圆曲线巷道二次定位定向方法研究

文章介绍了研制曲线尺进行曲线巷道二次定位定向方法的原理及该工具的制作和使用方法，该简便精确的定位定向方法，有利于提高弯曲巷道成形质量和施工速度。     

精密单点定位技术在高速公路航空测量中的应用研究

简单的介绍精密单点定位(PPP-Precise Point Positioning)和辅助航空测量技术,并进行了利用精密单点定位技术进行IMU/GPS系统数据处理试验。分析了精密单点定位技术的定位精度,IMU/PPP联合处理的精度,对结果进行了分析,总结了采用精密单点定位技术进行高速公路航空摄影测量的作业流程、精度情况和相对于常规公路航空摄影测量作业的优点,为公路航空摄影外业地面工作提出一种新方案。     

煤矿井下人员定位方法研究

介绍定位系统的功能需求,比较不同通信技术,最终选择Wi Fi通信,对定位系统的总体结构进行介绍。指纹数据库的应用能够提高定位精度,应根据训练结果与实际结果进行对比,实现算法的优化。通信技术和网络技术的引入提高了井下人员的定位效率,实时获得工作人员的定位有助于煤矿生产的管理和调度。     

基于RFM的影像三维立体定位的方法研究

鉴于高分辨率遥感卫星影像的RFM模型的应用越来越广泛,文中重点探讨了基于RFM模型的立体定位算法,采用VC编程实现了由同名像点计算相应物方点空间三维坐标程序,采用布尔沙模型进行了坐标系统转换并评定了模型精度,探讨了有理函数模型系统误差的物方补偿方案.实验结果表明:仅利用1个地面控制点就能有效地提高定位精度.     

配电网单相接地故障区段定位方法的研究

我国中压配电网一般采用小电流接地方式,即中性点不接地或中性点经消弧线圈接地方式。针对中性点经消弧线圈接地配电网单相接地故障带电定位难的问题,提出了一种基于矩阵算法的单相接地故障定位方法,该方法采用馈线终端设备(FTU)和控制中心相结合的方式定位故障区段,通过仿真实验,验证了该算法的正确性和有效性。     

基于单激光束信息的掘锚装备视觉定位方法研究

煤矿井下掘锚装备智能化是改善行业采掘失衡问题的关键,而掘锚装备的精确定位是实现其智能化的前提。与其他传统定位方法相比,基于视觉的位姿测量方法以其无接触、无累计误差的优势在煤矿井下得到了初步的应用。针对目前煤矿井下掘进工作面掘锚装备视觉定位方法存在的合作标靶结构复杂、标定繁琐的问题,结合掘进工作面原有激光指向仪特征,提出一种基于单激光束信息的掘锚装备视觉定位方法。该方法通过分析激光指向仪光斑及光束图像特征,提出了一种基于二维反正切函数拟合的激光光斑中心提取方法和基于Hough直线检测的激光束中心线提取方法,构建了基于点线特征的双目视觉位姿解算模型,得出了掘锚装备在巷道中的实时位姿。最后,为了验证提出的特征提取方法和视觉定位方法的可行性和准确性,在实验室模拟掘进工作面工况环境搭建平台进行了试验。结果表明：基于矿用激光指向仪信息的掘锚装备视觉定位方法具有较高的位姿测量精度。在50 m的测试范围内,机身位置在巷道坐标系下沿X轴、Y轴和Z轴的平均测量误差分别为25.44、58.64、31.08 mm,其最大误差分别为55.16、127.39、63.57 mm;机身姿态在巷道坐标系下的俯仰角、偏航...     

煤矿巷道机器人管线视觉辅助定位与导航方法研究

在煤矿巷道安全巡检以及灾变环境应急救援等工作中通常需要使用到智能机器人。目前智能机器人的自主导航与避障技术已经比较成熟,但是主要应用场景都是有卫星定位(GPS、北斗导航系统等)的室外环境或者特定室内环境。由于煤矿巷道存在环境复杂,光照不均匀,空间狭窄等难点,智能机器人在煤矿巷道的自主导航方法还需要进一步研究。常用的传统惯性导航是使用惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)的加速度与角速度来推算物体在三维空间的位置信息,但是误差累积问题比较严重。煤矿巷道存在大量管线,结构化特征显著,通过机载摄像头获取井下巷道图像,使用机器视觉算法来定位巷道图像中的管线,并且通过解算机器人与管线之间的偏航角来辅助机器人的视觉导航。针对巷道中管线的颜色鲜明、几何形状特征明显的特点,结合颜色与几何特征,采用将原始图像纵向分割成多个独立子图像的方法,减小环境噪声对图像中管线分割带来的影响,然后从每个子图像中获取候选管线轮廓,并判断是否属于同一根管线进行轮廓分组,从每组候选轮廓中根据管线轮廓所拟合直线的平行程度进一步筛选出较为鲁棒和稳定的管线轮廓。结合相机针孔模型和偏航角解算模型,进而获得机器人当前的偏航角度。试验表明:上述方法不仅快速,而且计算的偏航角准确可靠,能够满足煤矿巷道机器人视觉辅助定位与导航需求。     

基于樽海鞘算法的井下3D定位方法研究

针对井下工作人员定位的计算方法展开研究,引入樽海鞘算法进行位置估计。该算法结构简单,便于计算,能够有效地改进初始随机解,快速向最优解收敛。在对由四个UWB基站的测量数据得到的非线性方程组处理时,樽海鞘算法并没有像最小二乘法那样消除公共二次项变量,而是以原超定方程组寻优解算,这也是樽海鞘算法解算精度高于最小二乘法的重要原因。仿真结果表明,以目标的距离和方位角为对比参量,樽海鞘算法在3D位置解算方面相比最小二乘法表现更优。     

基于煤层地质模型的采煤机绝对定姿定位方法的研究

针对目前采煤机定位定姿数据无法满足综采工作面生产过程中实用性、精确性的要求,根据采煤机与工作面煤层之间的空间位置关系,提出了基于煤层地质模型的采煤机绝对定位定姿方法。首先利用工作面煤层地质数据,生成精确的煤层地质模型;然后深入研究采煤机自主导航参数解算的原理,并在此基础上对惯导系统的参考坐标系进行了调整;通过采煤机位姿数据和煤层地质数据相互融合,实现了采煤机的绝对定位定姿和对煤层地质数据感知,为采煤机滚筒实现自适应截割提供技术支撑;最后在山西某自动化工作面进行了工业性试验。     

基于捷联惯导及四元数法的采煤机定位方法研究

应用LSM330芯片及GS1011模块构成捷联惯导系统并将其固定于采煤机上,通过对采煤机工作状态下的三轴加速度以及角速度进行测定,结合四元数算法对数据进行处理处理和运算,对采煤机的运动状态进行反馈,以满足采煤机定位的实时性和自主性,提高采煤机定位的精度。     

基于特征点的煤矿图像拼接技术的研究

将图像拼接技术引入到煤矿领域。结合煤矿井下环境的特点,提出了一种稳健的基于曲率尺度空间的拼接(CSSM)算法。该算法使用改进后的自适应阈值CSS角点检测算法提取特征点,利用相似测度NCC提取初始特征点对,并通过RANSAC删除伪匹配对,达到精确匹配,通过渐入渐出融合法实现无缝拼接。     

煤矿井下图像拼接的算法研究

研究煤矿井下图像拼接的算法,探讨井下环境光照不均、强噪声的图像拼接问题。用当前流行的四种特征点检测算法,如Moravec算子、Forstner算子、Harris角点检测算法和CSS角点检测算法提取井下图像的特征点,分析得出CSS角点检测算法更适合井下工作环境的结论。用CSS角点检测算法提取待拼接图片特征点,通过归一化互相关系数(NCC)提取特征点匹配对,并通过RANSAC删除伪匹配对,最终实现无缝拼接。     

基于深度学习的永磁直驱带式输送机煤量检测方法研究

永磁直驱带式输送机煤量的精确检测是节能调速的重要依据,针对不同环境下煤量的快速检测问题,结合迁移学习方法和密集连接思想提出一种基于VGG16改进的FF-CNN网络。将该网络作为煤量图像的特征提取器,实现煤量的检测分类,将煤量图像分为“无煤量”、“少煤量”、“中煤量”、“多煤量”和“满载量”。实验结果表明,训练后的FF-CNN网络检测准确率达98.2%,平均检测1张图像的时间为0.058 s,满足检测精度和时效性要求。