【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及筒仓自动装车，尤其涉及一种基于激光点云数据和雷达料位的筒仓自动装车方法及系统。
技术介绍
1、随着自动化技术的不断发展和成熟，自动装车技术在物流领域中的应用得以大规模推广，筒仓自动装车通过自动化的设备和系统，实现筒仓货物的自动装卸、分类、打包、标记等操作。
2、专利号cn202110341399x通过根据红外和雷达自动计算车辆货箱的长和高得出体积，当车辆停稳在筒仓底部时，根据红外测距来计算当前放料高度，通过电铃和led来提醒司机前进，最终完成装载过程。
3、专利号cn2011203483867通过给煤装置、给煤控制装置、通信网络系统和上位机系统实现井下采区无人操作全自动化装车，并且对井下采区装车站机车车皮装载煤位控制在1％之内。
4、然而，以上专利对运输车辆的形态要求较为严格，对于大型运输车辆容易因装载不均匀导致车辆重心偏移，从而在货车行驶过程中因转弯或遇到横风时，容易造成车辆失控甚至侧翻。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于激光点云数据和雷达料位的筒仓自动装车方法及系统，能够通过优化后下料控制方法实现物料的自适应分配、货车进出物料厂的路径规划、下料口的运动轨迹及速度控制和物料装载全过程监控，有效降低了人工成本，保障了物料品质，提高了装料效率，实现了全自动装料产线。
2、本专利技术利用下述技术方案：
3、一种基于激光点云数据和雷达料位的筒仓自动装车方法，包括以下步骤：
4、s1：在现
5、货车信息库包括车牌、车型名称、品牌、型号、车身尺寸、核载重量、座椅数量、燃油类型、油箱容量和油耗量；驾驶人员信息库包括姓名、性别、年龄、身份证号码、联系方式、驾驶证号码、驾驶证领证日期、驾驶证有效期、驾照类型和准驾车型；筒仓物料信息库包括物料种类、物料品质、物料储存量、筒仓高度、筒仓内温湿度和筒仓分布位置；
6、s2：根据采购方的采购通知单内物料总量，物料厂或采购方安排运输人员和运输车辆，并将运输人员和运输车辆的信息录入库存管理模块的货车信息库和驾驶人员信息库；
7、运输人员包括送货人员和取货人员；运输车辆包括送货车辆和取货车辆；
8、s3：根据货车信息库和驾驶人员信息库分别核验运输车辆和运输人员信息，并计算运输车辆的车斗体积和收尾距离；
9、s4：根据筒仓内物料储存量和采购方通知单内物料总量、种类和品质信息分配物料筒仓数目、划分货车等待区和规划厂区内货车行驶路径，并对货车进行实时监控；
10、s5：根据货车的车斗体积和货车数量将通知单内单类物料总量进行自适应分配，并计算车斗限制料位；同时根据物料形态和预装载量，预设下料口的运动轨迹和速度，确保装载质量和速度的平衡；
11、s6：物料装载过程中，根据货车的车斗前后挡板位置和筒仓下料口位置确定运输车辆的位置，并实时监测和测算车斗内物料高度、装载量和收尾距离，在达到限制料位、分配装载量或预设收尾距离时，提示驾驶人员前进或驶离；
12、s7：实时显示货车车斗内物料的高度和载重量变化过程，并且展示筒仓内料位变化，在完成采购单时，打印工作报表并通过短消息和弹窗通知物料厂、采购方和驾驶人员，在筒仓内物料达到限制位时，通知物料厂及时补货。
13、优选地，步骤s3中，通过现场plc自动控制单元调取货车信息库和驾驶人员信息库对由采购通知单、运输人员和运输车辆的信息生成的二维码进行核验；在信息验证通过后，通过三维激光面扫单元和智能动态称重单元分别获取货车的点云数据信息和空载重量，并计算车斗长宽高、车斗体积和收尾距离。
14、优选地，三维激光面扫单元首先通过三维激光扫描仪将货车扫描为三维点云数据，通过点云去噪算法去除杂乱点，再通过点云分割算法获取车辆三维点云数据中车斗部分的车斗三维点云数据，并依据车斗三维点云数据构建车斗三维模型，接着将车斗三维点云数据底面上任一点(x0,y0,z0)在三维坐标系中向上下左右前后六个方向分别延伸，此时对应方向上的延伸线与车斗三维模型中车斗的前侧内表面和后侧内表面的交点分别为(x1,y0,z0)和(x2,y0,z0)，延伸线与车斗三维模型中车斗的左侧内表面和右侧内表面的交点分别为(x0,y1,z0)和(x0,y2,z0)，延伸线与车斗三维模型中车斗的上侧内表面的交点为(x0,y0,z1)，因此车斗长为：l＝|x1-x2|,车斗宽为：w＝|y1-y2|,车斗高为：h＝|z1-z0|,车斗体积为：v＝l*w*h＝|x1-x2|*|y1-y2|*|z1-z0|，货车收尾距离的计算公式为：
15、mx＝m1+αm2+βd+sgn(x)*hsin(θ)/g (1)
16、
17、式(1)-(2)中，σ表示货车型号编号，其中，1为一般型箱式货车，2为超高型箱式货车，3为超宽型箱式货车，4为超长型箱式货车，5为集装箱式货车，6为冷藏式箱式货车，7为危险品运输箱式货车，8为特种箱式货车，mx表示不同类型货车收尾距离，m1表示货车后轮轴距的长度，m2表示货车车型的长度，h表示货车车型的高度，g表示重力加速度，θ表示道路倾斜角度，α表示下料口伸缩系数，β表示下料口震荡系数，d表示货车车型两侧内表面的宽度，sgn()表示符号函数。
18、优选地，步骤s4中，首先根据筒仓内物料储存量和采购方通知单内物料总量分配物料筒仓数目：
19、
20、式(3)中，n表示物料筒仓总数目，i表示物料种类，n表示物料总类数，si表示单类物料采购量，为物料采购总量，k表示物料品质等级，表示单类物料筒仓内储存量，表示所有物料筒仓内储存量；
21、然后根据采购物料种类和品质为货车划分排队等待区；最后利用路径规划算法根据各类物料筒仓储存量、各类物料筒仓位置、货车排队等待位置、各类物料品质和各类物料采购量规划厂区进出行驶路径。
22、优选地，路径规划算法首先根据采购方各类物料货车位置、各类物料筒仓位置和采购方企业位置确定货车全局行驶路线，货车在进入物料厂区过程中，每辆货车与相邻货车的距离为：
23、
24、t,j∈a,t≠j：||xj(μ)-xt(μ)||>mx*min(μ) (5)
25、式(4)-(5)中，et(μ)表示当前货车与相邻货车的距离，t表示当前货车编号，j表示相邻货车编号，μ表示期望参考输入，xt(μ)表示当前货车的位置，xj(μ)表示相邻货车位置，l表示相邻货车范围，a表示采购方所有货车；
26、然后根据各类物料筒仓储存量、各类物料筒仓位置、各类物料品质和各类物料采购量进行货车避障规划，货车在前往目标物料筒仓位置过程中，每辆货车遇到的障碍物和前进路线不同，通过比较每段路径的时间选择行驶路
27、径：path＝{pε|vpγ＝max(1-vy本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于激光点云数据和雷达料位的筒仓自动装车方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于激光点云数据和雷达料位的筒仓自动装车方法，其特征在于：所述S3中，通过现场PLC自动控制单元调取货车信息库和驾驶人员信息库对由采购通知单、运输人员和运输车辆的信息生成的二维码进行核验；在信息验证通过后，通过三维激光面扫单元和智能动态称重单元分别获取货车的点云数据信息和空载重量，并计算车斗长宽高、车斗体积和收尾距离。
3.根据权利要求2所述的基于激光点云数据和雷达料位的筒仓自动装车方法，其特征在于：所述S3中，三维激光面扫单元首先通过三维激光扫描仪将货车扫描为三维点云数据，通过点云去噪算法去除杂乱点，再通过点云分割算法获取车辆三维点云数据中车斗部分的车斗三维点云数据，并依据车斗三维点云数据构建车斗三维模型，接着将车斗三维点云数据底面上任一点(x0,y0,z0)在三维坐标系中向上下左右前后六个方向分别延伸，此时对应方向上的延伸线与车斗三维模型中车斗的前侧内表面和后侧内表面的交点分别为(x1,y0,z0)和(x2,y0,z0)，延伸线与车斗三维模型中车斗的左
4.根据权利要求1所述的基于激光点云数据和雷达料位的筒仓自动装车方法，其特征在于：所述S4中，首先根据筒仓内物料储存量和采购方通知单内物料总量分配物料筒仓数目：
5.根据权利要求4所述的基于激光点云数据和雷达料位的筒仓自动装车方法，其特征在于：所述路径规划算法首先根据采购方各类物料货车位置、各类物料筒仓位置和采购方企业位置确定货车全局行驶路线，货车在进入物料厂区过程中，每辆货车与相邻货车的距离为：
6.根据权利要求1所述的基于激光点云数据和雷达料位的筒仓自动装车方法，其特征在于：所述S5中，首先根据车斗体积和货车数量将单类物料总量自适应分配，则每辆货车的分配装载量为：
7.根据权利要求1所述的基于激光点云数据和雷达料位的筒仓自动装车系统，其特征在于：所述S6中，通过雷达料位计单元实时监测车斗料位变化，并根据算法限制料位提示驾驶人员前进，在物料装载过程中，通过激光测距光幕单元利用光幕传感器进行下料口与车斗尾部距离实时测算，并与预设收尾距离进行比较分析，当下料口和车斗尾部之间的距离在不同情况下自然变化时，利用正常收尾方式完成物料装载，当下料口和车斗尾部之间的距离变化受到物料形态或运输条件影响时，利用强制收尾方式对物料进行调整并完成物料装载。
8.根据权利要求1至7所述方法的筒仓自动装车系统，其特征在于：包括智能动态称重单元、三维激光面扫单元、上位机数据处理监控单元、现场PLC自动控制单元、I/O控制单元、雷达料位计单元、激光测距光幕单元和触摸屏控制单元；其中，
9.根据权利要求8所述的基于激光点云数据和雷达料位的筒仓自动装车系统，其特征在于：所述上位机数据处理监控单元，利用网络协议与西门子S7-200smart和业务平台进行数据进行通讯，同时利用车牌识别技术并辅以其他校验方式请求业务平台对车辆信息进行验证，再通过TCP网络协议与三维激光面扫单元获取货车点云数据，并根据货车型号自动测算货车装料核载量和料位高度，通过TCP网络协议将测算结果指令发送到现场PLC自动控制单元以进行手动或自动装料。
10.根据权利要求8所述的基于激光点云数据和雷达料位的筒仓自动装车系统，其特征在于：所述三维激光面扫单元通过安装在筒仓和下料口待测物料上方的激光扫描传感器扫描物料横截面，以获取车斗和筒仓物料的横截面曲线，并输出物料的外廓尺寸、体积、特征坐标和三维点云数据；三维激光面扫单元通过三维激光获取货车的点云数据，经处理后获取货车的轮廓和特征参数，并实时监测和定位货车车斗的前挡板和后挡板的位置；特征参数包括货车长宽高、轴数、单双胎、轴型、轴距和突出部位检测。
...【技术特征摘要】
1.基于激光点云数据和雷达料位的筒仓自动装车方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于激光点云数据和雷达料位的筒仓自动装车方法，其特征在于：所述s3中，通过现场plc自动控制单元调取货车信息库和驾驶人员信息库对由采购通知单、运输人员和运输车辆的信息生成的二维码进行核验；在信息验证通过后，通过三维激光面扫单元和智能动态称重单元分别获取货车的点云数据信息和空载重量，并计算车斗长宽高、车斗体积和收尾距离。
3.根据权利要求2所述的基于激光点云数据和雷达料位的筒仓自动装车方法，其特征在于：所述s3中，三维激光面扫单元首先通过三维激光扫描仪将货车扫描为三维点云数据，通过点云去噪算法去除杂乱点，再通过点云分割算法获取车辆三维点云数据中车斗部分的车斗三维点云数据，并依据车斗三维点云数据构建车斗三维模型，接着将车斗三维点云数据底面上任一点(x0,y0,z0)在三维坐标系中向上下左右前后六个方向分别延伸，此时对应方向上的延伸线与车斗三维模型中车斗的前侧内表面和后侧内表面的交点分别为(x1,y0,z0)和(x2,y0,z0)，延伸线与车斗三维模型中车斗的左侧内表面和右侧内表面的交点分别为(x0,y1,z0)和(x0,y2,z0)，延伸线与车斗三维模型中车斗的上侧内表面的交点为(x0,y0,z1)，因此车斗长为：l＝|x1-x2|,车斗宽为：w＝|y1-y2|,车斗高为：h＝|z1-z0|,车斗体积为：v＝l*w*h＝|x1-x2|*|y1-y2|*|z1-z0|，货车收尾距离的计算公式为：
4.根据权利要求1所述的基于激光点云数据和雷达料位的筒仓自动装车方法，其特征在于：所述s4中，首先根据筒仓内物料储存量和采购方通知单内物料总量分配物料筒仓数目：
5.根据权利要求4所述的基于激光点云数据和雷达料位的筒仓自动装车方法，其特征在于：所述路径规划算法首先根据采购方各类物料货车位置、各类物料筒仓位置和采购方企业位置确定货车全局行驶路线，货车在进入物料厂区过程中，每辆货车与相邻货车的距离为：
6.根据权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员：程自航，高利强，常亚飞，申超超，
申请(专利权)人：天瑞集团信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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