倪彥哲 朱文亮 黃廷波 韓家好
摘? ?要:在石油和糧油領(lǐng)域,油料的儲運(yùn)多采用油罐車,而油罐車的裝油仍是通過人工操作的方式完成,為了在油料裝車領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)全自動控制,文章提出了一種基于激光測距的罐車油口定位方法。首先采用360°激光掃描測距雷達(dá)采集油罐車油口圓孔特征點(diǎn)數(shù)據(jù),剔除重復(fù)無效數(shù)據(jù)后,通過3次樣條插值法對雷達(dá)掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑性修正,然后,設(shè)計了一種邊緣特征識別算法,用于篩選出目標(biāo)點(diǎn)并對有效目標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行坐標(biāo)變換,并對可能出現(xiàn)的安裝角度誤差進(jìn)行了自我修正。該目標(biāo)點(diǎn)即是定量裝車系統(tǒng)的機(jī)械手單元的定位目標(biāo),最后,進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠較為準(zhǔn)確地定位圓心,滿足特征識別精度要求,滿足定量裝車系統(tǒng)設(shè)計的實(shí)驗(yàn)預(yù)期。
關(guān)鍵詞:激光雷達(dá);測距;圓孔;特征識別;定位
我國石油和糧油目前普遍采用人工裝車方式,雖然定量裝車系統(tǒng)在許多環(huán)節(jié)上,實(shí)現(xiàn)了信息的交互集成和人力的節(jié)省,但將鶴管插入油罐車油口的操作仍需人工介入,而裝車作業(yè)又十分頻繁,自動化程度不高,影響生產(chǎn)運(yùn)輸?shù)母咝訹1]。致使整個系統(tǒng)只能實(shí)現(xiàn)半自動化控制。因此,為了提高裝車的安全性、速度和精度,節(jié)省這方面的人力,本文進(jìn)行了激光雷達(dá)掃描識別圓形油口測算圓心的實(shí)驗(yàn)研究,提出了一種基于激光測距的罐車油口定位方法,首先采用360°激光掃描測距雷達(dá)采集油罐車油口圓孔特征點(diǎn)數(shù)據(jù),通過3次樣條插值法對雷達(dá)掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑性修正,然后設(shè)計一種邊緣特征識別算法,用于篩選出目標(biāo)點(diǎn)并對有效目標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行坐標(biāo)變換,該目標(biāo)點(diǎn)即是定量裝車系統(tǒng)的機(jī)械手單元的定位目標(biāo),最后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
1? ? 應(yīng)用分析
激光雷達(dá)在各個領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)識別都有著重要的地位,是機(jī)器視覺的重要組成部分,是目前實(shí)現(xiàn)機(jī)器感知的重要手段之一。在高速公路勘測方面,可通過激光雷達(dá)獲取公路的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)線路選型和縱斷計算[2];在林業(yè)方面,可以實(shí)現(xiàn)杉木模型的提取[3];在水文觀測領(lǐng)域,還可以實(shí)現(xiàn)水位的測量和流速的確定[4-5]。
激光雷達(dá)常被用來實(shí)現(xiàn)識別定位功能。羅秋慧等[6]通過激光雷達(dá)獲取環(huán)境信息,根據(jù)角度信息進(jìn)行側(cè)面二維投影、地物聚類劃分網(wǎng)格、高程跨度計算、逐層分析、逐網(wǎng)判斷等然后實(shí)現(xiàn)了果樹的識別。劉晶等[7]利用激光雷達(dá)實(shí)現(xiàn)了變電設(shè)備故障點(diǎn)定位。秦小明等[8]利用激光雷達(dá)進(jìn)行霍夫變換識別定位了車輪。
由于激光掃描測距雷達(dá)數(shù)據(jù)為離散型,故采用3次樣條插值對激光掃描測距雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑性修正,合理填補(bǔ)空缺數(shù)據(jù),更加符合實(shí)際的可行性。ZHAO等[9]對存在空白的道路信息數(shù)據(jù)進(jìn)行3次樣條插值,填補(bǔ)了空缺;陳浩[10-11]使用了3次樣條插值方法,擬合激光掃描測距雷達(dá)時間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢,完成激光掃描測距雷達(dá)時間序列數(shù)據(jù)之間空白數(shù)據(jù)的插值。
盡管激光雷達(dá)被廣泛的運(yùn)用,但是油料裝車領(lǐng)域的運(yùn)用與研究仍較少。目前,糧油裝車仍是人工操作加油鶴管伸入油罐車油口,完成加油。為了實(shí)現(xiàn)機(jī)械臂取代人工加油操作,結(jié)合實(shí)際糧油行業(yè)中,油罐車油口環(huán)境的情況如圖1所示,本文主要針對了油罐車油口圓孔的特征,搭建一個對圓孔進(jìn)行掃描、特征識別和圓心定位的模擬環(huán)境,相較于使用工業(yè)相機(jī)實(shí)現(xiàn)定位,激光雷達(dá)能夠在白天和黑夜全天候工作,受光線影響小,且因?yàn)樵诙垦b車中的應(yīng)用,其定位精度要求不高,可以選用低成本的激光雷達(dá)實(shí)現(xiàn)實(shí)際應(yīng)用中的目標(biāo)。利用360°激光掃描測距雷達(dá)采集數(shù)據(jù),對采集到的角度與距離數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理,提出一種特征識別算法,該算法利用目標(biāo)區(qū)域的距離數(shù)據(jù)驟變等特征,獲取圓孔圓心的定位數(shù)據(jù)。
根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)中的需要,通過比較實(shí)際油口的直徑與輸油鶴管的直徑,當(dāng)目標(biāo)定位在油口65%以內(nèi)時,即可達(dá)到要求。
在本文的實(shí)驗(yàn)中,對于目標(biāo)半徑為20 mm的圓孔,定位在半徑13 mm內(nèi)即可滿足要求。最后通過計算偏差距離的均方根誤差小于6.5,確定算法的穩(wěn)定性。
2? ? 數(shù)據(jù)采集及數(shù)據(jù)處理
使用的激光掃描測距雷達(dá)為思嵐科技公司的低成本360°激光掃描測距雷達(dá)RPLIDAR A1,性能如表1所示。
使用的滑臺為立式兩軸十字滑臺,豎直方向總行程為100 mm,水平方向總行程為110 mm,滑臺總高度為250 mm,手柄每轉(zhuǎn)動一周,滑臺在其方向上移動2 mm,如圖2所示。
搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境,以桌面拐角為世界坐標(biāo)系,豎直方向?yàn)閆軸,向圓孔方向軸線為X軸,遠(yuǎn)離圓孔軸線為Y軸。在十字滑臺的Z軸滑臺上添加一個水平臺,將激光掃描測距雷達(dá)裝放在水平臺上并將其固定,在水平方向上,將滑臺移動至中間位置。第一次數(shù)據(jù)收集時,把滑臺放置在被測圓孔正前方,距離圓孔所在YZ平面302 mm,XZ平面距離為305 mm。通過控制滑臺在Z軸方向上的移動,每次移動2 mm,從高度約為144 mm開始連續(xù)測量,直到高度為200 mm,收集了29組激光掃描測距雷達(dá)測量數(shù)據(jù)。之后又進(jìn)行了兩次實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的收集,將滑臺在Y軸方向上,分別向負(fù)方向移動50 mm和正反向移動50 mm,再次進(jìn)行測量,另外獲得兩個不同位置的多組測量數(shù)據(jù)。
收集數(shù)據(jù)時雷達(dá)呈現(xiàn)的采樣頻率為6.9~7.2 Hz,并在同一位置高度收集5組數(shù)據(jù)。目標(biāo)圓孔的圓心X軸坐標(biāo)為305 mm,Y軸坐標(biāo)為0 mm,Z軸坐標(biāo)為170 mm,圓孔半徑為20 mm。根據(jù)實(shí)驗(yàn)預(yù)期,本實(shí)驗(yàn)的目標(biāo)點(diǎn)定位在半徑為13 mm的圓形范圍內(nèi)即滿足要求。
每一個雷達(dá)數(shù)據(jù)由角度、距離和雷達(dá)所在高度構(gòu)成。對于已經(jīng)收集的激光掃描測距雷達(dá)數(shù)據(jù),從同一位置高度的5組當(dāng)中隨機(jī)抽取一組作為試驗(yàn)用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。先由正前方的這一組進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的處理在Matlab平臺上完成,先獲得原始數(shù)據(jù)構(gòu)建如圖3所示。
因?yàn)榧す鈷呙铚y距雷達(dá)的角分辨率相對于圓孔的大小和雷達(dá)與圓孔的距離之間的比例關(guān)系,以及激光雷達(dá)無反饋造成的數(shù)據(jù)缺失現(xiàn)象,使得由激光掃描測距雷達(dá)采集的數(shù)據(jù)無法構(gòu)建出一個完整圓孔。從原始數(shù)據(jù)的構(gòu)建上看,在Z軸方向上的數(shù)據(jù)更加貼近真實(shí)圓孔的大小,因此首先要獲得Z軸方向上的兩個目標(biāo)斷面。
由于激光掃描測距雷達(dá)采集來的每一輪數(shù)據(jù)的角度值不同且分布不均,并且容易出現(xiàn)缺失角度現(xiàn)象。對激光雷達(dá)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行3次樣條插值,獲得較為光滑的曲線,同時也獲得角度分布均勻的數(shù)據(jù)。利用數(shù)據(jù)的有序性將數(shù)據(jù)分成每個斷面進(jìn)行處理。
在剔除重復(fù)無效數(shù)據(jù)后進(jìn)行擬合,擬合插值的兩者為角度與距離,基于兩者關(guān)系,每一度為一個節(jié)點(diǎn)選為數(shù)據(jù)坐標(biāo)。在高度H處,形成的m個觀測數(shù)據(jù),角度α和距離d由激光雷達(dá)實(shí)際測量數(shù)據(jù)組成,選j=α1<α2<…<αm 處理后獲得的數(shù)據(jù)為242°~298°之間的數(shù)據(jù),并且數(shù)據(jù)分布均勻,每一個斷面上每一度一個數(shù)據(jù),得到57組數(shù)據(jù),存放入矩陣Z中。由此再對242°~298°的29組數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。選取170°~190°之間的數(shù)據(jù),以0.25°為間隔,再次擬合插值補(bǔ)充數(shù)據(jù),得到矩陣S。 由數(shù)據(jù)擬合得到的數(shù)據(jù),選擇每一度作為一個觀測點(diǎn),從而判斷圓孔的邊界。激光掃描測距雷達(dá)在縱向每隔2 mm進(jìn)行一次掃描,即獲得一層斷面數(shù)據(jù),當(dāng)激光掃描測距雷達(dá)從未掃描到目標(biāo)圓孔到掃描到目標(biāo)圓孔,初次掃描到目標(biāo)圓孔的斷面以及最后一次掃描到目標(biāo)圓孔的斷面即為目標(biāo)斷面,數(shù)據(jù)擬合前如圖4所示,數(shù)據(jù)擬合后如圖5所示。 數(shù)據(jù)插值后的曲線與數(shù)據(jù)插值前的曲線相比較,更為平滑如圖6所示。 3? ? 數(shù)據(jù)處理邊緣特征識別算法 為了得到圓孔的邊界,先從Z軸方向上通過距離數(shù)據(jù)驟變這個特征,篩選出邊界點(diǎn)。主要判斷條件為激光掃描測距雷達(dá)到掃描點(diǎn)的距離d的變化,從而確定目標(biāo)點(diǎn)。假設(shè)d22為目標(biāo)點(diǎn)的距離數(shù)據(jù),在通過下列公式篩選后確定式(2—5)。 式中:d21與d23為d22所在相同高度斷面上前一點(diǎn)與后一點(diǎn)的距離數(shù)據(jù),單位為mm。d12與d32為d22上一層與下一層對應(yīng)點(diǎn)的距離數(shù)據(jù),單位為mm。 從矩陣Z中篩選目標(biāo),由于距離、圓孔大小和雷達(dá)角分辨率的關(guān)系,可能在目標(biāo)斷面上,有兩個甚至多個掃描點(diǎn)在目標(biāo)圓孔內(nèi),則通過點(diǎn)距離變化的判斷需要分多種情況討論,可以一定程度增加多個角度點(diǎn)的判斷條件來篩選。 第一輪對數(shù)據(jù)特征的篩選判斷的條件為,一個點(diǎn)產(chǎn)生了大幅的距離變化,并在判斷其是否為邊界上的點(diǎn)之后,將其坐標(biāo)數(shù)據(jù)保存。如果未發(fā)現(xiàn)滿足條件的兩個點(diǎn),則進(jìn)行第二次的數(shù)據(jù)篩選。第二輪對兩個點(diǎn)進(jìn)行判斷,重復(fù)以上判斷流程,如果已經(jīng)獲得了第一個目標(biāo)點(diǎn)的話,記錄其坐標(biāo)數(shù)據(jù),并在之后的篩選中,專門篩選出圓的另一端的特征點(diǎn)。以此類推,對兩個掃描點(diǎn)在圓孔內(nèi),3個掃描點(diǎn)在圓孔內(nèi)甚至4個掃描點(diǎn)在圓孔內(nèi)作為篩選條件進(jìn)行判斷。在成功獲得兩個滿足條件的掃描點(diǎn)的情況下,自行停止篩選。記錄的上一層或下一層的點(diǎn)的數(shù)據(jù)放入矩陣W: 通過公式得出目標(biāo)圓心的近似坐標(biāo)值式(6—8),其是圓心在激光掃描測距雷達(dá)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值。式中,α為矩陣W兩個目標(biāo)點(diǎn)的角度,度;Q為矩陣W兩個目標(biāo)點(diǎn)的距離,單位為mm;U為矩陣W兩個目標(biāo)點(diǎn)的高度數(shù)據(jù),單位為mm。 將角坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成圓心坐標(biāo): 式中,Pα為測算出的目標(biāo)點(diǎn)的角度值,單位為度;Pd為測算出的目標(biāo)點(diǎn)的距離值,單位為mm;Kα為目標(biāo)點(diǎn)的X軸坐標(biāo),單位為mm;Kd為目標(biāo)點(diǎn)的Y軸坐標(biāo),單位為mm。 則得到角坐標(biāo)(Pα,Pd,0),將角坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成笛卡爾坐標(biāo),得到坐標(biāo)(Kα,Kd,0)(式9)。在激光掃描測距雷達(dá)坐標(biāo)系下的圓心坐標(biāo)需要轉(zhuǎn)換到世界坐標(biāo)系下,通過矩陣的齊次變換完成。激光掃描測距雷達(dá)自身的位姿表示需要知道其本身的位置坐標(biāo)以及激光掃描測距雷達(dá)自身坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系所偏移的角度。 激光雷達(dá)自身X軸坐標(biāo)為Xα,Y軸坐標(biāo)為Yα,激光掃描測距雷達(dá)的坐標(biāo)為(Xα,Yα,H),H即為推算出的圓心高度坐標(biāo)值,則激光掃描測距雷達(dá)坐標(biāo)系的位置陣列為 [Xα Yα H1]T。激光掃描測距雷達(dá)在安裝的過程中可能存在一定的角度偏差,激光掃描測距雷達(dá)坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系的夾角度數(shù)通過激光雷達(dá)掃描平面中心與XZ面的關(guān)系得出。由激光掃描測距雷達(dá)采集的激光掃描測距雷達(dá)到XZ面最短距離所對應(yīng)的角度和理想狀態(tài)下對應(yīng)的角度的誤差,即可近似作為是激光掃描測距雷達(dá)坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系偏差的角度。通過下列公式得出: 式中,F(xiàn)為矩陣S中每層斷面最短距離對應(yīng)的角度值的集合;β2為這些角度的平均值,單位為度。 根據(jù)式(15)計算出偏轉(zhuǎn)角度θ。本次實(shí)驗(yàn)中,理想角度為180°,而實(shí)際最短距離對應(yīng)的角度為182.5°,即激光掃描測距雷達(dá)坐標(biāo)系相對于世界坐標(biāo)系向逆時針方向偏轉(zhuǎn)了2.5°,即偏轉(zhuǎn)角θ為2.5°。 得到最終笛卡爾坐標(biāo)的矩陣M,再進(jìn)行另外兩個位置的實(shí)驗(yàn)。 4? ? 結(jié)果分析 通過齊次矩陣變換推算得到的圓心坐標(biāo)為(308.869 2,10.431 2,171),與實(shí)際圓心(305,0,170)的偏差在可接受范圍內(nèi)。另外兩個位置搜集的數(shù)據(jù)經(jīng)過算法處理后得到的圓心結(jié)果為(307.597 7,7.703 6,172)和(309.460 1,10.122 8,171),在預(yù)期目標(biāo)范圍內(nèi)。 實(shí)驗(yàn)的目標(biāo)是在XZ平面上找到圓孔圓心即X軸和Z軸坐標(biāo)。v為在XZ平面上最終點(diǎn)和實(shí)際點(diǎn)的誤差距離。為了驗(yàn)證本文算法的有效性,在XZ面上計算誤差,選用平均絕對誤差(MAE)、均方誤差(MRE)及均方根誤差(RMSE)作為誤差評價指標(biāo),如式(17—19): 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分別為MAE=3.783 5,MSE=14.870 2,RMSE= 3.856 2,根據(jù)實(shí)際應(yīng)用的需求,本實(shí)驗(yàn)誤差滿足要求。 分析產(chǎn)生誤差的原因主要有3個方面:首先激光掃描測距雷達(dá)自身的掃描精度不夠,角分辨率較低,因此收集的數(shù)據(jù)在形成三維圖形的時候,圓孔這一特征無法準(zhǔn)確的表現(xiàn)出來,從而導(dǎo)致在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時,獲得的最終坐標(biāo)產(chǎn)生了誤差。其次激光掃描測距雷達(dá)的安裝精度也存在較大誤差,在模擬環(huán)境中,水平度不可避免地的存在傾斜,產(chǎn)生了高度的誤差并在距離的加大下進(jìn)一步放大。最后激光在油口處的反射難以被雷達(dá)接收到,造成了雷達(dá)數(shù)據(jù)的缺失,進(jìn)一步導(dǎo)致插值產(chǎn)生誤差。 5? ? 結(jié)語 在石油和糧油裝車領(lǐng)域,本文首次采用360°激光掃描測距雷達(dá),提出了一種基于激光測距的罐車油口定位方法,并模擬建立了油罐車油口的實(shí)驗(yàn)場景,對圓孔進(jìn)行掃描,實(shí)現(xiàn)了對圓孔的定位,滿足實(shí)驗(yàn)設(shè)計的需求。 該方法使用3次樣條插值,平滑修正雷達(dá)掃描數(shù)據(jù)以獲得合理的缺失數(shù)據(jù)值。根據(jù)角度和距離之間的關(guān)系,通過距離數(shù)據(jù)驟變的邊界特征獲得目標(biāo)點(diǎn),并將雷達(dá)坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換為世界坐標(biāo)系。通過測量3個不同位置的數(shù)據(jù)來驗(yàn)證算法的可靠性,測量結(jié)果表明,其定位誤差范圍滿足實(shí)際使用要求,方法具有較好的實(shí)際應(yīng)用推廣價值。 在隨后的研究中,激光掃描測距雷達(dá)將用于掃描油罐車油口獲取數(shù)據(jù),分析數(shù)據(jù)并根據(jù)現(xiàn)場條件改變算法篩選條件,改進(jìn)算法以滿足項目的實(shí)際需要。為了進(jìn)一步提高定位精度,通過更換角度分辨率更高的激光掃描測距雷達(dá)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,使算法在實(shí)際應(yīng)用中更好地實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。 [參考文獻(xiàn)] [1]張華莎.石油化工廠油品裝車發(fā)運(yùn)系統(tǒng)[J].石油化工自動化,2016(3):1-9. [2]張麗軍,潘家偉,曹志勇.基于機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù)的山區(qū)高速公路勘測設(shè)計方案探究[J].公路工程,2018(6):169-173. [3]陶江玥,劉麗娟,龐勇,等.基于機(jī)載激光雷達(dá)和高光譜數(shù)據(jù)的樹種識別方法[J].浙江農(nóng)林大學(xué)學(xué)報,2018(2):314-323. [4]BANDINI F,SUNDING T P,LINDE J,et al.Unmanned aerial system(UAS)observations of water surface elevation in a small stream:comparison of radar altimetry,lidar and photogrammetry techniques[J].Remote Sensing of Environment,2020(1):12. [5]YANG Y,WEN B,WANG C,HOU Y.Two-dimensional velocity distribution modeling for natural river based on UHF radar surface current[J].Journal of Hydrology,2019(2):12. [6]羅秋慧,李航,楊弘凡,等.基于網(wǎng)格分析的激光點(diǎn)單株果樹識別[EB/OL].(2019-12-17)[2020-02-25].http://kns.cnki.net/kcms/detail/42.1671.TP.20191126.1603.038.html. [7]劉晶,蘇劍鋒,趙松,等.基于激光雷達(dá)的變電設(shè)備故障定位系統(tǒng)設(shè)計[J].電子設(shè)計工程,2019(22):79-82,91. [8]秦小明,魏然,陳崧.基于激光雷達(dá)的車輪自動識別研究[J].中國交通信息化,2019(S1):75-78. [9]ZHAO D X,WANG L L,LIY L,et al.Extraction of preview elevation of road based on 3D sensor[J].Measurement,2018(2):104-114. [10]陳浩,華燈鑫,張毅坤,等.基于三次樣條函數(shù)的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)可視化插值法[J].儀器儀表學(xué)報,2013(4):831-837. [11]陳浩,華燈鑫,張毅坤,等.米散射激光雷達(dá)剖面數(shù)據(jù)三次樣條垂直水平插值法[J].物理學(xué)報,2014(15):167-174.