Anti-Collision of Tower Crane via Ultrasonic Elman Fusion*

LIXiping，GU Lichen

(School of Mechanical and Electrical Engineering，Xi’an University of Architecture and Technology，Xi’an 710055，China)

Anti-Collision of Tower Crane via Ultrasonic Elman Fusion*

LIXiping*，GU Lichen

(School of Mechanical and Electrical Engineering，Xi’an University of Architecture and Technology，Xi’an 710055，China)

Aiming at intelligent active anti－collision，to better improve the passive security model of tower crane which lacks flexibility and simultaneity，analyzing themappingmode between obstacle’s outline and ultrasonic distancemeasurement time series，combining with the Elman network in time fusion，a practical mode was created which applies singular ultrasonic sensor to rapidly identify the precise position data by distance sequence through deformed input and output，which has been experimentally verified that it can satisfy the tower crane working requirements with low cost，high speed and high precision，and it simultaneously provides a better option for low precision sensor to acquire highly precise output.

Elman network;tower crane;anti－collision;time fusion;ultrasonic sensor

建筑行業(yè)中，隨著塔機的廣泛應用，塔機碰撞事故日益增多，造成了嚴重的人員傷亡和經(jīng)濟損失。針對塔機防碰撞的研究已從技術(shù)成熟的平面被動防碰撞向智能化主動防碰撞方向迅速發(fā)展，如法國POTAIN公司通過限制區(qū)域的預先規(guī)劃，可以同時解決9臺塔機之間的相互防碰撞問題;新加坡ebuild公司以網(wǎng)絡拓撲的形式將每臺塔機上的中央處理器連接起來，通過實時監(jiān)測塔機水平臂對地運動后計算塔機間的相對位置來實現(xiàn)防碰撞功能等，但國外產(chǎn)品技術(shù)復雜，價格昂貴，國內(nèi)施工單位使用較少，且仍以被動區(qū)域限制為主，缺乏主動性、靈活性、時實性和可移植性，其他采用先進傳感器、通信技術(shù)、智能算法的防碰撞技術(shù)正處于研究階段［1～10］，遠距離超聲傳感器用于塔機防碰撞還處于研究起步階段，單超聲傳感器時間融合技術(shù)也沒有相關文獻報道。

1 時間融合

在國家自然科學基金資助下，本文基于超聲傳感器解決塔機防碰撞問題，由于超聲傳感器只能測距無法定向，因此不能直接對障礙物目標識別定位，只能通過測距值集合融合獲得障礙物坐標，以實現(xiàn)主動防止碰撞的目的。設m個超聲傳感器在n個時刻分別觀測障礙目標o，觀測值集合表示為{ljk}，ljk表示第j個傳感器在k時刻的觀測值，j=1，2…，m;k=1，2…，n，目標o的融合估計值可表示為{oi}，oi表示為第i組觀測數(shù)據(jù)的融合結(jié)果，i=1，2…，u。則在融合實現(xiàn)方式上，即可以對同一時刻的不同位置超聲傳感器觀測值進行空間融合，即oi=f (lj)，也可以按時間先后對目標在時間序列內(nèi)的觀測值進行時間融合，即oi=f(lk)。如果在塔機防碰撞中采用常規(guī)多超聲傳感器空間融合技術(shù)，必須通過數(shù)據(jù)關聯(lián)和幾何運算的方法求解障礙物坐標，由于超聲傳感器本身精度、系統(tǒng)誤差、測量誤差的存在，以及安裝精度要求高，計算過程繁瑣復雜，數(shù)據(jù)冗余較大等問題，使得數(shù)據(jù)關聯(lián)與計算求解有很大難度，無法滿足塔機防碰撞的實時、快速、高精度要求，因此，本文探索通過時間融合方法求解障礙物坐標。

2 Elman網(wǎng)絡

實現(xiàn)時間融合方法，首先要確定單超聲傳感器連續(xù)測距序列的波動規(guī)律與障礙物的形狀位置是否存在著明顯的對應關系。設計仿真方案如圖1(a)所示:塔機吊臂頂端有遠距離(有效探測距離20 m)超聲傳感器，可檢測區(qū)域依次出現(xiàn)點狀、球狀、平面障礙物等，吊臂回轉(zhuǎn)速度為0.6 r/min，在回轉(zhuǎn)過程中，根據(jù)傳感器掃描目標后返回的測距序列，可繪制障礙物與超聲測距序列的對應關系圖如圖1(b)～圖1(d)所示。由圖中所示仿真結(jié)果可知，障礙物的形狀位置確與測距序列波動規(guī)律有對應關系并可描述為O(θ，l)=f［L'(t)］，其中:L'=［l'(t)，l'(t－1)，…，l'(t－n+1)］為T=［t，t－1，…，t－n+1］的n個依次離散采集時間上，傳感器采集到的n個測距值，O=［o(t)，o(t－1)，o(t－2)，…，o(t－n+ 1)］為T內(nèi)障礙物輪廓上被超聲傳感器掃描到的點的極坐標(θ，l)集合。由于此映射是非線性復雜映射，且不存在能量轉(zhuǎn)換，很難直接通過物理定律求解其傳遞函數(shù);超聲傳感器連續(xù)時間的測距值時間短，差異小，數(shù)據(jù)多，測距序列與障礙物特征的映射關系復雜、非線性、難以用傳遞函數(shù)表示;工程實際中干擾多、誤差大，求解傳遞函數(shù)還存在簡化計算，求解所得的精度很難滿足實際工程的需要，鑒于這些原因，用傳統(tǒng)求解傳遞函數(shù)的方法通過測距序列數(shù)值計算得出障礙物位置信息有很大困難。在非線性研究中被廣泛采用的神經(jīng)網(wǎng)絡具有很強的逼近非線性函數(shù)的能力，能夠很好的擬合這種復雜映射關系;神經(jīng)網(wǎng)絡還具有并行運算，分布式信息存儲，魯棒容錯性好以及具備自適應學習能力等一系列優(yōu)點，已在智能控制、信息處理等多領域成功應用;神經(jīng)網(wǎng)絡中的Elman網(wǎng)絡存在的局部回歸聯(lián)系單元可以很好地利用塔機防碰撞問題中連續(xù)兩組輸入之間的相互關聯(lián)性，因此，本文探索采用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡擬合測距時間序列與障礙物形狀位置間的映射關系O(θ，l) =fe［L'(t)］。Elman網(wǎng)絡是一種局部回歸網(wǎng)絡，其結(jié)構(gòu)如圖2所示，由輸入層、中間層(隱含層)、承接層和輸出層構(gòu)成。其輸入層、隱含層和輸出層的鏈接類似于前饋網(wǎng)絡，承接層又稱為上下文層或狀態(tài)層，用來記憶隱含層單元前一時刻的輸出值并返回給輸入，這種反饋自聯(lián)方式使其對歷史狀態(tài)的數(shù)據(jù)具有敏感性，增加了網(wǎng)絡本身處理動態(tài)信息的能力，即可以學習時域模式，也可以學習空域模式，達到了動態(tài)建模的目的［11～13］。為了盡量減小神經(jīng)細胞的個數(shù)以提高網(wǎng)絡的速度和泛化能力，通過不同神經(jīng)元計算誤差的比較最終確定神經(jīng)元個數(shù)，并經(jīng)初始化權(quán)值和閥值后可建立網(wǎng)絡［14］。為保證網(wǎng)絡計算的實時快速性，耗時較多的網(wǎng)絡訓練以仿真數(shù)據(jù)離線進行。圖1(b)～圖1(d)中深黑線指障礙物輪廓，分別為點狀、弧面、平面;黑線為障礙物輪廓中被探測且返回測距值的點;淺黑線為假定障礙點總位于扇形測區(qū)中線所繪測距時間序列。下面的圖3中扇形區(qū)域為超聲檢測區(qū)，O指障礙物。

圖1 不同障礙物與超聲測距序列的對應關系圖

圖2 Elman網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)示意圖

圖3 α角示意圖

3 輸入輸出

在Elman網(wǎng)絡識別過程中發(fā)現(xiàn)，以測距值L'為輸入，經(jīng)網(wǎng)絡對障礙物O的坐標進行識別，計算結(jié)果精度不高、速度不快，主要原因是測距值本身精度不高，計算量大，導致識別效果不佳。為改善系統(tǒng)抗干擾能力，提高網(wǎng)絡處理速度，需要盡可能減少輸入輸出元的數(shù)量、提高輸入輸出數(shù)據(jù)質(zhì)量。在輸入上，考慮變化率的求解是對一組多個測距值的擬合，既降低測距誤差的干擾也不改變映射關系，嘗試以測距序列的變化率k代替測距序列L'做為網(wǎng)絡的輸入;在輸出上，考慮在已知測距值的情況下，求出角度就可明確障礙點的位置，嘗試將輸出變形為障礙點與超聲檢測區(qū)域中線的夾角α，如圖3所示。通過此種變形，O(θ，l)=fe［L'(t)］可簡化為α=fe(k)。

輸入輸出的調(diào)整是否合適，要驗證兩者間是否仍存在著明顯的對應關系，由圖4所示驗證結(jié)果可知，α=fe(k)的輸出輸入雖存在對應關系，但在有些情況下并非是一一對應，例如圖4(d)所示超聲傳感器在左側(cè)中點位置安裝時，同一變化率會對應兩個夾角值。為保證系統(tǒng)的映射關系，嘗試引入測距序列時間函數(shù)的二次導數(shù)(k的變化率k')，即將α=fe(k)變形為α=fe(k，k')后，此問題得到解決。圖4每組左邊一幅為傳感器在吊臂上的安裝情況，右邊一幅為對之對應的k與α關系圖。

圖4 傳感器不同安裝位置時的k與α的對應關系圖

4 網(wǎng)絡識別

已知在T內(nèi)n個離散時刻，遠距離超聲傳感器的n個測距值序列擬合出的曲線為L″=f(t)，L″在T點的一階和二階導數(shù)分別為K=［k(t)，k(t－1)，…，k(t－n+1)］、K'=［k'(t)，k'(t－1)，…，k'(t－n +1)］，設Α=［α(t)，α(t－1)，…，α(t－n+1)］為T內(nèi)各時刻障礙點至傳感器連線和超聲波探測扇形區(qū)域中線的夾角值序列。以K、K'為輸入，A為輸出，代入網(wǎng)絡識別方程式(1)與式(2)，求解出α，就可以較高精度識別障礙物輪廓O(α，l)，識別過程如圖5所示

圖5 網(wǎng)絡識別過程示意圖

式(1)、式(2)構(gòu)成Elman單超聲傳感器障礙物識別方程組，經(jīng)由單超聲傳感器測距時間序列求出夾角Α，并最終以較高精度識別出障礙物輪廓O={oi}后，再將該障礙物輪廓信息與塔機運行信息聯(lián)合進行安全判斷有無障礙、是否減速、是否停機，并通過預警信息及時提醒人工干預做好避障工作，就可實現(xiàn)塔機運行過程中防止碰撞發(fā)生的目的。安全預警部分本文不再贅述。

5 試驗驗證

Elman網(wǎng)絡時間融合障礙物識別效果可以通過仿真進行驗證，試驗方案如圖1(a)所示:塔機(以QTZ63型參數(shù)設計)吊臂頂端安裝有西安建筑科技大學機械電子技術(shù)研究所研制的20 m遠距離超聲傳感器，在塔機吊臂轉(zhuǎn)動平面上距離塔身約60 m～65 m區(qū)域內(nèi)存在障礙物O，分別設置為點狀、球狀、曲面、平面、棱面等，吊臂回轉(zhuǎn)速度為0.6 r/min，在回轉(zhuǎn)過程中，傳感器依次掃過上述目標，并返回測距序列，測距值測量誤差最大設置為291mm。經(jīng)式(1)、式(2)運算，由障礙物輪實際廓線和網(wǎng)絡輸出輪廓點繪制可得圖6所示。圖6中細線為障礙物實際輪廓，黑點為網(wǎng)絡識別障礙物輪廓結(jié)果。

由圖6可知，傳感器返回的測距序列可以有效估計出障礙物輪廓曲線，其網(wǎng)絡輸出值與真實值間的最大絕對誤差為350 mm，相對有效報警距離(20 m)的相對誤差為0.017 5，較以BP神經(jīng)網(wǎng)絡方式實現(xiàn)［15］，誤差縮小了56%，例見如圖7所示球狀障礙物時的比較;由于網(wǎng)絡訓練采用了離線處理，在線計算速度僅為0.017 s，遠高于一般多源融合數(shù)據(jù)關聯(lián)及方程組求解速度，且遠遠小于塔機吊臂工作轉(zhuǎn)速，完全可以滿足工程實際。圖7(a)為BP網(wǎng)絡輸出，圖7(b)為Elman網(wǎng)絡輸出。

圖6 Elman網(wǎng)絡輸出結(jié)果

圖7 BP與Elman網(wǎng)絡不同輸出結(jié)果

6 結(jié)論

本文針對塔機安全預警的需要，為實現(xiàn)單超聲傳感器測距信號識別障礙物位置，創(chuàng)新的引入了Elman網(wǎng)絡和時間融合技術(shù)，并經(jīng)試驗驗證可以滿足工程中的低成本、高精度、快速度的實時應用需要，并為低精度傳感器獲取高精度識別結(jié)果提出了可供借鑒的一種思路。

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李西平(1978－)，男，西安建筑科技大學職工，中級職稱、在讀博士，目前研究方向為多源信息融合與智能控制，lixiping@foxmail.com;

谷立臣(1956－)，男，西安建筑科技大學教授、博導、機械電子技術(shù)研究所所長，中國振動工程學會動態(tài)測試專業(yè)委員會常務理事，故障診斷專業(yè)委員會理事，全國高校測試技術(shù)學會西北分會副理事長;研究方向為機電液系統(tǒng)設計理論與方法、設備多源診斷信息獲取與融合理論等，gulichen@126.com。

基于Elman超聲信號時間融合的塔機防碰撞技術(shù)*

李西平*，谷立臣

(西安建筑科技大學機電工程學院，西安710055)

針對塔機防碰撞以缺乏靈活性和時實性的被動防御為主的現(xiàn)狀，為實現(xiàn)智能化主動防碰撞的目的，通過分析障礙物輪廓與超聲測距時間序列間的映射關系，以時間融合的思想引入Elman網(wǎng)絡，并通過變形輸入輸出實現(xiàn)了單超聲傳感器由測距序列快速識別障礙物高精度位置信息的功能，并經(jīng)試驗驗證可以達到預期低成本、快速度、高精度的塔機工作使用要求，也為低精度傳感器獲取高精度融合結(jié)果提出借鑒思路。

Elman神經(jīng)網(wǎng)絡;塔機;防碰撞;時間融合;超聲傳感器

TP183

A

1004－1699(2014)01－0096－04

2013－10－17修改日期:2014－01－01

C:7820

10.3969/j.issn.1004－1699.2014.01.018

項目來源:國家自然科學基金項目(50975218);陜西省教育廳自然專項基金項目(09JK520)