷道掘进与支护中。为实现巷道喷浆支护作业全自动化,解决喷浆质量差、生产效率低等问题,设计并实现一种灵活性高的多自由度冗余喷浆机械臂。基于D-H法建立多自由度喷浆机械臂运动学模型,通过正逆运动学分析得到了多自由度机械臂的空间位姿变换矩阵,为喷浆作业自动控制奠定了基础;以受喷面的均匀度为目标,采用环境网格法建立喷浆路径规划模型,对喷浆路径规划进行研究并统计受喷面覆盖程度,分析喷浆直径、喷浆横移距离等运动参数及运动形式对喷浆效果的影响;此外,搭建了多自由度喷浆机械臂控制系统并进行了运动控制试验,以验证自动喷浆机械臂的控制性能。研究结果表明建立的运动学模型可准确描述机械臂空间运动,在运动控制试验中获得的位姿参数θ₁,θ₂与θ₃误差较大,其余误差较小,基本满足控制性能要求;重复喷浆区域集中于喷浆路径相交位置,未喷浆区域存在于喷浆区域的外围,可采用"喷帮"方式对未喷浆区域进行补喷;喷浆直径与喷浆横移距离共同影响着喷浆区域的均匀性,喷浆运动形式从l=D运动变化到l相似文献   

三电平三桥臂并联有源电力滤波器的研究

提出了一种三电平三桥臂并联有源电力滤波器(APF)的滑模控制策略。通过对两电平滑模控制工作原理和三电平中各电平的分析,总结出电平选择规律并对滑模函数进行变换。运用变换后的滑模函数实现三电平三桥臂并联型有源电力滤波器的控制。所提出的控制策略具有算法简单,响应速度快,对外界噪声干扰和参数摄动具有鲁棒性等特点,对抖动也具有较好的抑制作用。具体仿真计算结果表明,所提出的方法控制效果良好,具有较高的实用价值。     

基于PLC控制的煤炭分拣系统研究

首先分析了基于PLC控制的煤炭分拣系统的功能与要求,然后概括了材料自动分拣系统的总体设计方案,研究了该分拣系统的控制原理,最后针对其硬件和软件设计进行了分析和研究。     

基于Eon Studio的机械臂运动仿真

为了实现虚拟现实环境下机械臂的交互运动仿真,通过对机械臂各关节节点运动路径的计算,数学模型与数字模型的建立,完成了基于Eon Studio平台下对三自由度机械臂实时交互仿真的研究,并进行了机械臂运动路径的虚拟仿真实验,为基于Eon环境下多自由度、多通道输入多感知的机械运动虚拟交互仿真的研究提供一定理论基础。     

改进RRT算法的机械臂路径规划研究

针对基本快速扩展随机树(RRT)算法在机械臂路径规划过程中随机性大、冗余节点多、路径拐角多、不光滑等缺点,提出一种增强目标导向性、减少冗余节点、优化路径平滑性的改进RRT算法。首先针对基本RRT算法产生冗余节点多、搜索时间长的问题,在采样过程中添加概率采样策略,增强目标导向性;其次,针对规划后路径平滑性差的缺点,添加贪婪优化策略,优化路径,对优化后的路径进行三次样条插值优化,将转折路径优化为平滑的路径。在MATLAB仿真环境中,对二维地图、三维地图及机械臂算法追踪进行了算法验证,实验结果表明改进算法的迭代次数、规划时间、路径长度和平滑度均得到有效提升。     

煤块带式转载机自动分拣及智能调速系统设计

为了推进煤炭开采智能化进度和减轻劳动强度,以某型煤块带式转载机为研究对象,基于视觉识别、六轴机器人、变频器、PLC控制系统等智能化机械、电气系统,设计了一种煤块带式转载机自动分拣及智能调速系统。该系统通过视觉识别对目标形状及要求的煤块进行自动化分拣和智能化调速,为提升煤块分拣效率、减轻劳动强度及煤块输送系统智能化升级改造等方面提供重要的参考。     

膜计算优化PID控制在煤炭分拣机器人中的应用

在传统煤炭分拣机器人的分拣过程中,由于时变负载的非线性变化经常引起速度的波动,严重影响了系统的控制性能,降低了机械手操作的精确性和快速性。论文设计了一种基于模糊星形拓扑结构的膜计算优化算法(FST-MC算法)优化的PID自整定系统,将PID的三个控制参数编码成FST-MC算法优化的对象,经过换位、交流、交叉和改写这四个规则处理后得到理想的优化值。最后,进行了仿真实验,实验结果验证了本系统响应速度快、有着很好的动态跟随性能和很高的控制精度,在煤炭分拣机器人系统中有着很好的应用前景。