无人驾驶采煤机关键技术探讨.pdf

第 4 2卷 第 2期 2 0 1 6年 2月 工矿 自 动化 I n dus t r y an d M i ne Au t oma t i on Vo 1 ． 4 2 NO ． 2 Fe b ． 2 O 1 6 文章编号 1 6 7 1 2 5 1 X 2 0 1 6 0 2 0 0 3 1 0 3 D OI 1 0 ． 1 3 2 7 2 ／ j ． i s s n ． 1 6 7 1 2 5 1 X ． 2 0 1 6 ． 0 2 ． 0 0 8 张昊 ， 葛世荣． 无人驾驶采煤机关键技术探讨E J ] ． 工矿 自动化 ， 2 0 1 6 ， 4 2 2 3 1 3 3 ． 无入驾驶采煤机关键技术探讨 张昊 ， 葛世 荣 中国矿业大学 机电工程学院，江苏 徐州 2 2 1 O 0 8 摘要 从 识别 系统 、 决 策 系统和控 制 系统 3个方 面 阐述 了无人 驾驶 采 煤机 的技 术 架构 ； 探 讨 了采 煤机 自 主定位技术、 采煤机 自主纠偏技术、 煤岩界面识别技术、 采煤机 自主避障技术等无人驾驶采煤机 关键技 术及 其突破 方向， 认 为多传感器信息融合技术可以提高采煤机 自主定位、 自主导航的精确性和可靠性， 为解决无 人驾 驶采 煤机 关键 问题 提供 一 种技 术 思路 。 关键 词 无人 驾驶 采煤 机 ； 定 位 ；导航 ；自主纠偏 ；煤岩界 面识别 ；自主避 障 中图分类号 T D6 3 2 文献标志码 A 网络出版时间 2 0 1 6 0 1 2 6 1 5 4 4 网络 出版 地址 h t t p ／ ／ www． c n k i ． n e t ／ k c ms ／ d e t a i l ／ 3 2 ． 1 6 2 7 ． TP ． 2 0 1 6 0 1 2 6 ． 1 5 4 4 ． 0 0 8 ． h t ml St ud y o n k e y t e c hn o l o gi e s o f u n ma nn e d dr i v i n g s he a r e r ZH ANG H a o， GE Sh i r on g S c h o o l o f Me c h a t r o n i c E n g i n e e r i n g，Ch i n a Un i v e r s i t y o f Mi n i n g a n d Te c h n o l o g y ， Xu z h o u 2 2 1 0 0 8，Ch i n a Ab s t r a c t The pa p e r de s c r i be d t e c hni c a l a r c h i t e c t u r e o f u nma nn e d d r i v i ng s he a r e r f r o m a s p e c t s o f r e c og ni t i o n s y s t e m ， de c i s i o n m a ki ng s ys t e m a nd c o nt r o l s y s t e m ． I t d i s c us s e d ke y t e c hn ol o gi e s o f u nma nne d dr i vi n g s he a r e r a n d t he i r b r e a kt h r ou gh d i r e c t i o ns，i nc l ud i ng a ut on omo us p o s i t i o ni n g t e c hn o l og y o f s h e a r e r ，a u t o n o mo u s c o r r e c t i o n t e c h n o l o g y o f s h e a r e r ，c o a l r o c k i n t e r f a c e r e c o g n i t i o n t e c h n o l o g y a n d a u t o no m o us ob s t a c l e a v oi d a nc e t e c hn ol o g y o f s h e a r e r ， c o ns i de r e d mul t i s e ns o r f us i o n t e c hn ol o g y c ou l d i mpr o v e a c c u r a c y a nd r e l i a bi l i t y of a ut o n omou s p o s i t i on i n g a n d na v i ga t i o n o f s he a r e r ，a nd pr o v i de t e c hni c a l i d e a t o s o l v e k e y p r o b l e ms o f u n ma n n e d d r i v i n g s h e a r e r ． Ke y wo r d sun m a nne d d r i v i ng s h e a r e r ； po s i t i o ni ng； n a v i ga t i o n； a u t o no mou s c o r r e c t i o n； c oa l r oc k i n t e r f a c e r e c og ni t i o n；a u t o no m o us ob s t a c l e a v oi d a n c e 0 引言 中国煤炭有 9 O 是井工开采 ， 深部煤层瓦斯爆 炸及岩层垮塌 、 突水等地 质灾害发 生率高、 偶然性 强r 1 ] ， 伤亡率高、 效率低的人工开采已不能满足现代 开采 的需要 。无人驾驶采煤机是此类问题的解决方 案利用机械化、 无人化采煤设备进行高效无人 开采， 从而极大程度减少人为因素对生产的干扰 ， 同 时从根本上提高开采安全性。无人驾驶采煤机是未 来采煤技术 的核心_ 】 ] 。目前无人驾驶采煤机技术 并不成熟 ， 主要体现在采煤 机定位不精确、 整机 运行导航和截割 曲线导航不完善， 而高效 、 精确定位 和导航 是无 人 化 的基 础 和 关 键 。鉴 此 ， 本 文 阐述 了 无人驾驶采煤机 的技术架构 ， 并 着重探讨了无人驾 驶采煤机关键技术及其发展方 向。 1 无 人驾 驶采 煤机 技术 架构 为实现采煤机 的无人驾驶 ， 必须赋予采煤机获 取信息 、 分析决策和控制的能力 。同无人车、 无人机 技术体系一致 ， 需在传 统采煤机上配 备识别系 统、 决策系统和控制系统。识别 系统完成工况信息 收稿 日期 2 0 1 5 - l 1 1 8 ； 修 回日期 2 0 1 6 0 1 1 1 ； 责任编辑 盛男 。 基金项 目 国家重点基础研究发展计 划 9 7 3计划 资助项 目 2 0 1 4 C B 0 4 6 3 0 1 。 作者简介 张昊 1 9 9 1 一 ， 男 ， 江苏徐州人 ， 硕士研究生 ， 主要研究方 向为无人采煤机煤岩 自动识别 ， E ma i l d o n ib i f e 1 6 3 ． c o rn。 3 2 工矿 自动 化 2 0 1 6年 第 4 2卷 包括煤岩界面、 截齿载荷等 的识别和检测 ； 检测信 息传输至决策系统进行分析 、 判断； 控制系统根据决 策系统分析的结果控制采高 、 行进速度等， 再将控制 结果反馈到计算机中存储 ， 实现闭环控制 。 无人驾驶采煤机实现的根本在于确保采煤机的 3个特性 参数识别的可靠性 、 参数分析 的实时性和 底层控制的精确性。因此 ， 通过构建 可靠 的软硬件 设施 ， 包括上层硬件参数信息收集 、 中层多源信息融 合分析 、 底层动力控制 ， 使采煤机形成一个具有感知 获取 、 分 析决 策 、 可 靠 执 行 的 闭环 控 制 系 统 ， 从 而 实 现采煤机的无人驾驶 。无人驾驶采煤机技术架构如 图 1所 示 。 图 1 无人驾驶采煤机技术架构 2 无 人驾驶 采煤 机关 键技 术 上层 硬件 参数 信息 收集 中层 多源 信息 融合 分析 底层 动力 控制 2 ． 1 采煤机 自主定位技 术 采煤机 自主定位技术是无人驾驶采煤机的控制 基础 ， 需 满足 实时 性 、 自主 性 和精 确 性 三 大 性 能 ， 因 此需建立一套高精度、 高实时性的定位体系 。 目前 矿井 中使 用 的射频定 位 系统需 要人 工参 与 且无法满足精度要求 ； 采煤机支架传感定位系统因 为支架需要频繁移动 ， 不能满足实时性的要求； 广泛 使用 的轨道里程定位技术仅能粗 略判断位置， 无法 满 足精 确性 和实 时性要 求 。 目前 已有 多 种 自主定 位方 法 利 用 捷联 式 惯 性 导航 系 统对采 煤机 的线 性加 速度 和角速 度进 行实 时 测量， 获得采煤机位置信息。 。 侧 ； 采用陀螺仪和里程 计构建采煤机 定位系统_ 1 妇； 根据 Z i g B e e传输 协议 构建井下无线传感器 网络 ， 以此为基础实现采煤机 自主定位_ 1 ； 基于地面车辆 GP S定位技术 ， 通过建 立 井下 区域 GP S对 采 煤 机 进 行 定 位 ； 利用 MUS I C Mu l t i p l e S i g n a l C l a s s i f i c a t i o n ， 多 重信 号分类 超 分辨率算法 实现精确 的 T OA Ti me o f Ar r i v a l ， 到 达时间 估计 ， 提高定位效率和精度口 引。 在采煤机的 自主定位 中， 应利用多传感器信息 融合技术 ， 将 采煤机 内部定位 与外 部定位相结合 。 内部定位具有短期精度高、 实时性好等优势 ； 外部定 位 可避免 长期 误差 积 累 ， 以实 现无 人 驾 驶 采 煤 机 高 效定位要求。例如利用捷联式惯性导航系统 、 陀螺 仪和里程计等 内部定位方法具有高实时性 、 高精确 性 ， 但其本身无法消除累积误差 ， 采煤机长期运行时 定位可靠性降低 ； 而基 于 Z i g B e e或 GP S定位 技术 等外部定位方法 可以周期性对 采煤机进行全 局定 位 ， 消除内部定位的累积误差 ， 达到高效 、 精确 、 可靠 的定 位要 求 。 2 ． 2采 煤机 自主 导航技 术 2 ． 2 ． 1 采煤机 自主纠偏技术 采煤机运行过程中出现偏差 包括采高偏差和 行驶位置偏差 时 ， 自主纠偏技术能通过 内部或外界 信息进行偏差判断 、 纠正 ， 以确保采煤机精确运行 。 1 采高纠偏 。目前的采高纠偏方法 中， 记忆 截 割法应 用广 泛 ， 通 过人 工设 定第 1 次截 割轨 迹 ， 采 煤机往复截割时参照前一次轨迹 ， 并在截割过程中 根据截割力等参数对截割轨迹进行修正 。采高纠偏 主要是基于对煤岩层 的判断， 所以高效煤岩识别是 采 高纠偏 的关 键 。 2 行驶位置纠偏。通过位 移编码器 、 定 位系 统 获取采 煤机 实 际行 驶 距 离 ， 与 驱 动 系统 设 定 的 行 驶距离进行比较， 提取距离偏差， 将偏差信息传输到 控制系统进行偏差修正 。实际偏差获取 的精度直接 决 定行驶 位 置纠偏 的质 量 。 自主纠偏技术的突破点在于精确寻找偏差值 ， 建立多传感器信息融合模型， 根据模 型进行各类数 据 的权重 分 配 ， 以达 到偏 差提 取 的最 优 化 ， 即利用 多 种传感器进行误差识别判断， 并根据实 际工况选择 不 同模 型进行 权值 分 配 ， 计 算 得 到最 接 近 实 际 的 运 行 偏差 ， 以此 为基 础对 采煤机 进行 位姿 调控 。 2 ． 2 ． 2 煤岩界面识别技术 煤岩界面识别是无人驾驶采煤机正常工作的关 键 技术 之一 。通过 煤岩 界面识 别 可 以实 时调 整滚 筒 高 度 ， 从 而减 少丢 煤 ， 提 高 资 源采 出率 ， 降低 落 煤 中 矸石含 量 ， 减少截 齿磨 损。现 有煤岩 界面 识别 方 法ll 1 。 引 基于煤岩放射性元素含量的不同提 出了射 线探测法； 基于煤岩介质不同提出了雷达探测法 ； 基 于煤岩 普 氏系数不 同导致截 割 时产生 的温度 不 同提 出了红 外探 测法 ； 基 于 煤岩 被 截 割 时所 需 有 功 功 率 不同提出了有功功率检测法 。此外 ， 根据煤岩图像 提取纹理、 灰度、 色彩等差异化特性 ， 利用 图像识别 系统进行分析、 判断也能够识别煤岩界面_ 1 引。 煤岩界面识别技术 以煤岩相关属性 的差异为基 础 ， 属性差异越大， 识别正确率越高 ， 因此 ， 寻找高差 2 0 1 6年 第 2期 张 昊等 无人 驾驶 采煤机 关键 技 术探讨 3 3 异属性是煤岩界面识别技术的切入点和落脚点。此 外 ， 采用新型传感器 、 多传感器信息融合、 人机协 同 将是煤岩界面识别技术的发展趋势 。 2 ． 2 ． 3 采煤机 自主避障技术 采煤机 自主避障技术的主要作用是识别 、 规避 采煤机轨道上障碍物。目前采煤机多采用简易激光 雷 达 系统 对 障碍 物 进 行 检测[ 】 ， 精 度 和 准 确 性 不 高 。 立体视 觉技术在地面车辆 避障 中具有远大前 景[ 1 ， 采煤机 同样可以利用立体视觉技术进行障碍 物判断[ 1 9 2 0 ] 。此外 ， 单一 的环境感知技术不能满足 实际要求 ， 主要原 因体 现在 2个方 面 ① 单一传感 器精度不够 ， 对实际工况的适应性较差 ， 可靠性低 ； ② 单一传感器不容 易 同时具备 高实时性、 高精确 性、 高可靠性 3个特点 。通过 多传感器信息融合建 立工况模型 ， 其优势 传感器间数据互相印证 ， 减少 误差 ， 提高可靠性 ； 传感器 间分配职能 ， 实时性低的 传感器进行整体、 全局的环境识别 ， 实时性高的传感 器进行细节 、 局部的环境识别 ， 然后通过拟合形成可 靠、 准确的障碍识别系统。因此 ， 多传感器信息融合 技术将是 自主避障技术 的发展方向。 3 结论 1 无人驾驶采煤机 由收集周围环境信息 的识 别系统 、 分析信息的决策系统、 根据分析结果调整采 煤参数的控制系统构成 。为确保识别 的可靠性 、 判 断的实时性和控制的准确性 ， 必须 对各个 系统进行 优 化设 计 。 2 无人驾驶采煤机的关键技术包括采煤机 自 主定位技术 、 采煤机 自主纠偏技术 、 煤岩界面识别技 术 、 采煤机 自主避障技术。采煤机 自主定位技术需 要将采煤机 内部定位与外部定位相结合 ， 以同时提 高实时性和精确性 ； 采煤机 自主纠偏技术 的突破点 在于建立多传感器信息融合模 型， 根据模 型进行各 类数据 的权重分配 ， 以达到偏差提取的最优化 ； 煤岩 界 面识 别技 术 的切入 点 和落脚 点 是寻 找煤 岩高差 异 属性 ； 采煤机 自主避 障技术 的发展方向是 多传感器 信 息融 合技 术 。 参 考文献 [1] 葛世 荣． 智能化采煤装备 的关键 技术[ J ] ． 煤炭科学技 术 ， 2 0 1 4， 4 2 9 7 - 1 1 ． [ 2] 王金华， 黄乐亭， 李首滨， 等． 综采工作面智能化技术 与装 备 的 发 展 [ J ] ． 煤 炭 学 报 ， 2 0 1 4 ， 3 9 8 1 4 1 8 1 4 23 ． [ 3] 王金华． 我国煤矿开采机械装备及自动化技术新进展 [ J ] ． 煤 炭科 学技术 ， 2 0 1 3 ， 4 1 1 I - 4 ． 王 国法 ． 煤炭综合机械化开采技术与装备 发展[ J ] ． 煤 炭科学技术 ， 2 0 1 3 ， 4 1 9 4 4 4 8 ． 姜 岩 ， 赵熙俊 ， 龚建伟 ， 等． 简单 城市环 境下地 面无 人 驾驶 系统 的设 计 研 究 [ J ] ． 机 械 工 程 学 报 ， 2 0 1 2 ， 4 8 2 0 1 0 6 1 1 5 ． KU MAR A．De v e l o p me n t o f a n a u t o ma t e d g u i d e d v e h i c l e s i n i n d u s t r i a l e n v i r o n me n t [ J ] ． I n t e r n a t i o n a l J o u r n a l o f Me c h a n i c a l En g i n e e r i n g a n d Ro b o t i c s Re s e a r c h， 2 0 1 4， 3 1 3 7 7 3 9 1 ． WEI L J ，CAP PE LLE C，RUI CHE K Y．Ca me r a ／ l a s e r ／ GP S f u s i o n me t h o d f o r v e h i c l e p o s i t i o n i n g u n d e r e x t e n d e d NI S - B a s e d s e n s o r v a l i d a t i o n[ J ] ．I E E E Tr a n s a c t i o n s o n I n s t r u me n t a t i o n a n d M e a s u r e me n t ， 2 0 1 3， 6 2 1 1 3 1 1 0 3 1 2 2 ． 李旭东 ， 廖 中浩 ， 孟 娇． 基 于 C M0s摄 像头 的智 能车 控制系统 设计 及 实现 [ J ] ． 吉林 大 学学 报 信 息科 学 版 ， 2 0 1 3 ， 3 1 4 4 1 4 4 1 8 ． 樊启高 ， 李威 ， 王禹桥 ， 等． 一种采 用捷联 惯导 的采煤 机动态定位 方法 [ J ] ． 煤 炭 学报 ， 2 0 1 1 ， 3 6 1 O 1 7 5 8 17 61 ． 杨海 ， 李 威 ， 罗成 名 ， 等． 基 于捷联 惯导 的采煤 机定位 定姿技 术 实 验 研 究 [ J ] ． 煤 炭 学 报 ， 2 0 1 4 ， 3 9 1 2 25 5O 一 25 5 6． 张斌 ， 方新秋 ， 邹永沼 ， 等． 基于 陀螺仪 和里程 计 的无 人工作 面采煤 机 自主定 位系统 [ J ] ． 矿 山机械 ， 2 0 1 0 ， 3 8 9 1 0 1 3 ． 张治斌 ， 徐小玲 ， 阎连 龙． 基于 Z i g b e e 井 下无线 传感 器 网络 的定位 方法 [ J ] ． 煤炭 学报， 2 0 0 9 ， 3 4 1 1 2 5 1 28 ． 陈奎 ． 井 下 移 动 目标 精 确 定 位 理 论 与 技 术 的 研 究 [ D ] ． 徐卅 I 中国矿业 大学 ， 2 0 0 9 ． 李亮 ， 王 听， 胡克想 ， 等． 探地雷 达探测 煤岩 界面 的方 法 与试验 [ J ] ． 工矿 自动化 ， 2 0 1 5 ， 4 1 9 8 - 1 1 ． 孙继平 ． 基于 图像识别 的煤岩界面识别 方法研究 [ J ] ． 煤炭科 学技术 ， 2 0 1 1 ， 3 9 2 7 7 7 9 ． 田子建 ， 彭霞 ， 苏波． 基于机器视觉的煤岩界面识别 研 究[ J ] ． 工矿 自动化 ， 2 0 1 3 ， 3 9 5 4 9 5 2 ． CHI H P， ZHAN K， S HI B Q． Au t o ma t i c g u i d a n c e o f u n d e r g r o u n d mi n i n g v e h i c l e s u s i n g l a s e r s e n s o r s [ J ] ． Tu n n e l l i n g a n d Un d e r g r o u n d S p a c e Te c h n o l o g y ， 2 0 1 2， 2 7 1 1 4 2 1 4 8 ． L I U X H．De v e l o p me n t o f a v i s i o n - b a s e d o b j e c t d e t e c t i o n a n d r e c o g n i t i o n s y s t e m f o r i n t e l l i g e n t v e h i c l e [ D] ．Ma d i s o n Un i v e r s i t y o f Wi s c o n s i n - Ma d i s o n ， 2 0 00． 侯媛彬 ， 郝利波． 煤矿 救援机 器人 自主避 障方 法研 究 [ J ] ． 煤炭科学技术， 2 0 1 1 ， 3 9 1 O 9 0 9 2 ． 杨鑫 ， 马斌 ， 王健生 ， 等． 基于单 目视觉 的矿井 机车 障 碍物检测和测距方法[ J ] ． 工矿 自动化， 2 0 1 4 ， 4 0 1 1 96 99 ． ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] 0 0 0 u M “ [ [ [ [ [ [ [ [ [ [ [ [ [ [ [ [ [