煤矿护盾式掘进机器人系统精确定位研究

• Published in: 工矿自动化 Vol. 48; no. 3; pp. 63 - 70
• Main Authors: 马宏伟, 杨金科, 毛清华, 汪强
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 西安科技大学 机械工程学院, 陕西 西安 710054 2022; 陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室, 陕西 西安 710054
• Subjects: 煤矿护盾式掘进机器人;精确定位;组合惯性测量;联邦滤波;捷联惯导;数字全站仪;位移传感器;多信息融合
• ISSN: 1671-251X
• DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021070082

TD421; 目前煤矿井下掘进装备定位方法大多采用机器视觉、里程计、全站仪等单一的辅助测量方式与惯导组合测量来抑制惯导解算随时间所产生的位置累计误差,但是单一的辅助测量方式易受井下环境的影响,位置测量存在一定的误差,从而导致与惯导组合测量方法的精度降低.针对上述问题,以煤矿护盾式掘进机器人系统为研究对象,提出了一种捷联惯导+数字全站仪+位移传感器的组合定位方法.首先采用捷联惯导解算出掘进机器人的位置与姿态角参数;然后利用数字全站仪测量的掘进机器人位置信息与位移传感器推算的掘进机器人位置信息对捷联惯导解算出的位置信息进行反馈修正,以减小惯导随时间所产生的位置累计误差;最后利用基于联邦滤波器的多信息融合算法将捷联惯导解算出的位置及姿态角信息、全站仪测量得到的位置信息及位移传感器推算得到的位置信息进行融合,从而得到掘进机器人准确的位姿信息.仿真及工业性试验结果表明:该组合定位方法能够很好地抑制纯惯导位置解算误差累计,实现煤矿护盾式掘进机器人的精确定位,x轴和y轴方向上的位置误差分别控制在±0.03?m和±0.02?m,满足井下掘进工作面要求.