一種裝載機“5G遙控+半智能”無人駕駛操控方案

李洪建

天津港焦炭碼頭有限公司

1 引言

港口人工智能應(yīng)用發(fā)展迅速，裝載機作為通用泊位碼頭散貨裝卸生產(chǎn)中的主力機型，無論是進口設(shè)備還是國產(chǎn)設(shè)備，除發(fā)動機、變速箱控制系統(tǒng)外，電控系統(tǒng)、液壓系統(tǒng)等控制方式仍為常規(guī)控制，受設(shè)備自身技術(shù)條件的限制和復(fù)雜作業(yè)工況的影響，針對裝載機的智能技術(shù)應(yīng)用一直處于研究探索階段。借鑒國內(nèi)外智能采礦寬體自卸車和道路施工中推土機、壓路機的自動化成功案例，提出“5G遙控+半智能”限制條件下的無人駕駛自主作業(yè)操控方案。

2 裝載機典型智能場景分析

裝載機主要用于裝車、歸垛和下倉作業(yè)。裝車作業(yè)耗時最長，為避免疏港車輛超載，裝車時稱重計量，尤其最后一斗要根據(jù)單車累計重量，增加或抖落部分貨物以更接近限重值。下倉作業(yè)最為復(fù)雜，操作技術(shù)要求高，剛下倉時要盡快打開工作面，根據(jù)貨物流動性，選擇不同的鏟運或歸堆模式，作業(yè)中需避免鏟壞水倉井蓋和撞損舷梯等船具設(shè)施。歸垛作業(yè)需要司機根據(jù)貨物堆積狀態(tài)，選擇好歸垛角度，將貨物堆到預(yù)定高度。該作業(yè)過程為3個工況中單循環(huán)時間最短的，但需要頻繁切換檔位以提升掘進鏟運效率。

裝車、歸垛和下倉3種工況操作技術(shù)要求各異，目前不具備人工智能的全工況應(yīng)用。碼頭前沿和堆場內(nèi)都存在歸垛工況，堆場內(nèi)的歸垛工作量大，受場地條件限制工作面狹小，相鄰或其他區(qū)域的裝卸作業(yè)又會形成交通干擾因素，非最佳典型場景。碼頭歸垛工況條件較為寬松，出口裝船時只有歸垛作業(yè)工況，裝載機僅承擔倒運后的貨物歸垛或配合門座起重機抓斗抓取后的貨物歸垛，每個歸垛作業(yè)循環(huán)時間在20 s左右，具備一人遠程操控多臺裝載機的可能性。碼頭歸垛工況是理想的智能化典型場景，是裝載機智能化應(yīng)用實現(xiàn)突破的最佳切入點。

3 裝載機智能化改造方案

3.1 搭建5G通訊網(wǎng)絡(luò)

5G通訊具有毫秒級超低時延特性，為遠距離條件下的機械操控和作業(yè)監(jiān)控提供了可行的技術(shù)方案。散貨碼頭前沿區(qū)域均建有防風網(wǎng)和高桿燈塔等設(shè)施，通過在這些設(shè)施上增設(shè)5G基站，實現(xiàn)碼頭前沿區(qū)域無線信號的全覆蓋，遠程監(jiān)控人員和現(xiàn)場作業(yè)的裝載機之間能夠進行信息互聯(lián)互通，滿足實時操控要求。

3.2 升級操控系統(tǒng)

對傳統(tǒng)裝載機進行智能化升級，必須進行電控技術(shù)改造，增加I/O信息交互功能。液壓系統(tǒng)的先導(dǎo)控制升級為比例控制，使電液比例信號與邏輯控制程序?qū)?。進一步優(yōu)化操作控制和反饋程序，增設(shè)系統(tǒng)自檢和互鎖保護功能，確?？刂葡到y(tǒng)運行的可靠性和穩(wěn)定性。

系統(tǒng)根據(jù)不同輸入信號狀態(tài)經(jīng)邏輯控制運算后輸出動力控制信號，控制發(fā)動機、變速箱、液壓泵站和閥組等，實現(xiàn)不同機構(gòu)的協(xié)調(diào)配合。為使控制邏輯滿足工況要求，對司機操作過程進行動作分解，確定不同信號狀態(tài)和具體參數(shù)值，找準邏輯控制規(guī)律，形成不同工況下的動力控制模塊組，將人工經(jīng)驗轉(zhuǎn)換為邏輯控制語言，使智能化操作過程順暢和高效。

3.3 增設(shè)智能控制系統(tǒng)

裝載機散貨作業(yè)工況存在道路行駛和操控的復(fù)雜性，需要頻繁換檔和動態(tài)避讓高空抓斗，可應(yīng)用高清地圖、北斗差分定位等技術(shù)，且相應(yīng)邏輯算法需進一步調(diào)整或重新優(yōu)化。

通過差分定位和設(shè)備姿態(tài)數(shù)據(jù)自主計算運行軌跡和路線，裝載機無人駕駛精度可達到厘米級，保證路徑準確與精準?？?，避免裝載機越界增加安全風險。通過人形和車形識別功能，判斷取樣、撿雜和更換屬具時的人機相對位置，遇有人機交叉風險時，根據(jù)實際情況進行減速或者強制停車的處理[1]。裝載機裝車和下倉作業(yè)還需由司機人工操控，系統(tǒng)需具備智能遠程操作和手動駕駛兩種模式的切換功能，作為全智能化前的應(yīng)對措施。

貨垛垛形動態(tài)識別系統(tǒng)要判斷貨垛高度、貨物集港的位置和貨垛變化，根據(jù)動態(tài)識別結(jié)果合理界定歸垛順序和方式。針對獨立區(qū)域貨物歸垛時，自主設(shè)定歸垛切入點和歸垛方式，與人工操作相比更精準、更規(guī)范。

3.4 開發(fā)遠程管控和交互系統(tǒng)

遠程管控系統(tǒng)會準確記錄發(fā)動機、變速箱、制動機構(gòu)和液壓泵站等關(guān)鍵部件的運行時間和頻率，提示部件的精準維護計劃；出現(xiàn)故障或事故時，系統(tǒng)能回放現(xiàn)場全景圖像，更加直觀準確地查找問題原因。監(jiān)控人員通過5G回傳的實時圖像遠程監(jiān)控裝載機自主作業(yè)狀態(tài)，現(xiàn)場突發(fā)狀況時，監(jiān)控系統(tǒng)會發(fā)出警報提示并請求接管設(shè)備，監(jiān)控人員通過遠程聯(lián)動操控裝置干預(yù)裝載機，警報解除并經(jīng)監(jiān)控人員確認后轉(zhuǎn)入監(jiān)控狀態(tài)。每次干預(yù)過程都會被記錄在歷史檔案中，研發(fā)人員定期收集歷史資料，修正算法，逐步減少遠程干預(yù)頻率，提升智能作業(yè)水平。

與生產(chǎn)系統(tǒng)交互，使現(xiàn)場秩序管控更智慧。分析運輸車輛進出閘口和衡重等信息，判斷是否長時間待機，以便在生產(chǎn)空擋時停機值守；根據(jù)生產(chǎn)系統(tǒng)中不同船艙裝貨效率差異，提示遠程人員調(diào)整作業(yè)線機械配置數(shù)量。

4 裝載機智能化關(guān)鍵技術(shù)

4.1 鏟斗狀態(tài)控制

歸垛作業(yè)既要貨物歸攏到位，也要保證鏟斗韌板與碼頭面層之間的摩擦阻力適當，需要在控制鏟斗鏟貨姿態(tài)的同時合理施加鏟斗與地面的壓力，并隨著鏟斗韌板的磨損自動調(diào)整相關(guān)參數(shù)。作業(yè)中通過貨物圖像掃描分析，確定歸垛路線和車輛行駛速度，以歸集地面零散貨物后，精準找到貨垛切入點，使所歸貨物不從鏟斗近端溢出，造成重復(fù)歸垛，影響作業(yè)效率。

由于船艙裝貨進度的差異和門座起重機抓取位置的不同，垛形變化是不規(guī)律的，智能系統(tǒng)要及時識別待作業(yè)的區(qū)域，選定作業(yè)通道，適時歸堆干預(yù)，以保證每條裝船作業(yè)線的正常作業(yè)。船舶接近完工收尾時，待裝貨物減少，由歸高模式變?yōu)闅w堆模式，需要多角度歸垛歸攏貨物，收尾階段系統(tǒng)會發(fā)出預(yù)警，提示遠程人員輔助做好監(jiān)管。

4.2 構(gòu)建立體安全防護體系

智能化作業(yè)必須保證機械自身安全和區(qū)域人機安全，通過實時數(shù)據(jù)分析避免危險因素疊加。車載系統(tǒng)自身有穩(wěn)定性控制功能，避免前輪爬垛極限工況下機械失穩(wěn)。在開頂箱卸貨、環(huán)保抑塵、鏟運屬具和貨物取樣等環(huán)節(jié)，其他機械和人員都可能與裝載機出現(xiàn)交叉作業(yè)增加安全風險，并且裝載機歸垛過程也要避讓空中抓斗。裝載機智能作業(yè)中需要實時識別周邊環(huán)境的變化，提示人機交叉、機機交叉風險，在風險值達到避讓程度時，裝載機會主動撤離或避讓；待風險值降低到允許范圍內(nèi)再進入作業(yè)狀態(tài)，期間提示遠程監(jiān)控人員對周邊人機進行干預(yù)。

受照明條件、雨雪季節(jié)和場地平整度的限制，地面反光、倒影、積雪覆蓋和苫蓋網(wǎng)覆蓋等因素都會降低圖像識別效果，影響裝載機自主操作狀態(tài)，因此需提高圖像識別效率，有效應(yīng)對自然條件等因素造成的干擾。另外，異物夾雜會影響貨物質(zhì)量，必須輔助圖像識別等技術(shù)手段提升作業(yè)中異物識別精度。

4.3 人工與自主學習互動

裝載機智能作業(yè)初期，需要依賴預(yù)設(shè)好的數(shù)據(jù)庫模型，根據(jù)現(xiàn)場信號收集分析選擇預(yù)設(shè)的歸垛數(shù)據(jù)模型，在模型基礎(chǔ)上，依據(jù)可以測量的實時參數(shù)進行自主行走、鏟裝和避讓等動作[2]。同時系統(tǒng)可以記錄人工作業(yè)數(shù)據(jù)，與歷史數(shù)據(jù)對比，評價人工模式和自主作業(yè)模式的區(qū)別，提出數(shù)據(jù)庫優(yōu)化建議，提高系統(tǒng)內(nèi)的歸垛數(shù)據(jù)庫模型與實際作業(yè)的匹配性。

為提升智能作業(yè)水平，要增加機器自學習控制算法，通過自主試驗—驗證—再試驗的過程，驗證典型事件處理的邏輯合理性，迭代升級智能駕駛算法，將人工駕駛經(jīng)驗融入自學習中，形成智能駕駛算法，達到智能駕駛操作優(yōu)于人工操作的目的。

5 裝載機智能化應(yīng)用前景

裝載機智能化應(yīng)用復(fù)雜程度有別于現(xiàn)有集卡或礦卡，除自動駕駛之外還要自主作業(yè)，智能化應(yīng)用技術(shù)開發(fā)難度更大。碼頭前沿自主歸垛只是智能化應(yīng)用的第一步，在此基礎(chǔ)上推廣到貨場歸垛、裝車、下倉作業(yè)工況中。

裝車環(huán)節(jié)需要識別車輛信息和車輛衡重數(shù)據(jù)，根據(jù)不同車型的限重要求進行精準裝載。下倉作業(yè)環(huán)節(jié)需要借助懸掛艙口處的便攜5G中轉(zhuǎn)裝置，將艙內(nèi)封閉環(huán)境下的數(shù)據(jù)和圖像信息實時回傳，結(jié)合船圖實際避讓水艙蓋、舷梯等設(shè)施，根據(jù)貨物比重和船型等條件選擇“鏟或歸”作業(yè)方式，以滿足門座起重機抓斗抓取要求。裝車和下倉兩個工況中智能化系統(tǒng)與生產(chǎn)管理系統(tǒng)、自動過衡數(shù)據(jù)的交互更加頻繁，作業(yè)數(shù)據(jù)模型和自主學習邏輯設(shè)計難度更大。

裝載機只有全智能化后才具有全社會推廣應(yīng)用價值，需在研發(fā)單位、港口企業(yè)和智能開發(fā)團隊等單位的共同努力下，解決諸多不確定性，實現(xiàn)提高裝卸服務(wù)質(zhì)量、效率和降低安全風險等目標。還可實現(xiàn)一人遠程控制多機，由智能化操作替代重復(fù)性、強度大的勞動，從特定場景向全場景過渡，實現(xiàn)全智能作業(yè)，使駕駛操作、調(diào)度指揮、安全監(jiān)控等崗位職能融合，進一步優(yōu)化通用泊位散貨碼頭企業(yè)的人力資源配置。

6 結(jié)語

為實現(xiàn)裝載機的智能化運行，提出了“5G遙控+半智能”限制條件下的無人駕駛自主作業(yè)操控方案，探討了裝載機智能化的路徑、關(guān)鍵技術(shù)問題和制約因素，以提升通用泊位散貨裝卸的智能化水平。