本發(fā)明涉及起重機(jī)，具體為一種塔式起重機(jī)運(yùn)動規(guī)劃方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)代建筑與工程領(lǐng)域，塔式起重機(jī)作為一種重要的起重設(shè)備，廣泛應(yīng)用于高層建筑的施工和大型結(jié)構(gòu)的安裝。這些起重機(jī)由于其高度和負(fù)載能力，能夠在復(fù)雜的施工環(huán)境中高效地完成任務(wù)。然而，隨著建筑規(guī)模的不斷擴(kuò)大和施工環(huán)境的日益復(fù)雜，傳統(tǒng)的塔式起重機(jī)在運(yùn)動規(guī)劃和路徑優(yōu)化方面所面臨的挑戰(zhàn)也愈發(fā)顯著。

2、首先，塔式起重機(jī)的運(yùn)動規(guī)劃涉及多個復(fù)雜因素，包括但不限于其幾何參數(shù)以及材料參數(shù)。這些參數(shù)直接影響起重機(jī)的穩(wěn)定性、負(fù)載能力和運(yùn)動性能。在高風(fēng)速或不利天氣條件下，塔式起重機(jī)的操作安全性受到了嚴(yán)峻考驗，傳統(tǒng)的運(yùn)動規(guī)劃方法難以快速適應(yīng)這些變化。此外，現(xiàn)有的方法多依賴于經(jīng)驗和人工判斷，缺乏系統(tǒng)性和科學(xué)性，導(dǎo)致在路徑選擇和運(yùn)動控制過程中存在不確定性，進(jìn)而增加了施工風(fēng)險和能量消耗。

3、其次，當(dāng)前塔式起重機(jī)的運(yùn)動路徑規(guī)劃通常沒有考慮實時環(huán)境因素的影響，如風(fēng)速、風(fēng)向、障礙物位置等。這些環(huán)境因素在實際操作中可能導(dǎo)致起重機(jī)的負(fù)載失衡、運(yùn)動路徑偏差，甚至發(fā)生安全事故。在風(fēng)速較大的情況下，旋臂的擺動和振動幅度會顯著增加，對施工精度和施工安全性構(gòu)成威脅。然而，傳統(tǒng)的控制算法對于動態(tài)環(huán)境因素的適應(yīng)性較差，往往難以實現(xiàn)實時有效的運(yùn)動調(diào)整。因此，亟需一種新的運(yùn)動規(guī)劃方法，以更好地應(yīng)對復(fù)雜施工環(huán)境下的挑戰(zhàn)，提高塔式起重機(jī)的工作效率和安全性。

4、現(xiàn)有技術(shù)中的，公開號為cn118239388a公開了一種塔式起重機(jī)運(yùn)動規(guī)劃方法、系統(tǒng)、介質(zhì)、設(shè)備及產(chǎn)品，具體步驟包括：獲取塔式起重機(jī)中旋臂、臺車和吊繩的目標(biāo)位置；基于所述塔式起重機(jī)中旋臂、臺車和吊繩的目標(biāo)位置，通過求解優(yōu)化目標(biāo)，得到旋臂、臺車與吊繩的最優(yōu)運(yùn)動軌跡；其中，優(yōu)化目標(biāo)為運(yùn)輸時間、能量消耗和控制輸入絕對變化率的總和的最小化，并基于塔式起重機(jī)的狀態(tài)變量和控制輸入與路徑參數(shù)的耦合關(guān)系，將優(yōu)化目標(biāo)轉(zhuǎn)化為關(guān)于路徑參數(shù)的函數(shù)。實現(xiàn)了塔式起重機(jī)高效安全的負(fù)載運(yùn)輸。但此方法主要依賴于預(yù)設(shè)的目標(biāo)位置和優(yōu)化目標(biāo)，未能充分考慮實時環(huán)境因素（如風(fēng)速、風(fēng)向、障礙物等）的動態(tài)變化。這可能導(dǎo)致在實際操作中，塔式起重機(jī)的運(yùn)動軌跡無法適應(yīng)突發(fā)情況，從而影響安全性和效率。因此僅憑一套采集裝置一套判斷邏輯算法進(jìn)行籠統(tǒng)的運(yùn)動規(guī)劃不僅僅浪費(fèi)資源，還使得規(guī)劃系統(tǒng)的安全性、有效性降低。

5、在所述背景技術(shù)部分公開的上述信息僅用于加強(qiáng)對本公開的背景的理解，因此它可以包括不構(gòu)成對本領(lǐng)域普通技術(shù)人員已知的現(xiàn)有技術(shù)的信息。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種塔式起重機(jī)運(yùn)動規(guī)劃方法及系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種塔式起重機(jī)運(yùn)動規(guī)劃方法，具體步驟包括：

4、采集塔式起重機(jī)的幾何參數(shù)和材料參數(shù)，基于幾何參數(shù)和材料參數(shù)構(gòu)建塔式起重機(jī)的有限元模型，基于幾何參數(shù)和材料參數(shù)確定塔式起重機(jī)運(yùn)動約束條件，所述幾何參數(shù)包括塔身高度、旋臂長度、臺車形狀、底座尺寸和吊取負(fù)載的繩索長度，所述材料參數(shù)包括塔式起重機(jī)塔身材料的剛度、泊松比和密度；

5、基于建立的塔式起重機(jī)有限元模型，設(shè)置旋臂和臺車的目標(biāo)位置，通過a*算法生成若干旋臂和臺車到達(dá)目標(biāo)位置的路徑，并確定最短路徑，輸入控制變量進(jìn)行模擬試驗，得到不同控制變量組合下的成本因素，所述控制變量包括旋臂轉(zhuǎn)動控制力矩、旋臂電機(jī)功率和臺車的位移作用力，所述成本因素包括最短路徑運(yùn)動時間、振動幅度和運(yùn)動的能量消耗；

6、基于不同控制變量組合下的成本因素，設(shè)置適應(yīng)度函數(shù)，計算不同控制變量組合的適應(yīng)度值，選擇適應(yīng)度值最大的控制變量組合作為運(yùn)動規(guī)劃輸入，同時采集塔式起重機(jī)工作范圍環(huán)境圖像和實時環(huán)境負(fù)載數(shù)據(jù)，所述實時環(huán)境負(fù)載數(shù)據(jù)包括風(fēng)向數(shù)據(jù)和風(fēng)速數(shù)據(jù)；

7、基于塔式起重機(jī)工作范圍環(huán)境圖像與實時工作圖像相對比，計算兩者圖像間的差異面積，基于差異面積和實時環(huán)境負(fù)載數(shù)據(jù)對運(yùn)動規(guī)劃輸入進(jìn)行修正，同時對旋臂和臺車的運(yùn)動路徑進(jìn)行調(diào)整，最終得到精確運(yùn)動規(guī)劃輸入和運(yùn)動路徑。

8、進(jìn)一步地，采集塔式起重機(jī)的幾何參數(shù)和材料參數(shù)，基于采集的幾何參數(shù)和材料參數(shù)確定塔式起重機(jī)的運(yùn)動約束條件，其中所述運(yùn)動約束條件所依據(jù)的公式為：

9、；

10、式中，為轉(zhuǎn)動控制力矩，為抵抗傾覆的力矩，為塔式起重機(jī)的旋臂運(yùn)動角度，為塔式起重機(jī)的旋臂運(yùn)動角度最大運(yùn)動范圍，為塔身最大拉應(yīng)力，為塔身材料的屈服強(qiáng)度，為臺車運(yùn)動加速度，為臺車運(yùn)動最大加速度；

11、其中，抵抗傾覆的力矩計算所依據(jù)的公式為：

12、；

13、式中，為底座尺寸寬度，表示塔身高度，為塔身材料的密度，為重力加速度；

14、塔式起重機(jī)的旋臂運(yùn)動角度最大運(yùn)動范圍計算所依據(jù)的公式為：

15、；

16、式中，為旋臂長度；

17、塔身最大拉應(yīng)力計算所依據(jù)的公式為：

18、；

19、式中，表示最大吊載，為吊取負(fù)載的繩索長度，表示塔身截面到中性軸的距離，表示截面的慣性矩。

20、進(jìn)一步地，通過a*算法生成若干旋臂和臺車到達(dá)目標(biāo)位置的路徑，并確定最短路徑，所依據(jù)的邏輯為：建立塔式起重機(jī)的平面坐標(biāo)系，以旋臂的水平方向作為x軸，垂直于塔身方向為y軸，將遠(yuǎn)離塔身方向設(shè)定為x軸正方向，建立坐標(biāo)系，使用坐標(biāo)來表示臺車的位置以及旋臂的角度；

21、基于建立的平面坐標(biāo)系設(shè)置a*算法的啟發(fā)式函數(shù)，用于估計當(dāng)前節(jié)點到目標(biāo)節(jié)點的距離，其中所述啟發(fā)式函數(shù)的具體表達(dá)式為：

22、；

23、式中，表示啟發(fā)式函數(shù)，表示當(dāng)前節(jié)點坐標(biāo)，表示與當(dāng)前節(jié)點相鄰的節(jié)點；

24、其中a*算法確定最短路徑的具體步驟包括：創(chuàng)建一個開放列表，用于存儲待評估的節(jié)點，和一個閉合列表，用于存儲已評估的節(jié)點，將起始節(jié)點添加到開放列表，進(jìn)行循環(huán)操作，當(dāng)開放列表不為空時，從開放列表中找到起始節(jié)點作為當(dāng)前節(jié)點，如果當(dāng)前節(jié)點是目標(biāo)節(jié)點，則構(gòu)建路徑并結(jié)束算法，將當(dāng)前節(jié)點從開放列表移動到閉合列表，對于當(dāng)前節(jié)點的每個相鄰節(jié)點，如果相鄰節(jié)點在閉合列表中，將其跳過，如果相鄰節(jié)點不在開放列表中，計算其啟發(fā)式函數(shù)的值，并將其添加到開放列表，如果相鄰節(jié)點已經(jīng)在開放列表中，檢查更新它的啟發(fā)式函數(shù)值，選取啟發(fā)式函數(shù)值最小的相鄰節(jié)點作為下一代當(dāng)前節(jié)點，直至找到目標(biāo)節(jié)點，從目標(biāo)節(jié)點回溯到起始節(jié)點，構(gòu)成最短路徑。

25、進(jìn)一步地，基于不同控制變量組合下的成本因素，設(shè)置適應(yīng)度函數(shù)所依據(jù)的邏輯為：

26、通過模擬試驗得到不同輸入控制變量組合下的運(yùn)動時間，基于輸入的控制變量數(shù)據(jù)，計算振動幅度和運(yùn)動的能量消耗，其中計算振動幅度和運(yùn)動的能量消耗所依據(jù)的公式分別為：

27、；

28、；

29、式中，為運(yùn)動過程中產(chǎn)生的振動幅度，為t時刻運(yùn)動的能量消耗，為最短路徑運(yùn)動時間，表示旋臂旋轉(zhuǎn)運(yùn)動在t時刻的加速度，表示臺車運(yùn)動在t時刻的加速度，表示旋臂電機(jī)功率，為臺車運(yùn)動位移，為t時刻臺車的位移作用力，為臺車運(yùn)動的摩擦系數(shù)，為臺車質(zhì)量，表示重力加速度；

30、其中，臺車運(yùn)動在t時刻的加速度由臺車的位移作用力計算得到，具體所依據(jù)的公式為：

31、；

32、旋臂旋轉(zhuǎn)運(yùn)動在t時刻的加速度通過旋臂轉(zhuǎn)動控制力矩獲得，具體的計算公式為：

33、；

34、式中，為t時刻旋臂轉(zhuǎn)動控制力矩，為旋臂的轉(zhuǎn)動慣量。

35、進(jìn)一步地，基于不同控制變量組合下的成本因素，設(shè)置適應(yīng)度函數(shù)，其中結(jié)合運(yùn)動約束條件進(jìn)行建立，設(shè)置的適應(yīng)度函數(shù)具體所依據(jù)的公式為：

36、；

37、式中，表示適應(yīng)度函數(shù)，表示控制變量的組合，包括旋臂轉(zhuǎn)動控制力矩、旋臂電機(jī)功率和臺車的位移作用力，、和分別為振動幅度、運(yùn)動的能量消耗和運(yùn)動時間，其中；基于設(shè)置的適應(yīng)度函數(shù)，通過遺傳算法確定適應(yīng)度最大的控制變量組合，作為運(yùn)動規(guī)劃輸入。

38、進(jìn)一步地，在旋臂中心位置設(shè)置高清攝像機(jī)，用于采集起重機(jī)整個運(yùn)動過程的地面圖像，同時基于采集塔式起重機(jī)工作范圍環(huán)境圖像，通過背景建模算法，建立背景模型，計算高清攝像機(jī)采集的當(dāng)前幀圖像與背景模型之間的差異，對圖像中變化區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記和提取，通過邊緣檢測算法提取圖像中變化區(qū)域的面積；同時通過傳感器檢測旋臂水平面處的風(fēng)向和風(fēng)速數(shù)據(jù)。

39、進(jìn)一步地，基于實時環(huán)境負(fù)載數(shù)據(jù)對運(yùn)動規(guī)劃輸入進(jìn)行修正所依據(jù)的邏輯為：

40、；

41、；

42、；

43、式中，為t時刻的旋臂轉(zhuǎn)動控制力矩修正值，為t時刻旋臂電機(jī)功率修正值，為t時刻的臺車的位移作用力修正值，和分別表示t時刻的風(fēng)速和風(fēng)向角度，為t時刻的旋臂角速度，、和分別表示力矩調(diào)整系數(shù)、功率調(diào)整系數(shù)和位移作用力調(diào)整系數(shù)。

44、進(jìn)一步地，對旋臂和臺車的運(yùn)動路徑進(jìn)行調(diào)整所依據(jù)的邏輯為：通過邊緣檢測算法提取圖像中變化區(qū)域的面積和風(fēng)速數(shù)據(jù)對旋臂和臺車的運(yùn)動路徑進(jìn)行調(diào)整，設(shè)置變化區(qū)域面積閾值和最大風(fēng)速閾值，當(dāng)檢測到圖像中變化區(qū)域的面積大于或者等于變化區(qū)域面積閾值，或當(dāng)前風(fēng)速大于或者等于最大風(fēng)速閾值時，將起重機(jī)所處的當(dāng)前節(jié)點標(biāo)記為異常節(jié)點，將異常節(jié)點去除后，再次通過a*算法生成若干旋臂和臺車到達(dá)目標(biāo)位置的路徑，并確定無異常節(jié)點的最短路徑。

45、本發(fā)明還提供一種塔式起重機(jī)運(yùn)動規(guī)劃系統(tǒng)，所述塔式起重機(jī)運(yùn)動規(guī)劃系統(tǒng)用于執(zhí)行上述的塔式起重機(jī)運(yùn)動規(guī)劃方法，包括：

46、模擬模型建立模塊，用于采集塔式起重機(jī)的幾何參數(shù)和材料參數(shù)，基于幾何參數(shù)和材料參數(shù)構(gòu)建塔式起重機(jī)的有限元模型，基于幾何參數(shù)和材料參數(shù)確定塔式起重機(jī)運(yùn)動約束條件，所述幾何參數(shù)包括塔身高度、旋臂長度、臺車形狀、底座尺寸和吊取負(fù)載的繩索長度，所述材料參數(shù)包括塔式起重機(jī)塔身材料的剛度、泊松比和密度；

47、運(yùn)動路徑規(guī)劃模塊，用于基于建立的塔式起重機(jī)有限元模型，設(shè)置旋臂和臺車的目標(biāo)位置，通過a*算法生成若干旋臂和臺車到達(dá)目標(biāo)位置的路徑，并確定最短路徑，輸入控制變量進(jìn)行模擬試驗，得到不同控制變量組合下的成本因素，所述控制變量包括旋臂轉(zhuǎn)動控制力矩、旋臂電機(jī)功率和臺車的位移作用力，所述成本因素包括最短路徑運(yùn)動時間、振動幅度和運(yùn)動的能量消耗；

48、最優(yōu)解表征模塊，用于基于不同控制變量組合下的成本因素，設(shè)置適應(yīng)度函數(shù)，計算不同控制變量組合的適應(yīng)度值，選擇適應(yīng)度值最大的控制變量組合作為運(yùn)動規(guī)劃輸入，同時采集塔式起重機(jī)工作范圍環(huán)境圖像和實時環(huán)境負(fù)載數(shù)據(jù)，所述實時環(huán)境負(fù)載數(shù)據(jù)包括風(fēng)向數(shù)據(jù)和風(fēng)速數(shù)據(jù)；

49、運(yùn)動規(guī)劃修正模塊，用于基于塔式起重機(jī)工作范圍環(huán)境圖像與實時工作圖像相對比，計算兩者圖像間的差異面積，基于差異面積和實時環(huán)境負(fù)載數(shù)據(jù)對運(yùn)動規(guī)劃輸入進(jìn)行修正，同時對旋臂和臺車的運(yùn)動路徑進(jìn)行調(diào)整，最終得到精確運(yùn)動規(guī)劃輸入和運(yùn)動路徑。

50、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

51、首先，基于塔式起重機(jī)的幾何和材料參數(shù)建立的有限元模型，使得運(yùn)動規(guī)劃更具科學(xué)性和準(zhǔn)確性。通過對塔式起重機(jī)動態(tài)特性的精確模擬，從而降低了操作風(fēng)險，提高了施工安全性。其次，結(jié)合a*算法生成的最優(yōu)路徑與實時環(huán)境負(fù)載數(shù)據(jù)，能夠有效減少運(yùn)動時間、振動幅度和能量消耗，使塔式起重機(jī)在復(fù)雜環(huán)境中的作業(yè)更加高效。此外，適應(yīng)度函數(shù)的引入，使得不同控制變量（如旋臂轉(zhuǎn)動控制力矩、旋臂電機(jī)功率和臺車的位移作用力）的選擇更加科學(xué)，確保最大化適應(yīng)性和操作效率，從而促進(jìn)施工進(jìn)度和降低運(yùn)營成本。最后，障礙物的面積識別與實時環(huán)境數(shù)據(jù)的結(jié)合，不僅提升了起重機(jī)運(yùn)動路徑的智能化和適應(yīng)性，還增強(qiáng)了其在動態(tài)環(huán)境中的應(yīng)對能力，使得塔式起重機(jī)能夠靈活調(diào)整運(yùn)動路徑，有效規(guī)避潛在的障礙物和安全隱患。能夠在更為復(fù)雜和多變的施工條件下，依然保持高效、安全的操作表現(xiàn)。