摘要
随着我国大型特种石化仓储装备的需求量和保有量不断增加，针对大型石化仓储球罐的自动化运维的设备需求也十分紧迫。由于高空作业以及球罐内外部环境复杂，自动化程度高、适应性强的检测机器人成为行业亟待研究和突破的重要方向。传统的人工作业方式需要进行外部或内部脚手架的搭建支撑，采用人工检测作业方式，带来的周期长、效率低、费用高的问题一直没有得到有效解决。目前国内外已研制的爬壁机器人主要应用于较平整的壁面，且大部分集中在机器人本体设计研究，缺乏工业现场自动化作业能力。针对球罐的高空作业、弧形壁面的负载环境，本文围绕球罐检测机器人的机构设计及分析、焊缝识别与提取、路径跟踪与控制、空间定位与路径规划、实验验证和现场测试等内容展开研究，研制了适用于球罐的智能检测机器人系统，主要研究内容包括： （1）球罐检测机器人结构设计与分析。首先，针对球罐自动化检测的应用环境，分析检测机器人性能和功能需求。设计了磁吸附驱动机构、模块化的磁轮、自适应减震悬架结构，显著提升了机器人弧形壁面的适应性和吸附稳定性。然后，基于球罐壁面作业需求，完成了球罐检测机器人的整体设计，并研制可快速装配的打磨、探伤、清扫、喷漆等附加检测和维护机构。最后，对机器人运动和越障过程的受力进行分析和计算，计算机器人受力情况及驱动力需求。 （2）检测机器人球罐壁面作业环境感知与焊缝识别。采集、标注壁面焊缝图像，并通过数据增强方法对焊缝数据集进行扩充和增强。提出基于MaskR-CNN的焊缝识别网络模型，通过对焊缝数据集进行训练，可实现快速、准确的焊缝图像实例分割，进行像素级别的焊缝识别。采用图像处理方法和最小二乘法对焊缝路径中心线进行拟合和偏差计算。通过结合深度学习网络、图像处理、路径拟合算法，实现了高精度的焊缝图像识别和焊缝路径拟合。 （3）机器人焊缝路径精确跟踪运行。首先，分析机器人运动学模型和机器人焊缝跟踪误差，建立焊缝跟踪坐标系，获得机器人起始状态、期望状态向量及状态误差向量。然后，基于焊缝跟踪误差模型，分别提出基于PID和滑模变结构控制的焊缝跟踪控制器，实现机器人对焊缝路径跟踪运行。建立了基于Simulink的机器人状态反馈和控制子系统，用于检测机器人实时仿真和测试。最后，对设计的两种焊缝跟踪控制器进行仿真和分析。 （4）机器人三维空间定位与焊缝路径最优规划。开发了机器人空间定位与导航系统，机器人携带的定位传感器包括UWB定位标签、编码器、IMU以及视觉传感器。为防止单一传感器受干扰导致的数据不精确，采用了基于多传感器数据融合的机器人空间定位方法。基于卡尔曼滤波器，对多传感器定位数据进行融合和更新，实现对机器人空间坐标系下位置和速度的估计与预测。为了实现机器人在焊缝路径的最优规划，构建了球罐二维焊缝地图。基于奇偶作图法对焊缝地图添加最优重边，基于改进的Fleury算法完成对焊缝地图的欧拉回路的求解，实现机器人在任意焊缝地图的最优路径规划。同时，构建和开发了虚拟三维地图和软件平台，实时显示机器人空间位置和运行路线，并反馈机器人的运行状态和传感器数据。 （5）机器人实验与现场测试。为了验证机器人系统性能和稳定性，搭建了4m直径的圆柱罐实验平台和检测机器人硬件系统。通过在圆柱罐平台进行实验，验证了机器人的负载性能、越障性能和稳定性。焊缝识别与路径跟踪实验分别验证了机器人焊缝踪路径识别精度以及路径跟踪误差。空间定位与路径规划实验验证了机器人的空间定位精度和路径规划能力。最后，在3000m3的工业球罐进行现场测试，验证机器人在工程应用中焊缝跟踪、空间定位和路径规划的实用性和高效性。通过机器人实验验证和现场测试，为检测机器人在大型特种仓储球罐上的自动化作业的应用推广提供了理论和实验基础。
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