一种基于六轴传感器的多元运动绑定方法

摘要

本发明公开了一种基于六轴传感器的多元运动绑定方法，包括：实时采集所有Z标签和所有轧辊标签在三轴方向上的加速度变化数据，计算得到相应行车和轧辊的合成加速度变化；如果其中一个Z标签和一个轧辊标签的合成加速度变化数据发生在同一个时间段内，且该时间段的时长小于预设时长阈值，则判断该Z标签和该轧辊标签对应的吊钩和轧辊处于绑定状态；根据所有处于绑定状态的轧辊对应的吊钩的位置信息，推算得到轧辊的位置信息。本发明能够解决轧辊行吊系统中行车和轧辊的绑定问题，通过绑定和解绑精确获取起吊和放下时行车和轧辊的实时位置，对轧辊和行车实现自动化管理，统计行车的工作时间和行车利用率。

说明书

技术领域

本发明涉及轧辊管理技术领域，具体而言涉及一种基于六轴传感器的多元运动绑定方法。

背景技术

对于轧辊厂家，轧辊在入库和出库时通常采用行车辅助起吊运输。为了安全考虑，倾向于采用自动化远程控制，在这一过程中，不免就需要对轧辊和行车进行定位。

目前，行吊定位的解决方案有红外定位、激光定位和光学定位等，这几种定位方法各自具有一些缺陷，例如，红外测距定位的缺点是精度低，距离近，方向性差；激光定位的缺点是需要注意人身安全，制作难度大，成本高；光学定位系统需要保持干净的环境，否则影响测量。

专利号为CN112320601A的发明中公开了一种基于UWB测距的行吊定位系统、仓管方法，但该方法只能对行车进行定位，并不能对行车的吊运对象，也就是轧辊进行定位管理，对于轧辊，目前仍是采用人工管理的方式。

发明内容

本发明针对现有技术中的不足，提供一种基于六轴传感器的多元运动绑定方法，能够解决轧辊行吊系统中行车和轧辊的绑定问题，通过绑定和解绑精确获取起吊和放下时行车和轧辊的实时位置，对轧辊和行车实现自动化管理，统计行车的工作时间和行车利用率。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于六轴传感器的多元运动绑定方法，所述绑定方法包括以下步骤：

S1，在每个行车的吊钩上安装一个Z标签，在每个轧辊上安装一个轧辊标签；Z标签和轧辊标签上都安装有六轴传感器，用于测量其附着对象的加速度变化数据，该加速度变化数据是指吊钩或轧辊处于持续上升或者持续下降状态时的加速度数据；

S2，实时采集所有Z标签和所有轧辊标签在三轴方向上的加速度变化数据，计算得到相应行车和轧辊的合成加速度变化；

S3，比对所有处于未绑定状态的行车和轧辊的合成加速度变化数据，如果其中一个Z标签和一个轧辊标签的合成加速度变化数据发生在同一个时间段内，且该时间段的时长小于预设时长阈值，则判断该Z标签和该轧辊标签对应的吊钩和轧辊处于绑定状态；

S4，实时监测所有处于绑定状态的轧辊对应的轧辊标签的加速度数据，当任意一个轧辊标签转为静止状态且持续一设定时长后，解绑该轧辊与相应吊钩的绑定关系；

S5，根据所有处于绑定状态的轧辊对应的吊钩的位置信息，推算得到轧辊的位置信息。

为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：

进一步地，所述预设时长阈值是100ms。

进一步地，步骤S2中，实时采集所有Z标签和所有轧辊标签在三轴方向上的加速度变化数据，计算得到相应行车和轧辊的合成加速度变化的过程包括以下步骤：

清空FIFO存储器，并设置FIFO阈值中断，按照预设采集周期写入三轴加速度数据；当阈值中断产生后，从FIFO存储器中读取三轴方向上的加速度变化数据，并将三轴方向上的加速度变化数据合成为对应的合成加速度数据；

从合成加速度数据中提取找到轧辊运动状态改变时的特征值并记录对应的时间点。

进一步地，所述绑定方法还包括：

采用UWB无线载波技术测量得到吊钩的位置信息。

进一步地，所述绑定方法还包括：

S6，将推算得到的轧辊的实时位置信息更新至轧辊库存数据库；

S7，统计所有处于绑定状态的Z标签对应的吊钩的绑定对象、绑定时间点、解绑时间点和行进路径，计算行车利用率。

本发明的有益效果是：

(1)本发明能够通过绑定和解绑精确记录起吊和放下时行车和轧辊的实时位置，对行车的工作时间和行车利用率进行自动统计，辅助工作人员站我行车起吊过哪些轧辊以及把这些轧辊吊到了哪里，实现自动化仓储管理。

(2)本发明采用uwb无线载波技术，比较耐脏污，在较差的环境中也能正常使用，精度能达到10～50cm，距离可达到800m，安全性高，对人体没有伤害，安装简单，成本可控。

(3)本发明能够为使用轧辊的钢厂提供的一套智能化轧辊管理系统，通过前端定位基站和标签采集的位置信息和轧辊状态信息(转动圈数、起吊状态等)，使用引擎及终端管理平台实现监控轧辊的使用状态(库存、扎线、磨削、报废等)，实现轧辊产品库存的智能化盘点和管理，轧辊机使用的时长、磨削次数和报废情况的自动记录和统计功能。实现对在线轧辊的远程监控，库存数量、在线周转状态、使用的情况的远程管理。

附图说明

图1是本发明实施例的基于六轴传感器的多元运动绑定方法流程图。

图2是本发明实施例的行车定位原理示意图。

图3是本发明实施例的轧辊标签运动特征值提取原理示意图。

具体实施方式

现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。

需要注意的是，发明中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。

图1是本发明实施例的基于六轴传感器的多元运动绑定方法流程图。该绑定方法包括：

S1，在每个行车的吊钩上安装一个Z标签，在每个轧辊上安装一个轧辊标签；Z标签和轧辊标签上都安装有六轴传感器，用于测量其附着对象的加速度变化数据，该加速度变化数据是指吊钩或轧辊处于持续上升或者持续下降状态时的加速度数据。

S2，实时采集所有Z标签和所有轧辊标签在三轴方向上的加速度变化数据，计算得到相应行车和轧辊的合成加速度变化。

S3，比对所有处于未绑定状态的行车和轧辊的合成加速度变化数据，如果其中一个Z标签和一个轧辊标签的合成加速度变化数据发生在同一个时间段内，且该时间段的时长小于预设时长阈值，则判断该Z标签和该轧辊标签对应的吊钩和轧辊处于绑定状态。

S4，实时监测所有处于绑定状态的轧辊对应的轧辊标签的加速度数据，当任意一个轧辊标签转为静止状态且持续一设定时长后，解绑该轧辊与相应吊钩的绑定关系。

S5，根据所有处于绑定状态的轧辊对应的吊钩的位置信息，推算得到轧辊的位置信息。

如图2所示，行车定位由3个基站协作完成，三个基站包括固定基站、基站A和基站B。其中基站A可在X方向移动，A与固定基站的距离即是行车(上吊钩)的X轴位置。B基站可以Y方向上移动，其与A基站的距离即为行车(上吊钩)的Y轴位置。综上就得到了行车(上吊钩)在X和Y方向上的位置，即得到了行车的位置。在吊钩上有一个Z标签，Z标签和基站B的距离即为吊钩在Z轴上的位置。以上定位过程可以采用UWB定位方式实现。uwb无线载波技术，比较耐脏污，在较差的环境中也能正常使用，精度能达到10～50cm，距离可达到800m，安全性高，对人体没有伤害，安装简单，成本可控。

在轧辊上有一个轧辊标签，Z标签和轧辊标签中都装有六轴传感器，用以测定加速度的变化。Z标签或轧辊标签移动时，其中的六轴传感器会采集加速度变化数据，通过这些数据计算出一个合成加速度变化。如果这两个标签的合成加速度变化发生在同一个可调整的很短的时间段内(例如100ms)，就认为吊钩吊起了轧辊，，即Z标签和轧辊标签绑定成功。而每个Z标签是通过配置中的行车进行数据交互的，所以轧辊标签与Z标签的绑定即为轧辊与行车的绑定。至于解绑，首先解绑的前提是已经绑定成功的行车和轧辊；再通过六轴传感器测的的数据判断，轧辊标签由运动到静止时即为解绑。

本实施例基于标签中的六轴传感器装置，在标签移动过程中，传感器会采集三轴加速度数据，对这些及速度数据进行一定处理和整合，得到一个合成加速度值。根据各个标签在某个时间段内的变化趋势可以判断哪些标签是同时运动的，实际场景中，标签是固定在行车或者轧辊设备上的，标签判断为匹配，即为行车和轧辊绑定成功。

根据上述原理可测得行车(上吊钩)的位置，吊钩和轧辊绑定与解绑的状态，假设行车测距周期是1秒一次，绑定和解绑时都记录行车的位置，在绑定过程中吊钩的位置可以看作是轧辊的位置。

图3是本发明实施例的轧辊标签运动特征值提取原理示意图。标签运动特征值(合成加速度)提取过程如下：休眠到唤醒转态，清空FIFO，并设置FIFO阈值(例如1600byte)中断，开始写入三轴加速度数据(假设写入频率为200Hz)。阈值中断产生后，从FIFO读取数据，并将三轴加速度数据合成200个合成加速度。从合成加速度中提取找到需要的特征值(轧辊运动状态改变)并记录所在位置(推算当前时间点)。

以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。