反应式导航在地下自主行驶铲运机中的应用

基于＂沿墙壁＂的反应式导航技术,设计了铲运机自主导航算法。通过对铰接转向角和油门的控制,使铲运机车体与墙壁保持一定的安全距离和安全角度自主行驶。根据条形码技术设计了一种可识别的编码信标,该信标可以有不同的编码组合,利用激光雷达的扫描和这种编码信标可以实现对若干关键位置（例如起点、采掘点、倾倒点等）的判定,为导航决策系统...     

矿用铲运机转向机构优化数学模型研究

针对矿用铲运机转向机构存在转向油缸压力振动以及油缸冲击等问题,提出了一种矿用铲运机转向机构优化数学模型。该转向机构优化数学模型的目标函数为转向油缸的压力和左右两侧的行程差,设计变量采用的是油缸铰接点的位置,优化设计算法采用的是遗传算法。对所提的矿用铲运机转向机构优化数学模型进行了仿真验证,结果表明,优化之后的矿用铲运机转向机构的油缸压力冲击能够得到抑制。     

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.     

地下铲运机跟踪轨迹推算模型研究

路径跟踪是实现地下铲运机自动化作业的基本任务之一。本文对地下铲运机跟踪轨迹特性进行了研究,对轨迹参数进行了定义,推导出了轨迹偏差与车辆结构尺寸、转向角、转向角速率、车速、路径曲率的函数关系,建立了轨迹推算精确模型,为地下铲运机导航控制器的设计奠定了基础。     

基于ADAMS的大型地下铲运机动力学仿真及试验研究

本文以某大型地下铲运机为研究对象,基于PROE三维设计软件完成了某大型地下铲运机新产品开发,利用ADAMS动力学仿真软件对开发的铲运机性能进行动力学仿真分析,获得了铲运机的转向曲线和刹车距离曲线,验证了模型的准确性。优化设计后完成研制,并进行了性能测试试验,试验结果验证了产品的安全性和可靠性。该方法极大的缩短了设计周期,提高了产品的性能,具有重要的研究意义和工程应用价值。     

地下铲运机自主行驶过程中转向死区的研究

地下铲运机依靠车载控制器输出的指令控制行驶方向,实现自主行驶。虽然控制器输出是线性的,但是地下铲运机动作却不是,当输出值过小,地下铲运机不转向,存在转向死区现象。对此开展研究,通过对死区的理论分析,试验测试,优化地下铲运机的控制算法,进而减小地下铲运机在行驶过程中死区的影响,提升自主行驶的控制效果。     

基于模糊控制的井下自主铲运机的安全导航

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。     

无人操纵铲运机转向控制方法的研究

作为具有大延迟、大惯性、高度非线性的复杂系统,地下铲运机的铰接转向的自动控制,使用常规的以位置差值为控制目标的PID和模糊自整定PID控制方法效果并不理想,阶跃响应振荡过大,收敛过慢,控制的精度也远远不够。本文通过模拟人工驾驶经验,增加新的控制参数,将与目标曲线夹角值和与目标曲线的横向位置差值为双控制目标,进行主动预控制来优化和修正行走路线,并使用AD-AMS/Simulink对铲运机的行走控制进行联合仿真,验证了此算法使系统的快速响应和稳定性都得到了极大的提高。这对于大惯性、难控制的工程车辆的自动行走控制方法的探索和改进有积极的意义。     

基于MATLAB 的无人铲运机转向特性研究

基于无人铲运机的原地转向特性,建立铲运机的运动学及动力学模型,分别在混泥土路面和井下路面两种工况下对转向油缸驱动力、转向力矩等进行计算。采用MATLAB软件对油缸驱动力、转向力矩等进行计算及仿真,为无人铲运机的转向液压系统设计及转向控制策略提供理论依据。     

基于改进蚁群算法的智能铲运机全局路径规划

以矿井GIS地图为基础建立环境栅格模型,结合改进蚁群算法对智能铲运机在井下环境中的全局路径规划问题进行求解。对基本蚁群算法存在的问题进行改进,分别从路径选择规则、全局信息素更新规则和局部信息素更新规则三方面进行优化。通过仿真实验验证该改进蚁群算法的有效性,并与基本蚁群算法进行比较,结果表明,改进蚁群算法具有较好的稳定性和全局最优性,而且收敛速度较快。该算法可根据已知巷道环境地图得到铲运机的最优路径,有利于智能铲运机的高效工作。