車載式柴油打樁機設(shè)計含9張CAD圖

車載式柴油打樁機設(shè)計含9張CAD圖,車載,柴油,打樁機,設(shè)計,cad 附錄 1：外文翻譯 精確高效的樁驅(qū)動器定位系統(tǒng)使用激光測距儀 黃湘琦，竹崎篤，橋本秀樹，井井富郎，博正，池田正五，池口松井 1 東京大學(xué)工業(yè)科學(xué)研究所 2Shibaura 理工學(xué)院 3 中央大學(xué) 4 小林公司技術(shù)研究所 5 國家先進工業(yè)科技研究所 摘要：對于現(xiàn)代施工基礎(chǔ)工作，實時定位樁是理想的，但由于測量儀器手工用于標記樁位置，其精度在很大程度上取決于工人的經(jīng)驗，因此傳統(tǒng)系統(tǒng)不足。本文通過提出使用激光測距儀（LRF）的高效定位系統(tǒng)來解決這個問題。在傳統(tǒng)的系統(tǒng)中，我們的優(yōu)點是可以高精度地實時地自動檢測樁或打樁機的位置。為此，我們首先開發(fā)基于 LRF 的測量系統(tǒng)實時掃描施工現(xiàn)場，并收集 2D 激光點數(shù)據(jù)。然后，我們通過快速擬合的圓形幾何模型來檢測目標對象，如樁或打樁機，基于最大似然估計（MLE）推理的數(shù)據(jù)。算法的性能由合成數(shù)據(jù)集合和實數(shù)數(shù)據(jù)集合進行驗證。結(jié)果表明我們的方法在未來施工領(lǐng)域的可行性。 1 介紹動機 如今，各種打樁機在施工現(xiàn)場廣泛應(yīng)用。堆是一個最重要的部分之一，一旦在正確的位置被驅(qū)入土壤時，就為建筑物提供基礎(chǔ)支持。 因此，一種準確有效的樁驅(qū)動方法，對于現(xiàn)代化的建筑場地來說，總是令人滿意的。 最常見的打樁方法是基于預(yù)先定位使用測量儀器。然而，由于手動程序，它是不足的：1）放置使用測量儀器設(shè)計的樁位上的標記，2）用一個挖孔在標記位置具有一定的半徑公差，以及 3）將樁驅(qū)動到孔中。該該程序的主要優(yōu)點是：i）至少需要 3 名工作人員和 1 名操作員用于測量和調(diào)整樁位置; ii）他們被要求訓(xùn)練有素合作提高工作效率; iii）操作時間長這可能會降低工人的準確性和安全性。 在本文中，我們提出了一種高效準確的打樁機定位系統(tǒng) TEM。 我們建議不要使用傳統(tǒng)儀器來測量預(yù)設(shè)標記使用激光測距儀的精確高效的樁驅(qū)動器定位系統(tǒng)利用高精度激光測距儀（LRF）掃描整個構(gòu)造場同時從掃描范圍同時檢測移動的樁位置。圖 1 示出了我們的系統(tǒng)，其中僅需要一個操作者來操作樁駕駛員調(diào)整樁位置，由顯示動畫樁的顯示器導(dǎo)航施工現(xiàn)場地圖上的定位。 該系統(tǒng)提供了更方便的方式幫助運營商全面評估收縮圖上的錯誤，無需任何幫助的額外工人。因此，我們的系統(tǒng)大大提高了效率打樁精度。 1.2 相關(guān)工作 一方面，在施工現(xiàn)場，調(diào)查技術(shù)及其工具，在很短的時間內(nèi)快速發(fā)展。 具有先進的測量儀器包括自動化傳輸和全站儀采用光波距離法，測量時間顯著縮短，定位精度以達到到毫米級[1]。此外，在工作區(qū)非常的土木工程全球有很少的建筑物，全球定位系統(tǒng)（GPS）經(jīng)常被用于足夠的調(diào)查準確性和有效的工作[2]。然而它們存在缺點：i） 這些儀器是昂貴的，ii）由于環(huán)境條件，某些地方可能無法使用，iii）不能同時跟蹤多個物體，vi）不可能跟蹤目標實時和 v）測量需要至少兩名工作人員。 另一方面，近來消費級傳感器的發(fā)展已經(jīng)吸引增加對定位系統(tǒng)的適用性。使用分布式設(shè)備的時間定位系統(tǒng)包括攝像機[3-5]，超聲波傳感器[6,7]和激光測距儀（LRF） [8,9]。 在這些當中測量設(shè)備，LRF 在諸如實時掃描，高精度，大覆蓋區(qū)域，不良照明 的魯棒性，低噪聲到信號比例和簡單安裝[10-12]。例如，LRF 已經(jīng)被實時使用了在大型戶外區(qū)域進行位置測量[13]。 自 20 世紀 90 年代中期以來，激光掃描儀已廣泛應(yīng)用于工程勘察，如高層建筑的地面測量[14]。 最近在施工現(xiàn)場，一些研究人員正在努力實時使用 LRF 來改善工作安全和效率。 [15,16]構(gòu)建基于激光掃描儀的繩索跟蹤系統(tǒng)，ELS。 這些系統(tǒng)在短距離內(nèi)工作，并給予本地相對位置機器和對象。 [17]使用 LRF 進行測量任務(wù)。 1.3 概述和貢獻 我們的系統(tǒng)由三個主要過程組成：1）LRF 的數(shù)據(jù)采集，2）位置估計過程和 3）結(jié)果的可視化。 它首先從 a 收集 2D LRF 數(shù)據(jù)施工現(xiàn)場實時; 然后同時估計樁位置最后的建筑地圖可視化與設(shè)計的一起，協(xié)助工人決定樁作業(yè)。 數(shù)據(jù)采集后，我們的挑戰(zhàn)是實時位置估計的難度 從范圍掃描的移動。 為了超越，定位過程包括兩個主要子步驟：1）基于圓模型聚類的目標檢測;2）使用最大似然估計（MLE）的中心位置細化。 以傳統(tǒng)的定位方式，我們系統(tǒng)的主要貢獻是：1）我們采用傳統(tǒng)工具提前進行調(diào) 查，時間測量系統(tǒng)采用高精度 LRF; 2）我們提出快速檢測算法用于從距離數(shù)據(jù)實時和準確的樁定位; 3）我們的系統(tǒng)同時跟蹤和導(dǎo)航打樁機提供了更高效，更安全，更便宜和更簡單的打樁任務(wù)的方式。 本文的組織結(jié)構(gòu)如下：第 2 節(jié)介紹了系統(tǒng)配置第 3 節(jié)中位置估計的詳細算法。第 4 節(jié)顯示實驗結(jié)果在模擬和實際數(shù)據(jù)，其次是第 5 節(jié)的結(jié)論。 2 LRF 感應(yīng)系統(tǒng)的配置 我們首先使用 LRF 設(shè)計一種高精度定位樁的傳感系統(tǒng)為此，我們在深度方向上采用了高精度的 UMT-30LX LRF [18]表 1）水平掃描施工場地的特定區(qū)域。不過我們挑戰(zhàn)在于，由于范圍掃描的稀疏性，準確性難以實現(xiàn)。如如圖 1 所示。1（c），原始掃描線（從左到右以粗體顯示紅色箭頭）太稀疏，只有一點可以在達到圓柱體時返回。這 種稀疏點云數(shù)據(jù)難以用于準確的位置估計。使用激光測距儀的精確高效的樁驅(qū)動器定位系統(tǒng)。 為了克服這個問題，我們建議將 UMT-30LX LRF 安裝到一個平臺上密集掃描[17]。 如圖所示。如圖 1（b）所示，我們將 LRF 安裝在 SPU-01 平底鍋上單元[19]，其可以驅(qū)動 LRF 以非常小的角度旋轉(zhuǎn)（例如，0,015 度這種情況）LRF 的后續(xù)掃描。因此，可以通過組合獲得密點在單位盤的不同旋轉(zhuǎn)角度捕獲的掃描。如圖所示。如圖 1（c）所示，所得到的數(shù)據(jù)點可以被視為每個 0.015 度采樣，其中與 0.25 中的原始掃描比密度大大提高（最多 17 倍）度。該系統(tǒng)工作在 2Hz 至 40Hz 之間的數(shù)據(jù)采集率。該打樁機的工作速度在 0-2×103mm/s 之間。在最后階段的速度的打樁程序，特別需要高定位精度 0-50mm /秒。對于這種慢動作，系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集頻率滿足對于打樁機輔助應(yīng)用的實時要求。 3 樁位檢測 鑒于上述傳感系統(tǒng)捕獲的密點數(shù)據(jù)，我們的下一個任務(wù)是如何精確有效地跟蹤樁位置。這種位置估計方法包括兩個主要步驟：1）樁位檢測，2）中心細化。前者通過投票算法快速和粗略地檢測范圍掃描中的圓形模型。該稍后通過使用 MLE 算法的細化來準確地估計圓心。我們分別描述以下小節(jié)中的這兩個主要步驟。 3.1 樁檢測 由于樁總是垂直于地面并被水平的 LRF 掃描，掃描平面的交點始終是一個圓。 我們設(shè)計一個圓模型聚類算法用于快速但粗略地檢測樁位置（參見算法 1）。由于參考目標是樁，從 LRF 的角度來看，樁是凸的，這意味著物體的中心不應(yīng)該被觀察的。 3.2 精確位置估計精度 由于 Algorithm1 只提供樁邊界點的提案集，我們需要根據(jù)這些建議準確估算樁位。 所以下一個任務(wù)可以被視為：給定邊界點 A = {x i，y i} K 的建議 1 和一個圓圈模（x-a）2 +（y-b）2 = r 2，我們?nèi)绾螠蚀_地估計參數(shù) a 和 b。為此，一個常見但有效的選擇是使用最大似然估計（MLE）算法，估計可以最大化可能性的參數(shù)每個提 案。 在我們的系統(tǒng)中，應(yīng)該估計的參數(shù)只有 a 和 b，因為半徑的參考目標是提前給出的。 然而，在這種情況下，MLE 變成了非線性問題。為了解決這個非線性方程，我們應(yīng)用了 Newton-Raphson 方法，因為它比其他漸變方法具有更快的收斂性，如共軛梯度或 Levenberg-Marquardt，如果其初始值接近 a 和 b 的真值[17]。 這里我們使用從前一個檢測到的中心位置檢測結(jié)果作為 Newton-Raphson 方法的初始值。 值得一提的是進一步推進兩個簡單的前處理在我們的方法中：1）假設(shè)背景場景是靜態(tài)的，移動的數(shù)據(jù)部分是使用背景減法算法提取為前景對象，然后 2）所有的前景數(shù)據(jù)點都使用區(qū)域驗證方法進行聚類。 4 實驗結(jié)果 為了驗證我們提出的圓檢測和擬合算法，我們首先用 sim 仿真實驗。在實際施工現(xiàn)場實驗之前，我們進行一次對室內(nèi)小型實驗?zāi)Ｐ偷拇驑稒C進行了測試，提出了定位系統(tǒng)。最后，在實際施工現(xiàn)場進行戶外實驗。 4.1 仿真實驗 在這種模擬中，我們模擬和設(shè)計了前面的實驗施工現(xiàn)場[20]通過結(jié)合圓和線。我們假定，對于圓柱形參考目標，還有其他對象的橫截面形狀如矩形和其輪廓類似于弧形的梯形，特別是大型傳感器噪聲。 依賴于高分辨率的高分辨率在距離 d max = 30×10 3 mm 的范圍內(nèi)的偏 σ=50mm。角度分辨率的 LRF 為 θreso = 0.05?。圓柱參考目標的半徑為 R = 1350mm。該從 LRF 到氣缸中心的距離為 d = 9000mm。使用的閾值在算法 1（行 7,9,11）中經(jīng)驗確定為 σ。 所有的結(jié)果是平均值為 1000 次模擬。使系統(tǒng)工作實時且始終處理最新數(shù)據(jù)，算法將中止并考慮作為失敗的檢測，如果在最大次迭代之前不能建立可接受的模型時間。圓檢測算法的評估。為了評估算法，誤檢率，隨機抽樣迭代次數(shù)和估計誤差這里使用中心。圖 2（a）顯示，當投票為 2 和 3 時，檢測率為幾乎 100％。但是，當需要更多的票數(shù)時，價值會下降。主要原因是最大迭代時間限制性能。圖 2（b）顯示了假如果T v 設(shè)置為大于 1，則陽性率幾乎為零。 4.2 室內(nèi)實驗 為了驗證我們提出的系統(tǒng)的可行性和估計誤差，在實際施工現(xiàn)場指出，我們做了壓力學(xué)試驗。如圖所示圖 3（a）中，使用半徑為 250mm 的圓柱體作為參考桿。 兩個紙板盒子用于模擬應(yīng)用場景中的打樁機。 圖 3（b）來自實驗場景的 LRF 的掃描數(shù)據(jù)的示例。 我們首先將參考欄放在一個已知位置，并估計中心位置只有使用 MLE 方法。將氣瓶保持在同一個地方，我們把另一個形狀的物體靠近它，并用建議的定位算法再次估計氣缸的位置，以查看我們是否可以估計準確度。自動重復(fù) 500mm 從 1000mm 到 7500mm。 如圖 3（c）所示，估計誤差的兩條曲線幾乎相同最大差值 3.4mm。 實驗結(jié)果證明我們提出圓檢測算法可以有效地從場景中提取圓的數(shù)據(jù)點與其他形狀的對象。 我們將參數(shù) T v 從 1 改為 10，以查看檢測率的影響。什么時候投票為 T v≥3， 如圖 3（d）所示，即使小的檢測率也超過 90％T n 的值。如果沒有投票程序，則意味著 T v = 1，檢測率為勉強可以接受 這種低檢測率是由三角形的連接引起的矩形框， 其輪廓類似于弧。這個結(jié)果證明了可行性的提出的樁檢測算法，并顯示它仍然可以工的可能性良好的閉塞或大噪音存在。 4.3 施工現(xiàn)場實驗 我們在實際施工現(xiàn)場對所提出的系統(tǒng)進行了測試。我們的目的是測量堆放在鉆孔中的位置。樁的位置跟蹤可以幫助將其定位在預(yù)期的位置，這需要 100mm 的精度。 如 如圖 1（a）所示，樁被打樁機抬起，慢慢放下那個洞。目前在大多數(shù)施工領(lǐng)域， 樁保持在預(yù)期的位置通過手工工作。需要三名訓(xùn)練有素的工人用棍棒來衡量是否樁是否在正確的地方。 如圖所示。如圖 4（a）所示，LRF 和鍋單元放置在三腳架上調(diào)整以保持 LRF 的掃描平面水平。三腳架的高度也有幫助保持其他移動物體，如人類，從掃描范圍。對象是 mea-固定的是圖 1（a）所示的樁，半徑為 200mm。受施工現(xiàn)場的距離是測量對象與 LRF 之間的距離 15×10 3 mm。 為了校準 LRF，一個薄金屬棒（橫截面：30mm×1mm）具有一個高度反射能力的表面被使用。我們首先使用全站儀來定位幾個點精度約 2mm / km。然后將校準棒放在些點上并獲得來自 LRF 的棒的掃描數(shù)據(jù)。我們使用棒的掃描數(shù)據(jù)的平均值來估計它的位置?？梢允褂米钚《斯烙嫹ㄓ嬎闶澜缱鴺伺c LRF 坐標之間的變換矩陣。 施工現(xiàn)場試驗結(jié)果。打樁的程序是由 LRF 記錄。當樁移動到預(yù)期位置附近時，它就開始了約 1m 在抵達洞的頂部后，堆放在一個位置誤差在 50mm 左右。樁的放置調(diào)整為更準確最后 10 秒。工人崗位調(diào)整見圖 4（b）。這里的錯誤在 X L 定義為（X L- a），Y L 的誤差為（Y L-b）。測量之間的誤差樁的中心位置和預(yù)期設(shè)計位置如（c） 所示。決賽提出的系統(tǒng)給出的位置誤差為 25mm 左右。 目前沒有其他直接的方式來測量樁的中心位置它移動。傳統(tǒng)測量系統(tǒng)的精度 10mm。 另外，從這個實驗確定了樁在允許的范圍內(nèi)被驅(qū)動。我們可以估計施工誤差在 15 -35mm 的范圍內(nèi)?？紤]到手動調(diào)整過程中，我們系統(tǒng)的結(jié)果被認為是合理的。系統(tǒng)可以直接測量不能測量的打樁位置通過常規(guī)測量儀器。 5 結(jié)論和未來工作 在本文中，基于樁檢測和擬合，提出了一種新穎的實時樁駕駛員定位系統(tǒng)使用激光瞄準器.LRF 的優(yōu)勢，如高精度，快速數(shù)據(jù)采集和覆蓋面積大，并利用圓柱形目標的取向不變性，新的測量技術(shù)是呈現(xiàn)。為了從打樁機中提取樁目標，我們提出了樁檢測算法，基于圓模型聚類的算法。然后采用 MLE 方法準確估計樁位。 模擬和室內(nèi)實驗證明了可靠性和靈活性，提出檢測算法。實際施工現(xiàn)場實驗表明該系統(tǒng)可以在實時的時間內(nèi)打包安全位置作品，這對傳統(tǒng)的測量方法是不可能的。 為了驗證提出的系統(tǒng)的可行性，我們只使用數(shù)據(jù)目前一個 LRF。由于多個傳感器可 以增加信息量，并擴大定位范圍，多傳感器系統(tǒng)將進行調(diào)查實現(xiàn)。在目前的實施中， 所需票數(shù)是經(jīng)驗性的關(guān)鍵。該參數(shù)的誤差性應(yīng)予以研究。 附錄 2：外文文獻原文