CC BY
6
УДК 681.518.2
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-8-612-613
ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ КИНЕМАТИКИ РАБОЧЕГО ОБОРУДОВАНИЯ СТРОИТЕЛЬНОЙ МАШИНЫ
А.Б. Летопольский, В.А. Мещеряков, И.А. Тетерина, Д.И. Николаев
Материал статьи отражает основные этапы разработки имитационной модели рабочего оборудования для одноковшового экскаватора. Модель рабочего оборудования экскаватора разработана на основе анализа данных собранных на полигоне во время проведения экспериментальных исследований. Представлено описание структуры имитационной модели. Отражены требования, предъявляемые к созданной имитационной модели. Описаны условия, выполнение которых необходимо для корректного создания модели. Имитационная модель предназначена для использования при разработке алгоритмов автоматического управления рабочим оборудованием одноковшового экскаватора. Прикладная значимость разработки имитационной модели заключается в реализации методов идентификации процессов управления и синтеза.
Ключевые слова: имитационная модель, экскаватор, рабочий орган, система управления, строительно-дорожная машина.
Развитие научных основ создания новых интеллектуальных производственных технологий и роботизированных систем в строительстве является одной из актуальных научных проблем машиностроения. Основной задачей при решении такой проблемы стало создание общего подхода к синтезу интеллектуальных систем автоматического управления рабочим оборудованием для класса строительно-дорожных машин [1]. Метод имитационного моделирования в этом случае служит одним из инструментов решения такой проблемы, вместе с совокупностью математического аппарата нечеткой логики, нейро-нечетких сетей, динамических рекуррентных нейронных сетей [1,2].
Разработка имитационной модели рабочего оборудования экскаватора проводилась на основе анализа данных полученных в ходе проведения натурного эксперимента [3,4]. На рис. 1 отражены этапы проведения экспериментальных исследований.
В качестве базовой машины для проведения экспериментальных исследований был взят экскаватор Hitachi Zaxis 180LCN с гидравлической системой управления. Для сбора данных о состоянии грунтовой поверхности и положении элементов рабочего оборудования были использованы лидары, инерционные датчики и видеокамеры [4,5].
При этом к создаваемой имитационной модели были предъявлены следующие требования:
1) Модель должна содержать трёхмерную модель экскаватора.
2) Модель должна содержать визуализацию процесса моделирования.
3) Модель должна получать исходные данные углов поворота шарниров из csv файлов (по одному файлу на шарнир) [6].
4) Результатом моделирования должен быть файл csv, содержащий в себе координаты положения середины передней кромки ковша экскаватора с соответствующей временной меткой.
Должна быть реализована визуализация процесса и результатов моделирования.
Имитационная модель экскаватора состоит из пяти основных звеньев (основа, платформа, стрела, рукоять, ковш) и четырех шарниров (шарнир поворота платформы; шарнир подъёма стрелы; шарнир подъёма рукояти; шарнир поворота ковша) [7].
Также для удобства было добавлено шестое звено на кромке ковша экскаватора для получения декартовых координат без дополнительных преобразований.
612
Рис. 1. Проведение экспериментальных исследований: а — подготовительный этап (крепление инерционных датчиков, маркировка контура траншеи); б — сбор данных лидаром о параметрах технологической операции
Для корректного создания модели были соблюдены следующие условия:
- Части моделей должны быть верхнеуровневыми сборками (подсборки при экспорте объединяются).
- Базовая сборка должна иметь имя base_link.
- Верхнеуровневые сборки должны соединятся с помощью joint.
- Для вращающихся соединений можно задать минимальные и максимальные значения.
- Для всех основных деталей должен быть привязан материал, для корректного вычисления массы и моментов инерции.
- Для корректного переноса цветов необходимо задать внешний вид целиком для каждой вертикальной сборки.
- При экспорте модели необходимо избегать клонированных деталей, для всех деталей необходимо выполнить "Make independent" в контекстном меню, т.к. приводит к некорректному формированию узлов.
- Плагин будет игнорировать скрытые элементы.
- Локальные системы координат для каждого звена задаются в точке их сопряжений с родительским элементом. Направления систем координат задаются начальным положением [8].
- Начальное положение звеньев выбрано следующим образом: Поворотная платформа повернута прямо, верхняя поверхность стрелы параллельна плоскости XY (перпендикулярна оси Z), передняя поверхность рукояти параллельна плоскости ZY (параллельна оси Z), нижняя поверхность ковша параллельна плоскости XY (перпендикулярна оси Z).
Разработанная имитационная модель в ROS (Robot Operating System) позволила визуализировать модель объекта управления в режиме «цифрового двойника» с загрузкой данных об угловых положениях элементов рабочего оборудования полученных в ходе эксперимента [9,10].
Структура модели в ROS содержит узел контроллера модели и узел преобразования углов в шарнирах в декартовы координаты звеньев (решение прямой задачи кинематики). Узел визуализации использует приложение RViz.
RViz - инструмент, позволяющий в реальном времени визуализировать на 3D -сцене все компоненты робототехнической системы - системы координат, движущиеся части, показания датчиков и изображения с видеокамер [11].
613
Контроллер считывает значения декартовых координат и углов ориентации подвижных звеньев: платформы, стрелы, рукояти и ковша. Модуль управляющего устройства в составе контроллера модели определяет требуемую траекторию движения, а также в зависимости от текущих значений координат и ориентации элементов рабочего оборудования формирует значения угловых скоростей и углов поворота в шарнирах [12].
Модель экскаватора учитывает геометрические параметры ходовой части, поворотной платформы с кабиной, стрелы, рукояти, ковша и содержит трехмерные сетки для их визуализации. Визуализация трехмерной модели экскаватора, грунтовой поверхности, систем координат выполнена с помощью пакета RViz. Пример визуализации модели представлен на рис. 2.
Красными линиями показаны проектные габариты траншеи. Оранжевым цветом выделено облако точек, полученное лазерным сканированием рельефа реальной траншеи. Траектория движения ковша показана зеленой линией.
а б
Рис. 2. Моделирование в реальном времени: а - траектория движения в процессе выемки грунта; б - траектория движения при полном цикле копания
Моделирование производилось в реальном времени, визуально процесс можно контролировался в Rviz. Корректность кинематических связей проверена в RViz, путем запуска в терминале rosrun joint_state_publisher_gui joint_state_publisher_gui и изменения значений углов в шарнирах вручную.
На рис. 3 представлен фрагмент графической зависимости углового положения ковша от времени. Эти данные использованы в имитационной модели и позволят определять управляющие воздействия на рабочее оборудование экскаватора [4].
Рис. 3. Изменение углового положения ковша в процессе копания грунта
Имитационная модель позволяет визуализировать модель объекта управления в режиме «цифрового двойника» с загрузкой данных об угловых положениях элементов
614
рабочего оборудования. По результатам моделирования можно делать однозначные выводы о перемещении кромки ковша и получать форму копаемой траншеи (не учитывающую осыпание грунта), что является основной информацией для разработки алгоритмов автоматизированных систем управления рабочим оборудованием строительно-дорожной машины.
Полученная модель кинематики рабочего оборудования одноковшового экскаватора дает возможность моделировать рабочие условия при разработке траншеи и других видов земляных работ, производимых строительно-дорожной машиной.
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 22-2920055, https://rscf.ru/project/22-29-20055.
Список литературы
1. Мещеряков В.А. Адаптивное управление рабочими процессами землеройно-транспортных машин: Дис. доктора техн. наук. Омск, Сиб. автомобил.-дорож. акад. (СибАДИ), 2007. 306 с.
2. Challenges, tasks, and opportunities in teleoperation of excavator toward human-in-the-loop construction automation / Lee J.S., Ham Y., Park H., Kim J. // Automation in Construction. 2022. Vol. 135, P. 104119. DOI: 10.1016/j.autcon.2021.104119.
3. Цифровые технологии автоматизированного сбора экспериментальных данных о рабочем процессе экскаватора / Мещеряков В.А., Летопольский А.Б., Николаев Д.И., Тетерина И.А. // Автоматизация в промышленности. 2023. №2. С. 18-20.
4. Моделирование перемещений рабочего оборудования одноковшового экскаватора / Летопольский А.Б., Мещеряков В.А., Тетерина И.А., Николаев Д.И. // Транспортное, горное и строительное машиностроение: наука и производство. 2023. № 19. С. 67-72.
5. Survey on optimized implementation of deep learning models on the NVIDIA Jet-son platform / Mittal S. A. // Journal of Systems Architecture. V. 97. 2019. Pp. 428-442. DOI: 10.1016/j.sysarc.2019.01.011.
6. Имитационная модель кинематики рабочего оборудования одноковшового экскаватора. Мещеряков В.А., Летопольский А.Б., Николаев Д.И., Тетерина И.А. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ 2023618382, 24.04.2023. Заявка № 2023616696 от 07.04.2023.
7. Кобзов Д. Ю. Экспериментальные исследования прогиба гидроцилиндра / Д. Ю. Кобзов, В. Л. Лапшин, В. Г. Губанов, В. В. Жмуров, И. О. Кобзова // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2020. № 4 (68). С. 18-32. DOI: 10.26731/1813-9108.2020.4(68).18-32.
8. Evaluating Automatic Body Orientation Detection for Indoor Location from Skeleton Tracking Data to Detect Socially Occupied Spaces Using the Kinect v2, Azure Kinect and Zed 2i / Sosa-León V.A.L., Schwering A. // Sensors. 2022. Vol. 22(10). P. 3798. DOI: 10.3390/s22103798
9. Autonomous Free-Form Trenching Using a Walking Excavator / Jud D., Leemann P., Kerscher S. and Hutter M. // IEEE Robotics and Automation Letters. 2019. Vol. 4. No. 4. Pp. 3208-3215. DOI: 10.1109/LRA.2019.2925758.
10. A Neural Network Based Sliding Mode Control for Tracking Performance with Parameters Variation of a 3-DOF Manipulator / Truong H-V-A, Tran D-T, Ahn K.K. // Applied Sciences. 2019. Vol. 9(10). P. 2023. DOI: 10.3390/app9102023
11. Шляховой В. Системы интеллектуального управления экскаваторов // Основные средства. 2016. №12 [Электронный ресурс] Режим доступа: https://os1.ru/articles?date=2016-12 (дата обращения: 25.07.2023)
12. The quickhull algorithm for convex hulls / Barber C. B., Dobkin D. P., and Huhdanpaa H. // ACM Trans. Math. Softw. 1996. Vol. 22 (4). P. 469-483. DOI: 10.1145/235815.235821
Мещеряков Виталий Александрович, д-р техн. наук, профессор, meshcherya-kov_va@sibadi.org, Россия, Омск, Сибирский государственный автомобильно-дорожный университет (СибАДИ),
Летопольский Антон Борисович, канд. техн. наук, доцент, заведующий кафедрой, antoooon-85@mail.ru, Россия, Омск, Сибирский государственный автомобильно-дорожный университет (СибАДИ),
Тетерина Ирина Алексеевна, канд. техн. наук, старший научный сотрудник, Iateterina@,mail.ru, Россия, Омск, Сибирский государственный автомобильно-дорожный университет (СибАДИ),
Николаев Данил Игоревич, студент, danil01 1 l@hotmail.com, Россия, Омск, Сибирский государственный автомобильно-дорожный университет (СибАДИ)
SIMULATION MODEL OF KINEMATICS OF WORKING EQUIPMENT OF ROAD-BUILDING MACHINE
A.B. Letopolsky, V.A. Meshcheryakov, I.A. Teterina, D.I. Nikolaev
The material of the article reflects the main stages in the development of a simulation model of working equipment for a single-bucket excavator. The model of the working equipment of the excavator was developed on the basis of the analysis of data collected at the test site during the experimental studies. The description of the structure of the simulation model is presented. The requirements for the created simulation model are reflected. The conditions are described, the fulfillment of which is necessary for the correct creation of the model. The simulation model is intended for use in the development of algorithms for automatic control of the working equipment of a single-bucket excavator. The applied significance of the development of a simulation model lies in the implementation of methods for identifying control and synthesis processes.
Key words: simulation model, excavator, working body, control system, road construction machine
Meshcheryakov Vitalii Aleksandrovich, doctor of technical sciences, professor, meshcheryakov_va@sibadi. org, Russia, Omsk, Siberian State Automobile and Highway University,
Letopolsky Anton Borisovich, candidate of technical sciences, docent, head of department construction, antoooon-85@mail.ru, Russia, Omsk, Siberian State Automobile and Highway University,
Teterina Irina Alekseevna, candidate of technical sciences, senior researcher, Iate-terina@,mail.ru, Russia, Omsk, Siberian State Automobile and Highway University,
Nikolaev Danil Igorevich, student, danil0111@,hotmail.com, Russia, Omsk, Siberian State Automobile and Highway University
