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摘要：

目前液化天然气（LNG）槽车装卸作业中，LNG 装卸臂拖拽与管道法兰对接工作仍依靠人工操作完成，整体作业自动化水平偏低，极大阻碍了 LNG 接收站智能运维体系的建设发展。当前行业普遍采用的单臂改造方案存在施工难度大、建设成本高、运行稳定性弱、实际应用性价比偏低等诸多现实问题，因此行业迫切需要研发新型智能对接作业技术。本文跳出传统单臂逐个改造的固有设计思维，创新性提出一对多智能对接整体架构，搭载集成机械臂与视觉识别单元的自动导引车（AGV）作业平台，融合 AGV 全场地自主巡航移动、槽车及法兰接口视觉精准定位识别、机械臂自适应精准对接等多项核心技术，实现单套设备完成多组 LNG 装卸臂对接作业任务。研究结合理论推演、三维实体建模、动力学仿真分析与实体样机试验等多种手段，充分验证了 LNG 装卸臂智能对接设备的实际应用可行性。该技术打破传统单臂改造模式的技术瓶颈，无需为每套 LNG 装卸臂单独配置驱动执行机构与视觉检测系统，有效缩减设备改造成本与现场施工难度，全面提高 LNG 槽车装卸流程的自动化、智能化水平，设备运行稳定性与工程应用性价比优势突出，能够有效推动 LNG 接收站装卸作业场景智能化升级。

关键词：LNG；装卸臂；鹤管；槽车装卸；管道对接；LNG接收站；智能化装卸

0 引言

随着智能化和数字化概念的推广和普及，对LNG接收站的自动化水平也提出了更高的要求。目前，低温介质在生产、储存和转运等环节的自动化程度已经很高，但在LNG装卸环节仍然存在明显短板。LNG装卸臂为无动力臂^[1]，由5个旋转接头及对应管道等组成，与LNG槽车^[2]对接时仍然采用人工操作，需要人工拖拽LNG装卸臂将其与槽车接口法兰对齐，并且需要人工拆装法兰，自动化程度极低，严重制约了LNG接收站的智能化水平^[3]。如图1所示。

图 1 LNG装卸臂与槽车对接状态图

Figure 1 Docking state of LNG loading arm and tanker

一个LNG接收站通常配套20套左右的LNG装卸臂，如何实现这20套LNG装卸臂与槽车的自动化对接已成为行业难题。目前，行业内通过给LNG装卸臂上的10个旋转接头增加气动、液压或电机驱动等方式，将LNG装卸臂由无动力臂升级为动力臂^[4]，虽然实现了LNG装卸臂自动运行，但升级改造后的LNG装卸臂体积增大、重量增加、刚性降低、精度不高，性价比很低，实际效果并不理想。

本研究内容跳出了传统单臂改造的技术路线，不再针对单个具体的LNG装卸臂进行改造，而是站在整个LNG装卸站的角度，纵览所有LNG装卸臂，进行全面布局，采用一台AGV（配套机械手和视觉）即可实现20套LNG装卸臂的驱动和对接，为后续整个LNG接收站的智能化和数字化打下基础^[5]。

1 传统的单臂改造技术

LNG装卸臂分液相臂和气相臂，每根臂由5个旋转关节组成，传统的单臂改造技术路线通过对这10个旋转接头增加驱动装置实现LNG装卸臂自动化。如图2所示。

图 2 单臂驱动方案

Figure 2 Single-arm self-driving

目前，传统的单臂改造技术路线将焦点放在LNG装卸臂上的10个旋转接头上，通过给旋转接头增加驱动装置实现LNG装卸臂自动化。常用的驱动方式有气动、液压和电动等，常用的传动机构有齿轮、连杆等。如图3所示。

图 3 旋转接头驱动示意图

Figure 3 Schematic diagram of rotary joint drive

由于每个臂增加了5套驱动和传动装置，造成LNG装卸臂体积大、重量大，刚性变差，末端接口法兰处的重复路径精度和重复定位精度都比较低，实际效果并不理想，性价比很低，很难大面积推广使用。

2 智能化对接装置研究与设计

本研究内容从全局出发，针对整个LNG接收站所有LNG装卸臂进行统一考虑，抛弃了传统的单臂改造技术路线，借助一台AGV（配套机械手和视觉）^[6]，实现一套装置满足20套LNG装卸臂的智能化对接需求。

LNG装卸臂智能化对接装置由LNG装卸臂（现有）、AGV（1台）、机械手（1台）、槽车及接口法兰视觉识别与定位系统、法兰快速连接装置和控制系统等组成。AGV相当于人的腿脚，机械手相当于人的手臂，视觉相当于人的眼睛，将三者融合在一起^[7]，用机器模仿人的动作，实现了LNG装卸臂的智能化对接。如图4所示。

图 4 LNG装卸臂与三轴机械手

Figure 4 LNG loading arm and three-axis manipulator

将机械手安装在AGV上，由AGV带着机械手在LNG接收站所有鹤位之间来回中转，机械手驱动LNG装卸臂，实现LNG装卸臂与槽车自动对接。视觉系统由3D视觉和2D视觉组成，实现槽车及接口法兰口位置识别和定位。法兰快速连接装置利用弹簧实现自锁功能，利用万向球实现自适应功能，实现两片管道法兰的自动连接^[8]。控制系统用来实现现场设备的本地和远程控制。

当槽车停靠在指定鹤位后，AGV行走至槽车接口法兰处，视觉识别槽车接口法兰位置，然后机械手抓住LNG装卸臂将其拖拽至槽车接口法兰处，利用法兰快速连接装置实现LNG装卸臂与槽车接口法兰的自动连接，最终实现LNG装卸臂与槽车自动对接。

AGV可以根据调度计划和实际工况，自动规划路径，自动选择对应鹤位，实现LNG装卸环节的智能化运行。LNG装卸臂智能化对接装置涉及到的关键技术有LNG装卸臂（带末端三轴驱动）技术、槽车及接口法兰视觉识别与定位技术、AGV和机械手技术。

2.1 LNG装卸臂机构分析

LNG装卸臂有5个旋转副，末端三轴机械手有3个移动副，将两者组合在一起形成一个8轴并联运动机构，其中3个移动副为驱动机构，而5个旋转副为自由跟随机构。如图5所示。

图 5 LNG装卸臂（带末端三轴驱动）机构

Figure 5 Mechanism of LNG loading arm with end three-axis drive

LNG装卸臂的自由度为5，而LNG 装卸臂（带末端驱动）的自由度为 8，正常情况下需要8个独立的运动数目，原有的5关节LNG装卸臂和新增的三轴驱动机构组成并联机构，LNG 装卸臂（带末端驱动）不再驱动LNG装卸臂的5个旋转轴，而是采用新增的三轴驱动机构直接驱动末端刚体，最终实现机构在运动过程中有一个确定的运动路径。另外，利用三轴驱动装置末端的无动力浮动装置实现角度自适应，不再单独增加旋转驱动装置。

根据D-H参数法^[9]，五关节的LNG装卸臂变换矩阵为：

三轴机械手变换矩阵为： 

T 代表目标坐标系n相对于参考坐标系0的位姿变换矩阵。

三轴机械手只涉及3次坐标系变换，而且只有平移变换，因此，机械手的运动学方程大幅简化，其正解和逆解的计算难度也大幅降低^[10,11]。综上，LNG装卸臂采用末端三轴机械手驱动的方式更为简单可行。

2.2 槽车及法兰识别与定位

采用3D视觉识别槽车位置，采用2D视觉识别槽车接口法兰，视觉装置安装在AGV上，实现20套LNG装卸臂共用一套视觉装置。如图6所示。

图 6 视觉装置安装示意图

Figure 6 Schematic diagram of vision device installation

采用3D相机扫描LNG槽车尾部，得到点云数据文件，运用点云切片投影、聚类、特征拟合等方法，提取槽车大概位置。如图7所示。

图 7 3D视觉识别LNG槽车轮廓

Figure 7 3D vision recognition of LNG tanker contour

2.3 AGV+机械手的研究与设计

2D相机对LNG槽车接口法兰进行拍照，识别该法兰的平面位置坐标（X,Y）和法兰外径尺寸，通过将此法兰外径尺寸和基准法兰尺寸进行对比，计算出此法兰与相机之间的距离，进而得到法兰Z方向的坐标，最终得到该法兰的位置坐标（X,Y,Z）。如图8所示。

图 8 2D视觉识别LNG槽车接口法兰

Figure 8 2D vision recognition of LNG tanker interface flange

采用HALCON组件模型匹配函数（find_component_model）识别法兰，然后使用area_center()函数输出法兰中心点位置坐标。如图9所示。

图 9 HALCON软件2D视觉识别法兰模拟效果

Figure 9 Simulation of flange 2D visual recognition based on HALCON

视觉装置获取法兰位置坐标后，控制系统根据机械手坐标系和视觉坐标系之间的变换关系，控制机械手运动到法兰真实的位置，实现LNG装卸臂与槽车接口法兰的准确对接。如图10所示。

图 10 法兰和机械手之间的坐标系变换关系

Figure 10 Coordinate transformation relationship between flange and manipulator

通过AGV+三轴机械手拖拽LNG装卸臂。LNG装卸臂与槽车对接过程中，LNG装卸臂末端接口法兰需要具备X/Y/Z三轴平移和角度浮动功能。如图11所示。

图 11 三轴机械手拖拽LNG装卸臂状态图

Figure 11 State diagram of three-axis manipulator towing LNG loading arm

机械手卡爪前端设置一个角度浮动装置，用于适应并自动补偿法兰角度偏差。浮动装置主要由内筒、外筒和扭力弹簧组成，当LNG装卸臂法兰与LNG槽车法兰有轻微角度偏差时，可以依靠浮动装置来自动纠正，避免干涉和碰撞。 将机械手安装在AGV上，打破了工位限制，机械手的工作范围不在局限在单工位，而是整个LNG接收站任意一个工位，而视觉装置可以识别槽车和接口法兰的位置，通过AGV、机械手和视觉等技术的融合^[12-14]，实现1套装置满足20套LNG装卸臂的智能化对接。

3 仿真与试验

3.1 动作仿真模拟

利用三维设计软件对LNG装卸臂智能化对接装置及其相关配套进行3D建模，建立虚拟应用场景，通过在虚拟应用场景中改变各装置的状态来模拟真实世界的操作^[15]，并生成仿真动画视频，经验证LNG装卸臂智能化对接装置的动作、流程、运动范围等都能满足应用要求，虚拟场景动作仿真模拟见图12和图13所示。

图 12 LNG接收站虚拟场景模拟

Figure 12 Virtual scene simulation of LNG terminal

图 13 LNG装卸臂智能对接装置动作仿真模拟

Figure 14 Motion simulation of intelligent docking device for LNG loading arm

3.2 视觉系统试验

3D视觉和槽车就位后，3D视觉连续对槽车进行10次识别，实测位置偏差值小于5 cm。2D视觉连续对槽车接口法兰进行10次识别，实测位置偏差小于0.3 mm。综上，视觉系统可以满足应用需求。激光雷达和2D相机（均带防爆外壳）实物见图15所示，槽车识别点云图和法兰轮廓拟合曲线见图18所示。

图 14 激光雷达（左）和2D相机实物图（右）

Figure 14 LiDAR (left) and 2D camera (right)

图 15 槽车识别点云图和法兰轮廓拟合曲线

Figure 15 Point cloud map of tanker recognition and fitting curve of flange contour

3.3 AGV+机械手动作试验

AGV带着机械手可以实现各个工位中转，机械手单轴直线运动重复定位精度可达±0.2 mm，在2D视觉的辅助下，机械手可以根据视觉反馈的位置数据自动调整运动轨迹，拖动LNG装卸臂，最终实现LNG装卸臂与槽车的准确对接。AGV+机械手实物见图16所示。

图 16 AGV+机械手实物图

Figure 16 AGV and manipulator

4 结束语

本研究内容从全局出发，针对整个LNG接收站所有LNG装卸臂进行统一考虑，抛弃了传统的单臂改造方案，借助1台AGV（配套机械手和视觉），实现20套LNG装卸臂的自动对接。本研究内容打破传统思路，提出了一对多的解决思路，在尽量减少现有设备改造的前提下，以最可行的解决方案、最低的改造成本和最安全的方式，实现了全站LNG装卸臂与LNG槽车的智能化对接，并且借助远程和本地控制系统，实现了LNG装卸环节的自动化和智能化运行。本研究已实现LNG装卸臂与槽车的智能对接，考虑到实际项目成本控制，本研究内容中的可行走装置选用了AGV，执行装置选用了三轴机械手，后续研究方向可以考虑使用更加智能的机器狗甚至仿人机器人，机器狗不但可以实现全场行走，还能适应复杂路况，而仿人机器人可以模仿人类动作，完成更复杂的工作。

参考文献：

• [1]GB/T 21608-2012, 液体装卸臂工程技术要求[S].北京:中国计划出版社, 2012.
• [2]杨庆威,邹豫涛,田旭涛,等.LNG槽车装卸技术综合分析[J].石油和化工设备,2023,26(09):49-53.
• [3]周树辉,宋坤,蔡主斌.新型槽车智能化充装橇安全性分析研究[J].石油和化工设备,2022,25(12):127-133+138.
• [4]吴斌,王勇,潘旭冉,等. LNG半自动化装卸臂应用研究[J]. 机械工程与技术,2022,11(6):699-707. 
• [5]鲁亚雄.信息化、智能化在LNG槽车充装中的应用[J].现代工业经济和信息化,2021,11(06):103-105.
• [6]Nizam H S M ,Nurul S L ,Mohd F A , et al.Vision Based Row Guidance Approach for Navigation of Agricultural Mobile Robots in Orchards[J].Modern Applied Science,2024,18(1):60-60.DOI:10.5539/MAS.V18N1P60.
• [7]叶文枭.多AGV无冲突路径规划及其在作业车间的应用研究[D].中原工学院,2025.DOI:10.27774/d.cnki.gzygx.2025.000186. 
• [8]梅杰.基于TRIZ理论的LNG卸料臂自动对接技术的研究[D].浙江海洋大学,2023.DOI:10.27747/d.cnki.gzjhy.2023.000481. 
• [9]柴勇,刘福华.基于D-H算法的四轴焊缝跟踪机械臂的设计及应用[J].无线互联科技,2023,20(22):122-127.
• [10]闫超.工业机器人的机械手运动学建模分析[J].集成电路应用,2023,40(10):366-367.
• [11]李世强,王霞.工业机械手自动化控制系统设计[J].自动化技术与应用,2022,41(10):1-3+14.哈尔滨：黑龙江省自动化学会,2022.DOI:10.20033/j.1003-7241.(2022)10-0001-04.
• [12]张成.基于视觉的登机桥自动对接飞机舱门技术研究[D].成都:电子科技大学,2021.
• [13]黄松涛.基于机器视觉的电力巡检机器人自动化系统设计[J].自动化技术与应用,2024,43(01):35-38+43.DOI:10.20033/j.1003-7241.(2024)01-0035-05.
• [14]Lu Chen, Mingdi Niu, Shengxi Wang, et al. A Robust Object Tracking and Visual Servo Method for Mobile Robot[C]. China:2022 IEEE International Conference on Real-time Computing and Robotics (RCAR), 2022:151-156.
• [15]赵久龙,赵爽.搭载虚拟现实的汽车车间三维物流仿真系统[J].装备机械,2024,(04):9-13+30.