基于5G+UWB和惯导技术的井下人员定位系统

针对煤矿井下人员定位系统在实际应用中存在因设备算力与存储资源不足导致无法使用复杂测距与定位算法,定位数据即时传输与响应性能不足,在系统部署方面人力物力损耗较大等问题,提出了一种基于5G+UWB和惯导技术的井下人员定位系统。在末端部署能耗低、抗干扰性强的UWB定位基站,定位基站与5G基站以级联的方式连接,定位基站采集UWB与惯导数据,利用5G网络回传至计算平台,在计算平台上完成定位信息的解算和存储。将基于惯导的人员位置估计作为预测值,将基于UWB的三边定位算法获取的人员位置估计作为观测值,利用卡尔曼滤波器将预测值和观测值进行融合,降低定位误差。在煤矿主体实验基地搭建测试系统,模拟真实煤矿井下环境并进行对比实验。结果表明:(1)在x轴和y轴,融合惯导的卡尔曼滤波算法得出的位置信息和真实位置信息的重合度最高,说明融合惯导的卡尔曼滤波算法得出的位置信息最接近真实位置,平均误差为22.192 cm。(2)5G+UWB和惯导技术组合的井下人员定位系统的位置信息和真实位置信息的重合度最高,误差为[15 cm,20 cm],x轴最大平均误差为26 cm,y轴最大平均误差为24 cm,超过目前大多数井下人员定位系统精度。

基于PDR算法与伪平面技术的井下人员定位方法研究

为了降低行人航位推算(Pedestrian dead reckoning,PDR)算法在进行井下人员定位时产生的累积误差,提出了一种基于PDR算法与伪平面技术的井下人员定位方法。首先,采用惯性导航传感器获取井下人员的步态信息,通过线性步长估计模型和四元数法实现步长估计和方向估计,利用PDR算法推算人员的位置;其次,使用井下人员活动区域以及预设的标记点构建伪平面,并将井下人员位置映射到伪平面坐标上,为降低PDR算法的累积误差做准备;最后,采用SVM进行井下人员活动检测,通过转弯活动判断其是否处于特殊标记点,将PDR解算的位置与伪平面内已知转弯位置标记点进行相关性分析,完成伪平面信息与工人位置的匹配,校准并更新PDR位置,降低累积误差。结果表明:井下工人在完成单个转弯活动过程中,传统PDR算法解算位置平均误差为0.98 m,而进行伪平面修正后平均误差降低到0.31 m;在完成区域性多活动过程中,采用伪平面技术修正后的PDR平均定位误差从1.08 m降低到0.38 m。因此,所提出的井下人员定位方法有效提高了PDR算法的定位精度。

基于Chan-PF的TDOA井下人员定位算法研究

煤矿井下的复杂情况,导致在NLOS环境下,人员定位精度大幅下降,甚至得到的数据无法使用。针对此问题,文章提出一种Chan-PF融合定位算法。首先,使用Chan算法对到达时间差(TDOA)得到的测量值进行处理,获得最优解;其次,采用粒子滤波对最优解再次进行处理,最终粒子重采样后的中心位置即为目标节点的精确位置。仿真结果表明,该算法能有效地抵抗煤矿井下NLOS环境中的干扰,提高定位精度,得到较为精确的定位坐标。

基于UWB与PDR的井下人员融合定位方法

现有超宽带(UWB)与行人航位推算(PDR)融合定位方法大多忽略了非视距(NLOS)环境下的定位误差校正,以简单的阈值划分作为NLOS环境判断依据,而阈值划分在很大程度上与定位场景及场地大小相关。针对上述问题,提出一种考虑NLOS环境的基于UWB与PDR的井下人员融合定位方法。首先,利用UWB技术进行井下人员位置解算,通过三边定位算法得到人员初步位置后,使用最小二乘法对位置进行优化,通过多项式拟合实现NLOS环境下基站和标签之间实际值和测量值之间的拟合,减小NLOS环境下的测距误差,提高定位精度。其次,采用PDR算法对步态进行识别和分析,PDR算法使用惯性导航传感器采集的步态数据,通过步态识别、步长估计和方向估计,实现目标位置的更新;然后,通过卷积神经网络(CNN)-长短期记忆(LSTM)网络分析信道脉冲响应(CIR)特征,实现视距(LOS)/NLOS识别,解决NLOS环境判断存在场景限制的问题;最后,根据LOS/NLOS识别结果确定融合系数,实现UWB和PDR定位结果融合。测试结果表明:多项式拟合后UWB平均测距误差降低0.59 m;LOS/NLOS识别的平均准确率为95.3%,召回率和F1分数均在90%以上,验证了CNNLSTM具有较好的识别效果;融合定位方法的平均误差为0.31 m,较UWB降低1.57 m,较PDR降低1.41 m。

井下超宽带人员的改进三维定位算法

本文旨在探讨井下超宽带人员三维定位系统的改进算法,通过分析UWB技术及其在井下定位中的应用,对系统的结构和工作原理进行了概述。随后,对现有的UWB测距算法和三维定位算法进行了评估和改进,以提高其性能。实验结果显示,改进后的算法在井下超宽带人员三维定位方面取得了较好的效果。本研究的成果有助于提升井下工作环境中的人员定位精度和可靠性,为相关应用领域的进一步发展提供了有益的参考。

基于无线传感网络与UWB技术的煤矿井下采掘人员定位方法

由于传统方法在煤矿井下人员定位中应用效果不佳,不仅定位结果相对误差比较大,而且定位失败人员数量较多,无法达到预期的定位效果,为此提出基于无线传感网络与UWB技术的煤矿井下采掘人员定位方法。搭建无线传感网络场景,利用无线传感网络采集井下人员位置信号,利用自适应算法对信号自适应滤波处理,利用离散快速傅里叶变换对无线传感网络信号矩阵的各个维度做波束形成,对矩阵的各个维度传感信号进行加权合并,增强各个维度上目标信号的强度,利用UWB技术对信号传输,根据增强后的目标信号传输信息确定井下人员位置,以此实现基于无线传感网络与UWB技术的煤矿井下采掘人员定位。经实验证明,设计方法定位相对误差低于10 cm,定位失败人员数量与总人数比例为3%,设计方法在煤矿井下采掘人员定位方面具有良好的应用前景。

煤矿井下人员精确定位系统四最值轨迹回放方法研究

人员轨迹回放是煤矿井下人员精确定位系统的重要功能。针对煤矿精确定位系统数据量巨大,导致轨迹回放时存在计算时间长或改用读卡器轨迹回放等问题,提出了煤矿井下人员精确定位系统四最值轨迹回放方法;该方法以UWB(超宽带技术)精确数据与GIS(地理信息系统)地图为基础,考虑人员经过读卡器的不同方式,采用四最值抽稀算法,抽取左侧最大、左侧最小、右侧最大、右侧最小4个关键数据点,对轨迹回放方法进行对比。四最值轨迹回放方法对比全数据计算、区域数据计算等方法,具有计算速度快、轨迹精确等特点。

基于生成对抗网络的井下人员步长估计方法

针对基于行人航位推算(PDR)的煤矿井下人员定位系统中步长估计存在累计误差及传统深度学习方法所需数据集样本过大的问题,提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的井下人员步长估计方法。GAN模型主要包括生成模型和判别模型2个部分,均采用深度神经网络(DNNs)实现。生成模型根据输入数据生成连续的结果分布(即标签),其输出层使用线性激活函数,以保留网络的线性特性,允许模型预测任何人员在行走过程中的步长;判别模型根据输入数据与标签判别是真实标签还是由生成器生成的标签,其输出层使用Sigmoid激活函数,以实现结果的二分类。确定生成模型与判别模型后,GAN模型联合2个模型进行训练,通过构建并优化生成器和判别器之间的动态竞争,使得生成器能够在不断迭代中学会生成更加逼真、难以区分的数据样本。实验结果表明,使用同样训练集及测试集的情况下,GAN模型的平均误差为0.14 m,标准差和均方根误差均小于DNNs模型,最小值均为0.74 m。户外测试结果表明,基于GAN的井下人员步长估计方法在上下坡场景的误差最小值为3.21%,最大值为4.79%;相比于上下坡场景,操场场景的误差更小,最大误差为1.91%。

唐安煤矿井下人员管理系统升级改造研究

传统人员位置监测系统往往存在定位技术落后、不能和其他设备联动等缺陷,在实际使用中已无法满足现代煤矿智能化的要求。针对这一情况,本文以唐安煤矿为例,对该矿原有人员位置监测系统进行改造升级。通过对现有人员定位技术的分析对比,选用KJ1626J矿用井下精确定位系统,该系统采用UWB定位技术、TOF(飞行时间)定位算法,具有定位高精度、定位覆盖广、抗干扰性能强、多系统融合等优点。新系统实践后,应用效果良好,提高了唐安煤矿的安全生产管理水平。

基于跟踪粒子滤波算法的配电站巡检人员动态精准定位平台设计

电网产生强电磁噪声对常规定位信号具有较强的干扰,为更好地适应配电网巡检人员动态分布特点,考虑定位平台的硬件作用及硬件与软件算法的关联性,提出基于跟踪粒子滤波算法的配电站巡检人员动态精准定位平台设计。结合定位信号噪声对定位精度的影响性,新平台基于跟踪粒子滤波算法完成设计。总体可分为硬件与软件两部分设计方案,其中,硬件部分对整体结构进行全新设计,并对其接收硬件进行具体功能性设计与描述;软件设计在辅助硬件基础上,发挥跟踪粒子滤波算法的优化效果,通过巡检人员定位信号的初始粒子滤波、粒子滤波迭代跟踪优化、位置数据的粒子跟踪合并输出三部分实现预期效果。通过实验测试表明:绑定6个跟踪器,所提方法平台的跟踪器识别最大值为6,最小值为5;经过跟踪粒子滤波算法优化后的定位平台的巡检人员动态定位精度能够达98%以上。有效解决定位偏差大、精度低的问题,能够适应多种条件变量稳定运行,具有较高的推广价值。

煤矿井下虹膜、定位卡多信息人员安全作业管控系统

立足于煤矿安全生产的需要,设计并讨论了煤矿井下虹膜、定位卡多信息人员安全作业管控系统。

定位系统在水电工程地下洞室施工中的应用

为了解决水电工程施工现场人员及车辆流动性大、管理困难的难题,TB水电站输水发电系统工程施工中采用了人员定位系统和车辆定位系统,通过人员定位系统,实现了对人员位置、行动轨迹实时监控管理和对人员行为状态的识别与判断,提高了人员安全管理水平及工作效率。通过车辆定位系统,实现了对运输车辆的实时定位、运行轨迹跟踪和对开挖有用料、混凝土等重要工程物资流向的动态管理,提高了开挖有用料的利用率。

基于ZigBee网络环境的井下人员定位算法改进

针对煤矿井下环境的特殊性,改进优化了一种适合用于井下人员的定位算法,并通过仿真软件测试了算法的准确度。定位过程以获取固定在当前目标基站所在环境参数来判断适合使用何种定位算法,在不同情况下使用最优的定位算法提高定位精度,并通过ZigBee无线网络自组网功能将所得数据上传,在后台使用Matlab仿真软件得出定位误差。仿真结果显示,在获取任意固定目标基站位置信息时都能比较精确的计算出移动节点的位置坐标,并且仿真的平均误差控制在0.41~0.85 m,相比于传统及现有的井下人员定位算法,精度有较大的提高。

煤矿井下人员定位跟踪系统软硬件开发与实践分析

针对煤矿井下人员作业安全性问题,以ZigBee技术为依据,介绍了一种煤矿井下人员定位跟踪系统开发方案。该系统由软硬件2大模块构成,其中,硬件包括ZigBee无线收发系统、ZigBee无线定位网络、移动定位终端、现场数据采集系统,软件包括数据接口程序与基于路径搜索的定位算法等。在软硬件模块相互配合下,其可快速、精确地对井下作业人员进行跟踪定位,增强了井下作业人员的管理效果。

无线通信技术在煤矿井下人员定位系统安装中的应用

无线通信技术是现代通信领域的一项关键技术,它能使数据在设备无需物理连接的情况下进行传输。在众多应用领域中,无线技术尤其适用于环境恶劣且难以布线的场所,如煤矿井下。煤矿井下人员定位系统是一种利用无线通信技术来监控矿工位置和安全的系统。此类系统的安装和运行对提高井下安全性具有至关重要的意义,因为它们能够实时监控人员位置,及时响应可能的安全事故。

基于ZigBee的井下人员精确定位方案及实现

针对矿井采用的传统RFID定位技术不能实现井下人员精确定位的问题,并根据矿井巷道的一维线性空间特点和井下人员的作业习惯,提出一套基于ZigBee的井下人员定位方案。方案将矿井巷道虚拟地划分为近基站区域和远基站区域,近基站区域采用RSSI定位算法,并利用高斯滤波模型对接收功率值滤波,实现精确定位;远基站区域采用V-T(Velocity-Time)算法进行定位。实验表明算法在近基站区域测量最大绝对误差为3m,远基站区域最大绝对误差为5m。

一种新型井下人员组合定位系统设计

针对目前井下人员定位精度低、无法实时全局定位、搜救被困人员困难等问题,设计了一种基于微惯性测量组合(MIMU)导航技术和WiFi技术相结合的井下人员组合定位系统;给出了发生矿难后的基于该组合定位系统的搜救方案。该系统利用WiFi提供的可靠位置信息来给定MIMU最初的位置信息并校正MIMU的位置,弥补了MIMU误差随时间累积的缺点;利用MIMU的实时全局定位来弥补WiFi的局部定位。选用卡尔曼滤波将两者进行信息融合,进行最优组合处理。测试结果表明,该系统实现了对矿井井下人员实时三维全局定位及快速搜救,具有一定的工程实际意义。

基于TDOA和AOA的煤矿井下三维定位算法

针对煤矿井下现有定位算法的定位精度难以满足实际需求的问题,结合煤矿井下特殊的环境条件,提出了一种基于TDOA和AOA的煤矿井下三维定位算法。该算法利用巷道中的传感器基站测量未知节点发出的辐射到达不同基站的时间差和它们之间的相对角度,通过包含未知节点的坐标信息并结合基站本身的坐标信息进行定位。仿真结果表明,通过与定位模型的结合,基于TDOA和AOA的算法可有效消除测量值中的噪声干扰与随机误差,定位精度高。

基于TOA技术的煤矿井下人员定位精度评价方法

针对现有行业标准对基于信号到达时间TOA(Time of Arrival)技术测距的煤矿井下人员定位精度评价未作相关规定的现状,提出基于TOA技术的煤矿井下人员定位精度评价方法,利用定位系统时间分辨率评价条件、处理器频率评价条件、定位误差评价条件对静态定位精度进行评价;利用定位巡检周期限定条件、最大位移速度限定条件对动态定位精度进行评价;综合静态和动态定位精度评价结果评价基于TOA的煤矿井下人员定位精度,并可对基于TOA技术的煤矿井下人员定位系统设计进行指导,同时给出了应用该方法进行基于TOA技术煤矿井下人员定位精度评价及煤矿井下人员定位关键设备指标设计指导实例。

一种基于UWB的三边定位改进算法

针对现有基于UWB的井下定位算法存在算法复杂且求解值不是全局最优的问题,提出了一种基于UWB测距的三边定位改进算法。该算法基于DW1000芯片和三边定位算法,采用双边双向测距方法测距,以求解二元二次方程最优解为目标,设定优化目标函数,将坐标二维化处理,降低了算法的复杂度;筛除测量过程中产生的无效数据,确定有效搜索区域并在该区域内进行全局遍历,找到最优定位坐标,解决了求解值不是全局最优的问题。同时,为了进一步提高定位精度,采取了适当增加参考节点数量的措施。实验结果表明,该算法平均误差小于加权三边定位算法、泰勒算法,定位精度提升明显;该算法还具有较强的实用性,通过增加参考节点数量可有效提高测量精度。