煤矿环境探测救灾机器人自主避障研究

为了实现煤矿环境探测救灾机器人的自主行走,在其周围布置6个固定探测距离为24 cm的GP2Y0D21YK型红外开关和6个测量范围为10～80 cm的GP2D12型红外测距传感器对障碍物进行探测识别。机器人对障碍物进行坐标计算和记录存储,并通过人工势场方法实现自主避障行走。试验结果表明,两种传感器的相互结合大大提高了机器人的避障效果和智能性。     

煤矿移动机器人双机合作运动测试和分析

针对煤矿井下的恶劣环境,自主研发了移动式煤矿移动机器人,机器人采用无线遥控和超声波自主避障相结合的控制模式,可以代替作业人员进入井下巷道执行任务、环境探测和灾后遇险人员的搜救。在已模块化机器人的基础上,对2个机器人进行球铰连接,通过软件调试,对机器人的跑偏进行修正,并通过实验完成了运动控制策略的优选。为多机器人合作的运动控制策略提供参考。     

全自主机器人避障控制方法的研究

论述了全自主机器人避障控制的基本方法,并对目前全自主机器人避障过程中常用的几种控制方法进行了评述。     

基于混合结构的煤矿探测机器人导航控制策略

机器人的体系结构是系统研究的一个重要内容,由于传统系统模式对真实环境适应能力差、处理应激避障行为和直接规划行为过程复杂等一系列问题,笔者将反应式、反射式行为与慎思规划结合,提出一种混合式结构探测机器人导航控制策略。在处理应激避障行为和直接规划行为时,分别提出新的基于传感器的避障和规划,通过规划解决了复杂环境下的局部势能陷阱问题,在自行研制的救灾机器人CUMT-II上进行试验。结果证明,该控制结构行之有效。     

矿井救灾机器人的传感与避障系统

为了在发生灾害的矿井中获得矿井环境信息和搜寻生存矿工,研究和设计了一种适合矿井救援的机器人传感器和避障系统,传感器系统主要由环境检测传感器、生命探索传感器和避障传感器组成,使救援机器人能够完成矿井信息的采集、遇险矿工的搜寻,对矿井救援工作的顺利进行具有重要的作用。避障系统主要由单片机和电机驱动模块组成,通过一种基于BP神经网络和模糊控制逻辑的先进导航技术,实现矿井环境中智能自主的避障运动。     

煤矿搜救机器人

中国矿业大学可靠性与救灾机器人研究所近日成功研制出我国第1台煤矿搜救机器人。它采用自主避障和遥控引导相结合的行走控制方式，能够深入事故矿井探测前方的火灾温度、瓦斯浓度、灾害场景、呼救声讯等信息，并实时回传这些信息和图像，为救灾指挥人员提供重要的现场灾害信息。     

基于嵌入式ucos的智能矿井机器人设计

为了能在矿井中获得矿井环境信息,研究和设计了一种适合矿井环境信息的机器人传感器和避障系统,使智能机器人能够完成对矿井信息的采集,从而及时地获得井下环境信息做出预警,减少不必要的损失。避障系统主要由STM32和电机驱动模块组成,通过一种基于BP神经网络和模糊控制逻辑的先进导航技术,实现矿井环境中智能自主的避障运动。系统信息传输采用GPRS无线模块进行数据传递。     

基于嵌入式ucos的智能矿井机器人设计

为了能在矿井中获得矿井环境信息,研究和设计了一种适合矿井环境信息的机器人传感器和避障系统,使智能机器人能够完成对矿井信息的采集,从而及时地获得井下环境信息做出预警,减少不必要的损失。避障系统主要由STM32和电机驱动模块组成,通过一种基于BP神经网络和模糊控制逻辑的先进导航技术,实现矿井环境中智能自主的避障运动。系统信息传输采用GPRS无线模块进行数据传递。     

基于SLAM导航的煤矿井下机器人设计

针对机器人在井下精准定位难题,实现机器人操作等问题,设计基于SLAM算法导航的井下机器人,利用激光雷达完成地形扫描,搭载Jetson Nano主机接收雷达数据实现建图、定位、路径规划、避障等功能,单片机接收来自主机的指令实现车轮电机速度与转角控制,进而完成井下探测、开采、运输、救援等工作。通过实验室的测试,验证了所设计的井下机器人能够有效地实现导航、避障等功能。     

矿井救灾机器人运动学分析及避障策略研究

为了在发生矿难时准确地获取井下环境信息和搜救被困人员,建立了救灾机器人的运动学模型,并在此基础上对其运动姿态进行了分析;对救灾机器人的避障策略进行了研究,并提出了一种判断转弯方向和转弯角度的策略;通过实验验证了这种转向策略的可行性,这使得救灾机器人能够在井下实现智能自主的避障,从而完成救援任务。     

矿山搜寻机器人中的超声波模块的设计

矿山搜寻机器人要在井下未知环境中移动及完成搜救任务,必须实时采集其周围障碍信息,实现自身的定位、避障以及导航功能。超声波模块具有测量速度快、可靠性高、结构简单、对环境要求低及硬件易实现等优点,被广泛地应用到机器人的探测定位系统中。以AT89S52单片机为核心,设计出一种动态超声波数据采集模块,用于矿山搜寻机器人在井下行走时对周围障碍物距离数据的采集。     

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。     

基于小波变换的机器人超声波测距误差补偿研究

论述了超声波在井下钻孔机器人避障系统中的局限性,讨论了超声波声速随复杂环境的变化给避障系统所带来的误差,提出了基于小波变换的广义自相关渡越时间估计方法。采用小波变换对输入信号进行了白化滤波,实现了在复杂的强干扰环境下实时测量超声传播速度的目的,提高了超声测距的精度。实测结果表明:在5 m测距范围内测距相对误差被控制在1%以内。     

煤矿地面轨道运输矿车自动避障技术研究

介绍了煤矿地面轨道运输矿车自动避障技术。首先介绍了基于雷达的矿车前方障碍物检测技术及其相关算法,然后详细介绍了基于机器视觉的矿车前方障碍物检测系统和常用的图像处理方法以及相关的算法,最后介绍了雷达和机器视觉融合的障碍物检测技术在煤矿地面轨道运输矿车自动避障过程中的应用。     

智能移动机器人超声波测距定位系统的研究

移动机器人技术是机器人研究领域的一个重要分支,为了赋予机器人智能控制和自主导航的能力,解决机器人开发过程存在着成本高、功耗大等问题,研究设计了一套基于超声波传感器的智能移动机器人测距定位系统,同时使机器人具有报警、避障及定位等功能。     

基于Elman网络的超声测距补偿在煤矿机器人中的应用

分析了井下钻孔机器人避障中超声波传感器的局限性,并提出解决方案.着重指出对超声波进行温、湿度补偿,尝试用Elman反馈神经网络逼近函数.Elman网络隐层采用“tansig”激活函数,输出层用“pureline”激活函数,保证了只要有足够多的隐层神经元个数,网络就可以任意精度逼近任意函数.经实验验证,对超声测距进行温、湿度补偿后,其测量精度提高了两个数量级,大大改善了系统中避障模块的工作效率,提高了钻孔机器人躲避障碍物的能力.     

基于PC104的煤矿救灾机器人控制系统

结合煤矿救灾机器人的应用环境,设计了一种基于PC104的控制系统。根据系统需要完成的任务特点,确定了硬件构架和软件体系。详细分析了系统的导航与避障算法,提出了融合陀螺仪、加速度计、电子罗盘和履带轴编码器等传感信息的航位推测法和基于行为的机器人半自主控制策略。通过模拟矿井试验,验证了控制系统的合理性。