CN108345305A - 无轨胶轮车智能车载***、井下车辆调度***和控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了无轨胶轮车智能车载***、井下车辆调度***和控制方法。无轨胶轮车智能车载***是在无轨胶轮车上设置隔爆控制柜,分为主腔体、电源腔和接线腔,主腔体内设有电源管理模块、信息交换模块、隔离模块、惯性导航模块、数据采集与预处理模块、定位与环境建模模块和规划控制模块;在隔爆控制柜的外部设有本安感知模块、隔爆型感知模块和底层控制器。井下车辆调度***包括设置在巷道不同位置的无线传感器网络锚节点、井下行人携带的定位装置、井下监视摄像机和调度***服务器。基于无轨胶轮车智能车载***和井下车辆调度***构建无轨胶轮车的运行控制方法。本发明实现了无轨胶轮车的自主驾驶与智能化调度,提高了辅助运输的安全性和高效性。
Description
技术领域
本发明属于煤矿辅助运输设备领域,特别涉及了无轨胶轮车智能车载***、井下车辆调度***和控制方法。
背景技术
煤矿辅助运输设备承担着除煤炭运输外的包括人员、材料、工具、设备、矸石等其他各种生产资料的运输任务,是煤矿生产企业重点使用且不可或缺的设备。无轨胶轮车工作于各盘区、大巷,进行人员与设备运输或材料和设备的铲运。随着我国煤矿开采条件的改善,在条件较好的矿井,该类设备可从地面直接沿斜井驶入各盘区大巷。无轨胶轮车以其高效性、机动性、安全性以及强运载能力,在设备和人员运输方面应用越来越广泛。
目前,无轨胶轮车通常由专业人员人工驾驶。由于煤矿各盘区及矿道错综复杂,且运输距离长,工作时间不定,驾驶人员极易出现疲劳驾驶,给人员和设备运输造成巨大安全隐患;煤矿巷道光照条件不佳,环境恶劣,巷道空间有限,而且有矿工、生产设备、其他运输车辆等静止或运动物体存在,仅依靠人员驾驶也给矿工和设备安全造成安全威胁;目前的井下调度***仅用于基本的总体任务规划、人员和设备基本信息监控,当车辆在狭窄巷道会车和有临时车加入到巷道路网中时,需要会车双方驾驶员利用鸣笛、灯光等方式进行示意,其中一辆退回到最近的避让空间进行避让,这势必降低辅助运输效率,也带来安全性问题。
近年来无人驾驶技术逐渐成为国内外研究的热点,出现了在城市和野外环境下运行的无人驾驶汽车。将无人驾驶技术应用到辅助运输车辆,可以降低驾驶员的工作强度,提高驾驶安全性和自主性,可以方便的接入矿山智能化管理***进行统一调度,对于矿井无人化具有重大意义。但是,目前的无人驾驶***只能用于地上结构化环境,无法直接搭载到无轨胶轮车上应用,对于可能存在***性气体的煤矿环境并不适用。
无轨胶轮车的智能驾驶***设计相较于地面车辆的难度主要表现在:
(1)煤矿辅助运输车辆及搭载的各类电气设备,必须满足煤矿安全规程规定和GB3836***性环境系列标准的指标,所有设备必须严格满足防爆安全要求。目前地面无人驾驶***并没有可以满足此类要求的产品和设计,无法直接应用于井下环境;
(2)井下环境照度低,而且工作场景中存在煤尘、粉尘、水汽等,对于视觉、激光、红外、超声等传感器的性能会造成较大影响,依赖单一类类型传感器进行感知和定位可靠性不足;
(3)井下巷道错综复杂,无法利用地面无人驾驶车辆使用的GPS等设备进行定位,且用于通讯和感知的传感器发出的信号可能被屏蔽、吸收以及存在多路径效应,给辅助运输车辆的可靠定位和感知安全性带来巨大挑战,直接从调度室遥控车辆可能存在通讯中断造成安全事故的情况,需要车辆自身具备自主感知、局部运动规划和控制能力。
(4)煤矿辅助运输车辆工作场景复杂,巷道宽度和可行驶区域、回转与避让范围有限,可能存在矿工、移动车辆、静止设备等障碍物,给车辆自主驾驶带来巨大的难度,仅依赖车辆自身进行感知和控制,当出现车辆会车、临时加车等情况时,其中一辆车需要退回到最近避让空间,降低了整体辅助运输效率,因此需要统一调度的智能化调度***;
(5)目前井下调度室的调度***主要是对人员和设备状态的基本信息进行监控,对于无轨胶轮车及其他车辆的监控通常为摄像头定点监控,无法连续获得车辆准确位置,且目前的调度策略仅为简单的任务计划制定,无法为车辆的最优路径和任务规划做指导,无法从车辆本身的轨迹规划和控制层面进一步提高井下辅助运输效率。
综上所述,无轨胶轮车智能驾驶***与调度***,一方面需要无轨胶轮车本身满足防爆安全要求,且必须具有可靠的感知、定位、运动规划和控制的能力,必须具有冗余的传感器***以保障上述能力。另一方面必须具有高度自动化和智能化的调度***进行井下无轨胶轮车辅助运输统一规划管理。而现阶段地面和其他类型车辆智能驾驶***尚不具备上述能力,无法直接在此类环境下使用。
发明内容
为了解决上述背景技术提出的技术问题,本发明旨在提供无轨胶轮车智能车载***、井下车辆调度***和控制方法,实现无轨胶轮车的自主驾驶与智能化调度,提高辅助运输的安全性和高效性。
为了实现上述技术目的,本发明的技术方案为:
一种无轨胶轮车智能驾驶***,在无轨胶轮车上设置隔爆控制柜,该隔爆控制柜包括3个腔体:主腔体、电源腔和接线腔;所述主腔体内设有电源管理模块、电流传感器、继电器模组、电源转换模组、本安电源模组、信息交换模块、隔离模块、惯性导航模块、数据采集与预处理模块、定位与环境建模模块和规划控制模块;所述电源腔内设有电源模块;在隔爆控制柜的外部设有本安感知模块、隔爆型感知模块和底层控制器;所述本安感知模块包括无线传感器网络节点模块、多线激光雷达感知模块、二维激光雷达感知模块、毫米波雷达感知模块、车载声呐感知模块和速度测量模块;所述隔爆型感知模块包括隔爆型红外摄像头模块、隔爆型红外夜视仪模块和隔爆型TOF相机感知模块;所述电源管理模块采集电源模块的温度和电压信号判断电源工作状态,电流传感器采集各支路电流并反馈给电源管理模块,电源管理模块根据电源和支路电流信息控制控制器模组,控制器模组包括多个继电器模块,分别控制各非安电路和本安电路的通断;非安电路通过电源转换模组将电源模块的输出转换为不同电压,分别为隔爆控制柜内部的信息交换模块、惯性导航模块、数据采集与预处理模块、定位与环境建模模块、规划控制模块以及隔爆控制柜外部的隔爆型感知模块供电;本安电路通过本安电源模组将电源模块的输出转换为不同的本安电压,分别为隔爆控制柜内部的隔离模块和隔爆控制柜外部的本安感知模块供电;所述接线腔内安装接线端子,通过接线端子实现隔爆控制柜内部电路与外部电路的连接,本安感知模块通过接线端子与隔离模块的输入端相连,隔离模块的输出端与信息交换模块的输入端相连,隔爆型感知模块通过接线端子与信息交换模块的输入端相连,信息交换模块的输出端依次连接数据采集与预处理模块、定位与环境建模模块和规划控制模块。
进一步地,多线激光雷达感知模块安装于无轨胶轮车的车体上部;二维激光雷达感知模块、毫米波雷达感知模块安装于无轨胶轮车的车体前部下方;车载声呐感知模块安装于车身侧方和后方;隔爆型红外摄像头模块、隔爆型红外夜视仪模块、无线传感器网络节点模块安装于车体上方;速度测量模块安装于四个车轮处;隔爆型TOF相机感知模块安装于车后方两侧。无轨胶轮车的形式包括但不限于井下人员运输车和设备铲运车;无轨胶轮车为无方向盘的完全自主驾驶形式,或保留方向盘能够进行人工接管的形式。
基于上述无轨胶轮车智能车载***的井下车辆调度***,包括设置在煤矿巷道两侧不同位置的无线传感器网络锚节点、各井下行人携带的定位装置、设置在煤矿巷道不同位置的井下监视摄像机和设置在煤矿调度室的调度***服务器,各无线传感器网络锚节点的绝对位置已知;无轨胶轮车在行驶过程中,无线传感器网络节点模块检测巷道中无线传感器网络锚节点发出的信号强度,自动组网通信,并基于无线传感器网络进行车辆定位,无线传感器网络锚节点将无轨胶轮车智能车载***的上传信息和车辆定位信息通过有线网络传输至调度***服务器,井下行人携带的定位装置通过无线传感器网络将行人当前位置信息传输至调度***服务器,井下监视摄像机监视井下车辆和行人的位置信息,并通过有线网络将监视信息传输至调度***服务器,调度***服务器综合处理无轨胶轮车智能车载***的上传信息、车辆的定位信息、行人的位置信息和井下监视摄像机的监视信息,得到井下车辆的调度规划方案,控制各辆无轨胶轮车的运行。
基于上述井下车辆调度***的无轨胶轮车运行控制方法,包括以下步骤:
(1)无轨胶轮车智能车载***上的各隔爆型感知模块和本安感知模块分别采集各自信息,并传输到隔爆控制柜内的信息交换模块;
(2)数据采集与预处理模块从信息交换模块中接收各类传感器数据,并对各类数据进行时间同步和预处理;
(3)定位与环境建模模块利用预处理后的传感器数据以及井下地理信息***,进行车辆自身定位与环境感知,并建立车辆周围环境模型;
(4)将车辆定位信息和周围环境模型利用无线传感器网络传输到煤矿调度室的调度***服务器,井下行人携带的定位装置通过无线传感器网络将行人当前位置信息传输至调度***服务器,利用井下监视摄像机进一步确认车辆和行人的位置信息;调度***服务器利用最优调度策略进行整体调度规划,输出各车辆的全局路径规划信息、车辆优先级和最高优先级干预控制信息,并通过无线传感器网络发送给各车辆;
(5)规划控制模块综合利用环境感知信息、车辆性能信息、调度***服务器发送的全局路径规划信息和车辆优先级信息,进行车辆局部实时运动规划,并将规划结果发送给底层控制器;
(6)底层控制器解算实时运动规划结果,将控制信号发送给车辆的线控油门、刹车、转向控制器,实现车辆速度控制;同时直接接收调度***服务器发送的最高优先级干预控制信息。
进一步地,在步骤(1)中,无线传感器网络节点模块与巷道中的无线传感器网络锚节点进行通信,利用无线传感器网络传输各类信息和进行无线定位;多线激光雷达感知模块采集环境点云数据,利用点云数据进行环境建模、定位,以及运动目标检测分割;隔爆型红外摄像头模块根据环境中光照度自动切换工作状态,采集高照度环境下的彩色图像和低照度环境下红外辅助灰度图像,用于视觉建模与定位,以及目标检测识别;隔爆型红外夜视仪模块采集巷道中物体的温度信息,用于辅助检测井下行人的精确位置;毫米波雷达感知模块采集环境中动态和静态障碍物信息,用于运动目标检测;二维激光雷达感知模块采集所在平面的障碍物信息,用于环境建模与定位;隔爆型TOF相机感知模块采集环境障碍物的深度与彩色图像信息,用于车辆后方目标识别与车辆定位;车载声呐感知模块采集发送出的超声波信号,用于测量车辆到周围物体的距离以及车辆定位;速度测量模块采集脉冲信号,用于检测和反馈车轮转速,用于利用航迹推算进行定位、为局部规划提供速度反馈;惯性导航模块采集车辆速度、加速度、姿态信息,用于利用惯性定位方法进行车辆定位。
进一步地,在步骤(2)中,无线传感器网络节点模块与巷道中的各个无线传感器网络锚节点利用多跳RBS时间同步协议进行软时间同步;多线激光雷达感知模块点云数据的预处理利用双边滤波对采集的点云进行平滑处理,使用VoxelGrid滤波器对点云进行下采样,使用StatisticalOutlier-Removal滤波器移除离群点;隔爆型红外摄像头模块数据的预处理采用非线性形态学滤波与直方图均衡化操作抑制噪声、增强边缘,提高灰度层次;隔爆型红外夜视仪模块数据的预处理采用帧间配准非均匀校正方法提高温度图像分辨率,采用反锐化掩膜方法增强图像;毫米波雷达感知模块数据的预处理采集宽视角中距离的探测信息,对空信号和无用信号、静态障碍物信号进行剔除;二维激光雷达感知模块数据的预处理使用随机采样一致性剔除离群点;隔爆型TOF相机感知模块数据的预处理使用采样一致性算法去除错误的配准点对,分割点集;车载声呐感知模块数据的预处理是剔除数据序列中无用噪声信号;速度测量模块数据的预处理是对采集的转速信息多次平均抑制转速波动。
进一步地,在步骤(3)中,通过无线传感器网络节点模块与巷道中的无线传感器网络锚节点组成的无线定位方法、多线激光雷达感知模块采用的三维激光SLAM方法、隔爆型红外摄像头模块采用的双目相机SLAM方法、二维激光雷达感知模块采用的2D SLAM方法、隔爆型TOF相机感知模块的深度相机SLAM方法、车载声呐感知模块采用的2D SLAM方法、速度测量模块结合运动学模型进行航迹推算定位方法、惯性导航模块采用的航迹推算定位方法,结合井下地理信息***进行综合定位,获得车辆定位最终结果;
通过多线激光雷达感知模块采用的点云聚类分割算法、隔爆型红外摄像头模块采用的图像分割和运动目标提取方法、隔爆红外夜视仪模块根据温度信息判断井下行人位置信息方法、毫米波雷达感知模块采用的动态障碍物信息方法、车载声呐感知模块采用的周围障碍物距离信息方法,实现车辆周围环境感知,建立周围环境模型。
进一步地,在步骤(4)中,将车辆定位信息和周围环境模型利用无线传感器网络传输到煤矿调度室的调度***服务器,并利用井下监视摄像机进行确认;所述最优调度策略为,在巷道中无障碍和道岔时,调度***服务器基于GIS地图规划出合理的最短路径,经无线传感器网络传输给车辆,车辆根据全局规划路径,自主进行局部路径规划和运动控制;当车辆即将进行会车或遇到行人时,根据车辆优先级和井下行人位置信息、巷道中的车辆距离当前最近会车避让空间的距离综合进行调度规划,高优先级的车辆先通过,低优先级的车辆进入避让空间进行避让动作,且当与井下行人的距离小于阈值时减速或停车,待行人通过后继续正常运行。
进一步地,无轨胶轮车具有车辆自检***,当车辆自检***检测到车辆出现故障时,控制车辆运行至最近的会车避让空间或直接靠右停车,并利用无线传感器网络将故障车辆位置信息和故障类型、报警信息发送回调度***服务器,调度室监控人员随即派遣维修人员到达故障车辆工作现场进行维修,同时重新制定经过事故现场的或受此影响的其他车辆的全局规划路径,保证井下辅助运输的总体工作效率。
进一步地,在步骤(5)中,规划控制模块综合利用周围环境模型、车辆在巷道中的定位信息、当前速度、加速度信息、车辆总重量、地面类型信息以及调度***服务器发送的车辆优先级和全局路径规划信息,进行车辆局部实时运动规划,将规划结果发送给底层控制器;
在步骤(6)中,底层控制器利用车辆运动学模型解算实时运动规划结果,得到车轮转速指令,利用车辆控制总线将控制信号发送给线控油门、刹车、转向控制器,控制各柴油机或电动机,实现车辆速度控制;根据当前规划的车辆行为,利用控制总线发送前灯、尾灯、喇叭、雨刷器控制信号;底层控制器同时接收调度***服务器发送的最高优先级干预控制信息,在紧急情况下控制车辆急停。
采用上述技术方案带来的有益效果:
本发明设计的智能无轨胶轮车具有冗余的感知与定位传感器,克服了依赖单一传感器进行感知与定位的安全性问题,保证了车辆在井下恶劣环境的可靠感知与定位能力,且设计满足矿用设备防爆安全要求。可根据自主感知获得的巷道路况信息、煤矿调度室后台管理***发出的全局规划结果、环境中动静态障碍物等信息进行局部自主规划,实现车辆的运动规划和控制,提高了无轨胶轮车驾驶的自主性和安全性。调度***服务器综合各智能驾驶无轨胶轮车当前位置和目的地信息、井下人员位置信息、井下GIS信息,利用最优调度方法进行矿井辅助运输***总体任务目标制定和规划,实现井下辅助运输***的统筹协作与智能化调度,提高了后台对车辆的监控范围与能力。无轨胶轮车智能驾驶***与调度方法排除了由于驾驶员驾驶不当带来的安全隐患,提高了人员和设备的安全性,大幅度提高了矿井辅助运输的生产效率,提升了矿井辅助运输的自动化和智能化水平,为统一管理井下生产活动提供了良好的接口。
附图说明
图1是本发明的车辆设备安装前向轴测图;
图2是本发明的车辆设备安装后向轴测图;
图3是本发明***架构与模块连接图;
图4是本发明井下无轨式辅助运输***调度原理示意图;
标号说明:1、无轨胶轮车;2、无线传感器网络节点模块;3、多线激光雷达感知模块;4、隔爆型红外摄像头模块;5、隔爆红外夜视仪模块;6、毫米波雷达感知模块;7、二维激光雷达感知模块;8、隔爆控制柜;9、隔爆型TOF相机感知模块;10、车载声呐感知模块;11速度测量模块;12、电源模块;13、电源管理模块;14、电流传感器;15、继电器模组;16、电源转换模组;17、本安电源模组;18、信息交换模块;19、隔离模块;20、惯性导航模块;21、数据采集与预处理模块;22、定位与环境建模模块;23、规划控制模块;24、接线端子;25、底层控制器;26、无线传感器网络锚节点;27、调度***服务器;28、会车避让空间;29、巷道;30、无轨胶轮车;31、井下行人携带的定位装置;32、无轨胶轮车;33、井下监视摄像机。
具体实施方式
以下将结合附图,对本发明的技术方案进行详细说明。
如图1与图2所示,本发明设计的无轨胶轮车智能车载***,包括无轨胶轮车1、无线传感器网络节点模块2、多线激光雷达感知模块3、隔爆型红外摄像头模块4、隔爆红外夜视仪模块5、毫米波雷达感知模块6、二维激光雷达感知模块7、隔爆控制柜8、隔爆型TOF相机感知模块9、车载声呐感知模块10、速度测量模块11。其中,多线激光雷达感知模块3安装于无轨胶轮车1车体上部,二维激光雷达感知模块7、毫米波雷达感知模块6安装于无轨胶轮车车体前部下方,车载声呐感知模块10安装于车身侧方和后方,隔爆型红外摄像头模块4、隔爆红外夜视仪模块5、无线传感器网络节点模块2安装于车体上方,速度测量模块11安装于四个车轮处,隔爆型TOF相机感知模块9安装于车后方两侧。
如图3所示,隔爆控制柜8安装于车厢内,分为三个腔。电源腔内安装有电源模块12。主腔体内安装电源管理模块13、电流传感器14、继电器模组15、电源转换模组16、本安电源模组17、信息交换模块18、隔离模块19、惯性导航模块20、数据采集与预处理模块21、定位与环境建模模块22、规划控制模块23。其中,电源管理模块13采集电源模块12的温度与电压信号判断电池工作状态,同时连接电流传感器14和继电器模组15。电流传感器14分别采集各支路电流,反馈给电源管理模块13。电源管理模块13根据各支路电流和电池信息综合判断,控制继电器模组15通断。继电器模组15包含多个继电器模块,分别控制各非安和本安电路通断。非安电路使用的电源转换模组16将电源模块输出的电源转换为不同电压,分别为壳体内部的信息交换模块18、惯性导航模块20、数据采集与预处理模块21、定位与环境建模模块22、规划控制模块23以及控制柜外部的隔爆型红外摄像头模块4、隔爆型红外夜视仪模块5、隔爆型TOF相机感知模块9供电。本安电路使用的本安电源模组17将电源模块输出的电源转换为不同的本安电源电压,分别为控制柜内部的隔离模块19以及控制柜外部的本质安全型传感模块——包括多线激光雷达感知模块3、二维激光雷达感知模块6、毫米波雷达感知模块7、车载声呐感知模块10、速度测量模块11、无线传感器网络节点模块2供电。接线腔安装接线端子24,控制柜内部电气电路的本安电源、非安电源、本安信号、非安信号分别与外部电气电路的对应传感器接口连接。上述本质安全型感知模块的信号线通过接线端子24连接到隔离模块19,隔离模块19内部包含多个信号隔离安全栅,进行信号隔离后连接到信息交换模块18。惯性导航模块20信号线连接到信息交换模块,隔爆型感知模块信号线经过接线端子24连接到信息交换模块18。数据采集与预处理模块21、定位与环境建模模块22、规划控制模块23的信号线连接到信息交换模块18。
无轨式无轨胶轮车的形式包括但不限于井下人员运输车和设备铲运车;车辆本身可以为无方向盘的完全自主驾驶形式,或保留方向盘可进行人工接管的形式。
各传感器感知模块的数量和安装位置可以根据无轨胶轮车的实际结构进行调整,包括安装位置和使用数量。各传感器感知模块可以根据选用传感器的功能特点,采用不同的防爆形式,例如本安、隔爆、浇封等。
如图4所示,基于上述无轨胶轮车智能车载***的井下车辆调度***,包括设置在煤矿巷道两侧不同位置的无线传感器网络锚节点26、各井下行人携带的定位装置31、设置在煤矿巷道不同位置的井下监视摄像机33和设置在煤矿调度室的调度***服务器27,各无线传感器网络锚节点26的绝对位置已知;无轨胶轮车在行驶过程中,无线传感器网络节点模块检测巷道中无线传感器网络锚节点26发出的信号强度,自动组网通信,并基于无线传感器网络进行车辆定位,无线传感器网络锚节点26将无轨胶轮车智能车载***的上传信息和车辆定位信息通过有线网络传输至调度***服务器27,井下行人携带的定位装置31通过无线传感器网络将行人当前位置信息传输至调度***服务器27,井下监视摄像机33监视井下车辆和行人的位置信息,并通过有线网络将监视信息传输至调度***服务器27,调度***服务器27综合处理无轨胶轮车智能车载***的上传信息、车辆的定位信息、行人的位置信息和井下监视摄像机的监视信息,得到井下车辆的调度规划方案,控制各辆无轨胶轮车的运行。
无线传感器网络可以采用的形式包括但不限于井下4G、5G网络、UWB(超宽带)、WIFI等形式或结合使用的信息通讯方式,可同时用于定位和信息传输。
基于上述井下车辆调度***的无轨胶轮车运行控制方法,包括以下步骤:
(1)无轨胶轮车智能车载***上的各隔爆型感知模块和本安感知模块分别采集各自信息,并传输到隔爆控制柜内的信息交换模块;
(2)数据采集与预处理模块从信息交换模块中接收各类传感器数据,并对各类数据进行时间同步和预处理;
(3)定位与环境建模模块利用预处理后的传感器数据以及井下地理信息***(GIS),进行车辆自身定位与环境感知,并建立车辆周围环境模型;
(4)将车辆定位信息和周围环境模型利用无线传感器网络传输到煤矿调度室的调度***服务器,井下行人携带的定位装置通过无线传感器网络将行人当前位置信息传输至调度***服务器,利用井下监视摄像机进一步确认车辆和行人的位置信息;调度***服务器利用最优调度策略进行整体调度规划,输出各车辆的全局路径规划信息、车辆优先级和最高优先级干预控制信息,并通过无线传感器网络发送给各车辆;
(5)规划控制模块综合利用环境感知信息、车辆性能信息、调度***服务器发送的全局路径规划信息和车辆优先级信息,进行车辆局部实时运动规划,并将规划结果发送给底层控制器;
(6)底层控制器解算实时运动规划结果,将控制信号发送给车辆的线控油门、刹车、转向控制器,实现车辆速度控制;同时直接接收调度***服务器发送的最高优先级干预控制信息。
在步骤(1)中,无线传感器网络节点模块与巷道中的无线传感器网络锚节点进行通信,利用无线传感器网络传输各类信息和进行无线定位;多线激光雷达感知模块采集环境点云数据,利用点云数据进行环境建模、定位,以及运动目标检测分割;隔爆型红外摄像头模块根据环境中光照度自动切换工作状态,采集高照度环境下的彩色图像和低照度环境下红外辅助灰度图像,用于视觉建模与定位,以及目标检测识别;隔爆型红外夜视仪模块采集巷道中物体的温度信息,用于辅助检测井下行人的精确位置;毫米波雷达感知模块采集环境中动态和静态障碍物信息,用于运动目标检测;二维激光雷达感知模块采集所在平面的障碍物信息,用于环境建模与定位;隔爆型TOF相机感知模块采集环境障碍物的深度与彩色图像信息,用于车辆后方目标识别与车辆定位;车载声呐感知模块采集发送出的超声波信号,用于测量车辆到周围物体的距离以及车辆定位;速度测量模块采集脉冲信号,用于检测和反馈车轮转速,用于利用航迹推算进行定位、为局部规划提供速度反馈;惯性导航模块采集车辆速度、加速度、姿态信息,用于利用惯性定位方法进行车辆定位。
在步骤(2)中,无线传感器网络节点模块与巷道中的各个无线传感器网络锚节点利用多跳RBS时间同步协议进行软时间同步;多线激光雷达感知模块点云数据的预处理利用双边滤波对采集的点云进行平滑处理,使用VoxelGrid滤波器对点云进行下采样,使用StatisticalOutlier-Removal滤波器移除离群点;隔爆型红外摄像头模块数据的预处理采用非线性形态学滤波与直方图均衡化操作抑制噪声、增强边缘,提高灰度层次;隔爆型红外夜视仪模块数据的预处理采用帧间配准非均匀校正方法提高温度图像分辨率,采用反锐化掩膜方法增强图像;毫米波雷达感知模块数据的预处理采集宽视角中距离的探测信息,对空信号和无用信号、静态障碍物信号进行剔除;二维激光雷达感知模块数据的预处理使用随机采样一致性(RANSAC)剔除离群点;隔爆型TOF相机感知模块数据的预处理使用采样一致性算法去除错误的配准点对,分割点集;车载声呐感知模块数据的预处理是剔除数据序列中无用噪声信号;速度测量模块数据的预处理是对采集的转速信息多次平均抑制转速波动。所有感知模块采用软件触发同步实现时间同步。
各感知模块的信息预处理和时间同步方法在功能不变的情况下,不仅限于上述方法。
在步骤(3)中,通过无线传感器网络节点模块与巷道中的无线传感器网络锚节点组成的无线定位方法、多线激光雷达感知模块采用的三维激光SLAM方法、隔爆型红外摄像头模块采用的双目相机SLAM方法、二维激光雷达感知模块采用的2D SLAM方法、隔爆型TOF相机感知模块的深度相机SLAM方法、车载声呐感知模块采用的2D SLAM方法、速度测量模块结合运动学模型进行航迹推算定位方法、惯性导航模块采用的航迹推算定位方法,结合井下地理信息***进行综合定位,获得车辆定位最终结果;
通过多线激光雷达感知模块采用的点云聚类分割算法、隔爆型红外摄像头模块采用的图像分割和运动目标提取方法、隔爆红外夜视仪模块根据温度信息判断井下行人位置信息方法、毫米波雷达感知模块采用的动态障碍物信息方法、车载声呐感知模块采用的周围障碍物距离信息方法,实现车辆周围环境感知,建立周围环境模型。
定位和感知环境的方法可以根据实际环境情况、传感器及算法的定位和感知效果、算法实时性等性能进行综合评价后确定,可以在不同环境使用不同的传感器组合类型,以获得最佳的使用效果。
在步骤(4)中,将车辆定位信息和周围环境模型利用无线传感器网络传输到煤矿调度室的调度***服务器27,并利用井下监视摄像机33进行确认;所述最优调度策略为,在巷道中无障碍和道岔时,调度***服务器基于GIS地图规划出合理的最短路径,经无线传感器网络传输给车辆,车辆根据全局规划路径,自主进行局部路径规划和运动控制;当车辆即将进行会车或遇到行人时,根据车辆优先级和井下行人位置信息、巷道中的车辆距离当前最近会车避让空间28的距离综合进行调度规划,高优先级的车辆先通过,低优先级的车辆进入避让空间28进行避让动作,且当与井下行人的距离小于阈值时减速或停车,待行人通过后继续正常运行。优先级的确定方法中,载人辅助运输车辆具有较高优先级,载物辅助运输车辆具有较低优先级。
无轨胶轮车具有车辆自检***,当车辆自检***检测到车辆出现故障时,控制车辆运行至最近的会车避让空间或直接靠右停车,并利用无线传感器网络将故障车辆位置信息和故障类型、报警信息发送回调度***服务器,调度室监控人员随即派遣维修人员到达故障车辆工作现场进行维修,同时重新制定经过事故现场的或受此影响的其他车辆的全局规划路径,保证井下辅助运输的总体工作效率。
在步骤(5)中,规划控制模块综合利用周围环境模型、车辆在巷道中的定位信息、当前速度、加速度信息、车辆总重量、地面类型信息以及调度***服务器发送的车辆优先级和全局路径规划信息,进行车辆局部实时运动规划,将规划结果发送给底层控制器;
在步骤(6)中,底层控制器利用车辆运动学模型解算实时运动规划结果,得到车轮转速指令,利用车辆控制总线将控制信号发送给线控油门、刹车、转向控制器,控制各柴油机或电动机,实现车辆速度控制;根据当前规划的车辆行为,利用控制总线发送前灯、尾灯、喇叭、雨刷器控制信号;底层控制器同时接收调度***服务器发送的最高优先级干预控制信息,在紧急情况下控制车辆急停。
实施例仅为说明本发明的技术思想,不能以此限定本发明的保护范围,凡是按照本发明提出的技术思想,在技术方案基础上所做的任何改动,均落入本发明保护范围之内。
Claims (10)
1.一种无轨胶轮车智能车载***,其特征在于:在无轨胶轮车上设置隔爆控制柜,该隔爆控制柜包括3个腔体:主腔体、电源腔和接线腔;所述主腔体内设有电源管理模块、电流传感器、继电器模组、电源转换模组、本安电源模组、信息交换模块、隔离模块、惯性导航模块、数据采集与预处理模块、定位与环境建模模块和规划控制模块;所述电源腔内设有电源模块;在隔爆控制柜的外部设有本安感知模块、隔爆型感知模块和底层控制器;所述本安感知模块包括无线传感器网络节点模块、多线激光雷达感知模块、二维激光雷达感知模块、毫米波雷达感知模块、车载声呐感知模块和速度测量模块;所述隔爆型感知模块包括隔爆型红外摄像头模块、隔爆型红外夜视仪模块和隔爆型TOF相机感知模块;所述电源管理模块采集电源模块的温度和电压信号判断电源工作状态,电流传感器采集各支路电流并反馈给电源管理模块,电源管理模块根据电源和支路电流信息控制控制器模组,控制器模组包括多个继电器模块,分别控制各非安电路和本安电路的通断;非安电路通过电源转换模组将电源模块的输出转换为不同电压,分别为隔爆控制柜内部的信息交换模块、惯性导航模块、数据采集与预处理模块、定位与环境建模模块、规划控制模块以及隔爆控制柜外部的隔爆型感知模块供电;本安电路通过本安电源模组将电源模块的输出转换为不同的本安电压,分别为隔爆控制柜内部的隔离模块和隔爆控制柜外部的本安感知模块供电;所述接线腔内安装接线端子,通过接线端子实现隔爆控制柜内部电路与外部电路的连接,本安感知模块通过接线端子与隔离模块的输入端相连,隔离模块的输出端与信息交换模块的输入端相连,隔爆型感知模块通过接线端子与信息交换模块的输入端相连,信息交换模块的输出端依次连接数据采集与预处理模块、定位与环境建模模块和规划控制模块。
2.根据权利要求1所述无轨胶轮车智能车载***,其特征在于:多线激光雷达感知模块安装于无轨胶轮车的车体上部;二维激光雷达感知模块、毫米波雷达感知模块安装于无轨胶轮车的车体前部下方;车载声呐感知模块安装于车身侧方和后方;隔爆型红外摄像头模块、隔爆型红外夜视仪模块、无线传感器网络节点模块安装于车体上方;速度测量模块安装于四个车轮处;隔爆型TOF相机感知模块安装于车后方两侧;无轨胶轮车的形式包括但不限于井下人员运输车和设备铲运车;无轨胶轮车为无方向盘的完全自主驾驶形式,或保留方向盘能够进行人工接管的形式。
3.基于权利要求1所述无轨胶轮车智能车载***的井下车辆调度***,其特征在于,包括设置在煤矿巷道两侧不同位置的无线传感器网络锚节点、各井下行人携带的定位装置、设置在煤矿巷道不同位置的井下监视摄像机和设置在煤矿调度室的调度***服务器,各无线传感器网络锚节点的绝对位置已知;无轨胶轮车在行驶过程中,无线传感器网络节点模块检测巷道中无线传感器网络锚节点发出的信号强度,自动组网通信,并基于无线传感器网络进行车辆定位,无线传感器网络锚节点将无轨胶轮车智能车载***的上传信息和车辆定位信息通过有线网络传输至调度***服务器,井下行人携带的定位装置通过无线传感器网络将行人当前位置信息传输至调度***服务器,井下监视摄像机监视井下车辆和行人的位置信息,并通过有线网络将监视信息传输至调度***服务器,调度***服务器综合处理无轨胶轮车智能车载***的上传信息、车辆的定位信息、行人的位置信息和井下监视摄像机的监视信息,得到井下车辆的调度规划方案,控制各辆无轨胶轮车的运行。
4.基于权利要求3所述井下车辆调度***的无轨胶轮车运行控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)无轨胶轮车智能车载***上的各隔爆型感知模块和本安感知模块分别采集各自信息,并传输到隔爆控制柜内的信息交换模块;
(2)数据采集与预处理模块从信息交换模块中接收各类传感器数据,并对各类数据进行时间同步和预处理;
(3)定位与环境建模模块利用预处理后的传感器数据以及井下地理信息***,进行车辆自身定位与环境感知,并建立车辆周围环境模型;
(4)将车辆定位信息和周围环境模型利用无线传感器网络传输到煤矿调度室的调度***服务器,井下行人携带的定位装置通过无线传感器网络将行人当前位置信息传输至调度***服务器,利用井下监视摄像机进一步确认车辆和行人的位置信息;调度***服务器利用最优调度策略进行整体调度规划,输出各车辆的全局路径规划信息、车辆优先级和最高优先级干预控制信息,并通过无线传感器网络发送给各车辆;
(5)规划控制模块综合利用环境感知信息、车辆性能信息、调度***服务器发送的全局路径规划信息和车辆优先级信息,进行车辆局部实时运动规划,并将规划结果发送给底层控制器;
(6)底层控制器解算实时运动规划结果,将控制信号发送给车辆的线控油门、刹车、转向控制器,实现车辆速度控制;同时直接接收调度***服务器发送的最高优先级干预控制信息。
5.根据权利要求4所述无轨胶轮车运行控制方法,其特征在于:在步骤(1)中,无线传感器网络节点模块与巷道中的无线传感器网络锚节点进行通信,利用无线传感器网络传输各类信息和进行无线定位;多线激光雷达感知模块采集环境点云数据,利用点云数据进行环境建模、定位,以及运动目标检测分割;隔爆型红外摄像头模块根据环境中光照度自动切换工作状态,采集高照度环境下的彩色图像和低照度环境下红外辅助灰度图像,用于视觉建模与定位,以及目标检测识别;隔爆型红外夜视仪模块采集巷道中物体的温度信息,用于辅助检测井下行人的精确位置;毫米波雷达感知模块采集环境中动态和静态障碍物信息,用于运动目标检测;二维激光雷达感知模块采集所在平面的障碍物信息,用于环境建模与定位;隔爆型TOF相机感知模块采集环境障碍物的深度与彩色图像信息,用于车辆后方目标识别与车辆定位;车载声呐感知模块采集发送出的超声波信号,用于测量车辆到周围物体的距离以及车辆定位;速度测量模块采集脉冲信号,用于检测和反馈车轮转速,用于利用航迹推算进行定位、为局部规划提供速度反馈;惯性导航模块采集车辆速度、加速度、姿态信息,用于利用惯性定位方法进行车辆定位。
6.根据权利要求5所述无轨胶轮车运行控制方法,其特征在于:在步骤(2)中,无线传感器网络节点模块与巷道中的各个无线传感器网络锚节点利用多跳RBS时间同步协议进行软时间同步;多线激光雷达感知模块点云数据的预处理利用双边滤波对采集的点云进行平滑处理,使用VoxelGrid滤波器对点云进行下采样,使用StatisticalOutlier-Removal滤波器移除离群点;隔爆型红外摄像头模块数据的预处理采用非线性形态学滤波与直方图均衡化操作抑制噪声、增强边缘,提高灰度层次;隔爆型红外夜视仪模块数据的预处理采用帧间配准非均匀校正方法提高温度图像分辨率,采用反锐化掩膜方法增强图像;毫米波雷达感知模块数据的预处理采集宽视角中距离的探测信息,对空信号和无用信号、静态障碍物信号进行剔除;二维激光雷达感知模块数据的预处理使用随机采样一致性剔除离群点;隔爆型TOF相机感知模块数据的预处理使用采样一致性算法去除错误的配准点对,分割点集;车载声呐感知模块数据的预处理是剔除数据序列中无用噪声信号;速度测量模块数据的预处理是对采集的转速信息多次平均抑制转速波动。
7.根据权利要求5或6所述无轨胶轮车运行控制方法,其特征在于:在步骤(3)中,通过无线传感器网络节点模块与巷道中的无线传感器网络锚节点组成的无线定位方法、多线激光雷达感知模块采用的三维激光SLAM方法、隔爆型红外摄像头模块采用的双目相机SLAM方法、二维激光雷达感知模块采用的2D SLAM方法、隔爆型TOF相机感知模块的深度相机SLAM方法、车载声呐感知模块采用的2D SLAM方法、速度测量模块结合运动学模型进行航迹推算定位方法、惯性导航模块采用的航迹推算定位方法,结合井下地理信息***进行综合定位,获得车辆定位最终结果;
通过多线激光雷达感知模块采用的点云聚类分割算法、隔爆型红外摄像头模块采用的图像分割和运动目标提取方法、隔爆红外夜视仪模块根据温度信息判断井下行人位置信息方法、毫米波雷达感知模块采用的动态障碍物信息方法、车载声呐感知模块采用的周围障碍物距离信息方法,实现车辆周围环境感知,建立周围环境模型。
8.根据权利要求4-6中任意一项所述无轨胶轮车运行控制方法,其特征在于:在步骤(4)中,将车辆定位信息和周围环境模型利用无线传感器网络传输到煤矿调度室的调度***服务器,并利用井下监视摄像机进行确认;所述最优调度策略为,在巷道中无障碍和道岔时,调度***服务器基于GIS地图规划出合理的最短路径,经无线传感器网络传输给车辆,车辆根据全局规划路径,自主进行局部路径规划和运动控制;当车辆即将进行会车或遇到行人时,根据车辆优先级和井下行人位置信息、巷道中的车辆距离当前最近会车避让空间的距离综合进行调度规划,高优先级的车辆先通过,低优先级的车辆进入避让空间进行避让动作,且当与井下行人的距离小于阈值时减速或停车,待行人通过后继续正常运行。
9.根据权利要求8所述无轨胶轮车运行控制方法,其特征在于:无轨胶轮车具有车辆自检***,当车辆自检***检测到车辆出现故障时,控制车辆运行至最近的会车避让空间或直接靠右停车,并利用无线传感器网络将故障车辆位置信息和故障类型、报警信息发送回调度***服务器,调度室监控人员随即派遣维修人员到达故障车辆工作现场进行维修,同时重新制定经过事故现场的或受此影响的其他车辆的全局规划路径,保证井下辅助运输的总体工作效率。
10.根据权利要求4-6所述无轨胶轮车运行控制方法,其特征在于:在步骤(5)中,规划控制模块综合利用周围环境模型、车辆在巷道中的定位信息、当前速度、加速度信息、车辆总重量、地面类型信息以及调度***服务器发送的车辆优先级和全局路径规划信息,进行车辆局部实时运动规划,将规划结果发送给底层控制器;
在步骤(6)中,底层控制器利用车辆运动学模型解算实时运动规划结果,得到车轮转速指令,利用车辆控制总线将控制信号发送给线控油门、刹车、转向控制器,控制各柴油机或电动机,实现车辆速度控制;根据当前规划的车辆行为,利用控制总线发送前灯、尾灯、喇叭、雨刷器控制信号;底层控制器同时接收调度***服务器发送的最高优先级干预控制信息,在紧急情况下控制车辆急停。
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Cited By (34)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109035841A (zh) * | 2018-09-30 | 2018-12-18 | 上海交通大学 | 停车场车辆定位***及方法 |
CN109085829A (zh) * | 2018-08-09 | 2018-12-25 | 北京智行者科技有限公司 | 一种动静态目标识别方法 |
CN109407605A (zh) * | 2018-09-29 | 2019-03-01 | 烟台宝井钢材加工有限公司 | 钢板板材自动化运输装置及运输方法 |
CN109507969A (zh) * | 2018-12-11 | 2019-03-22 | 大同煤矿集团有限责任公司 | 一种煤矿无轨胶轮车智能调度管理*** |
CN109542097A (zh) * | 2018-10-24 | 2019-03-29 | 中国矿业大学 | 红外置顶循迹的井下无人无轨胶轮车及其行驶控制方法 |
CN109882243A (zh) * | 2019-03-28 | 2019-06-14 | 长安大学 | 一种井下胶轮车速度失控阻拦网***及阻拦方法 |
CN110058587A (zh) * | 2019-03-18 | 2019-07-26 | 西安科技大学 | 基于slam技术的煤矿综采面巡视无人车以及自主巡视的方法 |
CN110162036A (zh) * | 2019-04-09 | 2019-08-23 | 中国矿业大学 | 一种掘进机自主导航定位***及其方法 |
CN110329907A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-10-15 | 上海驭矩信息科技有限公司 | 关于一款长度可调节的伸缩杆的设计 |
CN110369307A (zh) * | 2018-11-06 | 2019-10-25 | 天津京东深拓机器人科技有限公司 | 一种包裹分拣装置及方法 |
CN110941216A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-03-31 | 江苏徐工工程机械研究院有限公司 | 无线急停***和方法 |
CN111222728A (zh) * | 2018-11-23 | 2020-06-02 | 长沙智能驾驶研究院有限公司 | 无人驾驶运载车辆调度方法、调度***及存储介质 |
CN111315010A (zh) * | 2019-12-23 | 2020-06-19 | 北京无线电计量测试研究所 | 管廊人员定位*** |
CN111457929A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-07-28 | 南京工大数控科技有限公司 | 一种基于地理信息***的物流车辆自主路径规划与导航方法 |
CN111596258A (zh) * | 2020-05-25 | 2020-08-28 | 合肥工大高科信息科技股份有限公司 | 一种矿井胶轮车位置检测及调度***、方法及装置 |
CN111897320A (zh) * | 2020-06-19 | 2020-11-06 | 中国煤炭科工集团太原研究院有限公司 | 一种井下无人驾驶运料车控制*** |
CN112002122A (zh) * | 2020-07-14 | 2020-11-27 | 中国人民解放军63653部队 | 一种地下平洞巷道内的智能会车调度方法 |
CN112027918A (zh) * | 2020-09-04 | 2020-12-04 | 上海驭矩信息科技有限公司 | 一种基于机器视觉的集卡防吊起检测方法 |
NL1043483B1 (en) * | 2019-07-29 | 2021-02-18 | Univ Hunan | Full-automatic underground mining scraper |
NL1043485B1 (en) * | 2019-07-29 | 2021-02-18 | Univ Hunan | Full-automatic underground mining transportation system |
CN112590817A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-04-02 | 江苏徐工工程机械研究院有限公司 | 运输***的安全保护***、方法和机群管理设备 |
CN112947496A (zh) * | 2021-05-05 | 2021-06-11 | 中国矿业大学 | 一种无人驾驶的无轨胶轮车标准化运输平台及其控制方法 |
CN112977443A (zh) * | 2021-03-23 | 2021-06-18 | 中国矿业大学 | 一种井下无人驾驶无轨胶轮车的路径规划方法 |
CN113085917A (zh) * | 2021-05-10 | 2021-07-09 | 中国矿业大学 | 一种轮-轨复合式无人驾驶井下连续运输车及其控制方法 |
CN113140039A (zh) * | 2021-04-26 | 2021-07-20 | 北京天地玛珂电液控制***有限公司 | 一种多传感器融合的煤矿井下数字化定位及地图构建*** |
CN113159534A (zh) * | 2021-04-02 | 2021-07-23 | 天地(常州)自动化股份有限公司 | 一种基于最优路径算法的井下车辆智能调度方法 |
CN113189580A (zh) * | 2021-04-02 | 2021-07-30 | 天地(常州)自动化股份有限公司 | 一种基于毫米波雷达与uwb标签的无轨胶轮车辅助驾驶方法 |
CN113741442A (zh) * | 2021-08-25 | 2021-12-03 | 中国矿业大学 | 一种基于数字孪生驱动的单轨吊车自动驾驶***及方法 |
CN114355891A (zh) * | 2021-12-09 | 2022-04-15 | 青岛慧拓智能机器有限公司 | 一种井工矿智能无人运输*** |
WO2022183870A1 (zh) * | 2021-03-04 | 2022-09-09 | 上海申传电气股份有限公司 | 一种煤矿井下防爆蓄电池轨道电机车自主定位方法 |
CN115294772A (zh) * | 2022-09-29 | 2022-11-04 | 长沙迪迈数码科技股份有限公司 | 一种地下矿山双向单车道车辆调度优化方法和装置 |
CN115903626A (zh) * | 2022-12-27 | 2023-04-04 | 霍州煤电集团亿能电气股份有限公司 | 一种齿轨车智能网联控制*** |
CN117308900A (zh) * | 2023-11-30 | 2023-12-29 | 中国矿业大学 | 井下运输车移动测量***、运载通行状态模拟与监测方法 |
CN117456108A (zh) * | 2023-12-22 | 2024-01-26 | 四川省安全科学技术研究院 | 一种线激光传感器与高清摄像头的三维数据采集方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6580978B1 (en) * | 2002-04-15 | 2003-06-17 | United Defense, Lp | Path following using bounded beacon-aided inertial navigation |
CN101956564A (zh) * | 2010-07-27 | 2011-01-26 | 上海中为智能机器人有限公司 | 矿井自主智能探测多机器人*** |
CN202216696U (zh) * | 2011-07-07 | 2012-05-09 | 中国矿业大学(北京) | 基于信息融合的煤矿救灾机器人导航装置 |
CN105785956A (zh) * | 2016-04-28 | 2016-07-20 | 西安科技大学 | 煤矿井下无轨胶轮车调度***及方法 |
CN106527428A (zh) * | 2016-10-19 | 2017-03-22 | 东风汽车公司 | 基于高速公路的嵌入式集成自动驾驶控制器 |
-
2018
- 2018-01-31 CN CN201810095006.XA patent/CN108345305B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6580978B1 (en) * | 2002-04-15 | 2003-06-17 | United Defense, Lp | Path following using bounded beacon-aided inertial navigation |
CN101956564A (zh) * | 2010-07-27 | 2011-01-26 | 上海中为智能机器人有限公司 | 矿井自主智能探测多机器人*** |
CN202216696U (zh) * | 2011-07-07 | 2012-05-09 | 中国矿业大学(北京) | 基于信息融合的煤矿救灾机器人导航装置 |
CN105785956A (zh) * | 2016-04-28 | 2016-07-20 | 西安科技大学 | 煤矿井下无轨胶轮车调度***及方法 |
CN106527428A (zh) * | 2016-10-19 | 2017-03-22 | 东风汽车公司 | 基于高速公路的嵌入式集成自动驾驶控制器 |
Cited By (46)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109085829A (zh) * | 2018-08-09 | 2018-12-25 | 北京智行者科技有限公司 | 一种动静态目标识别方法 |
CN109085829B (zh) * | 2018-08-09 | 2022-03-08 | 北京智行者科技有限公司 | 一种动静态目标识别方法 |
CN109407605A (zh) * | 2018-09-29 | 2019-03-01 | 烟台宝井钢材加工有限公司 | 钢板板材自动化运输装置及运输方法 |
CN109035841A (zh) * | 2018-09-30 | 2018-12-18 | 上海交通大学 | 停车场车辆定位***及方法 |
CN109542097A (zh) * | 2018-10-24 | 2019-03-29 | 中国矿业大学 | 红外置顶循迹的井下无人无轨胶轮车及其行驶控制方法 |
CN109542097B (zh) * | 2018-10-24 | 2021-08-06 | 中国矿业大学 | 红外置顶循迹的井下无人无轨胶轮车及其行驶控制方法 |
CN110369307A (zh) * | 2018-11-06 | 2019-10-25 | 天津京东深拓机器人科技有限公司 | 一种包裹分拣装置及方法 |
CN111222728A (zh) * | 2018-11-23 | 2020-06-02 | 长沙智能驾驶研究院有限公司 | 无人驾驶运载车辆调度方法、调度***及存储介质 |
CN109507969A (zh) * | 2018-12-11 | 2019-03-22 | 大同煤矿集团有限责任公司 | 一种煤矿无轨胶轮车智能调度管理*** |
CN109507969B (zh) * | 2018-12-11 | 2021-08-27 | 晋能控股煤业集团有限公司 | 一种煤矿无轨胶轮车智能调度管理*** |
CN110058587A (zh) * | 2019-03-18 | 2019-07-26 | 西安科技大学 | 基于slam技术的煤矿综采面巡视无人车以及自主巡视的方法 |
CN110058587B (zh) * | 2019-03-18 | 2022-09-13 | 西安科技大学 | 基于slam技术的煤矿综采面巡视无人车以及自主巡视的方法 |
CN109882243A (zh) * | 2019-03-28 | 2019-06-14 | 长安大学 | 一种井下胶轮车速度失控阻拦网***及阻拦方法 |
CN109882243B (zh) * | 2019-03-28 | 2024-02-13 | 长安大学 | 一种井下胶轮车速度失控阻拦网***及阻拦方法 |
CN110162036A (zh) * | 2019-04-09 | 2019-08-23 | 中国矿业大学 | 一种掘进机自主导航定位***及其方法 |
CN110329907A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-10-15 | 上海驭矩信息科技有限公司 | 关于一款长度可调节的伸缩杆的设计 |
NL1043483B1 (en) * | 2019-07-29 | 2021-02-18 | Univ Hunan | Full-automatic underground mining scraper |
NL1043485B1 (en) * | 2019-07-29 | 2021-02-18 | Univ Hunan | Full-automatic underground mining transportation system |
CN110941216A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-03-31 | 江苏徐工工程机械研究院有限公司 | 无线急停***和方法 |
CN111315010A (zh) * | 2019-12-23 | 2020-06-19 | 北京无线电计量测试研究所 | 管廊人员定位*** |
CN111457929A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-07-28 | 南京工大数控科技有限公司 | 一种基于地理信息***的物流车辆自主路径规划与导航方法 |
CN111457929B (zh) * | 2019-12-31 | 2022-01-25 | 南京工大数控科技有限公司 | 一种基于地理信息***的物流车辆自主路径规划与导航方法 |
CN111596258A (zh) * | 2020-05-25 | 2020-08-28 | 合肥工大高科信息科技股份有限公司 | 一种矿井胶轮车位置检测及调度***、方法及装置 |
CN111897320A (zh) * | 2020-06-19 | 2020-11-06 | 中国煤炭科工集团太原研究院有限公司 | 一种井下无人驾驶运料车控制*** |
CN112002122A (zh) * | 2020-07-14 | 2020-11-27 | 中国人民解放军63653部队 | 一种地下平洞巷道内的智能会车调度方法 |
CN112027918B (zh) * | 2020-09-04 | 2022-09-16 | 上海驭矩信息科技有限公司 | 一种基于机器视觉的集卡防吊起检测方法 |
CN112027918A (zh) * | 2020-09-04 | 2020-12-04 | 上海驭矩信息科技有限公司 | 一种基于机器视觉的集卡防吊起检测方法 |
CN112590817B (zh) * | 2020-12-23 | 2023-01-17 | 江苏徐工工程机械研究院有限公司 | 运输***的安全保护***、方法和机群管理设备 |
CN112590817A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-04-02 | 江苏徐工工程机械研究院有限公司 | 运输***的安全保护***、方法和机群管理设备 |
WO2022183870A1 (zh) * | 2021-03-04 | 2022-09-09 | 上海申传电气股份有限公司 | 一种煤矿井下防爆蓄电池轨道电机车自主定位方法 |
CN112977443A (zh) * | 2021-03-23 | 2021-06-18 | 中国矿业大学 | 一种井下无人驾驶无轨胶轮车的路径规划方法 |
CN113189580A (zh) * | 2021-04-02 | 2021-07-30 | 天地(常州)自动化股份有限公司 | 一种基于毫米波雷达与uwb标签的无轨胶轮车辅助驾驶方法 |
CN113159534A (zh) * | 2021-04-02 | 2021-07-23 | 天地(常州)自动化股份有限公司 | 一种基于最优路径算法的井下车辆智能调度方法 |
CN113140039A (zh) * | 2021-04-26 | 2021-07-20 | 北京天地玛珂电液控制***有限公司 | 一种多传感器融合的煤矿井下数字化定位及地图构建*** |
CN112947496A (zh) * | 2021-05-05 | 2021-06-11 | 中国矿业大学 | 一种无人驾驶的无轨胶轮车标准化运输平台及其控制方法 |
CN113085917A (zh) * | 2021-05-10 | 2021-07-09 | 中国矿业大学 | 一种轮-轨复合式无人驾驶井下连续运输车及其控制方法 |
CN113085917B (zh) * | 2021-05-10 | 2022-04-29 | 中国矿业大学 | 一种轮-轨复合式无人驾驶井下连续运输车及其控制方法 |
CN113741442A (zh) * | 2021-08-25 | 2021-12-03 | 中国矿业大学 | 一种基于数字孪生驱动的单轨吊车自动驾驶***及方法 |
CN114355891A (zh) * | 2021-12-09 | 2022-04-15 | 青岛慧拓智能机器有限公司 | 一种井工矿智能无人运输*** |
CN115294772A (zh) * | 2022-09-29 | 2022-11-04 | 长沙迪迈数码科技股份有限公司 | 一种地下矿山双向单车道车辆调度优化方法和装置 |
CN115294772B (zh) * | 2022-09-29 | 2023-01-17 | 长沙迪迈数码科技股份有限公司 | 一种地下矿山双向单车道车辆调度优化方法和装置 |
CN115903626A (zh) * | 2022-12-27 | 2023-04-04 | 霍州煤电集团亿能电气股份有限公司 | 一种齿轨车智能网联控制*** |
CN117308900A (zh) * | 2023-11-30 | 2023-12-29 | 中国矿业大学 | 井下运输车移动测量***、运载通行状态模拟与监测方法 |
CN117308900B (zh) * | 2023-11-30 | 2024-02-09 | 中国矿业大学 | 井下运输车移动测量***、运载通行状态模拟与监测方法 |
CN117456108A (zh) * | 2023-12-22 | 2024-01-26 | 四川省安全科学技术研究院 | 一种线激光传感器与高清摄像头的三维数据采集方法 |
CN117456108B (zh) * | 2023-12-22 | 2024-02-23 | 四川省安全科学技术研究院 | 一种线激光传感器与高清摄像头的三维数据采集方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108345305B (zh) | 2020-09-29 |
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