桥式起重机智能化控制技术研究与实现

随着工业自动化进程的加速，无人化车间成为现代制造业发展的重要方向。桥式起重机作为车间物料搬运的核心设备，其智能化与无人化控制是实现车间高效、安全运行的关键。本文结合移动机器人控制技术，设计了基于多传感器融合的桥式起重机定位系统，并提出了二维平面与三维空间路径规划算法，为其在复杂环境中的自主作业提供理论支撑与实践验证。

1. 引言

无人化车间通过集成自动化设备与智能控制系统，显著提升了生产效率与安全性。桥式起重机作为车间物流的核心装备，其智能化升级是实现无人化作业的重要环节。传统桥式起重机依赖人工操作，存在效率低、安全风险高的问题。本文通过环境建模、多传感器融合定位及路径规划算法的研究，推动桥式起重机向自主感知、自主决策的智能化方向发展。

2. 无人化车间环境建模与定位技术

1. 环境建模方法
采用栅格法构建桥式起重机作业环境地图。将车间空间离散为网格单元，通过激光雷达与视觉传感器实时获取障碍物信息，生成动态环境地图，为路径规划提供基础数据。

2. 多传感器融合定位
设计多传感器融合定位系统，通过以下方案实现起重机位姿精确测量：

• 大车与小车定位：采用激光测距仪与编码器组合，实时获取水平位移数据。
• 吊物高度测量：利用超声波传感器与重力传感器协同工作，消除绳缆形变误差。
• 传感器选型对比：对比激光雷达、视觉相机及惯性导航的性能，选择高精度、抗干扰强的传感器组合。

3. 定位系统控制方案
建立闭环控制模型，通过卡尔曼滤波融合多传感器数据，补偿动态误差，确保定位精度达到毫米级。

3. 基于蚁群算法的路径规划技术

1. 二维平面路径规划
针对车间平面布局，提出改进蚁群算法：

• 状态转移规则：结合启发式信息与全局路径信息，优化蚂蚁搜索方向。
• 信息素更新策略：引入动态挥发系数，平衡算法的全局搜索与局部收敛能力。
• 障碍物规避：通过栅格地图标记禁行区域，确保路径安全性。

2. 三维空间路径规划
在二维算法基础上，增加高度维度约束：

• 分层处理：将三维空间划分为多层平面，逐层规划路径后进行垂直方向插值。
• 避障优化：结合吊物摆动特性，设置安全距离阈值，避免碰撞风险。

3. 算法性能验证
通过MATLAB仿真对比不同环境下的路径规划结果，表明改进蚁群算法在路径长度、运行时间及鲁棒性方面均优于传统方法。

4. 实验验证与系统实现

1. 实验模型搭建
设计桥式起重机实验平台，包括：

• 机械结构：基于步进电机驱动的大车、小车及起升机构。
• 控制单元：以单片机为核心，集成传感器信号采集与电机驱动模块。
• 软件系统：上位机通过MATLAB生成最优路径点，经串口通信传递至下位机执行。

2. 测试结果分析
在模拟车间环境中进行测试，结果表明：

• 二维平面路径规划耗时小于200ms，路径长度缩短15%；
• 三维空间路径规划成功规避多层障碍物，吊物摆动幅度控制在安全范围内；
• 系统响应时间满足实时性要求，定位误差小于±2mm。

5. 结论与展望

本文通过多传感器融合定位与改进蚁群算法，实现了桥式起重机在二维与三维环境中的自主路径规划与运动控制。实验验证表明，该方案具有较高的可靠性与环境适应性。未来研究将进一步优化算法实时性，探索多起重机协同作业策略，为无人化车间的全面智能化提供支撑。