自动化门座式起重机智能识别系统
一、系统组成与关键技术
- 环境感知与建模
- 通过激光雷达、3D扫描仪等设备对船舱、货物堆叠区域进行实时建模，生成三维点云数据，辅助路径规划和避障。
- 安装多角度摄像头与红外传感器，实现作业区域全景监控及动态物体（如人员、障碍物）的实时追踪。
- 目标识别与定位
- 图像识别技术：采用深度学习算法（如YOLO、CNN）识别集装箱箱号、货物类型及抓斗位置，精度可达厘米级。
- 多传感器融合：结合GPS/北斗定位、惯性导航系统（INS）和激光测距，实现抓斗运动轨迹的动态校准。
- 协同作业与路径规划
- 基于数字孪生技术构建虚拟仿真环境，模拟多台起重机协同作业场景，优化任务分配和避让策略。
- 动态路径规划算法（如A*、Dijkstra）根据实时环境数据调整吊装路径，避免碰撞。
二、核心功能模块
- 智能理货系统
- 通过吊臂姿态传感器与摄像设备联动，自动拍摄集装箱箱号、集卡车车牌，并上传至云端数据库。
- 结合区块链技术实现理货数据不可篡改，提升港口作业透明度。
- 安全防护机制
- 防摇控制：利用PID算法和模糊控制技术，实时调整吊具速度，减少货物摆动。
- 防撞预警：通过UWB定位技术监测相邻起重机间距，当距离小于安全阈值时触发制动。
- 故障诊断与维护
- 搭载振动、温度传感器，结合机器学习模型预测轴承、电机等关键部件的健康状态。
- 自动生成维护建议并推送至运维平台，降低停机时间。
三、应用场景与优势
- 港口自动化码头
- 实现卸船、装船作业全流程无人化，效率提升40%以上，人工成本降低60%。
- 支持夜间作业，通过红外热成像技术保障低光照环境下的安全运行。
- 工业物流场景
- 在钢铁、煤炭等散货码头，通过智能选点抓取减少货物损耗，同时避免抓斗撞击料舱。
四、技术发展趋势
- 智能化升级
- 融合5G网络实现低延迟远程控制，支持多台起重机协同作业。
- 开发自适应控制算法，应对复杂气象条件（如强风、暴雨）下的作业需求。
- 绿色节能
- 配套能量回馈系统，回收制动能量供其他设备使用，能耗降低20%-30%。
