基于模糊控制的井下自主铲运机的安全导航.pdf

第3 3 卷第4 期 2 0 1 3 年0 8 月 矿冶工程 M I N I N GA N Dh I E T A I J ，R G I C A LE N G Ⅱ忸E R 矾G V 0 1 ．3 3N 0 4 A u g u s t2 0 1 3 基于模糊控制的井下自主铲运机的安全导航① 李晓梅1 ’2 ，贾明涛1 ’，李宁1 ”，陈忠强1 ’2 1 ．中南大学资源与安全3 - 程学院，湖南长沙4 1 0 0 8 3 ；2 ．长沙迪迈数码科技股份有限公司，湖南长沙4 1 0 0 8 3 摘要针对井下自主铲运机导航中的安全问题，研究了基于模糊控制的安全导航方法。以反应式导航为基本原理，采用模糊逻 辑法，利用基于拓扑地图的结点追踪方法和基于导航线的识别及障碍物的定位技术，实现了井下自主铲运机的安全导航。研究结 果可为铲运机提供一种安全实用的导航手段，有效提高铲运机导航的工作效率，提高了井下作业的安全性。 关键词井下自主铲运机；安全导航；模糊控制；路径跟踪；安全避障 中图分类号T D 6 3 文献标识码Ad o i 1 0 ．3 9 6 9 ／j ．i s s n ．0 2 5 3 - 6 0 9 9 ．2 0 1 3 ．0 4 ．0 0 5 文章编号0 2 5 3 6 0 9 9 2 0 1 3 0 4 0 0 2 2 0 5 S a f eN a v i g a t i o no fU n d e r g r o u n dA u t o n o m o u sC a r r yS c r a p e r B a s e do nF u z z yC o n t r o l L IX i a o ．m e i l ’- ，J I AM i n g ．t a 0 1 ，- ，L IN i n 9 1 - ，C H E NZ h o n g ．q i a n 9 1 2 1 ．S c h o o l o fR e s o u r c e sa n dS a f e t yE n g i n e e r i n g ，C e n t r a lS o u t hU n i v e r s i t y ，C h a n g s h a4 1 0 0 8 3 ，H u n a n ，C h i n a ； 2 ．C h a n g s h aD i g i t a lM i n eI n cL t d ，C h a n g s h a4 1 0 0 8 3 ，H u n a n ，C h i n a A b s t r a c t A i m i n ga tt h es a f e t yp r o b l e mi nt h en a v i g a t i o no fu n d e r g r o u n da u t o n o m o u sc a r r ys c r a p e r s ，s a f en a v i g a t i o n m e t h o dw a sp r o p o s e db a s e do nf u z z yc o n t r 0 1 ．B a s e do nt h eb a s i cp r i n c i p l eo fr e a c t i v en a v i g a t i o n ，i ta d o p t sf u z z yl o g i c m e t h o d ，t r a c i n gm e t h o db a s e do nt h en o d e so ft h et o p o l o g i c a lm a p ，o b s t a c l e si d e n t i f i c a t i o na n dp o s i t i o n i n gt e c h n o l o g y b a s e do nn a v i g a t i o nl i n e s ，t oa c h i e v eas a f en a v i g a t i o no fu n d e r g r o u n da u t o n o m o u sc a r r ys c r a p e r s ．S t u d yr e s u l t sc a n p r o v i d eas a f ea n dp r a c t i c a ln a v i g a t i o nm e a nf o rs c r a p e r sa n de f f e c t i v e l yi m p r o v et h ee f f i c i e n c yo fs c r a p e r sa n dt h es a f e t y o fu n d e r g r o u n do p e r a t i o n ． K e yw o r d s u n d e r g r o u n da u t o n o m o u ss c r a p e r ；s a f en a v i g a t i o n ；f u z z yc o n t r o l ；p a t ht r a c k i n g ；s a f eo b s t a c l ea v o i d a n c e 随着机器人和自动化技术的发展与进步，自主铲 运机在采矿行业得到了广泛应用，极大地提高了矿山 的生产效率。然而由于井下环境的复杂性，如巷道线 错综复杂、矿井内高温、灰尘以及潮湿等使得G P S 通 常难以精确的接收遥控信号，从而对井下铲运机的自 主安全导航技术提出了较高的要求。 目前井下自主铲运机主要有绝对导航与反应式导 航两种导航方式。绝对导航模式中自动车辆的绝对位 置及其行进路线可通过某真实坐标系实时获得或设 定，车辆会尽可能准确行进在设定的路径上- 3 j ；反应 式导航不需要详细的地图以及预先设定的轨迹，自动 车辆会对环境中最近的物体做出反应，以保持继续前 进H “J 。虽然两种导航技术已广泛应用于井下自主铲 运机，但绝对导航需要同时实现定位和地图创建，而地 图通常需要随着铲运机的运动而产生，在井下实现具 有较大的困难。反应式导航应用主要包括势场法和神 经网络法两种方法，其中势场法是通过求势场力总和， 并将合力应用到理想路径上来确定车辆行驶路径，通 常情况下是一个迭代的过程，自动车辆容易陷入局部 最小路径中而无法实现导航；神经网络法通过建立采 集的传感器数据与转向角之间的联系实现导航，通常 需要建立精确的数学模型，同时其行进速度较慢[ 7 。9 | 。 针对以上不足，本文以反应式导航为基本原理，采 用模糊控制方法，提出了一种井下自主铲运机的导航 技术，以提高自主铲运机的工作效率及井下作业的安 全性。 1 井下铲运机的安全导航系统及模式 井下铲运机自主导航系统主要由信息采集处理系 统、导航决策系统和运动控制系统3 部分组成。其中， ①收稿日期2 0 1 3 - 0 2 - 2 0 基金项目国家高技术研究发展计划 2 0 1 1 A A 0 6 0 4 0 7 ；湖南省研究生科研创新项目 C X 2 0 1 l B l l 6 作者简介李晓梅 1 9 8 8 一 ，女，硕士研究生，研究方向为井下自主铲运机的安全导航。 万方数据 第4 期李晓梅等基于模糊控制的井下自主铲运机的安全导航 信息采集处理系统主要由各种传感器模块组成，负责 感知铲运机工作所需的各种传感数据。导航决策系统 主要接收和处理大量的全局环境信息，采用基于模糊 控制的方法实现反应式导航。运动控制系统主要处理 基于传感器采集的环境信息，得到铲运机实时的运动 状态，从而实现铲运机安全避障的智能行为。 考虑到井下环境中障碍物不规则性特征及巷道内 纵向深度较大、光源较弱等特点，本文采用激光雷达传 感器探测距离巷道的距离。同时采用价格低廉、信息 处理快且易于实现实时控制的红外开关和超声传感器 进行实时安全避障，采用C C D 摄像机获得巷道的全局 拓扑地图，采用里程计获得铲运机测量行程及速度，采 用角位移传感器获得铲运机铰接角。传感器布置如 图l 所示。 黯 里垦兰．l _ 一 王 一呈竺 黯 篓 ⑤ 蠢 ⑤ 莛 嗣[ 里程计广一1 ■i 磊F嗣 图1 传感器布置位置 井下铲运机通常沿着巷道顶底板绘制的线条、反 光带或发光带行进，其导航系统采用C C D 摄像机探测 车辆上下方跟随的线条临近相对位置，但由于未能实 现良好的前观，难以预先判断行驶方向必要的变化，因 此对自主铲运机的行进速度限制较大。由于井下自主 铲运机驾驶的主要目标是使铲运机沿着矿山巷道中线 行驶，确保不与巷道墙壁碰撞，因此，使用或改进反应 式导航系统成为目前铲运机导航模式的主流方向。 2 基于模糊控制的井下铲运机自主导航 2 ．1 模糊控制理论基本概念 模糊控制是模糊理论在控制技术上的应用，它用 语言变量代替数学变量或两者结合应用，用模糊条件 语句来刻画变量间的函数关系，用模糊算法来刻画复 杂关系，是具有模拟人类学习和自适应能力的控制系 统。它的主要特点是有能力对模糊事物进行识别与判 决，从而达到精确控制的目的。操作人员可通过不断 学习、积累操作经验来实现对被控对象的控制。由于 这种经验信息通常难以用自然语言形式表达，因而具 有模糊性。对于许多受非线性因素和不确定因素控制 的系统，模糊控制理论可较好地实现对系统的有效 控制。 2 ．2 基于模糊控制的路径跟踪 基于模糊控制方法的路径跟踪利用模糊逻辑融合 多个“感知．动作”行为，将感知和决策集成在同一模式 中，改善系统的实时响应和可靠性。模糊控制响应快、 超调小且鲁棒性好，因而能更好地适应井下的复杂环 境[ 1 0 1 。在这种模式下，自主铲运机根据一个粗糙的拓 扑地图，提取传感器数据以及实际的侧巷道数据，然后 与预设的拓扑结构进行比较，完成一系列反应式跟随 行为，从而实现路径跟踪。 本研究的导航路径规划由低层结构的感知模块、 L P S 模块及行为模块三者协调完成一系列结点追踪。 其中感知模块可用来探测障碍物，又可用来在给定的 类型中识别物体及其属性；L P S 模块主要用于感知铲 运机的实时环境；行为模块则采用模糊逻辑方式，且其 基本行为来源于L P S 的输入。在导航开始之前，自主 铲运机通过L P S 模块感知周围的环境，将其路径转化 为一种基于模糊控制的行为模块，而这种行为模块的 数据来源于激光雷达传感器，从而完成基于模糊控制 的“跟随”行为。在这种导航模式下自主铲运机导航 依赖于拓扑地图的定位信息，实现在规划的路径中的 自身定位，若目标铲运机脱离了原先规划的轨迹，自主 铲运机将立即停车。图2 为路径跟踪流程图。 图2 路径跟踪流程图 为详细说明基于模糊控制的铲运机导航模式，以 图3 为例，介绍拓扑地图的导航路径跟踪方法。当自 主铲运机探测前方有无障碍物时直线行驶，自主铲运 机首先沿巷道t l 进行路径跟踪，直到结点识别器探测 到下个目标结点j 3 时，自主铲运机重新确定方向，并 沿巷道t 3 行驶至目标结点j 3 ，继续探测下一个结点目 标j 4 ，进行定位，自主铲运机跟随巷道t 4 到达目的结 万方数据 矿冶工程 第3 3 卷 点。只要结点识别器没有检测到结点目标，自主铲运 机就会沿着确定的巷道线保持直线行驶。 图3 拓扑地图示意图 本文采用的是模糊知识库的i f - t h e n 规则库，其推 理单元是根据i f - t h e n 规则和所给的事实执行推理过 程，得到合理的输出。基于模糊控制的路径跟踪模糊 输入量为接近障碍物 o b s t a c l e n e a r 、未确定方向的 下一个结点 n e x tn o d ea n dn o to r i e n t e d 、确定方向的 下一个结点 n e x tn o d ea n do r i e n t e d 、下一个结点 n e x t n o d e 等；而模糊输出量则为避障 A v o i d 、定位 O r i e n t 、跟踪 F o l l o w 和直线行驶 S t i l l 等。其拓扑 导航规划为 I Fobstaclenest／“THENA v o i d I Fn e x tn o d e j 1 A N DN O To r i e n t e d t 1 T H E NO r i e n t t 1 I Fn e x tn odej1THEN F o l l o w t 1 I Fn e x tn o d e j 3 A N DN O To r i e n t e d t 3 T H E NO r i e n t t 3 I Fn e x tn o d e j 3 A N Do r i e n t e d t 3 T H E NF o l l o w t 3 I Fn e x tn o d e j 4 A N DN O To r i e n t e d t 4 T H E NO r i e n t t 4 I Fn e x tn o d e j 4 A N Do r i e n t e d t 4 ．T H E NF o l l o w t 4 I Fn e x tn odeTHEN S t i l l 将以上原理应用于井下铲运机自主导航，即可实 现基于模糊控制的巷道路径跟踪。图4 为某一实例巷 道中铲运机的路径跟踪。 图4 巷道内的铲运机导航路径跟踪拓扑地图 2 ．3 基于模糊控制的安全避障 逻辑的铲运机安全避障采用类似于驾驶员的驾驶 思维，将模糊控制本身具有的鲁棒性与基于生理学上 的“感知一动作”行为相结合。井下铲运机多为铰接车 辆，为简化研究，可将其前后两部分视为质点。如图5 所示，O ，、O 分别为铲运机前、后机身质点的当前位 置，O 为铲运机当前位置，Q 为导航线，A 为目标点，K 为障碍物，O V 为铲运机的速度方向，蜀瑚为铲运机前 车身质心与障碍物问的横向距离，x 删为铲运机后车 身质心与障碍物间的横向距离，y d i 。为铲运机与障碍物 间的纵向距离，P 。。为障碍物相对于导航线的方位。若 铲运机前后车身质心与障碍物间的距离在安全间距之 外，则可忽略障碍物，铲运机沿原方向继续前进1 。1 2J 。 a y l ■。I L H K ■一v fP 引 Q l％。 - 叮 ● c 【”y X 血l i旦_ _ f l ■f 0 I l2 I c y kⅡ 一K - ● ‰L Q ’ { 01 俨 图5 铲运机与障碍物的相对关系 避障主要采用以下准则①若x 如。、x 蚴皆小于横 向安全间距，且y d i 。大于纵向安全间距，铲运机无需避 障；②若x 曲。、x 撇皆大于横向安全间距，且y d i 。小于纵 向安全间距，铲运机无需避障；③当蜀Ⅲ、蜀i 正两者其 一或者x 如。、x 蚴均位于各自的安全间距之内，y d i 。小于 纵向安全间距，铲运机进行避障。构建碰撞危险系数 D ，用于综合描述相关变量对安全避障的影响，其定义 如下 D t X t 木Y t 1 y 』0K i s Y r l 2 【1 y d i 。 X 。，X d i s 2 X ，1 X { 1X d i s l X ，} 3 L 1 X d i s l X 。，X d 。s 2 X ，J 其中x t 、y t 分别表示反应式寻迹的横向与纵向距 离；X ，、y r 分别表示铲运机与障碍物的横向与纵向安 全距离。 根据式 1 ～ 3 ，碰撞系数D 只有0 和1 两种取 值，分别表示铲运机的当前状态 危险或安全 。铲运 机决策取决于D 值，主要包括以下两种情况 1 当D 0 时，障碍物对铲运机不构成威胁或铲 运机视野中无障碍物，此时铲运机沿着导航线行驶，即 自主寻迹。 2 当D 1 时，表明铲运机已进入危险区域，此时 需要根据x 抵。、x 艘及P 。。大小进行模糊避障。此时使 用连续型论域，采用简单的线性化处理方法，在各自距 万方数据 第4 期李晓梅等基于模糊控制的井下自主铲运机的安全导航 离的安全间距内将距离输入变量x 扭。、x 她的论域划 分为{ F D ，M D ，N D } F F a r ，M M i d d l e ，N N e a r ，D D i s t a n c e ，将铰接角输入量0 的论域分为{ B ，M ，S } B B i g ，M M i d d l e ，S S m a l l ，将铲运机的控制角输出 变量￡，的论域分为{ T R B ，T R M ，T R S ，T Z ，T L S ，T L M ， T L B } T T u r n ，R R i g h t ，L L e f t ，用m a t l a b 仿真得出 x 她。、石艘与铰接角日的隶属度函数见图6 7 ，输出控 制变量u 的隶属度函数如图8 所示。 x x K | n l 图6 铲运机前后机身横向距离X d ㈨，托。。输入变量的隶 属度函数 a ／ 。 图7 铲运机铰接角0 输入变量的隶属度函数 u ／ 。 图8控制角U 输出变量的隶属度函数 表1D 1 时铲运机的模糊控制规则表 图9 为某铲运机的实际避障过程，铲运机与障碍 物间的横向和纵向距离均小于各自的安全间距时，碰 撞危险系数为1 ，铲运机进行安全避障操作，而右转的 角度由x 拙，、x 出正及铰接角0 的大小确定，铲运机沿着 右转的方向行驶到安全间距以外，即当碰撞危险系数 为0 时铲运机自主寻迹，沿着导航线前进。 oC 图9 铲运机的避障示意图 、刮黧墨障碍物的方位锈裳恩妻妄馨情况’3工程实例P 101X 分别表示为。。 、、一，障碍物的横向距离抵。、 一1 1 兀川 X 蚴以及铰接角日各有3 种，输入信息可能出现的情以某地下金属矿山为例，验证采用模糊控制的铲 况是2 7 种，得出的模糊控制规则见表1 。运机安全导航效果，试验区布置如图1 0 所示。铲运机 万方数据 矿冶工程 第3 3 卷 图1 0 某矿山铲运机安全导航图 a 导航路线； b 实际运动轨迹 的设计路线为从溜井出发至采场内的目标点装载矿 石，并沿着最初的路径返回溜井。铲运机安全导航系 统平台的硬件主要包括地面部分、地下部分和铲运机 三个方面，其中地面部分包括在计算机上构建试验区 工程环境模型，主要用于设置铲运机与障碍物间的横 纵向距离、铲运机前后车身的安全间距、铲运机相对于 导航线的方位、结点以及起始点的位置等参数；地下部 分包括基站、交换机、传输电缆、红外发射接收器等设 备的安装；铲运机则包括激光雷达、红外开关超声传感 器、里程计、C C D 摄像头装置等用于感知周围环境变 化的设备的安装。在铲运机行进过程中，利用其安装 的传感器感知目标点的位置并进行路径跟踪，当导航 线 图1 0 a 中黑色粗色 中存在大块和点柱的障碍 物时，铲运机将自动减速，并根据逻辑算法，自动驱动 设备，使铲运机始终保持前后车身在安全间距内，避开 障碍物，安全到达目标点装载。图1 0 b 中线路1 和 线路2 分别显示了铲运机在巷道中沿着导航线的实际 运动轨迹 细线 ，表明井下铲运机有效地实现了自主 安全导航。 4 结论 提出了一种模糊控制的井下铲运机自主导航系 统，通过收集传感器的信息使得铲运机可以在井下实 现无人驾驶，提高了井下作业的安全性。该项研究可 为铲运机提供一种低廉的导航手段，有效的降低了铲 运机导航的复杂度。如何将这些理论更好的应用到自 主铲运机的导航和避障实践中，还需要更多的实验来 验证。 参考文献 [ 1 ] R o b e r t sJ ，D u f fE ，C o r k eP ．R e a c t i v en a v i g a t i o na n do p p o r t u n i s t i c1 0 e M i z a t i o nf o ra u t o n o m o u su n d e r g r o u n dm i n i n gv e h i c l e s [ J ] ．T h eI n t e r - 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