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。