一种无人驾驶起重车制造技术

本发明专利技术公开了一种无人驾驶起重车，包括起重车车体、控制中心、无线通信设备、位置信息采集终端和视频监控，所述控制中心通过无线通信设备连接位置信息采集终端、视频监控和起重车车体，所述的起重车车体上设置有红外传感器和GPS装置。本发明专利技术通过控制中心进行控制起重车车体的运行，通过GPS装置进行位置信息采集，并通过视频监控对红外传感器进行识别和精确的定位，具有运行自动化、有效减少人力投入、安全系数高的优点。

An unmanned crane

The invention discloses an unmanned vehicle crane, including lifting car, control center, wireless communication equipment, location information acquisition terminal and video surveillance, the control center position information acquisition terminal, video monitoring and lifting the car body through the wireless communication device is connected, the infrared sensor and GPS up car body weight setting device. The invention controls the lifting car running through the control center, the position information acquisition device through GPS, and through video monitoring identification and accurate positioning of the infrared sensor, with automatic operation and effectively reduce the human input, has the advantages of high safety coefficient.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及起重机设计领域，具体涉及一种无人驾驶起重车。
技术介绍
相关技术中的起重机一般由人进行操作，自动化程度低，且存在操作失误等不安全的因素。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术旨在提供一种无人驾驶起重车。本专利技术的目的采用以下技术方案来实现：一种无人驾驶起重车，包括起重车车体、控制中心、无线通信设备、位置信息采集终端和视频监控，所述控制中心通过无线通信设备连接位置信息采集终端、视频监控和起重车车体，所述的起重车车体上设置有红外传感器和GPS装置。本专利技术的有益效果为：通过控制中心进行控制起重车车体的运行，通过GPS装置进行位置信息采集，并通过视频监控对红外传感器进行识别和精确的定位，具有运行自动化、有效减少人力投入、安全系数高的优点，从而解决了上述的技术问题。附图说明利用附图对本专利技术作进一步说明，但附图中的应用场景不构成对本专利技术的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。图1是本专利技术的无人驾驶起重车的简化示意图。图2是本专利技术健康监测装置的运作流程示意图。附图标记：起重车车体1、控制中心2、无线通信设备3、位置信息采集终端4、视频监控5、红外传感器6、GPS装置7、健康监测装置8。具体实施方式结合以下应用场景对本专利技术作进一步描述。应用场景1参见图1、图2，本应用场景的一个实施例中的一种无人驾驶起重车，包括起重车车体1、控制中心2、无线通信设备3、位置信息采集终端4和视频监控5，所述控制中心2通过无线通信设备3连接位置信息采集终端4、视频监控5和起重车车体1，所述的起重车车体1上设置有红外传感器6和GPS装置7。本专利技术上述实施例通过控制中心2进行控制起重车车体1的运行，通过GPS装置7进行位置信息采集，并通过视频监控对红外传感器进行识别和精确的定位，具有运行自动化、有效减少人力投入、安全系数高的优点，从而解决了上述的技术问题。优选的，所述无线通信设备3为无线电。本优选实施例采用无线电作为无线通信设备，具有成本低、运行稳定的优点。优选的，所述起重车车体1包括起重机构和控制起重机构运行的控制装置，所述控制装置与控制中心通过所述无线通信设备3连接。本优选实施例通过控制中心2向控制装置发送执行命令，控制装置根据执行命令自动控制起重机构操作，提高了起重车的自动操作的精确性。优选的，所述起重车车体上设置有健康监测装置8，所述健康监测装置8包括依次连接的数据预处理模块、数据分析模块、数据评估模块和数据显示模块，所述数据预处理模块用于通过视频监控采集起重机构振动的视频图像、将视频图像转化到灰度空间，并使转换后的图像通过高斯滤波器进行滤波处理；所述数据分析模2用于对预处理后的视频图像进行分析和处理，以得到起重机构的振动位移曲线；所述数据评估模块用于对所述振动位移曲线进行健康分析并判断起重机构的振动位移是否处于健康状态，输出起重机构健康状态结果；所述数据显示模块用于显示所述起重机构健康状态结果。本优选实施例构建了健康监测装置对起重机构健康状态进行监测分析的模块架构，提高了系统的安全性。优选的，所述数据分析模块包括算法选择子模块、主算法子模块、副算法子模块、位移修正子模块和显示子模块，具体为：(1)算法选择子模块：与主算法子模块、副算法子模块连接，用于对视频中各桢图像的位移提取算法进行选择，其遵循的选取原则为：当前帧图像与前一桢图像相比不满足亮度恒定、空间一致和桢间位移差小于设定阈值T1的任一项条件时，选取主算法子模块进行追踪目标的运动位移的提取；当前帧图像与前一桢图像相比满足亮度恒定、空间一致和桢间位移差小于设定阈值T1条件时，选取副算法子模块进行追踪目标的运动位移的提取，T1的取值范围为(0,1mm]；(2)主算法子模块：用于通过图像配准的方式来提取追踪目标的运动位移，设视频共有n桢图像，选取视频中的第一帧中的追踪目标图像作为模板图像P(σ)，后续帧图像为Ij(σ),j＝2,...n，多次扭曲所述后续帧图像Ij(σ)，使其与模板图像P(σ)对齐，每次扭曲后所述后续帧图像Ij(σ)与模板图像P(σ)之间的增量△δj为： Δδ j = [ Σ σ ∈ P ( ▿ P ) P · ▿ P ] - 1 Σ σ ∈ P ( ▿ P ) P [ I j ( ψ ( σ ; δ j ) ) - P ( σ ) ] ]]>其中，ψ(σ；δj)为模板图像P(σ)的像素坐标σ(x,y)映射到后续帧图像Ij(σ)的亚像素坐标，δj表示扭曲变换的参数向量，Ij(ψ(σ；δj))为从后续帧图像Ij(σ)中截取的扭曲部分，为扭曲部分在亚像素坐标ψ(σ；δj)处的梯度；所述主算法子模块通过不断迭代计算增量△δj来更新δj，以逐渐实现图像配准，更新过程为：δj←δj+△δj，每次更新后对变换参数δj的小数点后一位进行四舍五入取整，停止更新的条件为||△δj||≤T2，T2为设定的阈值，T2的取值范围为[0.4,0.5]，最后更新的变换参数δj即为后续帧图像Ij(σ)中要提取的追踪目标的复杂运动位移；(3)副算法子模块：用于通过模板匹配的方式来提取追踪目标的运动位移，设视频共有n桢图像，选取视频中的第一帧图像为匹配图像，后续帧的有效区域为模板图像Pi,i＝2,...n,各桢图像中追踪目标的简单运动位移(xi，yi)为： ( x i , y i ) = ( x 0 + 2 m 1 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种无人驾驶起重车，其特征是，包括起重车车体、控制中心、无线通信设备、位置信息采集终端和视频监控，所述控制中心通过无线通信设备连接位置信息采集终端、视频监控和起重车车体，所述的起重车车体上设置有红外传感器和GPS装置。

【技术特征摘要】
1.一种无人驾驶起重车，其特征是，包括起重车车体、控制中心、无线通信设备、位置信息采集终端和视频监控，所述控制中心通过无线通信设备连接位置信息采集终端、视频监控和起重车车体，所述的起重车车体上设置有红外传感器和GPS装置。2.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖锐，
申请(专利权)人：肖锐，
类型：发明
国别省市：浙江;33