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AGV小車安全預警系統開發與應用

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摘要:為解決濟南卷煙廠卷包車間AGV小車因外來人員誤占安全通道導致的安全風險升高、物料損壞及輸送效率下降等問題,本文綜合應用LEC風險評價法、嵌入式系統及多傳感器融合技術,設計并研制了一套AGV小車安全預警系統。該系統通過人體感應傳感器實現3m安全距離內人員檢測,結合Wi-Fi傳輸與雙線程控制技術,聯動高音揚聲器、激光直線警示燈及顯示屏完成多維度安全預警。以濟南卷煙廠卷包車間8臺AGV小車為對象進行測試,結果表明:安裝該系統后,AGV小車對外來人員的危險程度D值由77降至9(D<20),物料輸送中因緊急制動導致的物料損壞次數由每5000件6次降為0,AGV小車“COM”故障處理時間由24.5min縮短至1.34min。該系統有效提升了AGV小車本質安全水平,為煙草行業AGV設備安全運行提供技術支持。

關鍵詞:AGV小車;安全預警系統;LEC風險評價法;嵌入式系統;多傳感器融合

作者:畢玉超 段曉威 云杰 趙衡 張世福 劉哲

山東中煙工業有限責任公司濟南卷煙廠

引言

自動導引車(Automated Guided Vehicles,AGV)作為生產制造企業自動化物流的重要部分[1,2],承擔濟南卷煙廠卷包車間機臺物料供應與空托盤回收任務,其安全穩定運行直接影響車間生產效率。濟南卷煙廠卷包車間現有8臺AGV小車組成的輸送系統,隨著企業工業旅游推進及外協施工作業增加,外來參觀人員與相關方人員流量顯著上升,誤占AGV安全通道的頻率升高,導致AGV設備的事故發生可能性(LEC風險評價法[3,4]中的L值)增大。現有AGV雖配備基礎安全制動裝置,但存在預警功能缺失問題:一是外來人員安全意識參差不齊,無法及時感知AGV靠近,易引發碰撞隱患;二是AGV自重2t、載重0.4~0.98t,緊急制動時易導致物料慣性偏移摔落,同時損傷制動系統與車間地面;三是緊急停機后常出現“COM”故障,造成小車定位丟失、引發排隊等待,延誤物料供應。

要解決上述人機交互引發的安全問題,需引入主動預警機制。當前,隨著物流自動化設備的增多,針對自動化設備安全的研究較多。畢玉超[5]等設計了一套ABB機器人輔助吸盤裝置,避免了在拆垛過程中因吸盤吸附不穩而造成成品煙箱掉落等問題;王厚英[6]等運用了S7-200SMART PLC控制技術及通信功能,銜接AGV小車輔助控制技術,實現了整個產線的自動化;朱丹[7]選取激光傳感器作為路徑信息采集裝置,以兩片8位單片機作為系統的控制核心,提高了小車識別系統的前瞻性和準確度,從而達到了提高小車運行速度和穩定性的目的;李博巍[8]采用嵌入式系統的開發平臺,在汽車前、后、左、右四個方向設置人感和視頻攝像傳感器,當汽車與周圍障礙物間的距離小于預警值的時候,能夠及時發出預警聲光信號。康永新[9]等通過定義路口關鍵點的可行方向限制算法的搜索范圍,降低路徑規劃時間和AGV轉向次數,再結合時間窗口算法對多AGV路徑進行碰撞分析,有效避免可能發生的擁堵,減少AGV在關鍵點的等待時間。安全領域研究多集中于路徑規劃,針對卷包車間復雜人機環境的多維度預警系統較為缺乏。本研究借鑒工業設備模塊化設計思路,結合LEC風險評價法,研制嵌入式AGV安全預警系統,通過多傳感器檢測與多方式預警,降低事故風險,提升AGV本質安全水平。

基于LEC法的AGV小車運行危險分析

1.LEC風險評價

LEC風險評價法是通過評估與系統風險相關的三個指標——事故發生可能性大小(L)、人體暴露在這種危險環境中的頻繁程度(E)、一旦發生事故會造成的損失后果(C),并以三者乘積D值來評價風險的大小[2]。具體參見表1。

表1 LEC風險評價法標準


AGV小車在工作時間運行,E值取6,發生小車撞人事故時,一般會造成較嚴重的機械傷害,C值取3,因此E值和C值相對固定,而當前L值處于較高級別(3~6),因此在設定目標時,考慮通過將L值水平降低來實現D值控制在盡可能低的安全水平。采用LEC風險評價法對一個月內AGV小車對外來人員的危險程度D值進行評價,D值平均水平為“顯著危險,需要整改”(77),參見表2。定量目標為AGV小車本質安全危險程度D<20(稍有危險,可以接受)。

表2 AGV小車運行危險性分析


2.安全距離判定

AGV小車安全距離是指為了防止人體觸及或接近AGV小車處于危險狀態,防止AGV小車造成的危害,而在兩者之間所需保持的一定空間距離。

AGV小車與人的運動狀態分為三種:①小車向靜止的人運動:實測,小車在距離人20cm 處緊急停車,安全空間幾乎很小,此時L值為3,較大;②人、車同向而行:此時L值最小為1,如果人減速至靜止,參考①;③人、車相向而行:此時L值為6,最大,此時危險程度D值最大。

顯然,相向而行L值>小車向靜止的人運動L值>同向而行L值。

參觀時外來人員多為駐足觀看講解,對于上述情形①、②,小車向靜止的人體運動,經查閱技術資料,小車最高速度為0.5m/s,小車距離人0.4m 處開始緊急制動(制動時實測制動距離0.2m,停止后距人0.2m),人的反應時間通常為0.4~0.6s,在受到驚嚇的情況下,反應時間通常在1.5s內。按照人反應時間1.5s,為了避免小車緊急制動,兩者需要保持的安全距離為0.4m+1.5s×0.5m/s=1.15m;對于情形③,通常人的行走速度為1m/s,參觀時即使人員與小車相向而行,人的速度也遠小于正常人行走平均速度,但理論計算時,人行走速度仍按1m/s計算,為了避免小車緊急制動,兩者需要保持的安全距離為0.4m+1.5s×(0.5m/s+1m/s)=2.65m。

綜合兩種情況的計算結果,為使事故發生的可能性L值有效降低,將安全距離統一按 3m來考慮。因此,可見對于情形①、②和③只需在設計過程中,在距離小車3m處檢測到人員并輸出多種預警提示信號提示人員作出反應,就能最大限度的降低事故發生的可能性L值。

AGV小車安全預警系統設計

1.系統總體架構

AGV小車安全預警系統采用模塊化設計,分為電源模塊、信號采集模塊、信號處理模塊及預警輸出模塊4部分,整體架構如圖1 所示。電源模塊將AGV小車24V電壓轉換為系統所需12V穩定電壓;信號采集模塊通過人體感應傳感器與I/O觸點采集,實現3m安全距離人員檢測及AGV運行狀態識別;信號處理模塊基于Wi-Fi傳輸與Python雙線程控制,完成信號分析與預警指令下發;預警輸出模塊通過高音揚聲器、激光直線警示燈及顯示屏,實現聲、光、文字多維度預警,與AGV原有安全裝置形成雙重防護。


圖1 系統整體架構圖

2.關鍵模塊設計

(1)電源模塊

根據已確定相關器件額定電壓,電源需提供12V的電壓,如選擇外加電源,體積較大,需要持續充電。選擇AGV小車自帶電源,體積小、可隨小車移動。通過加裝LM2596S電壓轉換模塊,將24V電壓穩定轉換為12V,滿足系統各器件供電需求,且無需額外維護。

(2)信號采集模塊

信號采集模塊主要圍繞AGV的環境感知與人機運行狀態監測兩大核心需求,通過對關鍵組件人體感應傳感器透鏡及信號采集方式的選型與參數設定,確保數據采集的準確性、適用性與可靠性。

人體感應傳感器透鏡選型。對比球面透鏡(檢測角度不足)、菲涅爾透鏡(成本420元)與多焦點透鏡(成本360元),多焦點透鏡檢測角度覆蓋廣,可滿足AGV前部、左部、右部三向檢測需求,因此選擇多焦點透鏡。結合AGV制動距離0.2m、提前制動距離0.6m及安全間距0.2m,將傳感器檢測距離設定為3m。

表3 I/O觸點采集模擬測試


AGV運行狀態采集。對比CAN總線采集(干擾原有系統)、驅動器采集(改造可行性低)與I/O觸點采集(無干擾、改造難度小),選擇I/O觸點采集方式。通過分析AGV電路圖確定運動狀態信號位置,模擬測試10次,采集成功率達98.3%,參見表3。可準確識別AGV前進、停止、倒車、拐彎等狀態。

(3)信號處理模塊

信號處理模塊主要是處理信號采集模塊所發送的AGV運行狀態信息,聚焦AGV與系統間的穩定通信傳輸及高效控制邏輯,通過確定通信方案、部署網絡架構并選擇適配的控制方式與開發語言,保障數據傳輸實時性、安全性及控制功能開發效率。


圖2 網絡連通測試

WiFi傳輸速率為150Mbps,能夠滿足實時響應需求。WiFi傳輸半徑為60m,能夠覆蓋車間AGV運行路徑。在車間天花板中間位置安裝 AGVSAFE AP 基站,設定8臺AGV IP地址(192.168.2.101-108)并設置IP白名單,保障通信安全。通過網絡連通性測試保障網絡連通正常,如圖2所示。

(4)預警輸出模塊

預警輸出模塊通過構建聲音、光源、屏幕三位一體的多維度預警體系,針對AGV運行場景設計適配的預警設備、安裝方案及內容,確保在保障人員清晰感知避讓信號的同時,兼顧實用性與環境兼容性。

聲音預警。選用高音揚聲器,定制“AGV靠近,請避讓”語音內容,在3m安全距離處分貝值約68dB(<85dB),既保證人員清晰識別,又避免噪音干擾。

光源預警。對比高亮一字投影燈(3m處散光)與激光直線警示燈(3m處清晰無散光),選擇激光直線警示燈,安裝于AGV前部與兩側,AGV非充電狀態時持續點亮,提醒人員避讓。

屏幕預警。顯示屏安裝于AGV上部蓋板(鋼板厚度3mm,符合人眼15°~40°最佳俯角),顯示內容與聲音預警同步,額外增加物料名稱、機臺及運輸路線信息。固定支架采用3D打印(PLA材料),制作周期21小時,承重>20kg,滿足安裝穩定性要求。

3.控制程序設計

控制方式選擇雙線程控制方式,在程序中創建兩個獨立的線程,分別負責充電狀態管理和設備運行狀態管理,兩者并行運行且互不堵塞。編程語言選用Python,開發環境基于PyCharm編寫系統控制程序,分為主模塊、數據模塊與中斷模塊,流程如圖3所示。


圖3 軟件編程流程圖

當人體感應傳感器檢測到3m內人員時,觸發中斷程序,信號經Wi-Fi傳輸至AGV控制器,控制器同步啟動高音揚聲器、激光警示燈及顯示屏,預警系統的實物如圖4所示。


圖4 AGV小車安全預警系統展示

應用效果

1.試驗設計

本試驗在濟南卷煙廠卷包車間開展,試驗對象為車間內投入使用的8臺AGV小車,其主要負責“泰山”牌箱裝件煙的輸送作業。試驗參數設定如下:AGV小車運行速度統一控制為0.5m/s;為模擬車間實際人員流動場景,重點模擬外來人員參觀情境,設定參觀頻次為每日10~13次,月均參觀人數為300~450人;試驗周期規劃為2025年6月至9月,共計4個月,以確保數據采集的全面性與時效性。

2.結果分析

(1)安全風險改善

采用LEC風險評價法統計AGV危險程度D值,D值由平均77降至9(<20),達到“稍有危險,可接受”,滿足煙草行業安全標準,參見表4。

表4 AGV小車本質安全危險程度測算


(2)生產效率提升

系統安裝前后物料輸送關鍵指標參見表5。安裝后,AGV緊急制動次數減少,每5000件物料損壞次數由6次降至0;“COM”故障處理時間由24.5min縮短至1.34min,避免小車連鎖排隊,AGV有效運行時間由18.2h/天提升至21.5h/天,物料準時輸送率提高15%。

表5 AGV小車預警系統安裝前后生產效率對比


結論

本文研制的AGV小車安全預警系統,通過多焦點透鏡人體感應傳感器實現3m精準檢測,結合Wi-Fi傳輸與雙線程控制技術,聯動聲、光、文字多維度預警,有效降低事故可能性L值,使AGV危險程度D值<20。系統應用后,物料損壞率降至0,“COM”故障處理時間大幅縮短,AGV有效運行時間提升,保障卷包車間物料供應效率,降低運維成本。

參考文獻:

[1]徐佳祥,王寧.生產車間多AGV運輸系統能耗優化路徑規劃算法[J].汽車工藝與材料,2025, (10):1-9.

[2]陶順育.生產型企業引進AGV的決策研究[J].物流科技, 2025, 48 (18):75-78.

[3]于海,劉振國,單雪垠,樸文泉.LEC法在變壓器作業危險評估中的應用[J].電力安全技術,2025, 27(06):8-13.

[4]魯德意.LEC法在金屬3D打印機風險評估中的應用[J].實驗室科學,2025,28(04):158-163.

[5]畢玉超,高勇,叢鑫,劉輝,高坤.ABB拆垛機器人輔助吸盤裝置的設計[J].煙草科技,2019,52 (05):105-108.

[6]王厚英,李福武,何經緯.基于PLC與AGV控制的工業機器人自動產線[J].輕工科技,2019,35 (12):75-77.

[7]朱丹.基于激光傳感器的智能循跡小車設計[J].電子技術與軟件工程,2016,(22):254.

[8]李博巍.基于嵌入式的汽車防碰撞預警系統[D].導師:孟憲福.大連理工大學,2014.

[9]康永新,張永聰,張磊,郝艷鵬,韓丹.基于關鍵點和時間窗口的多AGV路徑規劃研究[J].物流技術與應用,2025,30(09):123-129.

———— 物流技術與應用融媒 ————

編輯、排版:王茜

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