外文翻譯--輪式挖掘裝載機自動控制-資料下載頁
2025-05-12 05:49本頁面
【導讀】1. Summary. Introduction. 2. theiro
【正文】 則 自動化系統(tǒng)的設(shè)計 需要 符合以下重要標準。 使用的傳感器和 執(zhí)行 器應(yīng)限于那些目前 可用的 現(xiàn)代裝載機。輪式裝載機鏟斗運動包括電液驅(qū)動，斗式位置傳感器和傳動有限數(shù)目的參數(shù)測量。復雜的傳感和驅(qū)動系統(tǒng) 很 容易在惡劣環(huán)境下 出 故障。其次，系統(tǒng) 不應(yīng)該 從 操作員獲得 挖掘困難相關(guān)的特征。這就需要經(jīng)營者作出關(guān)于挖 掘 難度判斷。在一般情況下，材料的表面特性被加載和其 滿斗 挖 掘過程中潛在的相互作用 是 開挖難度最大的影響。操作者不能看到表面的下面。因此，沒有操作員輸入的自動化系統(tǒng)必須能夠通過 對 開挖條件的變化反應(yīng)調(diào)整其挖 掘軌跡。 由于裝載機 工作在動態(tài)的、非結(jié)構(gòu)化的 環(huán)境，并且環(huán)境條件未知，變化無常的，難以檢測，所以 裝載機的自動挖掘控制是特別困難的 。 另一方面，人類 操作者 可以在這些艱難的環(huán)境中 對 裝載機實現(xiàn)復雜的控制。重復 挖掘 經(jīng)驗幫助 操作者 學習機 器的 操作技能和如何 使 其操作模式適應(yīng)動態(tài)條件。挖掘機和其環(huán)境之間相互作用的復雜性，使得發(fā)展 7 通常用在傳統(tǒng)的控制模式的數(shù)學模型不切實際或不可行。因此，亞利桑那大學的研究人員已經(jīng)開發(fā)的控制系統(tǒng) 是采用了集合眾多技術(shù)熟練操作者的挖掘知識 。機械 挖掘 控制結(jié)構(gòu) (CARE)是一種混合的體系結(jié)構(gòu)，采用了基于行為 的控制結(jié)構(gòu)。在最低水平 時， 它具有反應(yīng)控制，以產(chǎn)生原始的 鏟斗 行 為 ， 和 使用有限狀態(tài)機（ FSM）的任務(wù)規(guī)劃 （獲取 行為仲裁要求的挖掘知識 ） 。模糊邏輯 與 基于行為的控制 的結(jié)合 提供 了能對在 動態(tài) 的， 不確定 的 環(huán)境中 的 挖掘任務(wù)執(zhí)行必要的實時響應(yīng)的 挖掘控制。 幾年前，亞利桑那大學的研究人員開始 了一個由 卡特彼勒公司資助的項目 ，該項目以 CARE 為 基礎(chǔ)上 ， 開發(fā) 、實施和測試基于 輪式裝載機 的 自動挖掘控制系統(tǒng)（ ADCS） 。作 為原型的 ADC 的實現(xiàn)平臺是 980G 卡特彼勒輪式裝載機（見圖 1）。該輪式裝載機重29497 公斤，長 米，高 米 ， 米179。斗。以上所列標準進行 ADCS 的設(shè)計。 圖 1 卡特彼勒 980G 輪式裝載機測試平臺 在本文中，我們展示了 CARE 的方法已如何被用于開發(fā) 基于 卡特彼勒 980G 的 原型自動挖掘控制系統(tǒng)。 ADCS 利用現(xiàn)有生產(chǎn)的傳感器和執(zhí)行器，只需要適度的計算。論文的上半部分 詳細 介紹了 ADC 的控制結(jié)構(gòu)，而其余部分的數(shù)據(jù)從現(xiàn)場測試。這些結(jié)果表明，自動化系統(tǒng)的性能 在挖掘地址變化廣泛方面能與 專 業(yè) 操作者 相媲美。 概述相關(guān)的自動挖掘控制工作 地表 自動移動系統(tǒng) 的 許多潛在的應(yīng)用這個 領(lǐng)域 已經(jīng)吸引了大 量的研究。通常情況 8 下，研究了兩個主要領(lǐng)域：挖掘過程的建模和規(guī)劃， 自動挖掘。在 Singh 對 該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀進行了全面總結(jié)。這部分主要 是 自動挖掘方向相關(guān)的工作。 在一般情況下，軌跡規(guī)劃和控制簡單的方法是 無 效的，因此一些研究者 在 挖掘過程中測量力，用于調(diào)整挖掘軌跡。 當 固定力滿足 上 限 時， 布洛克和黃使用這些力量 研究 挖掘軌跡的行 為 。這些技術(shù)不是 高興 效的， 而且在很多挖掘情況下， 往往不 能裝滿鏟斗 。另外，其他研究人員已經(jīng)選擇 了 使用一套控制規(guī)則 的 挖 掘 控制行 為 。 來自 蘭卡斯特大學的 自動挖掘機 (LUCIE)就 是這種方法的一個例子。 該 挖 掘機計劃試圖 遵循 初始挖掘軌跡，然后利用 設(shè)定的軌跡 對開挖條件 做出 反應(yīng)。 模糊邏輯控制器已經(jīng)通過 Sameshima 等人開發(fā)。驅(qū)動挖 掘 過程中 ，它 控制每個相對斗運動 的 自由度 。因此，用于 每個控制周期和關(guān)節(jié)速度命令 的模糊規(guī)則 進行 的是 規(guī)則的加權(quán)輸出。洛克的 Autodig 方法使用從液壓缸測量 的 實際的 力 。這些力 與 從 鏟斗的速度推出的力相關(guān) 。 鏟斗 每個自由度的命令是從一個基于人類 操作者 在各種土壤條件 下如何控制單個節(jié)點 的 查找表生成 的 。 這種情況下， 土壤條件必須 早 挖掘 前提供給系統(tǒng)，而且為了 有效的挖掘 ， 材料必須保持相對均勻。土壤中的意外夾 雜物 是 本系統(tǒng) 需要 處理的一個問題 。 Cannon 實現(xiàn)增強 了 自主挖掘執(zhí)行加載系統(tǒng)（ ALS） 中 Autodig 的 算法 ， 實現(xiàn)大型挖掘機 裝載卡車的任務(wù)完全自動化 。 另一 種 Shull 的 Autodig 方法也使用實際從液壓缸測量 的力 。這些力被用來確定一個 過一點的 力向量， 它 代表 了 合成材料 抵 抗斗運動 的力 。目標角 是在 積累的能量的基礎(chǔ)上產(chǎn)生 的，鏟斗 的運動指令是 為 響應(yīng)目標角度 與 力矢量 間的 差 異 產(chǎn)生的。遇到 復雜的 斗 、巖相互作用過程中的高阻力情況 時， 這種方法 會 使 鏟斗停止轉(zhuǎn)動 的時候。 Dasys（ 數(shù)據(jù)系統(tǒng)環(huán)境模擬器 ） 描述了一個 基于 負載牽引轉(zhuǎn)儲（ LHD）機器 的 自動化的 鏟 斗裝載系統(tǒng)，也使用 從 鏟斗液壓缸的壓力傳感器 獲得的反饋 。該系統(tǒng)不使用廢石堆模型控制鏟斗運動，但 會 “感覺”被加載的材料 而 傾斜或使鏟斗 擺動 。這種方法的性能特點是 未知的 。 Salcudean 等人開發(fā) 了 一個基于位置的阻抗控制方法 ，為 操作員 在用 中小型遙 控 挖掘機 挖掘時提供幫助 。在英屬哥倫比亞大學。該系統(tǒng) 會 遵循 操作員 指定的挖掘軌跡直到物料阻力 阻礙其進步， 但是 阻抗控制器 會 試圖遵循盡可能 相近 的路徑。另外， Bernold提出了一種阻抗控制器 ，鏟斗的 最優(yōu)軌跡是使用基于土壤的特性和 挖掘 工具交互 的 規(guī)劃算法生成 。 Singh 提出使用一種軌跡規(guī)劃， 它 采用挖 掘 過程 中 控制系統(tǒng)的一個純粹的位置。，在挖 掘過程 遇到 力的預測， 是用來 限制 超過液壓執(zhí)行器 限度 的的軌跡。預測在土壤與未知的夾雜物 間 或爆破的巖石 間的力即使能夠預測也是 是非常困難的 。
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