散料库起重机无人化关键技术研究
1. 路径规划与运动控制技术
- 改进蚁群算法：通过引入平滑度启发因子减少转弯次数，并结合起重机启停特性优化路径稳定性，提升全局静态路径规划效率。
- 协同运动控制：实现大车、小车、吊钩三轴联动，结合防摇摆算法（如输入整形技术）抑制吊物摆动，确保物料精准定位。
2. 环境感知与定位技术
- 多传感器融合：采用激光雷达、3D视觉扫描及红外热成像技术，实时构建料堆三维模型并识别障碍物，定位精度可达±5mm。
- 精确定位系统：大车方向采用编码电缆定位，小车方向使用激光测距，吊钩高度通过绝对值编码器监测，形成全空间坐标体系。
3. 智能调度与协同作业
- 动态任务分配算法：基于库区库存状态、生产节拍和物料优先级，通过数字孪生技术模拟优化调度方案，响应时间缩短至毫秒级。
- 多设备协同机制：实现堆取料机、输送带与起重机的联动控制，支持自动避让和路径动态调整。
4. 智能化决策与安全防护
- AI故障诊断系统：通过振动、温度传感器实时监测设备状态，结合历史数据训练预测模型，故障识别准确率达98%。
- 多重安全防护：集成防碰撞激光雷达、紧急制动系统及电子围栏，支持吊具脱落预警和极限位置自主纠偏。
5. 系统集成与工业验证
- 模块化架构设计：分层部署中央控制、信息采集、运动控制和人机交互模块，支持快速扩展5G通信和边缘计算功能。
- 实验平台验证：如北京科技大学搭建的样机平台，通过模拟高温、粉尘等极端工况，验证系统连续72小时无故障运行能力。
未来发展方向
- 数字孪生深度应用：构建虚实映射的实时仿真系统，支持工艺参数自优化。
- 柔性化作业能力：研发多吊具自动切换技术，适配不同物料形态抓取需求。
- 低碳化技术融合：探索氢燃料电池供电和轻量化设计，降低能耗30%以上。
