无人驾驶运输车最短避障路径规划

介绍了利用神经网络路径规划算法进行无人驾驶运输车避障路径规划,为解决其局部极小值问题,引入遗传算法进行全局寻优,成功地规划出了最短避障路径。     

矿用无人驾驶车辆车载计算单元硬件在环仿真测试研究

矿用车辆无人驾驶技术是实现智能矿山无人化运输的关键技术,车载计算单元又是矿用无人驾驶车辆的核心,接入传感器及控制器后,车载计算单元通过无人驾驶算法输出控制指令控制车辆行驶。针对车载计算单元进行实车测试验证存在的成本高、难度大、效率低、安全无保障等问题,研究了一种硬件在环仿真系统。介绍了该仿真系统的结构及其功能,详细阐述了对车载计算单元主要接入的GPS、激光雷达、毫米波雷达、视觉传感器等硬件设备以及矿车线控系统进行的仿真测试,并对自动/人工驾驶切换与仿真报告生成进行了说明。通过在白云鄂博矿区场景下对矿用无人驾驶车辆进行装载运输卸载过程的仿真测试,验证了车载计算单元的命令执行、车辆行驶决策规划、控制逻辑等的正确性与稳定性,同时也验证了仿真系统的有效性与可应用性。     

基于改进人工势场的矿井导航装置路径规划

矿井中障碍物密集且移动,这给煤矿井下导航装置路径规划造成了极大的困难。结合原有的传统人工势场法,通过将相对速度场和相对加速度场引入势场函数中,改进引力势场函数,使矿井机器人、无人机等导航装置在路径规划中,充分考虑导航装置自身的移动信息,使躲避移动障碍物成为可能,并且避免动目标陷入局部极小点;针对路径规划过程中路径最优化的问题,提出了"全局势场线"的概念,使导航装置在局部路径规划的同时,充分考虑到全局的规划信息,避免局部规划与全局规划冲突,从而选取最优的路径进行导航。提出的方法通过仿真和地面模拟测试,结果证明,该方法可以帮助导航装置在煤矿井下成功躲避移动障碍物,避免与移动障碍物发生碰撞导致路径规划失败,同时处理复杂多变的环境,优化避障路径,最终到达目标位置,完成导航装置的路径规划任务。     

高精度地下铰接式车辆全液压转向动力学建模

地下铰接式车辆转向模型的建立主要考虑轮胎动力学,忽略了转向过程中油液体积弹性模量的变化对转向特性的影响.以地下铲运机为研究对象,考虑液压传动介质的可压缩性,建立了包含全液压转向系统的铰接式车辆动力学模型,并分别在时域和频域上对模型进行了实车验证.结果表明,油液体积弹性模量为常数的动力学模型在转向响应上的计算误差明显,而考虑液压传动介质压缩性的模型能够较为准确地给出转向响应.该研究对地下铲运机无人驾驶中的路径跟踪精准控制具有一定参考价值.     

基于改进PID串级控制的地下无人车辆行驶控制策略

针对地下无人车辆在巷道环境中的无人驾驶问题,在现有改进模糊PID算法的基础上,设计了改进PID串级算法。将改进模糊PID算法作为避障算法引入航向角控制器和横向偏差控制器,控制输出转向角。输出转向角经过增量式数字PID算法后输出给转向液压系统比例电磁阀控制车辆转向。实验结果表明改进PID串级算法在响应速度、稳态误差等方面相比于多变量PID算法有较大优势。     

地下铲运机多模式自主行驶控制方法研究

针对井下复杂多变的巷道环境条件和地下铲运机的车身结构特点,将地下铲运机目标路径规划及偏差计算结合起来,并划分为四种计算控制模式,即扫描光束三角计算偏差、扫描光束对称计算偏差、人工示教和轨迹偏差推算等控制模式。通过在不同的井下巷道环境条件下,运用不同的偏差计算控制模式或将其组合使用,在减少计算量和控制复杂性的同时,取得地下铲运机较理想的自主行驶控制效果。     

西湾露天煤矿110t大型矿山卡车无人驾驶系统关键技术

为了实现露天煤矿大型矿用卡车无人驾驶的目标,神华西湾露天煤矿设计一套集云、管、端的智能化矿山卡车无人驾驶系统,包含智能感知、智能避障、机器人驾驶系统、通讯网络平台与集群卡车调度5大关键技术,基于多系统异构数据的融合,初步实现了矿山卡车自主装卸,自主寻迹驾驶,智能避障等,实现地面调度指挥中心远程控制露天煤矿作业区车队"无人化"开采,树立了我国煤矿行业无人驾驶的新标杆。     

基于实际意义误差函数的机器人避碰模糊神经网络算法

目前，移动机器人的路径规划算法可以归纳为两种主要类型，即环境信息预先知道的路径规划与不确定环境的路径规划。完整的信息只适用于静态环境，在这种情况下，路径是离线规划的。在环境不确定的情况下，路径必须在线规划，其中还包含一在线避障算法。目前基本的避障算法有3种：     

基于MCU的智能搬运车控制系统设计与研究

介绍了基于STC90C516RD+单片机的智能电动搬运车控制系统设计,根据电动搬运车的功能要求,实现对其硬件系统和软件系统的设计。经试验验证,该方案合理有效,系统样车具有很好的自动寻迹、避障、红外遥控、测试障碍物距离并根据距离可调速等功能。智能搬运车可用地下矿井、自动化仓库、工厂车间和大型商场的物品搬运等,也可用于智能机器人及无人驾驶汽车等控制系统的研究。     

基于模糊控制的移动机器人路径规划仿真研究

通过对机器人移动路径中的信息输入、移动规则建立、模糊推理与决策,规划出模糊避障控制策略,设计模糊避障算法,借助MATLAB/GUI仿真实验平台,设计实验界面及模糊控制程序,模拟移动机器人的运动轨迹,从开始点出发,避开障碍物,到达目标点,针对不同障碍的随机分布,优化其运动轨迹.     

基于改进混合A*算法的地下无人铲运机智能路径规划

矿山无人铲运机自主定位导航是井下采矿装备智能化程度评价的重要指标，其中路径规划是铲运机自主行走的重要组成部分。而目前井下铲运机的规划路径多以巷道中心线为基础或难以执行，本文提出了一种适用于地下矿采场无人铲运机的混合A*算法进行出矿点到卸矿点的全局路径规划。首先分析了井下铲运机的运动模型，确定其路径规划参考点及车辆本身的数学结构关系，简化路径规划问题复杂度；其次针对铲运机作为非完整约束机器人，从栅格地图中当前点到目标点启发式函数构建以及子节点扩展方法两个方面设计了混合A*算法进行全局路径规划方法；最终采用地下矿采场中常见的五种巷道交岔口场景进行了路径规划试验分析，证明了以Dubins曲线、ReedsShepps曲线以及A*算法的启发式函数值中最大值作为该节点启发式函数的值进行混合A*算法搜索更新较为合理，能得到可以行驶的优化路径。为进一步推进井下铲运机无人化提供了理论基础，保证了规划路径的可执行性。     

面向煤矿井下局部复杂空间的机器人三维路径规划方法

自动机器人逐渐开始应用于井下无人或少人煤炭开采、危险探测和救灾过程中。根据井下局部复杂空间比较小而且密闭,障碍物分布复杂,地面不平整的特点,提出了一种基于混合蚁群-蜂群算法的井下局部复杂空间机器人三维路径规划方法。所提出的井下局部复杂空间机器人三维路径规划方法具有产生初始可行路径简单,探索新的可行路径能力强的特点,可有效解决蚁群路径规划算法可能过早陷入局部最优解,人工蜂群算法迭代次数过多的问题。对所规划的三维折线路径采用了B-spline插值方法进行了曲线化拟合,可产生出井下机器人最优的连续平滑路径,更有利于机器人平稳行进。仿真结果表明:采用所提出的基于混合蚁群-蜂群算法的井下局部复杂空间机器人三维路径规划方法,机器人可有效对在井下局部复杂空间进行三维路径规划。     

采煤机自主导航截割原理及关键技术

深部煤层构造较为复杂,实现采煤机无人驾驶开采更加困难。在总结采煤机结构和截割调控技术演变历程基础上,提出采煤机截割调控技术在经历了人工目测截割、机载探测截割、示教记忆截割3个发展阶段后,已经进入到自主导航截割的第4阶段,并提出了适用于深部煤层采煤机自动驾驶的导航截割理论与技术框架,包括导航地图、位姿感知、路径规划、姿态控制4项技术内涵和精细化煤层截割定位地图、精准化煤层截割导航地图、动态化煤层截割导控地图、采煤机融合定位方法、定位精度提升、智采机组全位姿参数矩阵建立、物理-虚拟模型驱动与交互、无人驾驶防冲撞路径规划、截割作业智能调高调直9项关键技术。系统阐述了采煤机自主导航截割相关核心技术基本原理:首先,构建煤层智能化开采导航地图,从精细化煤层截割定位、精准化煤层截割导航和动态化煤层截割导控3个关键步骤实现地图构建及更新;其次,通过融合定位和定位精度提升方法,完成了采煤机位姿精确感知;再次,创建智采机组全位姿参数矩阵,并结合物理-虚拟模型驱动与交互技术构建出导航截割数字孪生系统;最后,基于实时综采装备位姿状态和煤层导航地图信息,实现了无人驾驶防干涉防冲撞路径规划、截割滚筒自适应调高控制以及行走路径自动调直控制。从而实现了深部煤层采煤机智能导航截割控制,为智采工作面实现无人作业提供了新的理论技术支撑。     

矿用防爆辅运车辆自动驾驶线控转向系统研究

针对《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》中提及的 2025 年大型煤矿要基本实现智能化,井下重点岗位机器人作业,实现智能无人化辅助运输的指导意见,结合智能控制技术、路感信息形成及反馈技术、多传感器信息融合技术,开发了一套煤矿辅运车辆自动驾驶线控转向系统。详细分析了基于转角偏差 PI 控制技术线控转向系统的组成和实现方法,以目标转角和实际转角的偏差为信号,通过 PI 闭环控制技术精确控制转向轮偏转方向和角度,使得系统输出能够平稳、精准、快速地跟随指令目标转角,进而实现车辆自动驾驶精准转向控制。 通过搭建辅运车辆自动驾驶线控转向平台进行了模拟试验,试验结果表明:基于转角偏差 PI 闭环控制技术的线控转向系统响应快速,转向误差约 2°,超调较小,能够实现辅运车辆自动驾驶转向精准控制和自动纠偏,为实现互联网+科学开采的未来少人(无人)采矿提供了技术路径。     

基于Q-learning算法的煤矿井下移动机器人路径规划

如何针对煤矿井下环境的不确定性规划机器人的路径是其中的一个难点。文章提出了一种基于Q-learning算法的移动机器人路径规划,希望对提高机器人救援的避障能力的提升,起到一定的促进作用。     

井下铲运机无人驾驶系统发展及5G应用

铲运机无人驾驶是智能矿山建设的重要组成部分,为了实现高海拔高寒地区井下无人采矿,本文通过梳理国内外铲运机无人驾驶系统发展现状,分析铲运机自主行驶系统相关理论和关键技术,从地下铲运机轨迹偏差预测技术、自主行驶多偏差控制技术和防碰撞预测与控制技术等方面进行了归纳总结。以西藏华泰龙矿为例,采用最新网络通信技术5G,建设了5G+高海拔高寒地区铲运机无人驾驶系统。对铲运机无人驾驶系统在高海拔高寒地区的发展具有重要意义。     

井下无人采矿技术装备导航与控制关键技术

金属矿山深部开采是解决资源紧张的必然趋势,地下金属矿采矿科学技术的发展趋势是无人采矿,介绍了国内外井下无人采矿工艺装备控制技术发展与现状。结合典型,详细介绍了国内外矿山无人采矿过程控制、矿井机械控制、无人驾驶汽车、遥控铲运机以及遥控通信系统实现技术的使用和开发,并对未来无人采矿装备导航与控制技术的发展进行了展望。指出了建设无人矿山是改造和提升矿山竞争力和生命力的有效途径,是知识经济对矿业可持续发展的必然要求。     

露天矿山无人驾驶运输技术现状及发展趋势研究

随着近几年无人驾驶通用技术的发展,无人驾驶运输在露天矿山封闭作业场景中得到了快速应用推广与发展。主要探讨了无人驾驶技术应用于矿山运输领域的研究现状及发展方向。综合分析了露天矿山的运输安全风险。根据具体用途,将无人驾驶技术细分为线控技术、环境感知技术、定位导航技术、路径规划技术、决策控制技术、通讯网络及调度技术,并剖析和比较了各关键技术具体实现方式的优缺点。综合以上对各关键技术的研究分析,得出结论：多技术融合实现环境感知、定位导航、路径规划和决策控制是当前矿山无人驾驶技术发展的必然趋势。     

地下矿山有轨运输非接触式动态轨距检测系统设计与实现

随着无人驾驶、人工智能等技术的发展,无人驾驶电机车有轨运输系统已在矿山广泛应用。地下矿山无人驾驶有轨运输系统的成熟应用解决了传统矿山运输环节长期存在的管理难度大、运输效率低、安全性能差等问题。但无人驾驶运输系统的高效运行会加速运输轨道的变形、松动。因此,本文针对此类问题,根据地下矿山的特殊环境,利用二维激光测量原理,设计了一套地下矿山有轨运输轨道检测系统,实现了矿山运输轨道轨距非接触式的动态检测,对轨距检测系统进行了现场测试。测试结果表明,地下矿山有轨运输非接触式动态轨距检测系统能够适应地下矿山环境,且精度较高,能够提高矿山轨道检测效率,满足无人驾驶运输系统对轨道检测的要求,可为地下矿山无人驾有轨运输系统保驾护航。