趙 川， 余隋懷， 李炳超， 張 帥

(西北工業(yè)大學(xué)，陜西省工業(yè)設(shè)計工程實驗室，陜西 西安 710068)

虛擬仿真技術(shù)在叉車視野優(yōu)化中的應(yīng)用研究

趙 川， 余隋懷， 李炳超， 張 帥

(西北工業(yè)大學(xué)，陜西省工業(yè)設(shè)計工程實驗室，陜西 西安 710068)

良好的視野是駕駛員操作叉車時重要安全因素。針對叉車駕駛員的視野仿真及優(yōu)化問題，基于視線盒形圖方法，利用人機工程仿真軟件Jack，以第5百分位中國成年人人體尺寸構(gòu)建了叉車虛擬駕駛員操作模型及連貫的動態(tài)行為視野仿真分析。辨識出叉車設(shè)計中側(cè)面視野的可見范圍比較好，前方視野、后方視野及裝卸高處貨物時存在明顯的視野缺陷，提出增加車載可視系統(tǒng)和護頂架優(yōu)化等改善建議，并進行了優(yōu)化設(shè)計。最后，對優(yōu)化結(jié)果進行驗證，減少了視野死角的問題，為叉車設(shè)計提供了一定的參考。

人機工程；虛擬仿真；Jack；叉車；視野

叉車在物流系統(tǒng)中扮演著非常重要的角色，廣泛應(yīng)用于車站、港口、機場、工廠、倉庫等國民經(jīng)濟中的各個部門。駕駛員在操作叉車時，需要頻繁操作控制叉車的行駛速度和停車以及貨叉的升降和擺動[1]。同時還要避讓路上的障礙物、一起作業(yè)的車輛和意外出現(xiàn)的行人。因此，這些操作要求駕駛員具有寬闊的視野。駕駛員所獲得90%的外界信息都是基于視覺[2]，與叉車有關(guān)的事故中80%原于駕駛員的視野不夠清楚[3]。因此，駕駛員有良好的視野是操作叉車的重要安全因素。

目前，叉車的虛擬技術(shù)主要集中在工程CAD[4-5]、轉(zhuǎn)向機構(gòu)仿真[6]等研究領(lǐng)域，對視野的

優(yōu)化仿真研究還比較少，而大部分叉車事故都是由駕駛員的視野因素所引起的。為了使駕駛員有更好的作業(yè)視野和減少視疲勞，在此基礎(chǔ)上本文利用Jack虛擬仿真技術(shù)[7-8]，結(jié)合駕駛員的動態(tài)行為，對叉車視野進行人機工效分析，并據(jù)此提出叉車設(shè)計缺陷及優(yōu)化建議。

1 視野虛擬仿真分析

1.1 構(gòu)建虛擬叉車模型

本文選擇了廣泛應(yīng)用于室內(nèi)(包括倉庫、車間等)作業(yè)的蓄電池動力直插式叉車。該類型叉車應(yīng)用最廣[9]，主要由護頂架、安全架、配重和門架等部件組成，具有代表性。貨叉裝在叉車前部，由于貨叉伸出在前輪軸線以外，為了平衡貨物重量產(chǎn)生的傾覆力矩，在叉車后部裝有平衡配重，以保持叉車穩(wěn)定性。整車尺寸：2.035 m×1.135 m ×2.050 m。叉車形態(tài)及功能模塊如圖1所示。

利用Rhinoceros 5.0對叉車的工程模型進行優(yōu)化，根據(jù)實際需要刪除了不影響視野評估的部件，并對不同的部件進行顏色區(qū)分。分別將部件保存為 wrl.格式并導(dǎo)入到 Jack中，進行坐標(biāo)和位置的調(diào)整。

圖1 叉車模塊示意圖

1.2 構(gòu)建虛擬駕駛員模型

叉車視野的模擬主要針對車內(nèi)駕駛空間與人的生理二者之間的關(guān)系來進行分析。在進行視野分析中，常把第95百分位人體尺寸作為設(shè)計上限，第 5百分位人體尺寸作為設(shè)計下限，只要能夠滿足第 5百分位人體尺寸的要求，即滿足小尺寸的視野要求的設(shè)計就有很好的適用性。根據(jù) GB 10000-1988《中國成年人人體尺寸》[10]中提供的我國成年人人體尺寸的基礎(chǔ)數(shù)值：18~25歲組和26~35歲組的第5、50、95百分位身高，見表1。

表1 常用人體尺寸(m)

叉車司機年齡主要集中在 20~40歲之間，本研究選擇18~25歲和26~35歲第5百分位平均男性身高構(gòu)建虛擬駕駛員模型。根據(jù)GB 10000-1988的男性身體尺寸，構(gòu)建的虛擬男性駕駛員模型的身高設(shè)為1.590 m。調(diào)整虛擬人的坐姿和位置，使虛擬人的H-point正好位于駕駛艙座椅中部，并調(diào)節(jié)手部和腳部，使其放到操作叉車的合適位置，真實地模擬駕駛員操作叉車的姿態(tài)，如圖2所示。

圖2 第5百分位虛擬駕駛員姿態(tài)調(diào)整

1.3 構(gòu)建視線盒形圖

視線盒形圖[11](line of sight boxplot)提供了一種可見式的視野分布圖，其中顯示綠色區(qū)域表示可見區(qū)域，紅色區(qū)域表示不可見區(qū)域。LOS盒形圖也可以對不同區(qū)域進行量化分析，該分析方法常用于車輛視野評估中，可以真實地反應(yīng)車輛視野的情況。

本研究建立的LOS盒形圖原型是基于Jeffkins 等[12]所創(chuàng)建的。在 Jack中創(chuàng)建一個長 20 m、寬10 m、高4.5 m的矩形空間，并設(shè)置節(jié)點的間隔為0.1 m。然后將空間劃為13個不同區(qū)域：1、2區(qū)域為駕駛員左側(cè)視域范圍；3、4、5為前視視域范圍；6、7為右側(cè)視域范圍；8、9為后視域范圍；10、11為底面視域范圍；12、13為頂面視域范圍。駕駛員的視野范圍就可以反映在LOS盒形圖的13個不同區(qū)域中，如圖3所示。

1.4 虛擬駕駛員姿態(tài)分析

駕駛員在進行叉車操作時，尤其是在面對特殊的操作角度時，需要經(jīng)常轉(zhuǎn)動頸部和軀干。因此，為了使LOS盒形圖真實地反應(yīng)駕駛員的視野情況，需要設(shè)定虛擬駕駛員頭部和軀干的轉(zhuǎn)動角度。根據(jù)文獻[13]以及對叉車駕駛員調(diào)查：在查看第1、9區(qū)域時虛擬人需要向左轉(zhuǎn)動頸部45°、軀干左轉(zhuǎn)10°；在查看第2、3、10區(qū)域時需要向左轉(zhuǎn)動頸部25°、軀干左轉(zhuǎn)10°；在觀察第4區(qū)域時，虛擬人的頸部和軀干無需調(diào)整；在觀察第 5、6、11區(qū)域時需要向右轉(zhuǎn)動頸部25°、軀干右轉(zhuǎn)10°；在查看第 7、8區(qū)域時虛擬人需要向右轉(zhuǎn)動頸部45°、軀干右轉(zhuǎn)10°；在查看第12、13區(qū)域時需要向上轉(zhuǎn)動頸部30°、軀干后傾10°。

圖3 LOS盒形圖區(qū)域劃分

2 虛擬仿真結(jié)果分析及優(yōu)化

2.1 結(jié)果分析

利用coverage zone工具對LOS盒形圖的13個區(qū)域進行分析，得到叉車的視野仿真結(jié)果，如圖 4所示。其中顯示灰色區(qū)域表示可見區(qū)域，黑色區(qū)域表示不可見區(qū)域。

圖4 視野虛擬仿真結(jié)果

根據(jù)虛擬仿真實驗得到叉車視野數(shù)據(jù)(表 2)。分析數(shù)據(jù)得到，虛擬人在操作叉車時存在視野阻礙區(qū)域，LOS盒形圖區(qū)域整體可見范圍為69.3%，面積約有464.9 m2。第4、5區(qū)域的可見范圍比較少，分別為70.9%和62.7%。第3、4、5區(qū)域為叉車的前方視野，是叉車操作中最關(guān)鍵的視野。第 8、9

區(qū)域為叉車的后方視野，可見范圍約為 81.9%和85.9%。第1、2、6、7區(qū)域為叉車的側(cè)方視野。由于叉車側(cè)面視點位置較低，且叉車的側(cè)門風(fēng)窗為框架結(jié)構(gòu)，使得側(cè)方視野死角的問題已基本解決，其可見范圍比較好，基本都在96%以上。在查看第12、13區(qū)域時視野的阻礙情況非常嚴(yán)重，只有35.7%和23.3%，該區(qū)域是叉車裝卸高處貨物，操作門架和貨叉時觀察的重要區(qū)域，如圖5所示。

表2 LOS盒形圖可見區(qū)域統(tǒng)計表(%)

圖5 優(yōu)化前可見區(qū)域折線圖

2.2 視野優(yōu)化

對LOS盒形圖不同區(qū)域的視野情況進行分析可以得到：叉車的前方視野、后方視野及在裝卸高處貨物時的視野情況不好，存在明顯的遮擋。本文根據(jù)實驗分析提出了改進方法。

2.2.1 增加車載可視系統(tǒng)

叉車前方視野的阻礙主要是門架及貨叉所引起的，后方視野阻礙主要是平衡配重所引起的。門架、貨叉和配重為叉車的重要模塊，且改裝比較復(fù)雜。因此可以加裝車載可視系統(tǒng)輔助駕駛員進行操作?？梢曄到y(tǒng)輔助可以解除駕駛員駕駛車輛時前后探視所引起的困擾，幫助駕駛員掃除視野死角和視線模糊的缺陷，提高駕駛的安全性[14]。攝像頭分別加裝在內(nèi)門架頂端和叉車后側(cè)，如圖6所示。

圖6 攝像頭安放位置

2.2.2 護頂架優(yōu)化設(shè)計

叉車護頂架能降低由貨物意外跌落對駕駛員造成的傷害。同時，對叉車整車側(cè)翻穩(wěn)定性有一定影響。分析可知叉車裝卸高處貨物時，駕駛員向上視野主要是受護頂架形狀的影響。因此，需要對叉車原護頂架進行優(yōu)化設(shè)計。改進后的護頂架開戶口范圍更大，并增加0.015 m的翻邊，不僅使向上視野的范圍增大，而且更加美觀輕巧，如圖7所示。

圖7 護頂架改良前后

3 結(jié)果驗證

利用Jack的360°視線分析工具分別對兩個攝像頭的可見范圍進行了評估。驗證結(jié)果為圖8(a)，攝像頭1提供了71.9%的可見范圍；圖8(b)攝像頭2提供了70.2%可見范圍，其中灰色區(qū)域表示可見區(qū)域，黑色區(qū)域表示不可見區(qū)域。攝像頭 1在第3、4、5區(qū)域的可見范圍均達到98%以上，比改良前的增加了約18.5m2；攝像頭2在第8、9區(qū)域的可見范圍分別為98.5%、98.1%，比改裝前的增加了約 38.3 m2。通過增加了兩個輔助攝像頭，前方和后方視野死角的問題已基本得到解決(表3)。

對改良護頂架的叉車進行視域分析，結(jié)果如圖 9所示。第 12、13區(qū)域比改良前分別增加了11.1%、6.6%。使裝卸高處貨物時的視野情況有了較好地改善。其他區(qū)域與改良前的視野范圍差別較小(表3)。

圖8 攝像頭視野虛擬仿真結(jié)果

表3 LOS盒形圖可見區(qū)域統(tǒng)計表(%)

圖9 護頂架改良后視野虛擬仿真結(jié)果

根據(jù)以上分析，駕駛員在理想狀態(tài)下操作叉車時，前視范圍3、4、5區(qū)域通過攝像頭1的輔助分別增加約0.1%、27.8%、36.0%的視域范圍。在觀測后視范圍8、9區(qū)域時，通過攝像頭2的輔助增加16.6%、12.2%的視域范圍。在頂部12、13區(qū)域，通過改良后的護頂架以及攝像頭1的輔助，分別增加63.2%、66.5%的可視范圍。理想狀態(tài)下駕駛員整體可視范圍約為 95.2%，面積約有637.8 m2，比優(yōu)化前增加了25.9%，有效地減少了視野的死角(表3)。

4 結(jié) 論

蓄電池動力直插式叉車作為最常用的工業(yè)搬運車輛，其使用的安全性和人機性成為人們所關(guān)注的焦點。本研究通過LOS盒形圖，利用計算機輔助人機工程設(shè)計軟件Jack的虛擬人機行為仿真以及coverage zone工具，進行了叉車視野分析。發(fā)現(xiàn)了現(xiàn)有叉車視野存在的不足，對其提出了增加車載可視系統(tǒng)和護頂架優(yōu)化等改進意見，并進行了叉車的優(yōu)化設(shè)計，其設(shè)計方案有效地增加了駕駛員操作叉車的視野范圍，對今后叉車設(shè)計具有一定的借鑒意義。優(yōu)化后護頂架的力學(xué)性能、車載可視系統(tǒng)的可用性及監(jiān)視器(顯示屏)安裝位置將在下一步的研究中進行比較和分析。

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Using Virtual Computer Analysis to Optimize the Forklift Vision

Zhao Chuan, Yu Suihuai, Li Bingchao, Zhang Shuai

(Shaanxi Engineering Laboratory for Industrial Design, Northwestern Polytechnical University, Xi’an Shaanxi 710068, China)

Good vision is a important safety factors in operation forklift. This paper have studied on the visual field forklift truck. A virtual driving operation model for forklift truck was proposed by means of sight box-plot method and applying ergonomic simulation software-Jack based on the 5th percentile Chinese adults body size. And Identified the drawbacks of present forklift truck existing in its front view and rear view and while loading and unloading goods at a certain height. Then we proposed corresponding suggestions on how to improve this and optimize its design, such as install onboard visual system and optimize the roof of forklift. Furthermore, the results of optimisation was validated by means of a case study, demonstrating its capacity to reduce blind angle of sights, which is of some significance for forklift design.

ergonomics; virtual simulation; Jack; forklift; visual field

TP 302; TP 47

10.11996/JG.j.2095-302X.2016050675

A

2095-302X(2016)05-0675-06

2016-03-01；定稿日期：2016-05-05

國家科技支撐計劃項目(2015BAH21F01)；高等學(xué)校學(xué)科創(chuàng)新引智計劃項目(B13044)

趙 川(1988–)，男，山東淄博人，博士研究生。主要研究方向為工業(yè)設(shè)計和計算機輔助人機工程。E-mail：zhaochuancow@gmai.com

余隋懷(1962–)，男，吉林通化人，教授，博士，博士生導(dǎo)師。主要研究方向為計算機輔助工業(yè)設(shè)計、三維數(shù)字化產(chǎn)品定制設(shè)計、網(wǎng)絡(luò)化設(shè)計、人機工效設(shè)計等。E-mail：ysuihuai@vip.sina.com