井下定位计算引擎设计方法研究

我国煤层赋存条件复杂,瓦斯浓度高,开采难度大,技术要求高,开采过程中,稍有不慎,便可能引发重大事故。而煤矿井下工作场所不固定,空间相对狭小巷道距离长,日常安全生产过程中工作人员、设备位置难以实时确定。定位分站提供标识卡与其直线距离,要得到标识卡的位置,还需要通过计算得到。定位计算方法需要解决三方面问题:尽量减少因计算误差导致定位精度变差;数据缺失或数据无效时,如何结合历史轨迹预测移动目标的当前位置;如何提高计算效率,以适用大量数据的要求。本文为了解决上述提出了TOF无线信号分析方法和噪声过滤算法,设计了计算引擎进行方法研究。

基于Yolov5的快速双目立体视觉测距研究

针对传统双目测距方法存在的需要对摄像头进行标定、立体匹配算法时间复杂度高等问题,本文主要对快速双目立体视觉测距进行研究。给出了双目测距原理,提出了一种基于Yolov5的目标检测算法和径向基函数神经网络相结合的双目测距方法,建立了基于径向基函数神经网络的距离预测模型,并采用神经网络中的径向基函数神经网络进行距离预测。实验结果表明,经过训练的优化模型,能实时目标检测、快速计算出目标距离,实时性大幅增加,预测距离的精度可达97.7%。同时,径向基函数神经网络与卷积神经网络相结合的方法,在双目测距中具有速度快、精度高的特点。该方法无需对摄像头进行标定,充分利用目标检测得到的信息,简化图像匹配算法。该研究对自主移动机器人和无人驾驶汽车具有重要意义。

北京某挡土墙坍塌原因初探

北京市海淀区某挡土墙发生坍塌,为查明造成挡土墙坍塌的原因,从坡顶道路径流的角度,对北京某挡土墙上部道路路面径流进行了分析。通过现场踏勘收集挡土墙周边环境资料和气象资料后,采用Ansys-Fluent流体有限元软件中的k-e湍流模型进行建模,对边坡顶部道路路面雨水径流进行了数值模拟分析。通过有限元计算得出坡顶道路积水总流速云图、径向流速云图和边界流速矢量图,发现坡顶道路路面径流大部分都经该段挡土墙溢出,而不是从道路南部出口边界排出,造成了挡土墙含水量迅速增加和地下水沿挡土墙坡面形成顺坡渗流,这两项因素导致了边坡土体水位上升、土体抗剪强度明显降低、挡土墙后水土压力急剧升高,最终造成挡土墙稳定性不满足要求而坍塌。

基于高精度人员定位系统的电子围栏在煤矿井下生产中的应用研究

我国煤层赋存条件复杂,瓦斯浓度高,开采难度大,技术要求高,开采过程中,稍有不慎,便可能引发重大事故。而煤矿井下工作场所不固定,空间相对狭小巷道距离长,日常安全生产过程中对工作人员设定好工作位置范围,进入危险区域、进入非工作环境等进行管理,约束工作安全范围最大限度保障工作人员安全作业,本文为了解决上述问题基于人员定位系统,最大限度满足电子围栏功能需求,研究了区域定位技术、混合定位技术,提出了静态电子围栏与动态电子围栏的功能。