三危化学品智能助载机器车

1 作品简介

团队所设计的产品主要集中于目前化学品快递行业存在的智能化程度低，安全应急机制不完善，以及因人为失误引发的化学品安全事故等突出问题。通过应用机电一体化原理和机械设计原理，构建三危智能助载机器人放缩样品，来代替传统化学品快递行业的运载方式。产品整体运行通过远程上位机信息传输控制，实现路况的自动识别及行驶速度的自动处理，自动识别货物，实现齿轮结构、链条结构、丝杆叉架结构的全智能化。产品目前可以用于解决化学品在仓库内的转运和助力载运问题，同时在机械结构方面应用压力传感器夹紧装置，避免了传统人工驾驶叉车易发生物品侧翻等安全事故。控制结构方面引入机械控制算法，实现自动平稳停车。三危化学品智能助载机器车实物如图1所示。

2 工作原理

目前团队所开发的智能助载机器人主要集中于化学品快递行业，未来团队将依据各行业的需求，通过不断改进助载车整体结构、智能控制系统及危险应急处理模块等实现各行业智能机器化的愿望。这种智能方式不仅可以大大超过传统人工助载车的工作量（基本为目前人工工作量8小时天的两倍，即15 小时 天），还可以减少企业时间成本，增强企业核心竞争力。

目前智能助载采用红外对管循迹方式进行自动路迹寻找。虽然在循迹中失误率可以降低到1% 以下，但是对工作路线有部分特殊要求。未来团队将不断优化循迹方式，不仅要求失误率大幅下降，而且需保证助载人的工作环境更普通化，符合快递行业工作强度大、工作环境差等特点，进而使得产品能够更加商业化和市场化。

智能助载机器人目前仍采用传统轮胎运转方式，这种方式惯性较大，不易快速停车。虽然目前团队通过程序设计优化已基本实现车体本身降速停车，但在实际应用中仍存在一些问题，如不能快速停车而撞到货物等。未来团队不仅要在程序控制、硬件等方面进一步克服停车反应慢的缺点，同时团队还将不断探索，在不影响现有助载车工作效率的前提下，采用其他运转方式以有效避免轮胎不易快速停车的缺点，设计出一款适合市场需求的智能化机械助载机器人。

3 创新点

（1）开发了相应的网络上位机，使得机器人可实时将仓库货物变动信息发送到上位机，在上位机上实现仓库货物信息管理。同时也可利用上位机对机器人发送相应的操作信息，当仓库发生紧急情况时立即将信息发送到上位机报警。

（2） 针对仓库环境设置了黑色过道，利用四个红外对管对其进行循环检测与寻迹，控制相对实时反应速度。由于传感器价格便宜，因此仓库布置成本不高。

（3）利用超声波传感器测距以判断叉车是否到达合适的取货区与放货区，目前市场上的超声波模块灵敏度已完全可满足我们的要求，且价格低廉。在程序部分，停车控制模块与寻迹模块可分开控制，使得控制代码模块化程度与可读性更高。

（4）为停车与车速控制加入了基于编码器测速的脉冲调制控制（PID），使得车速控制与停车更加灵敏及时，大大提高了叉车的工作效率。

（5）叉车可叉取两层货物，中间一层叉架的停止位置控制共用了上面的超声波模块，节省了传感器 ；最上面一层停止位置加入了压力传感器，可以在货物不掉下的同时保护货物不被压坏；两层结构使得仓库空间利用率得到了大幅提升。

4 市场前景

从目前化学品快递行业所遇到的瓶颈问题出发，团队设计制作了一款三危化学品智能助载机器人，结合目前人工叉车已有的成熟机械结构，通过三维建模、市场调研、结构测试等环节，对叉车整体机械结构进行了二次优化设计与叉车控制结构软件设计。同时，团队紧紧把握化学品快递市场的实际需求，特别添加了适合化学品快递行业的机械压力传感器夹紧装置、化学品危险自动报警装置、化学品临时消防装置，使得产品可以更好地适应化学品快递行业的需求。结合部分材料价格以及一些国标件具体价格，粗略估算叉车机器人成本价为 65 000 ～ 80 000 元，建议售价100 000 ～120 000 元。

以某一中型危险品快递公司一年的费用为例，若该公司一次性购入 50 辆普通叉车作为业务载运车，所需费用约为250 万～300 万元。若公司雇佣 50 名工人，8 小时工作，月工资为 6 000 元 人，则一年费用约为 360 万 ~400 万元（除去其他费用）。同时，公司每年还需投入 20 万～ 50 万元用于叉车维修，则公司总支出为 630 万～750 万元。若该公司购买危险品智能化助载车，其前期购买费用约为 500 万～ 600 万元，同时智能化助载车可以实现 14 小时 天高负荷工作，每年公司需要投入60 万～100 万元用于智能助载车维修，则公司总支出为 560 万～700 万元。由于智能化助载车故障率低，可以减少公司的维修费用，故可减少总支出。另外，在同样支出的情况下，从之前人工叉车 8 小时 天转变为智能助载车 14 小时 天，大大提高了公司收益。

从简单的市场估价来看，目前智能化助载车拥有广阔的市场前景，在降低公司生产成本的同时提高了公司的安全效益，实现了公司利益最大化。