浅谈翻车机无人值守系统中的自动机器人

卫健，黄前锋，陈建国，刘首明，彭辉，邓志玮

（1.国家电投集团江西电力有限公司分宜发电厂，江西 新余 336607；2.国家电投集团江西电力工程有限公司；3.国家电投集团江西电力有限公司，江西 南昌 330096）

1 前言

早在20 世纪50 年代，我国就开始引进并使用整套的翻车机系统了。时至今日，现行的翻车机系统已经实现了可靠的安装运行方案。整套翻车机系统包含重调机、迁车台、空调机、翻车机等，基本上能够实现可靠的自动运行。

在列车进入翻车机待卸区域前，首先进行人工拔销和风管分离工作，等到进入卸煤区域，则需要进行人工摘钩（图1）、人工复钩工作。位于卸煤区域的翻车机系统与人工摘复钩作业在同一区域，现场环境差、粉尘吸入引发的职业病、夜间工作的潜在危险等因素，需要优先考虑自动化替代人工作业。

图1 重车车厢人工摘钩作业

2 翻车机系统的自动机器人

2.1 摘钩机器人

摘钩机器人搭建在重车调车机同侧轨道，为了能够成功实现车厢摘钩，其配置功能包括车厢型号识别、车钩区域检测、小车运动跟随、机器臂控制摘钩等功能。

风管识别检测：针对车厢车钩下侧的识别，确定风管是否已经安全打开，如未安全打开，会立即触发报警信号，经人工处理，确保安全后进行后续工作（图2）。

图2 风管识别系统

车钩手柄检测：在摘钩机器人到达设定位置后，系统对目标车钩手柄进行识别与分析，采集并传输检测到的相关数据信息。

运动跟随：机器人根据采集处理后的数据信息，依照设定好的运动规划，进行手柄识别跟踪，并且在运动过程中执行摘钩动作，并输出状态信号。

实时监控：在摘钩机器人部分设立的摄像头有车厢标志、摘钩全景、摘钩动作等监控录像，以及配置人员检测报警系统。

机器臂运动控制：机器人根据目标物体的位置信息与状态信息，进行数据处理规划出合适的抓取位置和抓取角度：根据目标物体的特征信息和抓取规划，对其自身的姿态进行精确调节，最后准确稳定地完成抓取任务。

2.2 正钩、复钩机器人

复钩动作是在空车厢完成对接前，打开一列车厢的车钩钩舌，保证两节车厢车钩对撞并成功挂钩，从而使车厢能相互勾连，可靠地移出空车线。

正钩机器人的作用是在翻车机翻车过程中维持车厢两侧车钩的姿态，保证空车对车过程中不因车钩钩体歪斜而产生意外碰撞（图3）。

图3 列车车厢车钩手柄

复钩机器人是在迁车过程完成前，代替人工完成复钩工作，保证在空车对接的过程中有一侧车钩钩舌是打开状态。正钩、复钩机器人结合使用，保证在空车线上的车厢能够可靠对接。

正钩机器人作业模组：在正钩机器人开始工作前，机器人应当先由停机位移动至待机位，根据车型识别出来的信息，来决定待机的位置。在翻车机完成翻车后回到待机位，直至收到下次待翻车厢车型识别信号后，调整待机位置。

正钩机器人作业模组：在翻车机开始翻车前，正钩机器人抬起大臂至垂直角度，推板推出并根据车型固定好车厢车钩后，翻车机开始翻车。在翻车过程中，正钩机器人保持固定，维持车钩的姿态。回翻后能够保证车钩不会因车体角度变化而发生偏转。车体回正后，机器人推板回缩、大臂收起并调整位置至待机位。

正钩机器人视觉检测系统：翻车机出入口两端配置机器视觉相机，检测车厢长度，确定待机位置，在单独调试或使用正钩机器人的时候，视觉系统能够确定车厢型号，为后续的正钩机器人的推板目标提供位置信息。

复钩机器人小车模组：复钩机器人在工作时，需要将机器臂向迁车台方向移动，来保证在复钩工作能够正常进行；在复钩工作完成后，需要移动回待机位置，确保迁车过程不会受复钩机器人影响。

复钩机器人作业模组：在空车厢进入迁车台后，由雷达检测出车厢后边缘判断是否到位、是否稳定信息。到位信号传达后，复钩工作开始，小车移动至既定位置，机器臂进行复钩动作，复钩完成后退出下俯状态。

3 机器人应用的相关技术

3.1 机器视觉技术中的深度学习

进入火电厂进行卸煤的列车，大多都是混编型号的车厢，不同的车厢型号也会区分不同的摘钩动作，因此，对于机器人来说，能够准确、高效、稳定地得到目标车厢的型号是完成摘钩目标的必要条件。

针对车型识别、车钩分割这些重点问题，使用在当下仍然炙手可热的基于深度学习神经网络的图像识别技术，不断调整算法以及实时图像采集的角度、方向等，搜集相关信息，强化车号识别的训练模型，实现能够在不同的光线、天气、时间下的高效车型识别。

深度学习是指具有多个处理层次的多个数据表达的模型，当下语言识别，视觉识别等技术的发展都离不开深度学习技术的使用与开发。通过正向与反向传播进行数据分析，进而获得图像数据中的特征。其运作原理是先于计算机中输入初始数据，经神经网络检测、提取和分类其中包含的各类特征。该方法有着多个用于处理数据的网络层级，能够通过简单、非线性的处理方式来拟合，每个级别将上一个级别所输出的特征处理成一个更具有高维特征、更抽象的输出结果。有了层层的网络层级和各个层级的对应输出，我们就可以用它来进行更准确的学习、更深层次的拟合处理，能进行高效、高精度、工作量庞大的分类任务。

摘钩机器人中的车钩手柄识别分割技术应该能够实现各种环境下准确的分割出不同状态下不同类型的车钩手柄。针对实际使用情况与本次所规划系统之中任务目标，目标捕捉部分应具有以下功能。

（1）精确检测多类型多状态车钩手柄。车钩手柄受工作环境影响形状各异，由于不同形状的车钩摘钩方式或有区分，因此准确判断车钩手柄当前状态是实现准确摘钩的必要条件。人工摘钩中通过提拉车钩手柄开钩，对手柄的位置精度要求较高，检测系统还需要精确分割出车钩及手柄部分的轮廓。

（2）适应复杂的环境。车钩手柄处于两节车厢之间，粉尘污染加之光线较差等因素成为获取车钩手柄信息时的干扰因素。翻卸区域通常为露天，光线及天气等外部环境会影响图像质量。因此，手柄目标识别与分割技术应具备良好的抗干扰性。

基于深度学习的YOLO-V2 车钩识别算法中，通过改进K-means 聚类算法选择最佳车钩手柄和手柄基座的候选框长宽和数量，完成ancher 预设；在神经网络的结构中增设残差模块提升视觉识别的准确率；选用多分类交叉熵损失函数，用作神经网络模型的训练。在后续的现场测试中其成功率能够保证在95%以上，满足现场作业要求。

3.2 机器臂控制技术

在完成对目标车钩手柄的识别与分割后，机械臂的运动控制技术，就成为摘钩、复钩动作成功的关键。

机器臂控制系统在整个机器控制系统中居于核心地位，有着协调机械臂监控对象，为操作者提供操作信息的作用。机器臂的控制与运动学、动力学、运动规划等有着密不可分的联络。

（1）运动学控制。运动控制是机械臂控制的基础，它可以根据机械臂的结构和参数，计算机械臂的位置和姿态。运动学控制对于控制机械臂在翻车机车厢间隙，完成精准的定位和抓取任务至关重要。

（2）动力学控制。动力控制是控制机械臂的支柱，在运动过程中的运动学参数，包括速度、加速度等，都是通过动力学模型计算得出。

（3）运动规划。运动规划是机械臂控制的关键技术之一，它可以计算出机械臂在空间中的最优运动轨迹，并对机械臂进行控制。运动规划可以根据不同的任务需求，选择不同的运动路径，以实现更加高效的机械臂控制。

摘钩机器人的关键是机械臂控制技术，它通过运动学、动力学、路径规划等技术手段，实现了机械臂的运动和控制，进而高效、稳定、准确地完成车钩手柄抓取任务。

4 摘钩机器人的优缺点

本文基于翻车机自动化系统中的摘钩、正钩、复钩机器人模型研究，依托分宜电厂翻车机作业线进行了实际应用，各项成功率达到了95%以上。

4.1 翻车机自动化机器人的优势

翻车机人工摘钩操作属于人机交叉作业，存在人身安全风险，随着机器人的使用，能够大大降低甚至避免该风险；传统作业需要使用大量的人力，而自动机器人的投运可以代替人力完成工作，自然节约了成本；翻车机自动化摘钩机器人可以通过软件编程和深度学习技术，实现针对不同型号的翻车现场的调整和优化。同时，其稳定性与准确性不会随着时间、环境等因素降低。※

4.2 翻车机自动化机器人的不足

翻车机自动化机器人的操控需要使用预设的程序，无法像人类一样快速做出复杂的判断以及应对不同的情况，像“死钩”等情况，仍然需要人工摘钩完成；机器人需要经过专业人员的专业培训才能操作，维修也需要相关专业知识和技能，在一定程度上增加了维护和操作成本。

5 结语

本文基于当前的翻车机系统，设计了一套翻车机自动化机器人，其在保证效率的前提下，大大增加了作业的安全性，降低了作业的人力成本，在电厂翻车机线得到了实际应用，其实用性得到了验证，在行业内具备相当大的推广应用价值。对于后续的展望，以优化系统的性能、增加工作效率、提高机器人的智能化水平为方向。