掘进机器人视觉定位及巷道地图重构技术研究

在实现煤矿掘进工作面智能化和无人化方面,巷道环境的构建以及掘进机器人的准确定位至关重要。考虑到井下空间狭小、设备众多以及光线不足等限制因素,实现对巷道环境和设备的可视化变得复杂。解决这一难题的关键在于精准地勘测井下环境,实现设备的精确定位。以煤矿掘进机器人为研究对象,对巷道的三维重建和掘进机器人的定位问题进行了深入分析。通过比较不同的掘进机器人定位和建图方案,确定了适用于煤矿巷道的整体方案。该方案综合运用了单目视觉、激光雷达等多种传感器,为解决掘进机器人定位和巷道环境构建等难题提供了应对策略。

基于集成式因子图优化的煤矿巷道移动机器人三维地图构建

煤矿井下移动机器人作业精度严重依赖于同步定位与建图(SLAM)技术的准确性。井下长直巷道存在特征缺失、光照条件差等问题,导致激光里程计和视觉里程计易失效,因而限制了传统SLAM方法在煤矿巷道的有效应用,且目前SLAM方法的研究主要聚焦于多传感融合建图方法,较少关注激光SLAM方法建图精度的提升。针对上述问题,面向移动机器人在煤矿巷道的建图需求,提出了一种基于集成式因子图优化的煤矿巷道移动机器人三维地图构建方法,采用前端构建和后端优化的策略,设计了前端点云配准模块和基于滤波、图优化的后端构建方法,使建图结果更准确、适应性更强。针对煤矿长直巷道环境退化导致三维激光点云配准精度低的问题,融合迭代最近点(ICP)和正态分布变换(NDT)算法,兼顾点云几何特征和概率分布特征,设计了集成式前端点云配准模块,实现了点云的精确配准。针对三维激光SLAM后端优化问题,研究了基于位姿图和因子图优化的后端构建方法,构建了集成ICP和NDT相对位姿因子的因子图优化模型,以准确估计移动机器人位姿。分别利用公开数据集KITTI和模拟巷道点云数据集对三维地图构建方法在不同工况下的性能进行了实验验证。公开数据集KITTI上的实验结果表明:在全局一致性上,该方法与传统基于特征点匹配的A−LOAM方法和基于平面分割及特征点提取的LeGO−LOAM方法具有相似的性能,在建图局部精度上优于其他2种方法。模拟巷道点云数据集上的实验结果表明:该方法具有显著优势,通过因子图优化,可得到一致性较高的三维地图,提升了煤矿巷道三维地图构建的精度及鲁棒性,解决了井下长直巷道特征点缺失、激光里程计失效的难题。

煤矿井下无轨胶轮车行车岔路口和弯道识别方法

针对煤矿运输路线复杂,巷道内岔路口和弯道较多的现状,易给井下运输安全带来隐患;设计了一种煤矿井下无轨胶轮车行车岔路口和弯道识别方法。首先,将中线点结构化,形成巷道地图;其次,利用相邻时刻的车辆位置关系,确定行进方向;再次,结合巷道地图结构属性,判定车辆前方是否存在岔路口或弯道;然后,采用迪杰斯特拉(Dijkstra)算法,求解车辆当前位置至疑似目标的最短路径,进而判定是否为对向目标;最后,借助车载终端为司机提供安全性语音提示。在某矿的试验结果表明:方法逻辑判断准确,逻辑响应时间约为32 ms。

Study on visualization simulation of temperature distributions in surrounding rock of tunnels in a deep mine

Based on the mathematical model for rock temperature distribution in a geo-thermal field,the properties of rock temperature distribution in geothermal field for fourkinds of surrounding rock cross-sections of tunnels in a deep mine were simulated by us-ing finite element method.It is shown that the relationship for rock temperature distributionvaried with the geothermal parameters,time and space.Namely, 2-dimensionaltime-dependent isograms clearly showed the process for rock temperature variation anddistribution in a geothermal field which has been redisplayed with visualization numericalsimulation.