随着科学技术的不断进步,码头建设逐步向无人化、智能化方向发展,链斗式连续卸船机凭借着高效、节能、环保的特点,成为散货码头的主要卸船设备之一。现阶段,链斗式连续卸船机主要依靠司机手动操作完成卸船过程,存在卸船效率低、人员消耗大以及操作安全性问题。为满足大型货船的卸载要求,提高整体卸船效率,降低劳动强度,链斗式连续卸船机正朝着自动化和无人化取料方向发展。基于此背景,本文对连续卸船机取料装置的路径规划问题展开研究,为实现卸船机智能化作业提供理论基础。首先,本文对链斗式连续卸船机的运动学进行分析,通过D-H法建立运动学模型,并采用解析法进行逆运动学求解。为验证运动学分析的正确性,在MATLAB中应用Robotics Toolbox工具箱对正、逆运动学部分进行验证。此外,连续卸船机对环境进行感知是实现路径规划的前提,本文采用三维激光扫描仪对船舱以及物料信息进行扫描,对获得的点云数据进行处理,进而获得散料船舱口的坐标信息以及舱内物料的点云信息,为后续的路径规划奠定基础。然后,采用改进后的RRT算法对连续卸船机的换舱路径进行规划。针对RRT算法搜索效率低、规划路径质量差的问题,在双向RRT算法的基础上进行改进。采用目标偏置策略以及采样点智能约束采样的方法,使随机树在生长过程中具有方向性,并且减少对无用空间的搜索;引入RRT*算法渐进最优的思想,采用对父节点重新选择和重新布线的操作,使路径渐进最优,为进一步提高路径质量,采用粒子群算法对路径长度及路径平滑度进行优化。经对比实验可知,改进RRT算法所规划出来的路径长度更短、搜索效率更高。最后,将改进RRT算法应用于连续卸船机换舱路径规划,并对碰撞检测方法进行研究;为减少对卸船机各机构的冲击,采用贝塞尔曲线对路径进行平滑处理,使卸船机运动更加平稳。接着,对连续卸船机的取料路径进行规划研究。通过连续卸船机激光扫描识别系统对舱内料堆特征进行获取,按照实际作业情况和取料装置的料斗高度对舱内物料进行分层处理。将每层物料的料堆特征与取料装置长度进行比较,研究分析得到不同特征料堆的平舱取料路径。待舱内物料取至平整后,按照作业连贯性原则,采用矩形取料方式进行常规取料。为提高取料效率,对关键取料动作——联动横行动作进行PID闭环控制。最后,搭建连续卸船机仿真平台,采用MATLAB与Coppelia Sim联合仿真,编写控制程序,通过仿真平台对换舱路径和取料路径进行实验验证,证明其可行性。