多输入融合卡尔曼滤波算法在矿井定位中的优化研究

针对使用惯性测量单元和低功耗蓝牙(BLE)定位矿井环境,提出了多输入融合卡尔曼滤波算法(MIFKF),采用倾斜、偏航卡尔曼滤波器对惯性测量值进行预处理,利用BLE获取三边测量估计值,将预处理值和估计值通过多融合卡尔曼滤波器融合优化完成矿井环境定位,算法同时借助Rauch-TungStriebel(RTS)平滑器使定位精度进一步提高。通过仿真验证,对比BLE技术三边测量算法与标准KF算法,MIFKF算法在矿井复杂环境中有效减小定位误差。

基于UWB与激光测距的综采工作面定位系统

传统的无线定位技术精度低,UWB定位技术可实现厘米级高精度定位,满足综采工作面定位系统的精确度要求,但现有研究忽略了安装在液压支架上的基站位置变化对定位效果的影响。针对上述问题,将激光测距技术应用到矿山环境中,设计了一种基于UWB与激光测距的综采工作面定位系统。定位基站安装在液压支架上,液压支架位置变动,基站位置随之变动,采用矿用本安型激光测距传感器测量定位基站之间的距离。定位基站外接天线,发射固定功率的UWB无线信号,与佩戴在人员身上或安装在设备上的定位标志卡通信,通过飞行时间测距方法确定移动目标的位置信息。定位基站通过矿井环网将位置信息数据上传至地面数据中心。在高河煤矿E2308工作面进行了系统测试,结果表明:该系统定位精度达0.193 m,定位精度较高,系统基站位置校准精度在0.011 m左右,有效解决了基站位置校准问题。