[发明专利]一种煤矿井下码垛式杆箱钻杆分离系统与方法

说明书

本发明公开了一种煤矿井下码垛式杆箱钻杆分离系统与方法，分离包括码垛式杆箱、设在码垛式杆箱上方的可升降式的3D相机、位于码垛式杆箱旁的六自由度的机械臂、连在机械臂末端的磁吸手爪以及钻杆分离控制单元；分离方法是将3D视觉识别钻杆位姿与码放算法计算的理论推算位姿相融合，将两种方法优势互补，对码垛式杆箱内钻杆精确识别与定位后进行钻杆抓取分离。本发明能解决因煤矿井下环境复杂导致单一依靠3D视觉识别失败、分离失败的问题，可提高钻杆分离系统的鲁棒性。

技术领域

本发明属于煤矿井下钻孔机器人自动加卸钻杆领域，具体涉及一种煤矿井下码垛式杆箱钻杆分离系统与方法。

背景技术

近年来煤矿领域正在加快推进“机械化换人、自动化减人、智能化无人”发展，《煤矿机器人重点研发目录》要求探水、防突和防冲钻孔机器人具备自动装卸钻杆、自动调整钻姿、智能钻孔规划和定位功能。目前，已有小批量使用的自动加卸钻杆装置采用多级传递、顺序动作的方式，任何一个环节出现故障，都会使自动装卸钻杆程序出现问题，中断全自动流程，在人员干预下排除故障才可继续进行全自动施工。

因此将6自由度工业机器人经过防爆设计后引入到自动加杆方案中，利用码垛、拆垛分离出堆放在杆箱内的钻杆，然而当钻杆因施工时，长期使用磨损后，存在码垛位置因此发生变化的问题，由于地层、压风或压水排渣、转速、转矩等影响，钻杆使用中会有不同程度磨损，且整仓钻杆中每一根磨损程度不同，以φ73 mm整体铣削螺旋钻杆为例，出厂时外径φ73±0.3 mm，在连续使用了5个月后，磨损最严重的钻杆外径为φ68.76 mm，磨损最轻微的钻杆外径为φ72.56 mm。若按满仓钻杆全部磨损至φ68 mm估算，杆仓为12层，则高度方向累计最大误差将达55.14 mm，已超出了柔性手爪可以补偿高度误差范围。

针对钻杆施工中的磨损而导致6自由度机械臂抓取失败的情况，提出了采用眼在手外的3D相机视觉识别方案，通过点云获取、图像预处理、特征匹配等，对杆箱内大量钻杆依次进行识别、定位与抓取，最终将钻杆从多排多列的钻杆箱中分离，从而解决因钻杆磨损抓取失败的问题。但是在煤矿井下应用中，会因煤矿井下光照条件、粉尘、巷道布置、电磁波干扰、煤矿防爆安全等影响，给基于视觉识别技术的防爆机械臂推广带来困难，尤其是利用结构光3D相机进行杆箱内钻杆识别与定位时，因3D相机对煤矿井下特定环境下光照条件敏感，易存在图像目标识别和提取有用信息难度大、识别鲁棒性差等缺点，进而影响抓取钻杆的准确性。单一依靠视觉，无法提高系统的可靠性，因此亟需寻找与视觉识别进行融合的新方法以提高识别鲁棒性。

发明内容

针对现有技术中存在的不足，本发明的目的在于，提供一种煤矿井下码垛式杆箱钻杆分离系统与方法，解决煤矿井下码垛式杆箱中钻杆分离时，单一依靠3D视觉识别鲁棒性低的问题。

为了解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案予以实现：

一种煤矿井下码垛式杆箱钻杆分离方法，该方法采用3D视觉与码放算法相融合对码垛式杆箱内钻杆精确识别与定位后进行钻杆抓取分离；包括以下步骤：

步骤一、将码垛式杆箱内最下层第一行第一列钻杆作为示教钻杆记作A，记录钻杆A的位姿（x₀,z₀）以及机械臂和码垛式杆箱内钻杆的位置关系；

步骤二、依据码垛式杆箱内钻杆的码放规则，逐行逐列计算每根钻杆理论推算位姿即钻杆的坐标；钻杆的行坐标、列坐标分别为：

（1）

上式中，i为行数，i=0对应第一行钻杆，j为列数，j=0对应第一列钻杆，杆箱内钻杆的层高为相邻奇数行和偶数行的钻杆中心竖向距离62mm，同一行的相邻钻杆中心横向距离为77mm，钻杆半径为36.5mm，钻杆A与杆箱侧壁的距离为75mm；