一种新型煤矿井下巷道精确定位方法

针对现有煤矿井下基于电磁波的定位系统存在定位精度不高的问题,提出了基于可见光通信的煤矿井下精确定位方法。该方法应用可见光通信技术,采用LED光源广播自身位置信息,依据移动终端接收光信号的强度,计算出移动终端与特定LED光源点的距离,进行二维和三维的精确定位,定位精度可以达到几厘米。相比电磁波定位手段,该方法有效克服了多径干扰现象,定位效果显著。     

煤矿井下人员融合定位方法

针对飞行时间(TOF)测距定位方法定位盲区多、易受非视距干扰、定位精度有限,捷联惯性导航定位方法长时间累计误差的问题,提出了一种基于TOF测距定位和捷联惯性导航定位的煤矿井下人员融合定位方法。该方法分区域定位:当定位终端位于定位基站近距离无线通信覆盖范围内时,采用TOF测距定位方式,通过近距离无线通信方式将定位数据发送至附近的定位基站;当定位终端位于定位基站近距离无线通信覆盖范围之外时,采用捷联惯性导航定位方式,并利用卡尔曼滤波算法对定位数据进行修正,通过远距离无线通信方式将定位数据发送至附近的定位基站;当定位终端位于定位基站远距离无线通信覆盖范围之外时,定位终端对定位数据进行本地存储,当定位终端移动到定位基站无线通信覆盖范围内时,将存储的定位数据发送给定位基站。定位基站将定位数据传输至地面监控中心,获得人员轨迹和位置坐标。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于ZigBee技术的井下人员定位算法研究

物联网是嵌入式计算机与物理设备紧密耦合的系统,在智能交通、智能医疗、智能煤矿等领域的应用日益广泛。然而,如何有效地设计出基于ZigBee技术的人员定位算法成为具有挑战性的研究课题。在分析国内外现有定位技术优势和缺陷的基础上,提出了一种一维环境下基于Zigbee技术的井下人员定位算法。该算法利用滤波、惯性导航等算法对计算结果进行优化,在保证定位信息实时性的同时,提高了定位精度和人员运动轨迹的真实性。通过实际煤矿所采集的数据,验证了算法的可行性及有效性。     

基于MEMS传感器的煤矿井下人员定位系统设计

针对现有井下人员定位系统存在定位精度低及成本高等问题,设计了基于MEMS传感器的煤矿井下人员定位系统。该系统采用MPU9150惯性传感器获取测量数据,以CC2530为主控芯片实现数据的采集、处理;通过井下已有的WiFi基站,并结合行人航迹推算算法实现井下人员的精确定位:利用融合了行走频率和加速度方差的表达式来确定步长,采用四元数法估计行人方向角,并根据扩展卡尔曼滤波对方向角的原始数据进行修正,从而获得井下人员的具体位置。实验结果表明,在100m距离内,该系统的定位误差小于2.2m,能够实现煤矿井下人员的高精度定位。     

基于嵌入式实时操作系统的智能矿灯设计

针对目前煤矿矿灯功能单一,无法感知井下环境参数,未能和地面构成双向实时通信网络的问题,设计了基于嵌入式实时操作系统的智能矿灯。该智能矿灯以STM32芯片为主控核心,利用温度传感器、瓦斯传感器和加速度传感器分别采集环境温度、瓦斯浓度及人员运动状态;通过NRF24L01无线通信模块读取井下定位与物资标签状态,获取人员位置与物资信息;通过WiFi将数据上传到地面服务器进行显示和存储。该智能矿灯还具有手动报警与自动报警功能,上位机可下发信息,实现井下与地面的双向通信。测试结果表明,该智能矿灯性能稳定可靠,实时性高,操作方便。     

基于UWB和IMU的煤矿机器人紧组合定位方法研究

针对煤矿井下环境复杂,现有煤矿机器人定位方法受非视距误差等因素影响导致定位精度低、实时性不高等问题,提出了一种基于UWB(超宽带)和IMU(惯性测量单元)的煤矿机器人紧组合定位方法。首先利用UWB模块测量煤矿机器人与UWB基站之间的距离,使用煤矿机器人与UWB基站之间的距离真实值和实测值训练最小二乘支持向量机(LSSVM)模型,得到LSSVM修正模型;然后将煤矿机器人定位过程中UWB模块测得的实测值作为LSSVM修正模型的输入,通过LSSVM修正模型对UWB实测值进行修正,减小非视距误差对定位精度的影响,得到较为准确的距离信息;最后将经过LSSVM修正模型修正后的测距信息作为误差状态卡尔曼滤波(ESKF)的量测输入,与惯性导航解算出的位置信息构成量测方程,使用ESKF对UWB测距修正值与惯性导航解算的距离信息紧组合,完成状态更新,得到更为精确的位置信息,实现煤矿机器人的精确定位。UWB基站不同布置方案下的模拟实验结果表明：使用LSSVM修正模型可使UWB测距信息更为准确,进而提高定位精度。静态定位实验时,当4个UWB基站等高对称布置时,定位的均方根误差由0.146 4 m减小到0.13...     

基于TDOA和AOA的煤矿井下三维定位算法

针对煤矿井下现有定位算法的定位精度难以满足实际需求的问题,结合煤矿井下特殊的环境条件,提出了一种基于TDOA和AOA的煤矿井下三维定位算法。该算法利用巷道中的传感器基站测量未知节点发出的辐射到达不同基站的时间差和它们之间的相对角度,通过包含未知节点的坐标信息并结合基站本身的坐标信息进行定位。仿真结果表明,通过与定位模型的结合,基于TDOA和AOA的算法可有效消除测量值中的噪声干扰与随机误差,定位精度高。     

基于卡尔曼滤波的矿井人员二维精确定位方法

受定位分站和定位卡时钟同步误差、时钟计时误差、多径效应、非视距传播(NLOS)时延误差和电磁骚扰等影响,现有煤矿井下人员定位方法定位误差大,难以满足煤矿事故应急救援、运输和机电事故防治等需求。为提高定位精度,实现煤矿井下人员二维精确定位,提出了基于卡尔曼滤波的矿井人员二维精确定位方法:以定位分站测量到的定位卡到定位分站之间的距离作为卡尔曼滤波中的测量结果,根据建立的矿工在井下移动的数学模型推算出矿工的位置,并作为卡尔曼滤波中的预测结果,通过对测量结果和预测结果进行合理加权,根据上一步卡尔曼滤波后的最佳估计值得出当前时刻的最佳估计值,实现煤矿井下人员二维精确定位。     

改进卡尔曼滤波的井下组合导航定位算法

为解决井下人员定位算法定位精度不高的问题,提出基于微惯性导航系统和无线传感器网络的井下组合导航定位算法.通过井下无线网络、惯性定位终端采集相关信息数据,利用行人航迹推算算法和改进加权质心定位算法分别估算出目标点的坐标和速度.将这两种算法通过正弦余弦蝙蝠融合算法优化后的卡尔曼滤波组合导航定位,估算出目标点最终的位置坐标....     

煤矿井下定位仿真分析研究

关于煤矿井下定位优化建模问题,针对煤矿井下环境复杂,存在许多噪声干扰与随机误差,使得煤矿井下定位误差较大,无法实现人员的精确定位的问题,为减少噪声干扰,提高定位精度,提出了一种校正时间平均改进的方法最大程度消除煤矿井下噪声干扰与随机误差对定位精度的影响.通过Mathb软件进行试验仿真,仿真结果表明,该方法能够明显消除噪...