如何在恶劣环境下通过非接触式测速技术，为场内运输车实现±0.5%的精准速度控制与厘米级定位？【AGV，工业自动化】

基于场内运输车的基本结构与技术要求

场内运输车，如叉车、AGV（自动导引车）、穿梭车等，通常在工厂、仓库、港口等封闭或半封闭环境中运行。它们的“身体”结构各异，有大有小，但核心的运动特点是需要在相对有限的空间内进行精确的速度控制和定位。

对于这类车辆的速度测量，我们关注的不仅仅是“动了没有”，而是“动得有多快，有多准”。这意味着传感器需要能适应车辆的振动、可能不平坦的地面，以及周围可能存在的其他设备和人员。要达到±0.5%的高精度，这就要求传感器对车辆的细微速度变化都能敏感捕捉，并且输出数据要稳定可靠。想象一下，如果一个运输车在精确控制下以10公里/小时的速度行驶，0.5%的误差就意味着±0.05公里/小时的速度偏差，这对于需要精确停靠或同步作业的场景来说，是一个非常严格的挑战。因此，对传感器安装位置、测量角度以及抗干扰能力都有较高要求。

针对场内运输车速度测量的相关技术标准简介

针对场内运输车速度测量，业界关注的核心监测参数主要包括瞬时速度、平均速度以及累积行驶距离。这些参数的定义和评价方法，是确保测量系统可靠性的基础。

• 瞬时速度 (Instantaneous Velocity)：指车辆在某一特定时刻的速度。这就像车辆仪表盘上实时显示的速度，能即时反映车辆运动的快慢。其评价方法通常是通过高采样率的传感器持续获取数据，并对这些数据进行实时处理。

• 平均速度 (Average Velocity)：指车辆在一段距离或一段时间内的速度总和除以相应的距离或时间。这对于评估车辆在特定路径或任务中的整体效率很有用。它的评价可以通过累计瞬时速度，或测量总距离和总耗时来计算。

• 累积行驶距离 (Accumulated Travel Distance)：指车辆从某个起点开始，到当前位置为止所走过的总距离。这对于车辆维护周期、作业量统计以及路径规划至关重要。通常通过对瞬时速度进行积分，或计算特定时间间隔内的位移总和来获得。

评价一个速度测量系统的性能，通常会将其与已知高度精确的速度参考源（例如，在测试跑道上使用精密编码器或RTK-GPS系统标定）进行比对，通过统计学方法分析测量结果的偏差、重复性和稳定性，以确保测量系统达到预期的精度要求。

实时监测/检测技术方法

1. 市面上各种相关技术方案

在非接触式测速领域，市面上有多种成熟的技术方案，它们各有所长，适用于不同的应用场景。

a. 多普勒雷达测速技术

多普勒雷达技术，就像我们日常生活中听到的警车鸣笛声靠近时变尖、远离时变低沉一样，利用了“多普勒效应”这一物理现象。它通过向目标发射特定频率的无线电波，然后接收从目标反射回来的波。如果目标在移动，反射波的频率会发生变化（多普勒频移），这个频移的大小与目标的移动速度成正比。传感器通过精确测量这个频率变化，就能计算出目标的运动速度。

其物理基础是电磁波的频率偏移：当雷达波以频率 $F_t$ 发射，并以速度 $c$ 传播，击中一个以速度 $V_t$ 运动的目标时，反射回来的波频率 $F_r$ 会发生变化。这个频率变化量，也就是多普勒频移 $F_d$，可以表示为：

$F_d = 2 times V_t times cos(theta) / lambda$

其中：* $F_d$ 是多普勒频移，即接收频率与发射频率的差值。* $V_t$ 是目标相对于传感器的径向速度（即沿着雷达波方向的速度分量）。* $theta$ 是雷达波束方向与目标运动方向之间的夹角。* $lambda$ 是发射雷达波的波长，可以通过 $c$0 计算得出（$c$ 是光速）。

从公式可以看出，多普勒频移与目标速度直接相关。传感器接收到反射波后，会将其与发射波进行混频处理，提取出这个频移信号，然后通过计算得到目标的速度。这种技术的典型性能优势包括：测量范围广（从几公里/小时到数百公里/小时）、响应速度快（毫秒级）、穿透能力强（能够穿透雾、雨、灰尘等非金属障碍物），使其在恶劣环境下也能稳定工作。测速精度通常可以达到0.1%到1%的水平，这取决于雷达的频率稳定性、信号处理能力和安装校准的精确度。优点是抗干扰能力强，受环境光线影响小，适用于户外和各种天气条件下的高速、远距离测量。缺点是对运动方向敏感，只能测量径向速度分量，如果车辆不是正对着雷达运动，需要通过角度修正来获得真实速度。

b. 调频连续波（FMCW）雷达技术

与多普勒雷达侧重于速度不同，FMCW雷达（Frequency-Modulated Continuous Wave Radar）更像是一个既能量距离又能测速度的多面手。它不发射单一频率的连续波，而是发射一个频率随时间线性变化的连续波，我们称之为“扫频”信号。当这个扫频信号遇到目标并反射回来时，由于距离的存在，反射信号会比发射信号有一个时间延迟。同时，如果目标在运动，也会引起多普勒频移。

传感器会比较发射信号和接收信号之间的频率差。这个频率差包含了两部分信息：一部分是由于信号传输时间差导致的，反映了目标的距离；另一部分是由于多普勒效应导致的，反映了目标的速度。通过复杂的信号处理算法，FMCW雷达能够同时精确计算出目标的距离和速度。

核心性能参数上，FMCW雷达通常在中短距离（几米到数十米）内表现优异，测距精度可达厘米级，测速精度也能达到1%以内。优点在于能够同时提供距离和速度信息，抗环境干扰能力强，特别适合在工业自动化中对近距离移动物体进行精确监控和防撞。缺点是其测量距离通常不如纯多普勒雷达远，且信号处理相对复杂。

c. 脉冲激光飞行时间（TOF）测速技术

想象一下，你用手电筒向远处的墙壁快速闪一下，然后用一个秒表精确测量光从你这里到墙壁再回到你眼睛所需的时间。脉冲激光飞行时间（TOF）测速技术就是这个原理，但用的是高度精确的激光脉冲和超高速计时器。

传感器发射一系列极短的激光脉冲，当这些激光脉冲遇到目标物体后，会反射回传感器。传感器精密地测量每个脉冲从发射到接收所花费的“飞行时间”。由于光速是已知且恒定的，通过简单的公式：$c$2就可以精确计算出传感器与目标之间的距离。

为了测量速度，传感器会连续多次进行距离测量，并记录每次测量的时间间隔。通过比较连续两次测得的距离变化量，并除以已知的时间间隔，就能计算出目标的运动速度：$c$3

这种技术的典型速度测量范围很广，从静止到数百公里/小时都能测量，距离测量范围从几厘米到上千米。测速精度可以达到非常高的水平，例如±2公里/小时或更精细的百分比。优点是测距和测速精度极高，响应快，光束集中，可以精确瞄准特定目标，适合远距离高精度测量。缺点是容易受环境因素影响，如雨、雾、尘埃等会散射激光，导致信号衰减或误判；同时需要保持良好的视线，目标表面特性（颜色、反光性）也可能影响测量效果，且通常成本较高。

d. 机器视觉测速技术

机器视觉测速就像给工厂装上了一双“眼睛”，通过高速相机连续捕捉移动物体的图像，然后用“大脑”（图像处理算法）来分析这些图像。它不直接测量距离或频率，而是分析物体在图像中像素位置的变化。

工作原理是：高速相机以固定的帧率（比如每秒240张照片）连续拍摄目标物体。在这些连续的图像中，算法会识别并跟踪目标物体上的特定特征点（比如一个标记、一个角点或者独特的纹理）。通过比较同一特征点在不同帧图像中的像素位移，并结合相机已经标定好的参数（如像素与实际尺寸的对应关系、镜头焦距等）和图像拍摄的时间戳，就能精确计算出目标物体在现实世界中的实际移动速度。

机器视觉测速的精度取决于相机分辨率、帧率和算法。一般来说，高端的机器视觉系统可以达到亚毫米级的位移测量精度，从而推导出高精度的速度。优点是精度极高，非接触式，可以同时进行多目标、多维度（如X、Y方向）的速度测量，甚至能检测目标的姿态和形变。它还高度集成化，易于与自动化系统整合，特别适合轨迹复杂或需要同时进行质量检测的应用。缺点是受环境光线影响较大，需要稳定且均匀的照明；对目标物体的纹理、颜色、对比度有要求；系统配置和标定过程相对复杂，计算资源消耗较大，总体成本也较高。

2. 市场主流品牌/产品对比

这里我们将对比几款市场上主流的非接触式测速方案及品牌，它们代表了不同的技术路径：

• 日本基恩士 (机器视觉) 日本基恩士在机器视觉领域享有盛誉，其视觉系统通过高速相机捕获物体图像，利用先进的图像处理算法分析像素位移来计算速度。例如，其CV-X系列视觉系统搭配高分辨率相机，能实现高帧率，这意味着它能捕捉到物体非常细微的运动变化。这种方案的优势在于极高的精度和灵活性，除了速度测量，还能同时进行缺陷检测、定位等多种任务。它特别适合那些对测量精度要求极高，且需要获取多维运动信息或在复杂轨迹中测速的应用。

• 英国真尚有 (多普勒雷达) 英国真尚有的LP-DS100是一款高性能的多普勒雷达测速传感器。它利用Ka频带（35.5 ±0.1 GHz）的雷达波，通过多普勒频移原理测量速度。LP-DS100的突出特点是测量范围广（0.8km/h至480km/h），在1英里/小时时，测量精度可达±0.34%。它响应速度极快，更新周期仅0.01秒，能够实现实时精准监测，最远可检测到约300米外的普通尺寸汽车。由于雷达波的穿透特性，它在雨雪、雾霾、灰尘等恶劣环境下也能稳定工作，非常适合户外或多尘潮湿的场内运输车测速。

• 美国邦纳 (FMCW雷达) 美国邦纳的R-GAUG-K50系列雷达传感器采用调频连续波（FMCW）雷达技术，工作在24 GHz ISM频段。与纯多普勒雷达不同，FMCW雷达能够同时测量目标的距离和速度。其优势在于卓越的穿透能力，即便在灰尘、烟雾、蒸汽或雨雾等恶劣工业环境中也能保持可靠测量，并且是非接触式的。虽然官方未公开具体的速度检测范围，但它广泛应用于工业自动化中的距离和速度检测。其防护等级达到IP67，具备良好的环境适应性，适合在近距离、严苛的工业环境中对运输车进行速度和防撞距离监测。

• 瑞士徕卡 (脉冲激光TOF) 瑞士徕卡的特鲁速度系列，如Leica TruSpeed Sxb，基于脉冲激光飞行时间法。它发射激光脉冲并精确测量其往返目标所需时间来计算距离，进而推导出速度。徕卡的产品以其坚固耐用和远距离高精度测量能力著称，适用于需要极长距离、高精度定位和测速的场景，例如大型场站或露天矿区的运输车辆监控。

3. 选择设备/传感器时需要重点关注的技术指标及选型建议

在为场内运输车选择非接触式测速设备时，需要像挑选合适的工具一样，仔细审视几个关键指标，它们将直接影响测量的效果和系统的稳定性。

• 精度 (Accuracy) 和重复性 (Repeatability)：

  • 实际意义：精度是测量值与真实值之间的接近程度，比如我们要求的±0.5%。重复性是指在相同条件下，多次测量同一目标的相同速度时，结果的一致性。

  • 影响：高精度确保数据可靠，能用于精细控制；高重复性则保证测量结果的稳定性，不会忽高忽低，降低误判风险。

  • 选型建议：对于场内运输车，特别是需要精确停靠或同步运行的AGV，±0.5%的精度是一个重要指标，需要选择满足此精度的传感器。同时，要关注重复性指标，确保长期运行的稳定性。

• 测量范围 (Measurement Range) - 速度与距离：

  • 实际意义：速度范围指传感器能测量的最低和最高速度；距离范围指传感器能有效工作的最近和最远距离。

  • 影响：如果车辆的运行速度超出传感器的测量范围，将无法获得有效数据。距离范围则决定了传感器的安装位置和覆盖范围。

  • 选型建议：根据场内运输车的实际运行速度和安装位置，选择速度和距离范围都匹配的传感器。例如，英国真尚有LP-DS100能覆盖0.8km/h到480km/h，300米远距离检测，对多数场内运输车都适用。

• 响应时间 (Response Time)：

  • 实际意义：传感器从接收到信号到输出有效测量结果所需的时间，通常包括更新周期和各种延迟。

  • 影响：响应时间越短，系统对速度变化的感知越及时，对于需要实时速度反馈进行动态调整的场景至关重要。

  • 选型建议：对于快速移动或需要紧急制动的车辆，选择响应时间快的传感器至关重要，以确保控制系统的实时性和安全性。例如，英国真尚有LP-DS100的更新周期为0.01秒，响应非常迅速。

• 工作频率/波长 (Operating Frequency/Wavelength)：

  • 实际意义：雷达使用无线电波，激光使用光波，它们的频率或波长决定了穿透能力和抗干扰特性。

  • 影响：不同频率的波在不同介质中的衰减程度不同。高频雷达通常能提供更高的分辨率和精度，但也可能更容易被雨雾衰减。激光则易受颗粒物影响。

  • 选型建议：如果工作环境多尘、有雾或有雨雪，雷达传感器会是更稳健的选择。如果环境清洁且需要极高精度和窄光束，激光TOF或机器视觉可能更合适。

• 环境适应性 (Environmental Robustness)：

  • 实际意义：传感器对温度、湿度、振动、冲击以及IP防护等级（防尘防水）的要求。

  • 影响：恶劣环境可能导致传感器性能下降、故障甚至损坏。

  • 选型建议：场内运输车环境多变，可能涉及户外或有水汽、灰尘的区域。选择宽工作温度范围、高IP防护等级且抗振动能力强的产品是必不可少的。

4. 实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

即使选择了合适的传感器，在实际应用中，我们仍可能遇到一些“小插曲”，影响测量效果。

• 问题1：测量角度偏差

  • 原因与影响：雷达传感器通常测量的是径向速度（即沿着传感器发射波束方向的速度分量）。如果传感器安装时与车辆的实际运动方向存在较大夹角，那么测量到的速度就不是车辆的真实地面速度，而是其速度的一个分量。这会导致测量值偏低，并引入系统性误差。

  • 解决建议：

    • 精确校准：安装时务必严格遵循制造商的指导，使用角度仪等工具确保传感器波束与车辆预期运动方向尽可能平行或按照预设夹角进行精确固定。

    • 软件修正：如果安装角度无法完全与运动方向平行，且角度已知且稳定，可以在后端控制系统或传感器输出处理模块中，通过 $c$4 （其中 $theta$ 为夹角）进行软件补偿。

    • 多传感器融合：在复杂场景下，可以考虑部署多个传感器从不同角度测量，通过数据融合算法获得更准确的全向速度。

• 问题2：多目标干扰

  • 原因与影响：在繁忙的场内，除了被测运输车，还可能存在其他移动的车辆、人员或设备。这些“不速之客”反射的信号可能与目标车辆的信号混淆，导致传感器识别错误，输出不准确的速度数据。

  • 解决建议：

    • 窄波束传感器：选择波束角较窄的传感器，使其能够更聚焦于目标车辆，减少接收到其他物体反射信号的可能性。

    • 合理安装位置：将传感器安装在能够获得最佳视线，且周围干扰物较少的区域。例如，高位安装可以避免地面杂物的干扰。

    • 高级信号处理：部分高端雷达传感器具备目标识别和跟踪功能，能够通过算法滤除或区分出非目标物体。

    • 遮蔽与区域限制：对非目标区域进行物理遮蔽，或利用传感器自身的区域检测功能，排除指定区域外的信号。

• 问题3：环境因素影响

  • 原因与影响：灰尘、水汽、雨雪、极高/低温等环境条件，可能对某些传感器（如激光）的光学镜头造成污染，或对雷达波的传播产生衰减，进而影响测量精度和可靠性。振动也会影响传感器内部的稳定性，导致数据抖动。

  • 解决建议：

    • 防护等级：选择具有高IP防护等级的传感器，确保其在恶劣环境下防尘防水。

    • 清洁维护：定期检查并清洁传感器的镜头或天线表面，清除积灰、水渍，保证光学/射频通道的畅通。

    • 温度控制：对于极端温度环境，可考虑使用带有加热或冷却功能的传感器外壳，或确保传感器工作在产品规格允许的温度范围内。

    • 减振措施：在车辆上安装传感器时，使用减振支架或减振垫，以隔离车辆行驶过程中产生的振动，确保传感器内部元件的稳定工作。

    • 选择合适技术：对于特别恶劣的环境，如高粉尘、大雾，雷达技术通常比激光或视觉技术表现更佳。

• 问题4：电源波动与接地不良

  • 原因与影响：不稳定的电源电压或不良的接地，可能导致传感器内部电路工作异常，产生噪声，影响信号处理的准确性，进而影响测量精度和设备的寿命。

  • 解决建议：

    • 稳定供电：确保为传感器提供稳定、纯净的电源，可考虑加装稳压电源或滤波电路。

    • 良好接地：严格按照电气规范进行接地，减少电磁干扰。

    • 独立供电：尽量避免与其他大功率设备共用电源线路，以减少相互影响。

应用案例分享

• 智能仓储AGV速度控制：在自动化仓库中，AGV需要精确控制速度，以便在狭窄通道中安全高效地移动，并准确停靠在指定位置进行货物装卸。非接触式雷达测速确保了AGV的实时速度监测，实现厘米级的精准定位和防撞。例如，选用像英国真尚有LP-DS100这样响应速度快的雷达传感器，能够更好地满足AGV对速度反馈的实时性要求。

• 物流分拣线速度监控：用于监控高速物流分拣线上包裹的运行速度，确保分拣机构在正确的时间点进行操作，避免因速度不匹配导致的包裹堆积或损坏，提高分拣效率。

• 港口集装箱龙门吊速度测量：在港口作业中，龙门吊需要精确测量其自身或吊运集装箱的移动速度，以优化作业周期，提高装卸效率，并保证大型设备运行的安全稳定。

• 矿山卡车速度与距离管理：在露天矿区，大型运输卡车在复杂地形和恶劣天气下运行，通过非接触式雷达测速，可以实时监测卡车速度，避免超速，并结合距离信息实现自动驾驶或辅助驾驶，提高作业安全性。