1、内容简介

matlab151-车辆进出检测算法设计GUI界面-论文

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2、内容说明

略

随着科学技术的进步，社会的发展，各行各业都在发生着巨大的变化。近段时间以来，“无人化”智能产业正处于一个风口阶段，似乎我们的生活被“无人化”时代充斥着，比如亚马逊的无人机、京东的无人仓、阿里的无人零售、百度的无人驾驶、西门子的无人工厂,层出不穷的“无人X技术”，让我们目不暇接、眼花缭乱。无人化似乎已成为某种趋势。无人化的发展无疑会方便人们的生活，提高生产质量与效率。

每个无人化的系统都是由许多部分组成，本次课题研究的主要内容是矿山无人发货系统中的核心：车辆进出检测算法的设计，通过传感器接收到信号再将信号进行处理通过算法来检测车辆的算法进出。

关键词：无人化、车辆进出、传感器

本课题来源于企业的矿山无人发货系统的工业项目。金属矿仓有多车道的发货情景，传统的车辆发货都是采用人工来抄单、管理车辆进入。随着无人化的发展，基于RFID的多道发货中控系统被引用于实现无人发货。而在无人发货系统中，对车辆进出方向的判断无疑是一个重难点。

1.2 研究意义

考虑到金属矿仓这个特殊的无人发货场景，综合市面上常见的硬件模块，最终确定用红外对射来对车辆的进出方向进行检测。大车的中间有空间间隔，用红外来确定进出时，不同的车型空间间隔不同，容易产生车辆进出误报。准确的对车辆的进出判断，涉及到委托产生的正确性，直接关系到发矿的系统效率与可用性，本课题研究设计一种算法，能够支持两车道红外信号的采集与判断，为矿山高效发货中控系统提供准确的车辆状态，为企业提高发货效率、提高现场管理水平、增强企业效益等提供支持。

1. 多车道车辆进出检测算法设计与实现

2.1检测参数定义

为检测每个车道车量进出信息，在每道的适当高度位置（一般设为车身中间高度），宽度设置为大于身车中间空隙，车辆在进出车道时，根据红外被遮挡的序列关系，判断车量进出的过程、时间信号，进而确定车辆的状态。为便于算法描述，做如下定义：

1. 车道号 Ln（n=1，2，…）
2. 红外对射编号及标识：

第L车道两对红外对射编号由外到内分别为2n-1、2n，标识为P2n-1，P2n。

1. 红外对射信号对标识：第Ln道上外侧对射采集信息为M2n-1，内侧信息为M2n，被遮挡时信号为1，反之为0，初始化时均为0。每次检测一对信号对M（2n-1，2n）。

由上述定义可知，对于车道Ln，两对红外对射编号分别为（2n-1，2n）标识分别为P2n-1，P2n-1，信号对标识为M（2n-1，2n）。当状态变化符合完整的驶入过程，则记录为IN状态，当符合完整的驶出过程，记录为OUT。当某一车道上某一车辆在设定的时域范围内，完成一个IN-OUT过程，则记录其为已经发货，进入此后的自动委托流程。

2.1车辆进出检测算法设计

   2.1.1 单车道车辆进出算法设计

对于n个车道情形，每车道均需要安装2对红外，共需2n对红外，标号分别为L(2n-1，2n)，本项目中，以工业现场2车道情形为例设计，如图2所示，车道分别为1、2，车道对应的4对红外分别为1号道L（1，2），2号道L（3，4）,共四对主动式红外对射器分别放置于车道的两侧。初如时，两对红外均处于无遮挡状态，对于任何一个车道Ln，第n道的信号对M（2n-1，2n）值为M（0，0）；车辆由n道（本项目中n=1，2）由外向里行驶时，当车头进入车道并遮挡标号L(2n-1)对射器时，P2n-1传出信号为1，信号对标识为M（1，0），表明车辆开始驶入。车辆进一步驶入，两对红外对射器P2n-1，P2n均被遮挡，此时信号对M（2n-1，2n）值变为M（1，1）；当车辆继续向里行驶，驶离外侧红外对射器P2n-1，P2n仍处于遮挡状态，此时信号对值变为M（0，1）；当车辆完全进入发货工位时，两对对射器均回到无遮挡状态，信号对值为M（0，0），某辆车从开始驶入到完成驶入到发货工位，信号对状态变化过程为：M（0，0）-> M（1，0）-> M（1，1）-> M（0，1）-> M（0，0）。

对于n车道Ln车辆驶出，相当于进入过程的逆过程，信号对状态变化过程为：M（0，0）-> M（0，1）-> M（1，1）-> M（1，0）-> M（0，0）。

3、仿真分析

略

4、参考论文

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