本文關(guān)鍵詞：港口集裝箱起重機(jī)吊具姿態(tài)檢測系統(tǒng)研究

  更多相關(guān)文章： 集裝箱吊具 MEMS慣性傳感器 姿態(tài)檢測 四元素 姿態(tài)角

【摘要】：隨著我國智慧物流行業(yè)的飛速發(fā)展,極大的促進(jìn)了港口集裝箱的吞吐量。提高港口操作效率的一個關(guān)鍵因素在于起重機(jī)在操作吊具的過程中,將吊具鎖頭精確對準(zhǔn)集裝箱角件。由于風(fēng)、沖擊及不均勻的負(fù)荷可能會引起吊具偏斜的振動,而且,由于吊具頻繁地進(jìn)行起吊、平移、落吊等動作,不可避免地會存在吊具擺幅過大的現(xiàn)象,從而產(chǎn)生安全隱患。吊具姿態(tài)的實時檢測,不僅有利于吊具鎖頭準(zhǔn)確快速鎖孔,提高港口作業(yè)效率；也有利于操作人員隨時掌握吊具工作狀態(tài),有效防止事故的發(fā)生。因此,對集裝箱吊具運行狀態(tài)的檢測具有重要的研究價值和實踐意義。目前,MEMS慣性傳感器的性能已經(jīng)相當(dāng)優(yōu)越,可靠性高、成本低、使用壽命長等,已經(jīng)廣泛用于姿態(tài)檢測系統(tǒng)。本文所研究的港口集裝箱起重機(jī)吊具姿態(tài)檢測系統(tǒng),主要用于檢測集裝箱吊具的姿態(tài)。該系統(tǒng)采用LSM303DLHC、L3GD20傳感器作為數(shù)據(jù)采集模塊,以STM32F303為微控制器,基于MEMS噴性傳感器姿態(tài)檢測技術(shù),通過上位機(jī)顯示界面,實現(xiàn)集裝箱吊具姿態(tài)實時檢測及動態(tài)監(jiān)控。首先,詳細(xì)分析了目前自動化集裝箱碼頭在集裝箱裝卸上應(yīng)用的相關(guān)自動化技術(shù),以及集裝箱吊具姿態(tài)檢測技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀,探討了本課題研究的必要性。其次,在收集、查看相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,基于MEMS慣性傳感器的工作原理及誤差來源,針對開發(fā)板的數(shù)據(jù)采集模塊LSM303DLHC做了性能測試,通過串口調(diào)試助手在線調(diào)試,分析了其誤差范圍。在此基礎(chǔ)之上,結(jié)合姿態(tài)解算理論知識,采用基于梯度下降法傳感器姿態(tài)融合算法,以實現(xiàn)傳感器數(shù)據(jù)誤差修正。然后,設(shè)計了集裝箱吊具檢測系統(tǒng)的框架結(jié)構(gòu),給出在IAR開發(fā)平臺下下位機(jī)軟件的設(shè)計,實現(xiàn)了下位機(jī)通信模塊,數(shù)據(jù)采集模塊及數(shù)據(jù)輸出模塊。最后,采用Python語言設(shè)計了吊具檢測系統(tǒng)上位機(jī)監(jiān)控界面,分析了融合算法β參數(shù)對系統(tǒng)性能的影響,以優(yōu)化融合算法在系統(tǒng)上的應(yīng)用。通過下位機(jī)與上位機(jī)的聯(lián)合通信調(diào)試,對比分析融合算法前與融合算法后的數(shù)據(jù),驗證了本文采用的基于梯度下降法的姿態(tài)融合算法的性能,得出了算法的可行性。通過上位機(jī)集裝箱吊具的3D模型顯示,直觀、可靠、實時的顯示了集裝箱吊具姿態(tài)。
【關(guān)鍵詞】：集裝箱吊具 MEMS慣性傳感器 姿態(tài)檢測 四元素 姿態(tài)角
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TH21;TP274
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 專業(yè)術(shù)語注釋7-8
• 中英文~.略對照表8-15
• 第一章 緒論15-22
• 1.1 研究背景及意義15-17
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-19
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容19-20
• 1.4 論文的章節(jié)安排20-22
• 第二章 姿態(tài)解算理論基礎(chǔ)22-37
• 2.1 常用坐標(biāo)系與坐標(biāo)變換22-26
• 2.1.1 常用坐標(biāo)系定義22-24
• 2.1.2 坐標(biāo)變換24-26
• 2.2 姿態(tài)表示方法26-34
• 2.2.1 歐拉角表示法26-28
• 2.2.2 方向余弦矩陣表示法28
• 2.2.3 四元數(shù)表示法28-31
• 2.2.4 三種算法分析對比31-34
• 2.3 姿態(tài)更新微分方程34-36
• 2.3.1 基于歐拉角法的微分方程34-35
• 2.3.2 基于方向余弦法的微分方程35-36
• 2.3.3 基于四元素法的微分方程36
• 2.4 本章小結(jié)36-37
• 第三章 MEMS傳感器工作原理與誤差分析37-47
• 3.1 MEMS技術(shù)發(fā)展概況37-38
• 3.2 MEMS傳感器工作原理38-42
• 3.2.1 三軸數(shù)字陀螺儀工作原理38-39
• 3.2.2 三軸數(shù)字加速度計工作原理39-40
• 3.2.3 三軸數(shù)字磁羅盤工作原理40-42
• 3.3 MEMS傳感器誤差分析42-43
• 3.3.1 三軸數(shù)字陀螺儀誤差分析42
• 3.3.2 三軸數(shù)字加速度計誤差分析42-43
• 3.3.3 三軸數(shù)字磁羅盤誤差分析43
• 3.4 傳感器誤差測試43-46
• 3.5 本章小結(jié)46-47
• 第四章 基于梯度下降法的四元數(shù)姿態(tài)融合算法研究47-57
• 4.1 梯度下降法原理47-48
• 4.2 誤差補(bǔ)償原理48
• 4.3 修正原理48-53
• 4.3.1 三軸數(shù)字加速度計修正原理48-50
• 4.3.2 三軸數(shù)字磁羅盤修正原理50-53
• 4.4 基于梯度下降法的四元素姿態(tài)融合算法53-56
• 4.5 本章小結(jié)56-57
• 第五章 姿態(tài)檢測系統(tǒng)硬件介紹與軟件設(shè)計57-77
• 5.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計與硬件介紹57-62
• 5.1.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計57-58
• 5.1.2 姿態(tài)檢測系統(tǒng)硬件介紹58-62
• 5.2 IAR項目工程搭建62-66
• 5.2.1 IAR開發(fā)環(huán)境配置62-63
• 5.2.2 項目文件架構(gòu)組織63-65
• 5.2.3 底層驅(qū)動程序?qū)崿F(xiàn)65-66
• 5.3 通信方式配置實現(xiàn)66-70
• 5.3.1 USART配置與實現(xiàn)66-67
• 5.3.2 I2C配置與實現(xiàn)67-69
• 5.3.3 SPI配置與實現(xiàn)69-70
• 5.4 下位機(jī)軟件設(shè)計70-76
• 5.4.1 系統(tǒng)初始化71-72
• 5.4.2 傳感器初始化72-74
• 5.4.3 傳感器數(shù)據(jù)采集與處理74-75
• 5.4.4 姿態(tài)解算與融合更新75
• 5.4.5 串口數(shù)據(jù)輸出75-76
• 5.5 本章小結(jié)76-77
• 第六章 上位機(jī)模擬3D環(huán)境搭建與數(shù)據(jù)分析77-86
• 6.1 PYTHON語言介紹77
• 6.2 上位機(jī)軟件設(shè)計77-81
• 6.2.1 上位機(jī)界面初始化79
• 6.2.2 串口設(shè)置與數(shù)據(jù)讀取79-80
• 6.2.3 吊具3D模型和顯示信息更新80-81
• 6.2.4 上位機(jī)開發(fā)環(huán)境運行81
• 6.3 實驗數(shù)據(jù)測試與分析81-85
• 6.3.1 B參數(shù)對算法性能的影響81-83
• 6.3.2 融合算法誤差分析83-85
• 6.4 本章小結(jié)85-86
• 結(jié)論與展望86-87
• 參考文獻(xiàn)87-91
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文及獲獎91-93
• 致謝93

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