Погрузка гусеничной техники своим ходом на автоприцеп: управление с помощью системы технического зрения

Освещены проблемы безопасной погрузки и транспортировки строительной и специальной гусеничной техники на грузовых платформах большегрузных автоприцепов (тралов). Для повышения точности позиционирования данной техники на платформах тралов предложено использовать систему технического зрения. Разработана полнофункциональная физическая модель такой системы. Указанная модель апробирована при автоматизированном контроле пространственного положения гусеничной техники в процессе погрузки на грузовую платформу трала. Выявлены параметры пространственного положения техники, оказывающие влияние на безопасность её погрузки своим ходом. Автоматизация погрузки реализована с помощью видеограмметрического устройства, установленного на транспортируемом средстве передвижения, и трёх визирных целей активного типа, размещённых на грузовой платформе. В системе технического зрения применены методы цифровой обработки видеоизображения, позволившие с высокой вероятностью обнаружить и идентифицировать визирные цели по частоте их мигания. Предложен обеспечивающий автоматизацию погрузки алгоритм работы гусеничной техники под управлением системы технического зрения. Работоспособность данной системы проверена с помощью физических моделей прицепа-тяжеловоза и гусеничной платформы техники. Экспериментально определены реальные технические и метрологические характеристики системы технического зрения. Установлено, что при базисном расстоянии 2,5 м между визирными целями обеспечивается безопасная погрузка техники длиной до 8 м на грузовую платформу длиной до 16 м.

1. Duarte J., Marques A. T., Santos Baptista J., Safety, 2021, vol. 7, no. 1, 21. https://doi.org/10.3390/safety7010021

2. Gurcanli G. E., Baradan S., Uzun M., International Journal of Industrial Ergonomics, 2015, vol. 46, pp. 59–68. https://doi.org/10.1016/j.ergon.2014.12.004

3. Малютин Л. Перевозка гусеничной техники // Основные средства: сетевой журнал. 2016. № 9. URL: http://os1.ru/article/9064-perevozka-gusenichnoy-tehniki (дата обращения 09.07.2021).

4. Chiba J., SAE Transactions, 1982, vol. 91, pp. 3045–3056. https://doi.org/10.4271/820921

5. Skibiniewski M. J., P roceedings of the 9th International Symposium on Automation and Robotics in Construction, Tokyo, Japan, June 3–5, 1992, Tokyo, IAARC, 1992, pp. 17–24. https://doi.org/10.22260/ISARC1992/0003

6. Rajgor M. B., Pitroda J., Automation: A New Millennium Technology for Construction Industries, GRA – Global Research Analysis, 2013, vol. 2, no. 2, pp. 79–81.

7. Bing-wei Cao, Xin-hui Liu, Wei Chen, Peng Tan, Ping-fang Niu, Mathematical Problems in Engineering, 2020, vol. 2020, no. 1, 1730946. https://doi.org/10.1155/2020/1730946

8. Qing Hua Cao, Applied Mechanics and Materials, 2010, vol. 40-41, pp. 771–773. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMM.40-41.771

9. Щербаков В. В, Бунцев И. А., Щербаков И. В., Астраханцев В. Д. Системы автоматизированного управления строительной техникой (CAY-3D) // Сибирский государственный университет геосистем и технологий. 2018. № 1. С. 57–63.

10. Рощин Д. А. Модель видеограмметрической координатно-измерительной системы // Прикладная информатика. 2016. Т. 11. № 6 (66). С. 65–77.

11. Рощин Д. А. Оценка влияния визуальных признаков визирной цели на вероятность обнаружения оптоэлектронным устройством // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2021. Т. 19. № 1. С. 5−13. https://doi.org/10.18127/j20700814-202101-01

12. Bektas S., Karaahmetoğlu N., Yildirm R., Uyar A., Yildirim Ü. K., Pakel E., International Journal of Research – Granthaalayah, 2018, vol 6, no. 2, pp. 292–298. https://doi.org/10.5281/zenodo.1194735