[发明专利]一种基于全自动隧道喷浆机器人的路径规划方法在审
申请号: | 202110132644.6 | 申请日: | 2021-01-31 |
公开(公告)号: | CN114924555A | 公开(公告)日: | 2022-08-19 |
发明(设计)人: | 谢斌;程清 | 申请(专利权)人: | 中南大学 |
主分类号: | G05D1/02 | 分类号: | G05D1/02 |
代理公司: | 长沙市融智专利事务所(普通合伙) 43114 | 代理人: | 欧阳迪奇 |
地址: | 410083 湖南*** | 国省代码: | 湖南;43 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 全自动 隧道 喷浆 机器人 路径 规划 方法 | ||
1.一种基于全自动隧道喷浆机器人的路径规划方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,采集喷枪在持续不同时间以及在不同距离对壁面喷射后所附着的混凝土厚度,进而得出壁面混凝土厚度随喷涂时间和喷枪离隧道壁面距离变化的函数式;
步骤2,采集隧道面超欠挖信息,并基于步骤1所得到的函数式,结合路径规划算法,以首先喷涂超挖区域,然后喷涂正常区域,并在喷涂中避开欠挖区域的原则,完成路径规划。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述的步骤1中,采集喷枪在持续不同时间对壁面喷射后所附着的混凝土厚度,是首先由固定位置的喷枪垂直向壁面上喷射混凝土,并在每隔一段预定时间后测量附着在壁面上的混凝土的厚度,从而通过β分布模型拟合壁面混凝土的厚度随喷涂时间变化的关系。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述的步骤1中,采集喷枪在不同距离对壁面喷射后所附着的混凝土厚度,是首先由喷枪垂直向壁面上喷射混凝土并测量附着在壁面上的混凝土的厚度,然后改变喷枪与壁面的距离后再次喷射并测量,从而通过β分布模型拟合壁面混凝土的厚度随喷涂距离变化的关系。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,通过β分布模型拟合壁面混凝土的厚度随喷涂时间变化的关系的函数式为:
其中F(r)为涂层累积厚度,T(t)max为圆形喷涂区域的中心点O的喷涂厚度随时间变化的函数,中心点O为喷枪的喷嘴口在壁面上的投影点,r为圆形喷涂区域内某一点S与O的距离;β为用于调节函数值的调节参数,R为圆形喷涂区域的半径。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,通过β分布模型拟合壁面混凝土的厚度随喷涂距离变化的关系的函数式为:
其中R为圆形喷涂区域的半径,d为喷枪的喷嘴口与壁面的垂直距离,为喷涂的喷雾圆锥夹角。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述的步骤2中,采集隧道面超欠挖信息,是通过雷达扫描整个隧道面,以获取整个隧道面的信息,并把整个隧道面按照超挖程度分为三个层级,以壁面为基准,由深到浅依次定义为L3,L2,L1,L3表示超挖,即深度大于L2级别的最深阈值,L2级别表示标准区域,即深度处于L2级别的最深阈值和最浅阈值之间,L1级别表示欠挖,即深度小于L2级别的最浅阈值。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,在进行层级分类时,还包括以下步骤:如果扫描得到的某个点云采样点深度大于L2级别的最深阈值,则首先统计以该点为中心,半径为喷涂区域半径R的圆区域内深度大于L2级别最深阈值的其他点,如果该区域内大于L2级别最深阈值的点的数量超过了预设数量N,则认为此块区域是L3级别区域,否则认为该点云采样点是突变点,不判定为L3区域;如果扫描得到的某个点云采样点深度小于L2级别的最浅阈值,则首先统计以该点为中心,半径为喷涂区域半径R的圆区域内深度小于L2级别最浅阈值的其他点,如果该区域内小于L2级别最浅阈值的点的数量超过了预设数量N,则认为此块区域是L1级别区域,否则认为该点云采样点是突变点,不判定为L1区域。
8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述的步骤2中,首先喷涂超挖区域,然后喷涂正常区域,并在喷涂中避开欠挖区域的原则为:
优先喷涂L3级别区域,使其厚度达到L2级别,并且规划的路径避免经过L1和L2区域;等L3级别区域都变成L2级别区域时,再对L2区域进行全覆盖喷涂,在喷涂过程中仍要避开L1级别区域。
9.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述的步骤2中,基于步骤1所得到的函数式,以喷涂在隧道壁面上的混凝土俯视图是半径为R的圆形,并以下一个喷涂区域距离当前喷涂区域距离为d,则两个喷涂区域叠加形成的厚度形状函数为
其中P1(r)、P2(r)分别是第一个喷涂区域和第二个喷涂区域的厚度分布函数,结合壁面混凝土厚度随喷涂时间和喷枪离隧道壁面距离变化的函数式,有根据实际需求预设的目标厚度为Sp,则该目标厚度与实际叠加形成的厚度之间的差值为需要喷涂的部分,取空间中某一点的实际叠加厚度P(r)与理想厚度Sp的方差和为最小优化目标建立优化函数:minS(r,t)=(Sp-P(r))2,以最小化S(r,t)为目标,求解最佳的d与t,得到路径规划。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中南大学,未经中南大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110132644.6/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:一种锥形滤芯及水处理装置
- 下一篇:一种可以虚拟正装图像的上衣