基于CORS系统的网络RTK技术在土地勘测定界中的应用

基于CORS系统的GPS网络RTK技术克服了普通RTK测量中基准站与流动站间距的局限,它的有效距离可以达到几十甚至上百千米,覆盖面广阔,定位精度高,可靠性强。这是GPS网络RTK技术能够快速发展的原因之一。本文以淮南某用地勘测定界项目为例,研究探讨了GPS网络RTK用于土地勘测定界及精度分析的方法,得到了一些有益的结论。

厚松散层条件下地表移动观测站的设计和观测

本文针对一个具体工作面提出了观测站设计的一般原则和方法,介绍了观测站布设中应注意的问题,分析了地表移动观测站的观测内容及观测方法,为相关工程提供借鉴。

基于Matlab的概率积分法开采沉陷预计参数解算

通过在开采工作面地表建立观测站获取地表变形数据解算概率积分法开采沉陷预计参数,从而预计工作面周边或相似开采条件下工作面的开采沉陷并评估和指导开采作业,其前提是精确获取概率积分法开采沉陷预计参数。为此,基于Matlab软件,采用最小二乘法拟合观测点变形数据解算概率积分法开采沉陷预计参数,并结合Matlab软件绘图工具开发了集数据载入、坐标转换、参数解算、结果输出、开采沉陷预计及反演为一体的可视化开采沉陷预计系统。以淮南谢桥煤矿11316工作面为例,根据地表移动观测点位移数据解算开采沉陷预计参数并与实测值进行对比分析,结果表明,该系统解算出的开采沉陷预计参数符合两淮矿区开采沉陷的基本规律,反演结果与实测值基本吻合,该系统对于实现矿区开采沉陷高精度预计和反演具有一定的参考价值。

机器学习辅助下的概率积分法参数预计模型寻优

收集整理了多组地表移动观测站资料作为训练样本和检验样本,以工作面地质采矿条件为输入集,概率积分法预计参数为输出集,利用机器学习方法对概率积分法预测参数进行了预测。选取支持向量机、BP神经网络和偏最小二乘法3种机器学习方法对训练样本进行训练,利用训练所得模型预测检验样本中的概率积分法预测参数,并将预测结果与观测站实测值进行对比。结果表明,利用支持向量机预测下沉系数、主要影响角正切值及水平移动系数的精度最高,其平均相对误差分别达到7.46%、4.00%、13.17%;拐点偏距及开采影响传播角利用偏最小二乘法预计精度最高,平均相对误差分别为10.83%、0.88%;总体而言支持向量机的预测精度最为稳定。

建筑荷载作用下老采空区上方覆岩与地表残余变形规律研究

为分析建筑荷载作用下老采空区上方覆岩与地表残余变形规律及其应力传递变化特征,本文以淮南矿区新庄孜矿新淮工厂为试验点,通过相似材料模拟试验,获取荷载条件下重复采动形成的老采空区残余变形及应力变化规律。试验结果表明,重复开采会加剧覆岩和地表移动变形,并且使得覆岩和地表变形更加剧烈;当在停采线上方、开切眼上方、采空区上方和煤柱上方的地表分别施加荷载时,各个位置均发生了不同程度的移动变形,且随着荷载增加,地表残余变形随之增大并达到最大变形值。重复开采会造成覆岩内部应力随着工作面的推进缓慢上升,并达到一定峰值;在施加荷载压力后,覆岩内部应力逐渐上升并最后趋于稳定,覆岩响应范围与覆岩距离荷载加载位置之间的距离有关,距离荷载加载位置较近的覆岩影响较大,而距离荷载加压较远的覆岩受影响较小。

开采沉陷覆岩运动规律的相似材料模拟试验

在研究开采沉陷引起的覆岩运动及其地表移动的规律时,采用相似材料模拟的方法,可以直观的表达出在工作面推进过程中,所引起的覆岩及其地表的水平位移、下沉量及其移动规律。通过实验表明,随着工作面的推进,煤层上覆岩层运动逐渐剧烈,水平位移和下沉量逐渐增大,直至达到充分采动后,水平位移和下沉量衰减并逐渐趋于稳定。

提高矿区开采沉陷变形监测快速定位精度方法探讨

为提高矿区开采沉陷变形监测GPS-RTK快速定位的精度,通过对GPS-RTK基准站位置的选取和转换参数选择的实验,研究在使用GPS-RTK进行测量的过程中,提高在矿区开采沉陷变形监测中GPS-RTK快速定位测量的数据精度,并用实例与E级GPS网获取的静态定位数据进行对比,实验证明可以达到一级导线的精度要求。

车载激光点云的道路标线提取及语义关联

自动驾驶技术已成为未来智能交通的发展方向之一,高精度地图为L3级及以上自动驾驶实现高精度定位和路径规划提供先验信息,是自动驾驶车辆传感器在遮挡或观测距离受限情况下的重要补充。道路标线的位置和语义信息,比如实线和虚线的绝对位置是高精度地图的基本组成部分。本文从车载激光点云中提取扫描线,根据道路边缘位置几何形态的突变从扫描线中提取道路路面,在此基础上首先利用反距离加权插值的方法把路面点云图像以一定的分辨率转换为栅格图像,其次利用基于积分图的自适应阈值分割方法把栅格图像转化为二值图像,然后利用欧氏聚类的方法从二值图像中提取标线点云,并利用特征属性筛选的方法对提取的标线点云进行语义识别,最后建立交通标线和交通规则之间的语义关联。