煤矿水泵房巡检机器人路径规划与跟踪算法的研究

目前煤矿水泵房排水设备的巡检工作仍需要人工完成,存在工人巡检懈怠,巡检不及时,巡检不到位,巡检结果数字化不便等问题。结合里程计定位技术、轮式移动机器人导航和避障技术,以ROS机器人开发平台为基础,研究了一种适用于井下水泵房环境的巡检机器人全局路径规划与跟踪算法,可实现巡检机器人在无人为干预,无磁轨、线缆或GPS辅助的情况下按照设定的路径自主移动完成水泵房设备的巡检工作。首先根据水泵房的平面图建立二维栅格地图,通过PRM路径规划算法在建好的二维栅格地图中规划一条经过所有检测点和行进点的无障碍路径,接着通过Pure Pursuit路径跟踪算法计算巡检机器人沿该路径行走需要的实时线速度和角速度,将其发送给巡检机器人运动控制器,然后控制器根据雷达数据实时监测机器人10 cm范围内障碍物情况,决定巡检机器人是否采用当前的线速度和角速度沿规划路径行走,最后在机器人到达检测点后对排水设备进行拍照和运行数据的采集。通过对巡检机器人的模拟实验结果分析得出：巡检机器人能够避开路径上的障碍物,准确到达巡检点,机器人实际位置平均误差为4 cm,姿态角度平均误差为0.095 rad,满足机器人巡检工作的要求。     

基于优化Fast-SLAM的煤矿水泵房巡检机器人研究

针对目前煤矿水泵房无GPS环境下巡检机器人的自主定位、抗干扰能力弱、不能很好的帮机器人完成日常巡检任务等问题,研究基于Fast-SLAM的同步定位与建图方法。首先建立SLAM的概率模型,采用最小线性二乘对里程计进行标定和融合轮式里程计、IMU的方式对传感器数据进行预处理,获得比单一轮式里程计更为精确的位姿信息,减小相对定位中的非系统误差。然后再利用机器人的坐标变换关系将外部传感器获得的环境信息和机器人的运动信息转换为世界坐标系下,基于粒子滤波算法对proposal分布进行优化以获得机器人的精确位姿估计。最后通过覆盖栅格建图建立全局环境地图。经MATLAB仿真和实验结果分析表明,在经过传感器预处理和算法优化后的Gmapping算法满足机器人实时定位的需要,且具有较高的建图精度,可以有效应用于煤矿水泵房机器人自动巡检中。     

煤矿救援机器人路径规划的蚁群优化算法

煤矿救援机器人执行救援任务时,需躲避水、火、障碍物等危险区域,提升了路径规划的难度,为此提出了煤矿救援机器人路径规划的蚁群优化算法。充分考虑煤矿救援机器人运行过程中的水、火、障碍物等分布,采用栅格法建立机器人路径规划的环境模型,确定栅格环境模型内机器人路径规划问题的目标函数,采用蚁群优化算法求解机器人路径规划问题的目标函数,通过改进信息素规则、限制信息素阈值以及改进转移概率3个方面优化蚁群算法,避免蚁群算法求解全局最优解时陷入局部最优。实例分析结果表明,该算法在满足收敛速度条件下有效规划煤矿救援机器人行驶路径,所规划路径的路径长度、转角数量以及危险度均为最优,为机器人安全作业提供理论依据。     

基于改进蚁群算法的变电站巡检 机器人路径规划研究

以提升机器人在巡检变电站时的工作效率,节省巡检时间消耗,设计了改进蚁群算法的变电站巡检机器人路径规划方法。利用栅格法构建变电站机器人巡检路径地图,使用二值表示障碍区域,在经典蚁群算法中引入方向夹角启发因子,提升路径搜索的导向性与搜索速度,使用拉普拉斯概率分布作为信息素挥发因子自适应策略,提升蚁群算法的收敛速度,以实际变电站作为研究对象,结果表明,改进蚁群算法的巡检路径寻优效果和规划速度优于同类路径规划方法,获得了理想的路径规划效果。     

基于障碍物尺度的封闭狭长空间路径规划研究

栅格法广泛应用于移动机器人环境建模和路径规划中。为了解决在狭长空间如煤矿巷道环境中，障碍物、机器人和空间尺寸失调，以机器人中心点到自身轮廓最远距离的2倍为栅格尺寸建模容易导致路径规划失败的问题，采用以影响机器人通行的障碍物大小为基准设定栅格尺寸、机器人尺寸在地图上占据多个栅格的狭长空间地图建模方法，利用障碍物碰撞检测函数对传统A^*算法进行改进，仿真研究了改进算法在狭长空间中的全局路径规划的有效性，开展了实际环境下的路径规划实验。研究结果表明，采用提出的栅格建模方法和改进A^*算法可得到一条起始点到终点的无碰撞路线，可完成狭长空间的复杂环境路径规划。     

蚁群算法在井下搜救机器人控制中的应用

通过对蚁群算法原理的分析及机器人路径规划的研究,在MMAS的基础上,引入节点活跃度的蚁群算法,对基于栅格法的机器人路径搜索收敛性进行了数值模拟研究,结果表明,在改进的蚁群算法控制下,收敛速度较快且全局稳定性较高。完成了机器人分级控制系统的硬件设计与软件设计,通过实验测试,验证了控制系统在复杂环境下的高效寻迹能力。     

智能选矿摇床巡检机器人的路径规划

选矿摇床是一种重要的重力选矿设备,已有百年的发展历史,它是钨、锡等矿选矿的关键设备,在工业中获广泛应用。但是,目前摇床的生产操作基本还是依赖人工来完成,摇床的自动化和智能化是目前急需解决的问题。针对选矿摇床生产的智能化问题,基于团队开发的摇床智能巡检机器人,采用改进的遗传算法对摇床生产巡检机器人的全局路径进行规划,并用带栅格地图的A*算法解决了巡检机器人的局部路径规划问题。     

煤矿探测机器人空间建模分析及避障路径规划

为了使煤矿探测机器人在路径规划过程中更好地理解环境信息,提出了一种栅格拓扑地图作为表达煤矿空间中局部环境障碍物地图模型,使其既能表达度量信息又能体现位置关系信息.在该地图模型中,利用基于主动生长元的栅格Voronoi图可行路径网络生成方法,机器人可以规划出一条既可以迅速到达目标,又可以保证机器人避碰的行驶路径.试验表明,该地图模型可以使煤矿探测机器人迅速建立起煤矿空间障碍物地图,并能够以较高的规划效率解决在局部路径规划中常见的规划陷阱问题.     

矿山应急救援机器人全局路径规划的研究

针对矿山灾后的非结构化的特殊环境,基于栅格法的环境建模和基于改进的概率路径搜索算法,提出了一种矿山应急救援机器人全局路径规划的方法,实现了矿山应急救援机器人的自主避障和路径选择。仿真结果表明,全局路径规划的方法的精度满足应急救援机器人的需求,减小了在全局路径规划中的误差,提高了应急救援机器人的应急抢险能力。     

煤矿场景下基于RGBD的视觉导航技术北大核心

为解决煤矿机器人现有自主导航技术的局限性,提出了1种煤矿场景下基于RGBD的视觉导航技术。研究了视觉导航的总体架构,并对各个功能模块进行了设计描述;研究了地图创建方法,将ORB_SLAM2算法生成的连续帧间位姿进行关系变换,采用逐帧的RGBD点云拼接,获得了稠密的点云地图;设计了巡检机器人的自主定位和路径规划实现流程,结合蒙特卡洛、D*及DWA算法完成了机器人的精准定位与导航;建立了该视觉导航技术的测试平台,并利用该平台进行了系列化的模拟测试。测试结果表明:煤矿场景下基于RGBD的视觉导航技术能够满足煤矿井下轮式巡检机器人的自主行走功能需求,定位精度良好。     

基于蜂群算法的煤矿救灾机器人全局路径规划

研究了一种基于人工蜂群算法的煤矿救灾机器人全局路径规划算法。该算法首先进行环境建模,然后根据环境信息特点,巧妙结合人工蜂群算法获得机器人全局优化路径。该路径规划方法具有建模方便、算法简单以及不局限于障碍物的形状等特点。实验证明,本算法可以快速有效地规划出一条全局较优化路径,是解决全局环境已知情况下机器人路径规划的一种有效方法。     

基于MATLAB煤矿搬运机器人控制系统设计及仿真

针对煤矿搬运工况条件严苛、劳动强度大等问题;以某型煤矿搬运机器人为研究对象,对搬运机器人主要组成进行分析,对搬运机器人控制系统进行设计,运用仿真分析的方法对搬运机器人路径跟踪、跟踪误差、控制输出等方面进行研究和分析。研究结果表明:设计的煤矿搬运机器人控制系统可以满足煤矿物资搬运、安全稳定运行;搬运机器人位置路径与目标曲线基本一致,跟踪误差较小可以满足煤矿物资搬运的要求;该研究为煤矿搬运机器人控制系统设计及优化、精度的提高等方面提供理论基础。     

二叉树路径规划算法在栅格地图中的应用

基于栅格图的路径规划算法主要有A~*算法、快速搜索树算法等。在栅格地图规模增大的时候,以上算法的运算量将大幅增加。笔者提出一种将图搜索与栅格搜索结合的二叉树路径规划算法。该算法通过逆向搜索优化局部路径、剪枝优化二叉树,从而得到最佳路径。相比快速搜索树算法,二叉树路径规划算法具有概率完备性,在运行测试试验中,实际展开结点数量为A~*算法的28%,运行时间仅为A~*算法的52%。     

对瓦斯分布区域避障的煤矿机器人路径规划方法

由于煤矿机器人的防爆安全等级尚未到达ia本质安全,为避免引起灾害事故,煤矿机器人在执行环境探测和救援任务时不能进入瓦斯危险区域,因此,煤矿机器人需要躲避瓦斯危险区域。文章提出煤矿机器人对区域分布的瓦斯气体避障的路径规划方法,运用MAKLINK方法表征煤矿机器人的作业环境网络图,采用蚁群算法优化的Dijkstra算法得到的煤矿机器人作业路径,分别在仅有瓦斯危险区域分布和同时存在瓦斯危险区域分布及障碍物两种情况下进行路径规划实验研究。结果表明,本文提出的方法在满足安全距离和收敛速度条件下实现了最优路径规划,该方法对煤矿机器人快捷安全作业和提高煤矿机器人智能化具有重要意义。     

基于5G+WiFi双通信矿用激光扫描巡检机器人设计

设计了一款应用于煤矿综采工作面上的巡检机器人,该机器人搭载激光雷达、惯导、车载电脑设备,以ROS为操作系统,搭建一套集控制、激光点云三维建图和视频巡检的机器人平台,可实现对综采工作面的三维建图和视频巡检。为实现点云海量数据和视频图像数据的稳定传输,采用5G+WiFi的双通信模式,充分利用各通信方式的优点,使用5G传输点云数据进行三维实时建图,使用WiFi来传输图像数据,提升综采工作面三维点云模型的生成效率。采用该设计方案不仅可以进行实时三维建图,还可以快速处理所生成的数据用于对井下工作设备的智能控制。     

煤矿巡检机器人自主导航轨迹纠偏控制研究

针对煤矿巡检机器人在井下运行中位置不准、导航轨迹偏差大和易受外部干扰等问题,通过分析煤矿巡检机器人的运动情况,结合巡检机器人的运动学和动力学模型,提出一种基于RBF神经网络的煤矿巡检机器人自主导航轨迹纠偏控制器,提高煤矿巡检机器人轨迹纠偏精度和自调节能力,提升自主导航运行控制的实时快速响应性。实验仿真表明,与传统PID控制器进行对比,所提出的控制系统具有实时性和有效性,有益于提高煤矿井下巡检机器人的工作效率,提升智能化程度。     

基于深度强化学习和大邻域搜索的矿山巡检机器人路径规划算法

当前大多数矿山巡检机器人采用激光雷达作为矿山环境探测方法,该方法对于一些小目标物体和反照率小的物体检测不明显,容易造成误检或漏检,从而引发矿山安全事故。为了提高矿山巡检机器人的识别精度,将基于强化学习结合大邻域搜索的路径规划方法引入矿山巡检机器人路径规划工作中,提高矿山巡检机器人对场景的感知能力。首先,提出了基于LSTM的时序性路径规划模型,能够从机器人的RGB相机中提取图像特征,通过深度学习方式进行场景感知。其次,将激光雷达设备采集的信息进行处理,使用大邻域搜索算法找到空间中的多个最优路径,用于后续场景导航。最终通过深度强化学习和大邻域搜索方法实现矿山巡检机器人精准导航,选择最佳的机器人巡检路径。为了验证所提算法性能,在二维和三维空间中进行了场景搭建、导航模拟、模型训练和测试。结果表明:该方法在仿真环境和真实场景中具有较好的路径规划能力。     

煤矿用巡检机器人充电方法研究

基于煤矿用巡检机器人的作业环境和防爆要求，分析了各充电方式的优缺点，提出了一种基于能量变换的充电方法。巡检机器人与充电站之间通过机械联接传递能量，规避了电气直连充电的失爆风险，降低了充电对接的设计要求，为机器人在煤矿井下安全充电提供了新思路。试验表明该充电方法技术可行，可满足巡检机器人在煤矿井下的快速充电需求。     

煤矿带式输送机巡检机器人关键技术研究

针对带式输送机巡检机器人在煤矿井下的环境适应性、自主快速安全充电、基于音视频分析的带式输送机异常工况智能识别等关键技术问题,阐述了煤矿带式输送机巡检机器人系统总体设计;设计了一种模块化、两节车厢挂载式巡检机器人本体及吊挂单轨式、滚轮与链轮链条混合驱动的巡检机器人行走机构,可适应煤矿井下输送带运输复杂环境;提出了煤矿井下电—机—电能量转换充电方法,设计了基于鼓形齿的充电自动对接机构,可实现巡检机器人在煤矿井下自主快速安全充电,满足井下远距离巡检需求;提出了基于托辊运转的声压1/3倍频程谱及声品质尖锐度特征指标的托辊故障识别方法,针对井下多粉尘、浓雾气、低照度场景下视频质量差导致视频识别难的问题,提出了自适应图像增强算法框架,增强图像质量,在此基础上,基于目标轮廓先验知识,构建深度神经网络模型,实现煤矿井下人员、煤流、带面异物、带面损伤等特征不显著目标的视频智能识别,提高带式输送机巡检机器人智能化水平。对带式输送机巡检机器人样机及带式输送机异常工况音视频样本进行了验证测试,结果表明：巡检机器人最小转弯半径1 m,在负重220 kg、巡检速度0.4 m/s的情况下,可在角度为20°的坡道上平...     

机器人神经网络自适应控制下的新能源电力场站巡检技术

为优化新能源电力场站巡检效果,研究巡检机器人神经网络自适应控制下的新能源电力场站巡检技术。将巡检机器人移动坐标系变换到世界坐标系中,利用Lagrange方程建立巡检机器人动力学模型;以CCD摄像机为核心构建环境图像采集系统,采集并归一化和均值化处理图像信息;建立神经网络模型,结合梯度下降法则明确控制目标函数,训练网络误差,输出最终控制量,将此量作为依据实现巡检机器人自适应巡检。应用分析证明,所提技术控制精度高,在任何巡检模式和环境下都能规划出合理的巡检路径,具有较好的巡检效果。