Nowadays, automatic digging operation of an excavator is a big challenge due to the complexity of digging environment, the hardness of soil and buried obstacles into the ground. In order to achieve the maximum soil bucket volume, this paper introduces a novel engineering model that was developed as a virtual excavator in the design phase. Through this model, the designs of mechanical and control systems for autonomous excavator are executed and modified easily before developing in real testbed. Based on a concept of an autonomous excavation, a mechanical system of excavator was first designed in SOLIDWORKS, and a soil model also was modeled by finite-element analysis in ANSYS, both modeled models were then exported to ADAMS environment to investigate the digging behavior through virtual simulation. An intelligent control strategy was generated in MATLAB/Simulink to control the excavator operation. The simulation results were demonstrated by effectiveness of the proposed excavator robot in testing scenarios with many soil types and obstacles.
It's difficult for manufacturers to derive a new design from the demands of consumers as quickly as possible and a designer carries out design operation using insufficient resources in initial design. To carry out initial design process efficiently for an excavator front group, it is necessary for a designer to manage lots of parameter with an existing knowledge or with in-house know-how and develop function module that calculates working range and excavator force. By doing so, it will bring up the optimized values of parameters based on the DOE in the early design stage. In this paper, a new approach to improve the process with optimized parameters is proposed to reduce a product development time of the excavator front design.
A weighing system calculates the bucket's excavation amount of an excavator. Usually, the excavation amount is computed by the excavator's motion equations with sensing data. But these motion equations have computing errors that are induced by assumptions to the linear systems and identification of the equation's parameters. To reduce computing errors, some commercial weighing system incorporates particular motion into the excavation process. This study introduces a linear regression model on an artificial neural network that has fewer predicted errors and doesn't need a particular pose during an excavation. Time serial data were gathered from a 30tons excavator's loading test. Then these data were preprocessed to be adjusted by MPL (Multi Layer Perceptron) or CNN (Convolutional Neural Network) based linear regression models. Each model was trained by changing hyperparameter such as layer or node numbers, drop-out rate, and kernel size. Finally ID-CNN-based linear regression model was selected.
An intelligent excavator can be divided into Machine Guidance (MG), semi-automatic, and unmanned by technology. The MG technology excavator is equipped with a tilt sensor on each link of the excavator and a GPS is installed on the excavator body to inform the user of the position of the excavator bucket end. Machine control (MC) technology that assists the user's work can be divided into semi-automatic and fully automatic technology. The semi-automatic MC equipment has already been commercialized by Komatsu and Caterpillar. The MC excavator is equipped with an electro-hydraulic system, sensors and controllers to control the excavator bucket end according to the user's needs. In this study, the semi-automated excavator modified based on manual excavator, is equipped with an electro-hydraulic system, a controller system, multi-sensors and a control algorithm is developed to assist in excavation work such as leveling and grading. By applying the developed technology, it was possible to confirm productivity improvement compared to manual digging and leveling work. In the future, further research to improve the accuracy of the hydraulic precision control and collaborative work with heterogeneous construction equipment such as dump truck and automated collaboration tasks technology could be developed.
This paper deals with tipping over of hydraulic excavator's crane work. If the excavator lifts too heavy weight, the excavator will be tipped up. This is account for 38% of whole excavator accidents. In this paper, tipping-over load which is maximum load of excavator can lift with displacement of excavator links, real load and tipping-over rate are computed with Zero Moment Point theory. ZMP is verified with simulation and experiment.
현재 건설 산업에서 나타나고 있는 숙련공 부족 현상, 기술자의 고령화 문제, 안전상의 문제 등을 해결하기 위한 대안으로써 자동화 건설기계들의 개발 요구가 점점 늘어나고 있다. 특히 토공작업은 매우 기계 의존적인 작업이기 때문에 자동화 건설기계의 개발과 관련된 연구가 많이 이루어지고 있으며, 자동화 굴삭기를 개발하는 데 있어서는 안전을 확보하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 토공작업을 효율적으로 할 수 있도록 토공작업 시 작업환경의 안전을 위해, 레이저센서를 이용하여 자동화 굴삭기의 안전관리 시스템에 활용하기 위한 장애물 탐지 기술을 개발하고자 한다. 또한 요소기술로 선정된 레이저 센서의 입증된 성능을 바탕으로 여러 대의 센서를 동시에 구동하는 전방위 탐지 기술 개발을 목적으로 하였고, 굴삭기 장착 실험의 이전 과정으로 전방위 탐지 기술에 대한 토공사 현장에서의 기능테스트 및 사용자 인터페이스 작동 실험을 실시한다. 이는 자동화 굴삭기의 안전관리 시스템에 적용 가능한 기술로써 활용될 수 있을 것이다.
Jeong-Hwan Kim;Seung-Soo Lee;Jin-Woong Park;Ji-Hyeok Yoon;Jong-Won Seo
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.457-463
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2009
The earthwork is essential procedure for all civil engineering projects. Because of its importance in terms of cost and time, it should be managed effectively. In light of this, The Intelligent Excavating System (IES) research consortium has established to improve the productivity, quality and safety of current excavating/earthwork system by the Ministry of Land, Transportation and Maritime Affairs (MLTM) of Korea. This paper summarizes ongoing research aimed at development knowledge and presents a framework of task planning and visualization system for IES. The task planning and visualization system consists of three functions. 1) Using digital terrain model which created by 3D laser scanner, the system can divide it and generates global/local work area so that the excavator can work through the area. 2) In order to operate and/or control the excavator, the system exports the location, paths of boom, arm and bucket data of the excavator to control center. 3) The task planning system is visualized on the computer programming aided-graphic interface which simulates the planned work processes and eventually assists the operator for the control of the excavator. The case study which we have performed, demonstrates the effectiveness of the proposed system.
For the bucket tip position control of the excavator, a traditional hydraulic excavator system was exchanged into an electro-hydraulic one. EPPR valves are attached to the traditional MCV and hydraulic joysticks are replaced by electronic ones to develop the electro-hydraulic system. To control the electronic pump with a good performance, the control logic for the pump is deduced from the AMESim simulation and the experimental method on the test bench. To get a good position control performance of the excavator bucket tip, PI+AntiWindup controller is selected as a position controller. The experimental results showed the good controllability for the electro-hydraulic excavator system on the test bench.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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