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近年来,随着高层建筑逐渐增加,人们对电梯服务质量要求日益增加,高效的电梯控制系统得到了广泛的应用。高层建筑中的普通电梯很难满足现代人的生活节奏和办公需求。为充分利用土地资源以及提高多轿厢电梯的服务效率,因此多轿厢电梯控制系统应运而生,在一个建筑井道中安装了多个电梯轿厢,在有限空间中提高载客能力,提高运输效率,在一个电梯井道中多个轿厢运行的首要条件是避免碰撞。本文针对多轿厢电梯系统安全运行的问题,研究了“一井多梯”的多轿厢运动学特征,探讨了多轿厢电梯系统的安全度判别准则,提出了基于RBF神经网络的多轿厢防碰撞模型研究以及基于双目立体视觉的安全距离测量技术研究方法。课题研究具有重要的研究价值和广泛应用前景。本论文主要工作如下:(1)查找了大量的国内外相关的资料,根据国内外多轿厢电梯控制方面的研究,针对明确的问题建立自己的课题任务,提出了基于RBF神经网络和双目立体视觉的多轿厢电梯防碰撞研究方案,以确保轿厢电梯的安全可靠地运行。(2)建立了多轿厢防碰撞系统,分析了该系统的运动规律,逐个分析了每个单元的作用,并对轿厢运动信息的获取以及传感器应用进行了研究。(3)针对单井道多轿厢系统的防碰撞问题,在最小安全距离模型基础上,提出了安全度判别准则的控制方法,针对两个轿厢不同的运动状态,提出了基于RBF神经网络的防碰撞模型,同时采用编程软件模拟轿厢运行的状态,实验结果验证RBF神经网络算法的实时性以及准确性。(4)为了提高运行的安全性,提出基于双目立体视觉的测量技术实现多轿厢的防碰撞研究。分析了双目立体视觉测距的原理以及三角数学转换矩阵模型,对系统的进行标定实验进而确定内外参数,其次对双目测量系统中的图像特征提取以及匹配环节进行研究,并采用基于改进的SIFT特征匹配算法对图像中的特征点进行处理,使图像的匹配结果更加精确且实时性更高。在获得双目立体视觉系统的内外参数以及进行特征点匹配之后,进行双目立体视觉的测距实验,分析了实验测得的数据,结果表明了应用双目立体视觉测距算法的可靠性和实时性。(5)对本课题的研究内容及取得的学术成果进行总结,并展望了以后将要进行的研究工作。