煤矿井下掘进机器人路径规划方法研究

针对煤矿非全断面巷道条件下掘进机器人移机难度大、效率低下等问题,分析了煤矿井下非结构化环境特征及掘进机器人运动特性,提出了基于深度强化学习的掘进机器人机身路径规划方法。利用深度相机将巷道环境实时重建,在虚拟环境中建立掘进机器人与巷道环境的碰撞检测模型,并使用层次包围盒法进行虚拟环境碰撞检测,形成巷道边界受限下的避障策略。考虑到掘进机器人形体大小且路径规划过程目标单一,在传统SAC算法的基础上引入后见经验回放技术,提出HER-SAC算法,该算法通过环境初始目标得到的轨迹扩展目标子集,以增加训练样本、提高训练速度。在此基础上,基于奖惩机制建立智能体,根据掘进机器人运动特性定义其状态空间与动作空间,在同一场景下分别使用3种算法对智能体进行训练,综合平均奖励值、最高奖励值、达到最高奖励值的步数以及鲁棒性4项性能指标进行对比分析。为进一步验证所提方法的可靠性,采用虚实结合的方式,通过调整目标位置设置2种实验场景进行掘进机器人的路径规划,并将传统SAC算法和HER-SAC算法的路径结果进行对比。结果表明:相较于PPO算法和SAC算法,HER-SAC算法收敛速度更快、综合性能达到最优;在2种实验场景下,HER-SAC算法相比传统SAC算法规划出的路径更加平滑、路径长度更短、路径终点与目标位置的误差在3.53 cm以内,能够有效地完成移机路径规划任务。该方法为煤矿掘进机器人的自主移机控制奠定了理论基础,为煤矿掘进设备自动化提供了新方法。

煤矿掘进机器人虚拟仿真与远程控制系统

针对现有掘进机视频监控和遥测遥控等监控方式存在图像不清晰、无法真实反映掘进机位姿和工况状态等问题,提出了一种煤矿掘进机器人虚拟仿真与远程控制系统,介绍了系统方案设计,对掘进机器人改进设计、虚拟仿真远程监控平台、掘进机器人控制模型等关键技术进行了研究。该系统利用虚拟现实技术有机整合井下操作人员、掘进机器人和井下环境信息,以掘进机器人自动掘进和远程人工干预为目的,实现了掘进过程的运动控制和巷道成型掘进控制功能。实验结果验证了该系统的有效性和良好的控制性能。

煤矿护盾式掘进机器人系统精确定位研究

目前煤矿井下掘进装备定位方法大多采用机器视觉、里程计、全站仪等单一的辅助测量方式与惯导组合测量来抑制惯导解算随时间所产生的位置累计误差,但是单一的辅助测量方式易受井下环境的影响,位置测量存在一定的误差,从而导致与惯导组合测量方法的精度降低。针对上述问题,以煤矿护盾式掘进机器人系统为研究对象,提出了一种捷联惯导+数字全站仪+位移传感器的组合定位方法。首先采用捷联惯导解算出掘进机器人的位置与姿态角参数;然后利用数字全站仪测量的掘进机器人位置信息与位移传感器推算的掘进机器人位置信息对捷联惯导解算出的位置信息进行反馈修正,以减小惯导随时间所产生的位置累计误差;最后利用基于联邦滤波器的多信息融合算法将捷联惯导解算出的位置及姿态角信息、全站仪测量得到的位置信息及位移传感器推算得到的位置信息进行融合,从而得到掘进机器人准确的位姿信息。仿真及工业性试验结果表明:该组合定位方法能够很好地抑制纯惯导位置解算误差累计,实现煤矿护盾式掘进机器人的精确定位,x轴和y轴方向上的位置误差分别控制在±0.03 m和±0.02 m,满足井下掘进工作面要求。

基于架间行走机器人的液压支架直线度测量方法

针对目前液压支架直线度测量方法存在测量维度低、误差较大、易受粉尘影响等问题,提出了一种基于架间行走机器人的液压支架直线度测量方法。该方法主要用于支撑掩护式支架,在架间行走机器人上布置传感器,用于直接测量液压支架底座的横向偏移、纵向偏移、横向斜角和纵向倾角等多维位置偏移信息,从而通过支架位置偏移量表征液压支架的直线度信息。试验结果表明,相邻两架偏移误差值在0.2cm以内,相邻两架角度误差在10′以内;当模型增加到100架支架,依据常规液压支架1.5m的中心距计算,在工作面长度为150m时,预计会产生位置偏移累计误差10cm,角度累计误差8°20′,对于长度不超过150m的短距离综采工作面,这个累计误差在可接受的范围内,可满足液压支架直线度的测量需求。相比于传统的一维测量信息,该方法通过4维位置偏移信息可为液压支架群的控制提供参考。