張琦 張偉 王玨珺 劉樹義

摘 要：使用多種TRIZ理論將“軌道式礦用巡檢機器人”創(chuàng)新為“轉向履帶式雙目視覺礦用巡檢機器人（機械臂款）”，該機器人可自動識別視覺對象，分析視覺對象位姿信息及機械臂執(zhí)行端位姿信息，可手眼協(xié)調(diào)操作礦山相關機械，有效降低人工成本，提高礦山作業(yè)巡檢、管理、日常操作和臨危操作的智能化和無人化水平。

關鍵詞：TRIZ；轉向履帶；雙目視覺巡檢機器人

一、背景及意義

礦山行業(yè)擁有其他行業(yè)少見的安全風險，針對皮帶運輸、井下巷道、變電站、生產(chǎn)車間等位置的巡檢需求，我們自主研發(fā)了軌道式智能巡檢機器人，解決了該崗位人員巡崗距離長、難度大、人員緊缺的矛盾，基本實現(xiàn)了崗位無人化、智能化。該系統(tǒng)實現(xiàn)了有效的智能巡檢，但是軌道限制了系統(tǒng)的應用場景，同時單目攝像機不能滿足獲取目標深度信息的需求，對于礦山行業(yè)大型機械開關控制操作、急停按鈕操作、礦山變電站高低壓開關柜按鈕操作等人工操作不能進行無人化替代。

二、初始問題形勢分析

2.1 當前系統(tǒng)功能組成及工作原理

軌道式礦用巡檢機器人可以替代人工實現(xiàn)巡檢，該設備依靠攝像機和多種傳感器，在單軌道上往復運行或在環(huán)形軌道上連續(xù)運行，對生產(chǎn)環(huán)境、設備、工藝情況、生產(chǎn)安全情況及異常進行觀察和判斷。系統(tǒng)由軌道、運動控制模塊、智能算法模塊、通信模塊、射頻模塊、動力模塊、云臺、攝像頭、軟件平臺組成。

智能巡檢機器人通過運動控制模塊實現(xiàn)在軌道上勻速行駛，通過動力模塊及充電系統(tǒng)實現(xiàn)無線充電電量供給，通過射頻模塊和RFID標簽實現(xiàn)行駛位置定位與校正，通過雙光譜熱成像攝像機結合云臺實現(xiàn)溫度、故障及危險識別，通過通信模塊結合無線終端實現(xiàn)上位機與機器人之間的通信，通過自主研發(fā)的軟件平臺實現(xiàn)圖像監(jiān)測及分析。

2.2 系統(tǒng)存在的問題

問題1：軌道式智能巡檢機器人有軌道限制，需要在應用場景上空安裝軌道，雖設備擁有強大的巡檢功能，但適用范圍受限。

問題2：單目攝像頭無法獲取目標的深度信息，不能確定目標與機器人的相對位置。

問題3：只能進行巡檢而沒有相應的無人化操作，不能代替人執(zhí)行一些工作。

三、轉向履帶式雙目視覺礦用巡檢機器人設計

3.1 功能分析

技術系統(tǒng)組件包括：軌道、運動控制模塊、智能算法模塊、通信模塊、射頻模塊、動力模塊、云臺、攝像頭、軟件平臺。超系統(tǒng)組件包括：無線終端、RFID標簽、充電系統(tǒng)。系統(tǒng)作用對象包括：被視覺識別的對象，可包括皮帶、泵、井下巷道中的設備或線路、變電站中的高低壓開關柜、生產(chǎn)車間中的設備等，以下簡稱視覺對象。根據(jù)相互作用分析表繪制結構模型如下：

分析出主要功能是識別分析視覺對象。因此，搭建功能模型表，如下：

根據(jù)功能模型表，有害組件是軌道，功能不足組件是運動控制模塊、攝像頭和軟件平臺。

根據(jù)裁剪法實施的指導原則和功能分析表，軌道限制了機器人的使用場景和應用對象，所以系統(tǒng)中存在有害的組件是軌道，因此從軌道開始裁剪。從而分析出方案提示一：去除軌道，改變機器人的運動控制模塊，由軌道式更改為萬向輪式輪盤，360度行駛，使機器人靈活落地。

通過因果鏈分析選擇解決的原因是可見光波段成像攝像頭個數(shù)只有一個。分析出方案提示二：根據(jù)原因2.1.1.1.1，將單目攝像頭換成雙目攝像頭，讓機器具有人眼一樣的視覺系統(tǒng)對視覺對象進行檢測與識別。

通過最終理想解分析出方案提示三：給機器人增加多關節(jié)可點可抓的機械臂并在軟件平臺增加其位姿控制算法。

利用九屏幕法分析出方案提示四：在機械臂末端增加雙目攝像頭構成手眼系統(tǒng)，增大視野范圍。

綜上進行總體資源分析進一步推進創(chuàng)新產(chǎn)品的研制與應用。

四、研制與應用

運用TRIZ工具進行系統(tǒng)問題的解決并對創(chuàng)新技術方案進行梳理和評價。

技術矛盾：機器人需要用雙目攝像頭拍攝清晰的視覺對象，進行目標標定，同時計算深度信息，指導機械臂位姿控制，進而進行擬人化操作。

攝像頭集成到機械臂執(zhí)行器上，帶來了當目標物體距離很近的情況下觀察不到的問題（針對矛盾矩陣NO.24信息損耗）。將攝像頭與機械臂分別擺放，補償了信息損耗的問題，拉遠攝像頭的同時產(chǎn)生了攝像頭像素增加及變焦能力增加的問題，增添了系統(tǒng)控制的復雜性（針對矛盾矩陣NO.37控制復雜性）。

可使用的工具有：NO.35性能轉換法、NO.33同化法、NO.27替代法、NO.22變害為利法。

選擇NO.35性能轉換法，提出方案提示五：將攝像頭基于位置的視覺控制系統(tǒng)性能增加，改變軟件平臺靈活性程度來應對系統(tǒng)控制復雜性。

基于位置的視覺控制系統(tǒng)可以單獨計算目標物體的三維坐標和姿態(tài)，這樣既簡化了視覺伺服硬件設備，又能在控制機械臂位姿的過程中正常應用。如圖所示，把對目標物體定位的位置信息當做系統(tǒng)給定，在系統(tǒng)中的反饋環(huán)節(jié)計算位置。

物理矛盾：攝像頭與機械臂距離既要遠又要近。

TC1：如果攝像頭與機械臂執(zhí)行器距離特別近，視野范圍增大了，但是攝像頭跟隨機械臂運動（Eye-in-hand形式），攝像頭拍攝到的理想圖像特征會模糊。

TC2：如果攝像頭與機械臂分開放置（Eye-to-hand形式），雖然理想圖像特征清晰了，但是增加了軟件平臺控制算法的難度。

解決辦法：條件分離

方案提示六：將雙目攝像頭架設位置成像中心與機械臂基座平轉軸中心俯視重疊，與機械臂執(zhí)行器初始位置中心后視重疊。

物場模型：在設計機器人從軌道落地的過程中，希望機器人在視覺對象周圍能360度旋轉行進，所以選擇了萬向輪運動盤，但是該運動盤也有運動限制。

問題：機器人在地面行駛中遇到樓梯和大顆粒障礙，行走不過去。

物-場分析（效應不足的完整模型）

S1：地面，S2：輪盤，F(xiàn)：機械場。選擇S3替代S2。S3：轉向履帶輪

通過物場分析得出方案提示七：將機器人的輪子更換為轉向履帶輪，在礦山環(huán)境下可以爬樓梯、爬坡以及碾壓大顆粒障礙行進。

對整體系統(tǒng)進行專利檢索，相關內(nèi)容僅有2條，所以轉向履帶式雙目視覺礦用巡檢機器人（機械臂款）處于性能參數(shù)快速提高，需求量、產(chǎn)量迅速增加階段，對照S曲線為成長期。處于成長期，根據(jù)S曲線與進化法則之間的關系選用子系統(tǒng)不均衡進化法則。

用子系統(tǒng)不均衡進化法則對雙目攝像頭、轉向履帶、機械手臂和軟件平臺進行一體化優(yōu)化設計得出全部技術方案：

轉向履帶式雙目視覺礦用巡檢機器人（機械臂款）是由雙目攝像機、云臺、多關節(jié)可點可抓的機械臂、運動控制模塊（轉向履帶）、智能算法模塊、通信模塊、射頻模塊、動力模塊、軟件平臺組成。雙目攝像機是視覺定位系統(tǒng)中最重要的硬件，兩個攝像頭距離12cm，圖片分辨率為1280×960，視場角66°，具有自動調(diào)焦功能，確保采集豐富的視覺信息。系統(tǒng)的執(zhí)行機構機械臂，通過旋轉關節(jié)和平動關節(jié)完成操作指令，控制處理器采用高性能、低成本的STM32系列，快速求解機械臂逆運動學參數(shù)。

PBVS通過攝像機采集圖像進行三維重建得到目標物體的位姿信息和機械臂末端執(zhí)行器的當前位姿，然后將目標位姿和當前位姿進行比較，最后根據(jù)兩者誤差來設計反饋控制率。

轉向履帶式雙目視覺礦用巡檢機器人（機械臂款）使用基于位置的視覺控制系統(tǒng)（PBVS），實際系統(tǒng)的工作過程如下：利用雙目攝像機拍攝出機械臂巡檢環(huán)境的圖片，將其上傳到上位機進行圖片處理，完成對視覺對象的識別定位工作，并利用三角測量原理計算出視覺對象的三維坐標，得到的位置信息通過矩陣變換轉換成機

械臂空間下的信息以便執(zhí)行擬人化操作任務，機器人的位置信息上傳至上位機處理，下發(fā)控制信號控制轉向履帶在不同路面上的行進。

最后對創(chuàng)新技術方案進行整理和評價，綜合節(jié)約成本、可靠性、可維護性、易加工性、創(chuàng)新性等因素，上述技術方案中最優(yōu)方案為5，較優(yōu)方案為2、3、6、7，方案較差的是1、4，因此本創(chuàng)新創(chuàng)意最終方案確定為方案2、3、5、6、7相結合的方式。

五、結語

本文應用了功能分析中的組件分析、相互作用分析表、結果模型圖、結構模型表和功能模型分析，因果鏈分析，最終理想解分析，九屏幕法，資源分析，技術矛盾，物理矛盾，物場模型分析和技術系統(tǒng)進化分析。

從方案實施情況及生產(chǎn)效益情況來看，國家近年大力推行智慧礦山，提倡無人化作業(yè)，轉向履帶式雙目視覺礦用巡檢機器人（機械臂款），有效降低人工成本，提高巡檢、管理、日常操作和臨危操作的智能化和無人化水平，提供了新型的識別算法與控制算法，具有巨大的社會效益、經(jīng)濟效益和安全效益。同時，本創(chuàng)新方案現(xiàn)已有某公司訂單意向，并考慮戰(zhàn)略合作及聯(lián)合研發(fā)生產(chǎn)，為公司打開新市場提供了強有力的技術支撐。

責編 / 馬銘陽