一种新的起重机吊装动作规划方法

摘要

本发明属于工程机械、计算及控制自动化领域，涉及到利用快速扩展随机树和启发式策略以及基于全新的现代吊装方案设计理论方法的CAD技术——计算机辅助吊装方案设计技术，对履带式起重机进行吊装动作序列规划的方法；有效地解决了现阶段吊装动作规划方法所得路径迂回严重、路径代价大、规划时间长、路径质量差的问题，在障碍物随机分布的环境中，给出了起重机与被吊物在自动规避碰撞的前提下，从起始位姿自动转换到就位位姿所需的具体的动作序列，起重机依据这些动作序列能安全、高效地完成吊装作业。通过对吊装过程的仿真预演，说明了所提方法的有效性和高效性。

主权项

一种起重机吊装动作规划方法，其特征在于以下步骤，(1)吊装系统位形建模由起重机和被吊物组成的系统为吊装系统，吊装系统的7个自由度为：①起重机下车坐标(x,z)，取值范围分别为和②下车方向角α([‑π,π))；③转台回转角β([‑π,π))；④臂架仰角γ([0,π/2])；⑤起升绳长h，范围由臂长和臂架仰角决定，表示为[h_lmt,h_max(γ)]，其中h_lmt为起重机的限位高度，h_max(γ)为起升滑轮组到地面的高度；⑥吊钩旋转角ω([‑π,π])；吊装系统每一个稳定的位姿都表示为一个向量X，如下式(1)所示；$X=\left[\begin{array}{cc}{x}_{\min }^{\mathrm{site}}& x_{\max }^{\mathrm{site}}\\ z_{\min }^{\mathrm{site}}& z_{\max }^{\mathrm{site}}\\ -\pi & \pi \\ -\pi & \pi \\ O& \pi /2\\ h_{\mathrm{lmt}}& h_{\max }\left(\gamma \right)\\ -\pi & \pi \end{array}\right]---\left(1\right)$两位姿X_i和X_i+1的距离是指被吊物从状态X_i变换到X_i+1所经历的轨迹长度，见下式(2)：L(X_i,X_i+1)＝|x_i+1‑x_i|+|z_i+1‑z_i|+|(r(a_i+1‑a_i)|+|(r(b_i+1‑b_i)|                                                           (2)+|(l_b(g_i+1‑g_i)|+|(h_i+1‑h_i)|+|l_w(w_i+1‑w_i)|其中，X_i＝(x_i,z_i,a_i,b_i,g_i,h_i,w_i)和X_i+1＝(x_i+1,z_i+1,a_i+1,b_i+1,g_i+1,h_i+1,w_i+1)分别为随机空间中2个独立的位姿，r为作业半径，l_b为臂长，l_w为被吊物长；设搜索到的动作序列Path包含的各节点依次为X₀,X₁,……,X_n‑1，X_n,则该条动作序列的代价为其中，L(X_i,X_i+1)为点X_i与点X_i+1间的距离；(2)分析履带起重机的非完整性运动以XOZ为世界坐标系，O_r为履带起重机的转弯中心，点P(x,z)为起重机的位置坐标，α为履带的方向角，v_L、v_R分别是左右履带的线速度，B为左右履带的轨距；起重机的行走和转弯所满足的运动学约束表示为式(3)和式(4)，其中R为转弯半径：$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{.}{x}=\frac{1}{2}(v_R+v_L)\cos \alpha \\ \stackrel{.}{z}=-\frac{1}{2}(v_R+v_L)\sin \alpha \\ \stackrel{.}{\alpha }=\frac{1}{2R}(v_R+v_L)\end{array}\right.---\left(3\right)$$R=\frac{B(v_R+v_L)}{v_R-v_L}---\left(4\right)$当v_L、v_R同向并大小相等时，履带起重机直线行走；当v_L、v_R反向并大小相等时，履带起重机原地转向；当v_L、v_R同向并大小不等时，履带起重机以R为转弯半径为进行转向；起重机的动作由式(5)描述：u＝[v_L,v_R,w_β,w_γ,v_h,w_ω]^T    (5)其中w_β、w_γ、w_ω分别为回转、变幅、吊钩旋转的角速度，v_h为起升的线速度；起重机非完整性运动学约束的状态转移方程表达为式(6)，通过积分得到一个新的位形q′，如式(7)：$\stackrel{.}{q}=f(q,u)=\left[\begin{array}{c}0.5(v_R+v_L)\cos \alpha \\ -0.5(v_R+v_L)\sin \alpha \\ 0.5(v_R+v_L)/R\\ w_{\beta }\\ w_{\gamma }\\ v_h\\ w_{\omega }\end{array}\right]---\left(6\right)$$q^{\prime }=g(q,u)=q+\stackrel{.}{q}\mathrm{\Delta t}---\left(7\right)$(3)起重机吊装动作规划为每个随机点X_rand设置一个平滑度的约束，定义随机目标点X_rand的平滑度为：R(X_rand)＝L(X_init,X_rand)+L(X_rand,X_goal)    (8)只有平滑度满足约束：R(X_rand)≤ε·L(T_init，T_goal)(ε>1)的随机点X_rand才被采纳作为扩展的阶段目标点；同时，设置尝试次数Δ,即在尝试次数内选择平滑度满足约束的第一个点作为树扩展中的阶段目标点，若尝试次数超过Δ，则选择R(X_rand)最小的点作为树扩展中的阶段目标点，保证树扩展的随机性。