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桥式起重机工作空间多信息实时视觉测量及其应用

Qingxiang Wu a,b,c ,Xiaokai Wang a,b,c,uArr; , Lin Hua a,b,c , Gang Wei a,b,c

a武汉理工大学汽车零部件先进技术湖北省重点实验室，武汉430070

b湖北省汽车零部件技术协同创新中心，武汉430070

c武汉理工大学汽车工程学院，武汉430070

文章信息

文章历史：2019年8月22日收到 以修订版收到2019年9月26日 2019年10月23日接受 可供在线2019年10月28日

【摘 要】

桥式起重机工作空间信息的测量是其智能控制和安全监控的前提。一些现有的视觉系统只能获得非常有限的信息，例如有效载荷的摆动角度。本文提出了一种单眼视觉测量方法来获取有效载荷偏心角，有效载荷旋转角和障碍物高度的多信息。设计了一种层次化的校准方法，将起重机的起升高度分为多个层次。在每一层，四个标记对称地固定在板上，以通过Blob分析和椭圆拟合算法获得弯钩的中心位置。校准后，根据两个标记之间的像素距离和每一层的高度，建立了有效载荷提升高度和垂直提升中心像素坐标的两个拟合方程。在两个拟合方程的基础上，结合起重机工作空间的几何关系，建立了有效载荷偏心角，有效载荷旋转角和障碍物高度的测量模型。最后，建立起重机原型以验证视觉测量模型的有效性。此外，利用视觉测量系统设计了自动对中控制和自动避障策略。进行了相应的实验，取得了良好的性能。本文的研究成果对未来起重机的智能控制和安全监控具有现实意义。

【关键词】：单眼视觉，视觉测量，校准，自动定心控制，避障。

1．简介

桥式起重机^[1]由小车，小车和带有柔性钢丝的吊装机构组成，可悬挂有效载荷，其优点是可快速运输重载荷，并在车间，仓库，冶金厂，核工业，废物处理中起着重要作用。衍生能源生产等。但是，鉴于起重机的欠驱动特性和多样化的操作环境，其操作过程中存在许多潜在的风险因素，例如不希望的有效载荷偏心举升，周围移动的工人以及结构复杂的设备。因此，图1所示的起重机系统信息，包括有效载荷提升高度，有效载荷偏心角，有效载荷旋转角和障碍物高度，对于起重机的自动控制至关重要，例如，对中控制^[2]在有效载荷提升过程中，自动旋转有效载荷和整个运输过程中的自动避障^[3]。

许多研究人员已经开发出有效的方法来测量桥式起重机工作空间的信息。状态观察者^[4-7]基于起重机系统的数学模型，是一种典型的角度预测方法，但难点在于准确获得数学模型的补偿误差。另外，高精度传感器开始应用于起重机控制系统。例如，采用旋 转编码器^[8-11]，加速度计或倾角计^[12，13]和有效载荷传感器^[14]来测量有效载荷的摆动角度。同时，旋转编码器还可用于测量旋转角度^[15]和有效载荷提升高度^[11]。

具有非接触式测量优势的视觉技术^[16]已广泛应用于工业领域，例如估计对象^[17]的三维（3D）位置，跟踪水下机器人^[18,19]，飞机^[20]，并测量设备的尺寸^[21]。还介绍了它来解决起重机的信息获取问题，可以分为三类：单目，双目和多摄像机视觉测量方法。双目^[22-24]和多摄像机视觉测量系统易于构建3D位置信息。但是，它们的图像处理算法要匹配两个或更多图像的特征通常很复杂。

图1.桥式起重机工作空间的测量信息。

此外，还发布了使用单目视觉的各种研究来获取起重机工作空间的信息，包括摆角^[25,26]，有效载荷提升高度^[27]以及有效载荷与目标之间的距离^[28]。环境设备。摄像机利用电线根据颜色直方图匹配^[29]和二进制图像^[30-32]来跟踪有效负载摆动角度。该方法需要两个摄像机来估计有效载荷的空间角度，这对于测量系统。此外，举升高度无法测量。另一方面，摄像机安装在小车底部，朝向有效负载，以测量起重机工作空间的信息。摆动角是基于安装在有效载荷顶部的两个基准标记^[33]或附在吊具上表面的矢量代码相关性（VCC）^[34,35]获得的。摄像机可以通过两个红色标记^[36]获得有效负载旋转角度。起重机的3D工作空间是通过在不同起重机位置上由单眼相机获取的立体图像对建立的^[37]。应该注意的是，当前的视觉测量可以获取起重机工作空间的特定信息，该信息包括有效载荷摆动角度和有效载荷旋转角度，这些信息基于立体图像对或单个图像。然而，当前的视觉系 统还具有诸如测量信息有限和功能单一的缺点。

本文提出了一种单眼视觉测量方法如图1所示，建议使用摄影机从单个图像中获取起重机工作空间的多信息。在钩子上安装一个带有四个标记的板，以获得图像的深层信息，即起升高度。具体而言，设计了一种分层的校准策略，以将有效载荷的提升高度分为多层。在每一层，可以通过Blob分析和椭圆拟合算法来求解四个标记的中心像素坐标。此外，垂直提升的中心像素坐标可以通过四个对称标记确定。校准后，建立有效负载提升高度和垂直提升中心像素坐标的两个拟合方程，分别对应两个标记之间的像素距离和每一层的高度。此外，分别结合起重机工作空间中的几何关系，建立了有效载荷偏心角，有效载荷旋转角和障碍物高度的测量模型。最后，实验验证了视觉测量模型的有效性。测量模型还应用于自动对中控制和自动避障。

2.视觉测量方法

2.1. 单眼相机的分层标定策略

图像坐标（u，v），摄像机坐标系（x，y，z）和世界坐标系（Xw，Yw，Zw）如图2所示。工作空间的位置由世界坐标表示，其对应的图像在计算机中以行和列像素阵列的形式表示。当将相机坐标系引入针孔成像模型时，将建立图像坐标与世界坐标之间的关系。点p和q 的实际距离与投影点p和q的像素距离之间的成像模型可以表示如下。

图2.针孔成像模型。

其中，b是比例因子。Delta;Xw和Delta;Yw是实际距离在Xw轴和Yw轴方向的p和q之间。相应的行和列中的像素距离为Delta;u和Delta;v。kx、ky、uo1和vo1是相机内部参数。忽略照相机的制造误差，也就是光学误差轴将垂直于成像芯片，（uo1，vo1）为中心是图像坐标系的原点（X，Y）毫米。相对于摄像机坐标系，表示世界坐标系的旋转和平移通过矩阵R和t，f是焦距。垂直距离从图像对象到摄像机用D表示。

如图3所示，当摄像机垂直安装时在起重机的小车下，与摄像机坐标系相比，世界坐标系中的有效载荷不会旋转。

图3.摄像机安装位置图。

小车沿x轴移动，手推车沿y轴移动。Zw轴将与相机的光轴z平行， 也就是说，可以忽略有效载荷在世界坐标中的旋转。有效负载位置可以通过其相对于提升中心O3的位置来表示。O4是z轴的交点用e表示。等式（1）可以给出。

其中，eXw和ew表示e在 Xw轴和Yw轴方向。

根据等式（2），exw和ew的像素距离可以是分别由x和Y表示。O3的像素坐标是（uO3=kxeXw/D uO1,vO3= kyeYw/D vO1）。等式（2）可以用以下更简单的形式表示。

采用摄像机校准来计算方程式的参数。（3）。在传统的摄像机标定过程中，通常假设垂直距离D为常数。成像模型的参数由精确校准模板获得的多个方程式求解。但是，当有效载荷提升高度较大时，应考虑景深。因此，本文提出了一种分级标定方法，将举升高度范围分为多个层次。

图4.提升高度范围的层次图。

D的高度随D的减小而减小，如图4所示。Di是从图像对象到相机的垂直距离。数学定义每层提升高度Delta;hi的数学表达式由给。

其中，theta;cisin;（0,45°）表示角度，它将影响层数n。Dn是最大垂直距离，即起重机的最大起升高度。

根据等式。（4），层数随着hc的增加而减少。hc根据具体应用要求确定。如果提升高度的测量精度不能满足要求，则应减小hc。此外，由Hi表示的有效载荷提升高度可以通过以下公式计算。

基于等式（4）和式（3）可以重写如下。

等式（6）显示了像素距离，实际距离和有效载荷提升高度的成像模型。

2.2. 图像处理和视觉定位

为了实现视觉定位，带有四个标记的标记板设计（图5）。特别地，该板是具有边长S的正方形。作为标记的四个圆形反光贴纸固定在板的角上，并且每个标记与板的两个边缘相切。四个标记是中心对称的，对称中心是弯钩中心。

图5.标记板及其在挂钩上的安装示意图。

在图像处理过程中，通过包括图像采集，图像分割，连通性分析和特征选择在内的斑点分析来收集标记的图像。更具体地说，通过基于最佳阈值的图像分割，将标记板图像与背景区分开。通过连通性分析识别标记区域，并连接具有相同属性的像素以形成域。四个标记的图像可以通过图像特征（例如形状和区域）来识别，如图6所示。

图6.通过不同颜色识别的四个标记的图像。

此外，标记中心的像素坐标将通过椭圆拟合法进行定位。首先，可以通过canny边缘检测算法获得标记图像的边缘，该算法使用一阶导数确定的灰度值的梯度对边缘进行平滑处理。然后，采用椭圆拟合算法对标记的边缘进行分析。可以解决标记中心的像素坐标。当参数椭圆拟合公式为A，B，C，D，E和F，椭圆的一般方程可用方程表示。

从像素到拟合椭圆曲线的代数距离可以表示为y（A，B，C，D，E，F）。

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