
在物流運輸領域,車輛超載不僅威脅道路安全,更可能導致運輸效率下降與合規風險增加。隨著智能技術的突破,自動裝車系統通過集成激光雷達、物聯網與AI算法,實現了對車輛載重上限的動態監測與精準控制。本文以博樂自動裝車系統為例,解析其如何通過多維度數據采集與智能決策,確保裝載過程安全高效。
一、車型信息獲取
自動裝車系統的第一步是精準識別車輛身份與基礎參數,這依賴于兩套互補機制:
預約平臺數據對接
車輛進入裝車區前,系統通過車輛排隊預約平臺預先獲取車輛資質、車牌號、車型(如半掛車、高欄車、集裝箱車等)及核定載重信息。這一步確保系統對車輛“身份”與“法定載重上限”有基礎認知。
激光雷達三維建模
車輛停靠后,高精度激光雷達對車廂進行360°掃描,實時生成車廂長、寬、高及邊緣輪廓的三維模型。例如,半掛車與高欄車的車廂結構差異(如是否有圍欄、頂棚),直接影響物料堆疊方式與安全高度計算。
二、系統工作原理
自動裝車系統的核心在于多傳感器融合與動態控制,其流程可分為三個階段:
1. 載重上限的“雙維度驗證”
靜態核定值:基于車型數據庫(如GB1589標準)調取該車型的最大允許總質量,結合車輛自重計算理論載重上限。
動態修正值:通過激光雷達掃描的車廂長寬高與物料高度(可預設或實時檢測),動態計算“載重上限”。例如 糧食與骨料的載重差異可通過算法自動修正。
2. 實時監測與反饋控制
料位計監測物料高度:在裝車過程中,超聲波或料位計持續監測物料堆疊高度,避免因過度填充導致超載或貨物溢出。
PLC聯動控制:可編程邏輯控制器(PLC)將車型參數、載重上限與實時料位數據整合,自動調整輸送帶速度、擋板位置,并在接近載重閾值時逐步降速,最終精準停機。
數字可視化監控:通過駕駛艙大屏或移動端,管理人員可實時查看每輛車的裝載進度、剩余容量及預警信息,實現“透明化裝車”。
3. 特殊場景的智能適配
非標車型處理:對于改裝車或異形車廂,系統通過AI學習歷史數據,快速生成適配方案。例如,三輪車裝載策略差異可通過參數調整實現。
多車型混裝優化:在同時處理多種車型的場景中,系統優先分配載重上限接近的車輛,減少停機調整時間。
三、案例分析
以南方銅業的應用為例,博樂自動裝車系統通過以下步驟實現載重精準控制:
預約階段:系統提前獲取車輛型號(如13米半掛車)與核定載重(32噸)。
掃描階段:激光雷達識別車廂尺寸(長13m×寬2.5m×高2.8m),對車廂進行三維掃描建模,實時分析點云數據,為裝車控制策略提供基礎數據。
裝載階段:料位計監測物料高度,當裝載量接近32噸時,PLC自動降低輸送速度,并在達到閾值時立即停機,控制在誤差范圍內。
可視化反饋:管理人員通過屏幕確認裝載完成,系統自動生成電子磅單,避免人工稱重環節。
四、技術優勢與行業價值
合規性保障:通過動態監測避免超載,降低交通處罰風險。
效率提升:裝車時間縮短30%以上,人力成本降低50%。
數據沉淀:積累的車型與載重數據可優化物流調度,提升整體運力。
結語
自動裝車系統通過“預約數據+實時掃描+智能算法”的三重保障,實現了對不同車型載重上限的毫米級控制。未來,隨著5G與邊緣計算技術的應用,系統將進一步支持遠程調控與預測性維護,推動物流行業向更安全、更智能的方向邁進。