一种带实时检测功能的防摇摆悬吊系统及其控制方法与流程

本发明属于软件技术和自动控制领域，具体涉及一种带实时检测功能的防摇摆悬吊系统及其控制方法。

背景技术：

行车的吊具与运动的小车是由钢丝绳进行连接，这属于柔性控制系统，这就导致行车运行过程中因速度的变化导致吊具重物的摇摆。如果摇摆幅度过大，可能导致安全隐患。而且，大幅度的摇摆要静止得花费较长时间，这也影响行车工作效率。为了抑制行车摇摆现象，市面上的一些行车采用了基于起重机动力学的开环防摇，主要就是控制行车加减速的运动距离，但由于缺少辅助定位，行车系统容易受到外界影响，从而偏离理论位置，降低了防摇效果。

技术实现要素：

发明目的：本发明的第一目的在于提供一种能够消除行车在启停、行驶过程中所产生的摇摆现象的带实时检测功能的防摇摆悬吊系统；本发明的第二目的在于提供一种能够实时控制行车行驶速度的带实时检测功能的防摇摆悬吊系统的控制方法。

技术方案：本发明的带实时检测功能的防摇摆悬吊系统，包括行车和挂钩，所述挂钩通过绳索安装在行车底部，还包括视觉系统和plc控制器，视觉系统与plc控制器连接；所述视觉系统安装在行车上，挂钩上方设置有目标板，视觉系统获取图像并从获取的图像中计算出目标板的位置偏差，再将目标板的位置偏差反馈给plc控制器；所述plc控制器控制行车在启停过程及行驶过程中的摇摆。

所述plc控制器中的模拟量输出端口通过向行车电机中的变频器及挂钩电机中的变频器输出不同大小的电压信号来控制相应变频器的输出频率，从而控制行车的行驶速度。

所述视觉系统和plc控制器通过rj45接口连接。

本发明还提供了一种带实时检测功能的防摇摆悬吊系统的控制方法，包括以下步骤：

(一)视觉系统获取包含有待检测的目标板的图像；

(二)通过目标检测算法获取目标板在图像中的粗略位置；

(三)剔除与待检测目标相似的干扰目标；

(四)对图像进行二次处理以获取目标板在图像中的水平位置和尺寸；

(五)根据步骤(四)得到的目标板的尺寸和目标板的实际尺寸求出目标板距离视觉系统的竖直高度；

(六)视觉系统将目标板的水平位置和竖直高度反馈给plc控制器，plc控制器控制行车启停过程及行驶过程的摇摆。

步骤(三)中，所述剔除与待检测目标相似的干扰目标具体操作为，分别求出当前帧得到的多个目标框和上一帧目标框的面积交并比值，面积交并比值最大的即为当前帧中真正的待检测目标板的目标框。

步骤(四)中，所述二次处理为找出当前目标框中最小的外接矩形。

步骤(五)中，采用神经网络模型求出目标板距离视觉系统的竖直高度。

所述神经网络模型的内部参数通过收集大量数据后利用梯度下降求解确定。

步骤(六)中，所述plc控制器采用电子防摇摆技术消除行车启停过程中的摇摆；所述plc控制器采用pid算法消除行车行驶过程中的摇摆，其中，pid算法的输入为目标板的水平位置与零点位置的位置偏差，pid算法的输出为行车行驶速度，反馈为下一时刻目标板的位置偏差，从而形成闭环控制。

步骤(六)中，所述plc控制器通过udp通讯方式获取目标板的水平位置和竖直高度。

有益效果：本发明与现有技术相比，其有益效果在于：(1)通过视觉系统对目标板进行辅助定位，由于目标板的位置偏差能够体现出吊钩的摆动幅度，所以将目标板的位置信息反馈给plc控制器，通过plc控制器实时控制行车的行驶速度，从而实现快速消除行车在启停过程及行驶过程中产生的摇摆现象；(2)消除因摇摆幅度过大带来的安全隐患，同时，提高行车的工作效率。

附图说明

图1为本发明所述防摇摆悬吊系统的结构示意图；

图2为图1中目标板的局部放大图；

图3为本发明所述控制方法的流程图；

图4为本发明所述方法中目标板在图像中的粗略位置示意图；

图5为本发明所述方法中剔除干扰框的示意图；

图6为本发明所述方法中二次处理得到精确返回位置信息示意图；

图7为本发明所述方法中目标板到相机距离的算法原理图。

具体实施方式

下面结合具体实施方式和说明书附图对本发明做进一步详细介绍。

如图1和图2所示，本发明的一种带实时检测功能的防摇摆悬吊系统，包括行车1、挂钩6、视觉系统2和plc控制器。挂钩6通过绳索5安装在行车2下方，挂钩6下方悬吊重物4，视觉系统2安装在行车1上，视觉系统2与plc控制器通过rj45接口连接，其中，plc控制器图中未画出。在本实施例中，绳索5采用钢丝绳，视觉系统2是基于arm架构的微型计算机，且安装了csi摄像头。挂钩6上方设置有挂钩平台，挂钩平台上放置有待检测的目标板3。视觉系统2获取图像并从获取的图像中计算出目标板3的位置偏差，再将目标板3的位置偏差反馈给plc控制器。plc控制器具有数字量、模拟量输入输出端口，模拟量输出端口输出不同大小的电压信号至向行车电机中的变频器及挂钩电机中的变频器，控制相应变频器的输出频率。相应变频器的输出频率分别作用于大车电机、小车电机以及挂钩电机，从而控制行车的行驶速度，最终实现通过plc控制器来控制行车1在启停过程及行驶过程中的摇摆。

如图3所示，本发明还包括一种带实时检测功能的防摇摆悬吊系统的控制方法，具体包括以下步骤：

(一)相机获取包含有待检测的目标板的图像；如图3所示，待检测的目标板3置于挂钩平台上，目标板3由5个白色多边形和黑色背景构成。相机固定在挂钩6静止状态下的正上方，微型计算机处理相机视频流，计算的输出信号与plc控制器连接。小车运行过程中，挂钩6会产生摆动，因此，相机画面中的目标板3也会跟着移动。

(二)通过目标检测算法获取目标板3在图像中的粗略位置；如图4所示，目标板跟着挂钩同步晃动时，其在相机图像中的位置发生改变，利用目标检测算法获取到待检测目标板3在图像中的粗略位置，本实施例中，目标检测算法采用的是深度学习目标检测算法ssd_mobilenet_v1。返回的数据格式为矩形的左上点(x1，y1)和右下点(x2，y2)的坐标值。通过这两个点的坐标值得到图像中矩形目标框的位置。

(三)剔除与待检测目标相似的干扰目标；如图5所示，实际环境中如果存在跟待检测目标相似特征的物体，可能会使目标检测算法计算出多个目标框，但需要的目标只有一个，所以先剔除与待检测目标相似的干扰目标。核心思想是：假设上一帧画面得到的目标框只有一个，且恰好就是我们需要的目标框，同时当前画面出现了多个目标框。剔除与待检测目标相似的干扰目标具体操作为分别求出当前帧得到的多个目标框和上一帧目标框的面积交并比(iou)值，面积交并比(iou)值最大的即为当前帧中真正的目标板的目标框。这种方式可行的原因是相邻两帧时间差不到50ms，在这么短的时间内，目标板不会出现很大的位置偏差，所以当前帧中真正的目标板的目标框会与上一帧的目标框iou值最大。

(四)对图像进行二次处理以获取目标板在图像中的水平位置和尺寸；为了获取到目标板的准确位置，所以应尽量缩小误差。但实际情况中，返回的矩形目标框可能比目标板实际尺寸大，也可能比目标板实际尺寸小。如图4所示，目标板的位置还会有旋转角度，这时通过返回的矩形目标框就无法完美贴合目标。所以，需要进行二次处理来获取更精确的值。二次处理方法的原理为找出当前目标框中最小的外接矩形。如图6所示，通过5个白色多边形就能得到这5个最小外接矩形，每个最小外接矩形有4个顶点，所以得到20个顶点(图6中除中心点之外的所有点)；然后，求取这20个顶点的平均值得到的点就是最终大矩形的中点(图6中中心点)；最后，求取这20个点距离中点最远的4个点，得到的这4个点即为最终大矩形的4个顶点，也就是目标板在图像中的真实位置信息。

(五)根据步骤(四)得到的目标板的尺寸和目标板的实际尺寸求出目标板距离视觉系统的竖直高度；二次处理后得到了准确的目标板的边长d(单位像素)，而且目标板的实际边长d(单位厘米)是已知的，因此，可以根据这两个值求出目标板到相机的实际高度z(单位米)。如图7所示，采用神经网络模型求出目标板到相机的实际距离。输入x1，x2，x3，x4分别表示：图像中待检测目标板的边长d(单位像素)，d²，√d，实际待检测目标板的边长d(单位厘米)。中间有2层隐藏层，最后输出y就是实际待检测目标板到相机的距离z(单位米)。本实施例中，神经网络内部参数的确定是通过收集大量数据后利用梯度下降求解。

(六)视觉系统将目标板的水平位置和竖直高度反馈给plc控制器。plc控制器根据行车的运动状态来选择不同的防摇摆方案。从而控制行车启停过程及行驶过程的摇摆。

启动、停止过程中，行车由于惯性会产生晃动偏差，这个过程采用电子防摇摆技术。基本原理：在plc控制器中建立单摆模型，依单摆模型与行车给定速度，电子防摇摆系统控制加速时间与实际电子速度输出，产生一条斜率变化的速度曲线。从而当加、减速结束时，货物摆幅基本回到启停之前的状态。

行驶过程中，plc控制器利用视觉系统获取货物位置信息，通过pid算法调节，迅速减缓行驶过程中货物存在的摆动现象。基本原理为：建立单摆在不同提升高度的零位模型。任意高度，当货物摆动时，目标点位置与零点产生位置偏差，运用pid算法，输入为位置偏差，输出为行车行驶速度，反馈为下一时刻(50ms)位置偏差，从而形成闭环控制，快速消除行驶过程中存在的较大摆幅。