Design and Simulation of Time-energy Optimal Anti-swing Trajectory Planner for Autonomous Tower Cranes

要約

クレーンを自律的に持ち上げる場合、フィードフォワード制御を容易にするために、クレーン コントローラへの基準入力としてクレーンの最適な軌道が必要です。
非作動のペイロードの動きを減らすことは、球状振り子の動力学を備えた非作動のタワークレーンにとって重要な問題です。
計画された軌道は、最適な労力を費やして最適な出力を促進するために、動作時間とエネルギー消費の両方の点で最適である必要があります。
この記事では、南洋理工大学で開発されたコンピュータ支援揚力計画 (CALP) システムに時間エネルギー最適ソリューションを提供できる、旋回防止タワー クレーン軌道プランナーを提案します。これにより、自律型ロボット化タワー クレーンの衝突のない昇降経路計画が容易になります。
建設現場。
現在の研究では、経路計画モジュールからの幾何学的出力を利用し、それらを時間情報で最適にスケールする軌道計画モジュールをシステムに導入しています。
まず、クレーン操作の非線形ダイナミクスを分析し、タワー クレーンが差動平坦であることを確立します。
続いて、すべてのクレーン操作に対する多目的軌道最適化問題が、機械的および安全上の制約を考慮して平坦な出力空間で定式化されます。
2 つの多目的進化アルゴリズム、すなわち非支配的並べ替え遺伝的アルゴリズム (NSGA-II) と一般化微分進化 3 (GDE3) は、パレート フロントへの解の近さ、パレート フロントでの解の分布に基づく統計的尺度によって広範囲に比較されます。
ソリューション空間とランタイム、プランナーの最適化エンジンを選択します。
最後に、クレーン操作軌道は、対応する計画された平坦な出力軌道を介して取得されます。
提案されたリフト計画システムのモジュールの有効性と信頼性を検証するために、現実世界の持ち上げシナリオをシミュレートする研究が実施されます。

要約(オリジナル)

For autonomous crane lifting, optimal trajectories of the crane are required as reference inputs to the crane controller to facilitate feedforward control. Reducing the unactuated payload motion is a crucial issue for under-actuated tower cranes with spherical pendulum dynamics. The planned trajectory should be optimal in terms of both operating time and energy consumption, to facilitate optimum output spending optimum effort. This article proposes an anti-swing tower crane trajectory planner that can provide time-energy optimal solutions for the Computer-Aided Lift Planning (CALP) system developed at Nanyang Technological University, which facilitates collision-free lifting path planning of robotized tower cranes in autonomous construction sites. The current work introduces a trajectory planning module to the system that utilizes the geometric outputs from the path planning module and optimally scales them with time information. Firstly, analyzing the non-linear dynamics of the crane operations, the tower crane is established as differentially flat. Subsequently, the multi-objective trajectory optimization problems for all the crane operations are formulated in the flat output space through consideration of the mechanical and safety constraints. Two multi-objective evolutionary algorithms, namely Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) and Generalized Differential Evolution 3 (GDE3), are extensively compared via statistical measures based on the closeness of solutions to the Pareto front, distribution of solutions in the solution space and the runtime, to select the optimization engine of the planner. Finally, the crane operation trajectories are obtained via the corresponding planned flat output trajectories. Studies simulating real-world lifting scenarios are conducted to verify the effectiveness and reliability of the proposed module of the lift planning system.

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